ECS Fargate の ARM64 版は長らくスポットが使えませんでしたが、ようやくやってきました。 利用するにあたって、いくつかポイントと注意点があるので、ザックリと把握しつつ自分用にどう構成するかを考えていく感じになると思います。 はじめに リリースや価格についてはこちらにまとまっています。 [アップデート] Fargate Spot で AWS Graviton ベースのコンピューティングがサポートされました | DevelopersIO 東京だとオンデマンドに比べて 62% OFF くらいです。前は Blue/Green の場合にスポットを利用できませんでしたが、今は解消されドキュメントからもその記述は消えています。 落ちやすさはまだわかりませんが、EC2 の例だと X86 より ARM64 の方が安定している雰囲気があるので、Fargate においても速い・安い・安定を期待で

絶賛成長期にあるだろう若手エンジニアは、どういう流れで自身の成長を促したら良いのだろうか、とふと思いつつ口頭で説明してみたけどよくわからんくなったので整理してみたいお気持ちです。 当ブログではアウトプットの効用みたいなものは書いてきましたが、インプットそのものについてはお初なので、自身を振り返る良い機会にもなりそうです。 はじめに これは私が二十数年間、プログラマー・インフラ・SRE といったエンジニアとして通ってきた中で、どのようにインプットをしてきたかを整理してみるチラ裏です。 自分は一般(?)と比べれば少々特殊な経歴で、情報学を学んだことも、新卒研修を受けたことも、IT系資格も、転職したこともない…… ほぼ独学による野良エンジニアとして生息してきましたので、あまり参考にはならないかもしれません。 それでも一応長く生き抜いてきたエンジニアの経験として、インターネットに数多くある参考例の

これまでもコンテナ関連の記事はそれなりに書いてきましたが、改めて最新事情に合わせて練り直したり見渡してみると、大きなところから小さなところまで選択肢が多すぎると感じました。 コンテナ系アーキテクチャを丸っと他所の構成で真似することって、おそらくほとんどなくて、参考にしつつ自分流に築き上げていくでしょうから、今回は築くにあたってどういう選択肢があるのかにフォーカスした変化系で攻めてみようと思った次第です:-) 目次 今年一発目の長いやつです。半分は学習教材用、半分は道楽なテイストです。 はじめに 基盤 インスタンス or コンテナ ECS or EKS on EC2 or FARGATE X86 or ARM64 ロードバランサー メンテナンス：ALB or ECS Service 共有 or １環境毎 アクセスログ：ALB or WEBサーバー ECS / EKS デプロイ：Blue/Gr

AWS の IPv6化について調査は済んだけど、書き始めるのに非常にドンヨリしております。図を書いて少しでも楽しくいきましょそうしましょ。 皆様も読んだらドンヨリするかもしれませんが、できるだけ丁寧に書いてみますので、PublicIP 有料化に抗いたい人は頑張って追ってみてください:-) 目次 また長いです。でもひきかえさないほうがいいかもしれない。 はじめに 前提知識 目的 IPv6 の設計 従来のプライベート IPv4 IPv6 の割り当て Gateway と Routing VPC SecurityGroup Network ACL Subnet Egress Only G/W NAT64 RouteTable Public Private インスタンスで動作確認 IPv6 アドレスの確認 IPv6用の設定 疎通確認 IPv6リソースの配置 既存リソースの入れ替え アプリケーションの

クラウド使いなエンジニアの皆様、猛暑と円安の中いかがお過ごしですか。上層部からインフラコスト削減を突きつけられてはおりませんでしょうか。 今回はおそらく初めてコスト削減についてAWSを軸に書いていきますが、考え方はどこの環境でも似たりよったりなので何かしらの足しになればと思う次第であります。 目次 長いです。ひきかえしたほうがいいぞ！ コミュニティに捧げます AWSの売上 コスト削減とは 三大使命 コスト状況整理 Load Balancer 参考リンク 統合による削減 EC2 Autoscaling 参考リンク 情報整理 古いインスタンスタイプの変更 スケジュールの調整 スポットインスタンスの適用 軽量インスタンスの統合・サーバーレス化 アプリケーション処理の軽減 EC2 EBS EBSは高い 不要EBSを削除・スナップショット化 ボリュームタイプの変更 EC2 AMI NAT Gatew

実際に負荷試験を進めていくにあたって、何をどこまでやるのか、という問題があります。 まずなんとなく始めてしまうことも大事ですし、なんとなく納得いくまでやるってのもアリですが、その辺の考え方を整理してみます。 全体図 今回はこの辺。環境の用意はだいたいできて、ではどんな感じで進めていきましょうかって話。 まずは始めてしまう 前にも（リクエストの分類）触れましたが、まずは簡単なシナリオを作成し、その動作確認と、ユーザーセッションなどの基本部分の取り扱いの正常性を確認してしまうべきです。この土台を整えないうちに、長々とシナリオ作りに精を出しても、どうせ多くの調整を行うことになるので、まずは負荷試験という一連の流れを作ってしまいましょう。 それと同時に、実際のアプリケーションをテスト環境で動かし、デバイスでアクセスもしてみます。試験者はアプリ開発者ではないとすると、さすがにログやデータだけで、アプ

AWS Aurora MySQLには、高性能を期待できる Parallel Query という機能があります。 実際、良いモノっぽいのですが、非常に情報が少ないので私めがいつものように掘り下げて、お役に立てればという徳を積む行為であります。 目次 Parallel Query とは リンク集 速度比較 費用の仕組み 設定による有効・無効 有効にできない条件 Parallel判定されるクエリ 結合クエリ innodb_buffer_pool_size との関係 その他 実践では Parallel Query とは 詳しくは下記リンクを見たほうがいいのですが、頑張って要約してみます。 通常のDB処理は、データを可能な限りメモリ上に置いておいて処理しようとしますが、オンメモリじゃないデータはストレージから取得する必要があり、データ取得後はDB本体における１スレッドがクエリ処理を行います。 Aur

C5が一歩抜けた強さの割に全部 ECU=10 な時点でアレですが、さらに6g系は該当なしです。で、費用的には c5/m5 の比率と c6g/m6g の比率は同じ 86% です。 第５世代では、C5 はメモリが少ない分、安くCPUが高速だったので強い選択肢でしたが、第６世代ではメモリが少ない分、安い。だけになるので、C系を選ぶメリットがだいぶ弱くなりそうです。 単純に、14％安くしてc6gにするって考えよりも、14％高くしてメモリ倍の方がよくねっていう。そういうパターンのほうが多いんじゃないかと、いうだけで全然絶対じゃないですけど。 考えようによっては、AutoscalingGroupに複数のインスタンスタイプを指定するとき、c6g, m6g, r6g と混ぜてもCPU使用率の格差がAZ以外で起きづらくなるだろうから、扱いやすくなると言えなくもない。 vs C5 あまりに差が付きすぎて、自分

エンジニアとしての姿勢といった話題は気になるもので、「全てのエンジニアに向けて「エンジニアとして生き残るために」…」や「エンジニアに独学を期待するのはもう時代遅れだと思う」はコメント含めとても興味深い内容でした。 こういうのって、自分自身のエンジニアとしての立ち位置やポリシーといった部分をモロ揺さぶってくるからってのもありますけど、エンジニア業界の将来についての危惧や期待といった側面も関係して、色々考えたくなっちゃうと思うんです。私もまぁまぁ前を走れてればいいなと思う立場として、シンキングタイムでございます。 姿勢と役割 マッチョ！！ とりあえず、自身の意思で日常的に独学や技術力向上を目指す姿勢や思考のことを『マッチョ』と呼称することにします。 おそらく筋トレが趣味な方々のストイックな姿勢とムキムキな見た目から、エンジニアにおけるストイック＝マッチョになって界隈で使われるようになったんだと

久々にAuroraについて、小ネタ系で書いてみるテスト。 主にストレージIOPSにまつわるTipsで、光り輝くモノは別にないですけど、基本が大事ということで。 ストレージIOPSのグラフ生成 データベースの運用において、監視データであるメトリクスを色々収集するのは基本ですが、その中でも最重要に位置する項目である ストレージのIOPS についてです。 まず、Auroraのストレージ構成は共有型であり、IOPSメトリクスはホスト毎ではなくクラスタ毎のデータとして記録されています。 参考ページ Aurora ストレージエンジンのご紹介 Amazon Aurora DB クラスターメトリクスのモニタリング RDS Aurora の管理画面でモニタリングを見ると、グラフ名が [請求済み] ボリューム読み取り IOPS (カウント) [請求済み] ボリューム書き込み IOPS (カウント) となってい

最近 Kubernetes 全然触ってねーなって思ってたところに、『6年ぶりぐらいにクラウド使った結果、Kubernetes以外のマネージドサービスとか基本要らなくない？となった話 – データエンジニアの酩酊日記』を見つけて、自分と異なる立場によるコンテナシステムへの感想を興味深く読ませていただきました。 Kubernetes を推す人がいる一方で、ここには昨夏『Kubernetes、はじめました』と言っておきながら今年に入って全然触らず、ECSを使ったシステムばっか手掛け、Kubernetes いらなくね？って思う人もいるわけで。これはいったいどういうことでしょう、と雑感タイムです。 どうしてコンテナシステムで迷うのか 最初に断っておきたいのは、以下 Kubernetes を否定したり腐すような意図は全くなく、なんでやろ？って自身に問いかけた私見です。やめました、と言ってもウチで今も使っ

今月、とうとうオンプレミス環境がその役割を終えたので、当たり障りのない範囲で思ひでを記録しておこうと思います。 だいたい 2002年 から運用が始まったので18年ほどの歴史でしたが、血と汗と…… 血と汗くらいですかね滲んでるのは。さぁ振り返りです。 大阪 私が参画した時にはインフラエンジニアというかサーバー担当者が既に１名おり、「サーバーやってみない？楽しいよ！」と言われて乾いた笑顔を返したのを覚えています。 当時は京都の極小ベンチャー企業で、なぜ最初が大阪のデータセンターだったのかは聞きませんでしたが、とある現地作業についていって、ハーフラック１台に１Ｕ２台が積載されていました。このへんは私自身かなりのペーペーだったので知識不足もあり記憶がかなり曖昧です。 平々凡々に運用していたある日、WEBサイトへのアクセスが途絶えました。 社長の「ねぇ、サイトに繋がらないんだけど」の一言が口火です。

昨年は内部的なことを多くやっていたり、10年ぶりに格ゲー復帰したりで、なんとなくご無沙汰になります。が、元同僚エンジニアに名指しされたり、 パルが年末にアドベで連続更新してるのをみて、俺も頑張らなきゃなと思い直した次第でありやす。 久々すぎてなんか文章のノリがノらないので、最近調べ直した AWS の Auto Scaling 周りについて、今はこんだけ抑えておけばえぇんちゃうくらいの感じで、まとまり悪いかもですがまとめてみたいと思います。 目次 色々な「Auto Scaling」を理解する EC2 Auto Scaling Application Auto Scaling AWS Auto Scaling APIで理解する関係性 AWS Auto Scaling は EC2 Auto Scaling の代わりになるのか EC2 Auto Scaling を構築する 構成 LaunchTem