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AWS CLI commutation entre les comptes

J'ai eu un compte AWS configuré pour travailler avec le CLI. Le niveau libre a expiré alors je configurais un autre compte. J'ai créé un utilisateur iam Ran AWS configure et mettez les informations d'identification pour cet utilisateur. J'ai la configuration de profil par défaut avec les informations d'identification des utilisateurs également.

de la CLI si j'exécute la commande AWS S3 LS Il affichera toujours les godets de l'ancien compte. Si je spécifie le profil à l'aide de AWS S3 LS --Profile GRANDM , il répertorie les godets du bon compte et de l'utilisateur IAM.

Les variables d'environnement sont définies sur le nouvel utilisateur également. Quelqu'un peut-il expliquer cela et comment le changer pour utiliser mon nouveau compte?


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3 Réponses :


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Lorsque vous utilisez AWS configure sans aucun argument supplémentaire, il devrait vous permettre de modifier le profil par défaut, c'est celui qui est accessible lorsque vous spécifiez aucun profil. En modifiant cela, vous n'aurez pas besoin de spécifier le fichier - profil .

Si vous souhaitez également modifier les profils nommés, vous utiliseriez simplement AWS configure --Profile $ nom_name , dans lequel vous pouvez simplement remplacer les informations d'identification actuellement stockées dans la configuration.

Alternativement pour Linux / MacOS, vous pouvez accéder à vos informations d'identification dans ~ / an.aws / Critiques> ou pour Windows dans % userprofile% \. / code>. Vous pouvez modifier ces fichiers pour remplacer les valeurs.

Plus d'informations est disponible sur le Profils nommés < / a> page de documentation.


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Je ne voudrais pas mélanger des variables d'environnement et des profils de références, vous serez simplement confus.

Supprimer les variables d'environnement, assurez-vous que le profil par défaut dans votre fichier ~ / .awaws / informations d'identification (ou % userprofile% \. AWS \ Critiques sous Windows) est Définissez les nouvelles informations d'identification, puis exécutez AWS S3 LS . Si ce n'est pas ce que vous attendiez, alors exécutez AWS S3 LS -DEBUG pour déterminer ce que vous avez mal fait.


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