How to setup and deploy a Rails 5 app on AWS ElasticBeanstalk with PostgreSQL, Redis and more…
Note: This tutorial is an excerpt for the deployment chapter in my book Building a SaaS Ruby on Rails 5. The book will guide you from humble beginnings by deploying an app to production. If you find this type of content valuable, you can grab a free chapter right now! Also, the beta for my new project Pull Manager is almost ready. If you’re losing track of pull requests, have old ones lingering ar
Caching data with Memorystore | Google App Engine flexible environment docs | Google Cloud
Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. High performance scalable web applications often use a distributed in-memory data cache in front of or in place of robust persistent storage for some tasks. We recommend using Memorystore for Redis as your caching service. Note that Memorystore for Redis does not provide a free tier. For more information, see th
Using ElastiCache Redis as an In-Memory Key-Value Store - AWS OpsWorks
The AWS OpsWorks Stacks service reached end of life on May 26, 2024 and has been disabled for both new and existing customers. We strongly recommend customers migrate their workloads to other solutions as soon as possible. If you have questions about migration, reach out to the AWS Support Team on AWS re:Post or through AWS Premium Support. This topic is based on a Linux stack, but Windows stacks
メンテナンスのヘルプ - Amazon ElastiCache | AWS
Amazon ElastiCache フリートは頻繁にアップグレードされており、パッチやアップグレードがシームレスにインスタンスに適用されます。これは、次の 2 つの方法のいずれかで行います。 (a) 継続的な管理メンテナンスの更新、(b) サービス更新。これらのメンテナンスとサービスの更新は、セキュリティ、信頼性、運用パフォーマンスを強化するアップグレードを適用するために必要となります。 継続的な管理メンテナンスは、お客様からのアクションを必要とせずに、時々メンテナンス期間中に直接行われます。 サービス更新により、ご自身で適用できる柔軟性が得られます。時限があるため、メンテナンス期間に移動して、期日が過ぎた後に適用される場合があります。 予定されたメンテナンス期間に先駆けて、いつでもご自身で更新を管理することもできます。更新をご自身で管理する場合、インスタンスの OS 更新はノードの再作
Now available: X1 instances, the largest Amazon EC2 memory-optimized instance with 2 TB of memory
We are excited to announce Amazon EC2 X1 instances. X1 instances extend the elasticity, simplicity, and cost savings of the AWS cloud to enterprise-grade applications with large dataset requirements. X1 instances are ideal for running in-memory databases like SAP HANA, big data processing engines like Apache Spark or Presto, and high performance computing (HPC) applications. X1 instances are certi
AWS ElastiCacheでredis - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Why? AWS Elastic Beanstalkで環境構築自動化という事をやったりしたわけなので、 複数サーバ間でセッションを共有したいのであります。 通常サーバ上で動作させるredisやmemcachedはお互いのIPを知っていればサーバ間でデータが共有できるんですが、 オートスケールで追加されたEC2インスタンスのIPを調べて、 それぞれのサーバに通知して、 クラスタを追加 みたいな動きをつくるのも、クラスタ接続時に問題起きない？とか考えるのもマジ面倒。 もういい、使おうElastiCache！ Cache Cluster Cr
Amazon ElastiCache とは - Amazon ElastiCache
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 Amazon ElastiCache とは Amazon ElastiCache ユーザーガイドへようこそ。Amazon ElastiCache は、クラウドでの分散インメモリデータストアまたはキャッシュ環境のセットアップ、管理、およびスケーリングが簡単になるウェブサービスです。高性能かつスケーラブルで費用対効果の高いキャッシュソリューションを提供します。同時に、分散キャッシュ環境のデプロイと管理に関連する複雑さを排除するのに役立ちます。 Amazon ElastiCache は 2 つの形式で運用できます。サーバーレスキャッシュで始めるか、独自のキャッシュクラスターを設計するかを選択できます。 サーバーレスキャッシュ ElastiCache はサーバーレスキャッシ
AWS ElasticCacheのRedisをDefault設定で使ったときのConnection Leakの解決方法 - Akatsuki Hackers Lab | 株式会社アカツキ（Akatsuki Inc.)
現在、弊社にて提供しているサービスのほぼ全てにおいてAWS(Amazon Web Service)を利用しており、その中でも頻繁にアクセスが必要なデータについてはElasticCacheのRedis/Memcachedを利用しています。今回は、そのElasticCacheでRedisを利用する場合において、弊社の運用で発生してしまったトラブルと対応方法について紹介させていただきたいと思います。 TL;DR AWS ElasticCacheのRedis ServerのDefaultのパラメータ設定では、Connection Timeoutの設定がされていないので、そのまま放置するとConnection数が溜まり続けて危険ですので、ConnectionのTimeout設定を行いましょうというお話になります。 今回発生した問題 Blue-Green Deploymentを多用して何度もデプロイを
What's New in Redis 5
Amazon ElastiCache is a serverless, fully managed cache delivering real-time, cost-optimized performance for data-driven applications with full Valkey-, Memcached-, and Redis OSS-compatibility. ElastiCache Serverless means zero infrastructure management, zero downtime maintenance, and instant scaling to match any application demand. It speeds up databases, data lakes, analytics, generative AI, and
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