ゆるSRE勉強会 #1 でお話しさせて頂いたLTの資料です! https://yuru-sre.connpass.com/event/292063/
![「Datadog入れてみたらAWSの料金が爆発した話」@ゆるSRE勉強会 #1](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e7208c590407eeafa3cb44ea17dacc16f7db6079/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F5bf49c6327f644b0b6d20b75cd0fd979%2Fslide_0.jpg%3F26835373)
はじめに こんにちは、ブランドソリューション開発本部バックエンド部SREブロックの小林(@mirai_kobaaaaaa)です。普段はWEARやFAANSというサービスのSREとして開発、運用に携わっています。 WEARではAmazon Elastic Kubernetes Service(以下、EKSと呼ぶ)を用いて複数システムのインフラ基盤を構築・運用しています。その中の1つとして、ワークフロー処理の実行基盤が存在しています。 本記事では、そのワークフロー実行基盤が抱えていた課題と、それらをどのように解決したのかを紹介します。また、付随して得られたメリットについても紹介いたします。 目次 はじめに 目次 WEARにおけるワークフロー ワークフロー処理内容 ワークフロー実行基盤の構成 ワークフロー実行基盤の課題 コスト内訳の調査 過剰なPodスペック Fargate実行時間の増大 ワーク
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