Application Load Balancer を作成して Amazon ECS タスクを自動的に登録する
Application Load Balancer を作成して、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) タスクを自動的に登録したいと考えています。 解決策 ターゲットグループを作成する Amazon EC2 コンソールのナビゲーションペインで、[ターゲットグループ] を選択します。 [ターゲットグループを作成する] を選択します。 [ターゲットグループ名] に名前を入力します。 [ターゲットの種類] で、[インスタンス] または [IP] を選択します。 **重要:**サービスのタスク定義で awsvpc ネットワークモード (AWS Fargate 起動タイプに必要) を使用する場合は、ターゲットタイプとして [IP] を選択する必要があります。これは、awsvpc ネットワークモードを使用するタスクが Elastic Network
ブラウザで実行可能な言語「WebAssembly」、Webの標準へ
Web技術の標準化を行うWorld Wide Web Consortium（W3C）は2019年12月5日（米国時間）、プログラミング言語「WebAssembly」の標準化を完了し、コア仕様をW3C勧告として公開した。Webブラウザで実行できるコードを作成できる、「HTML」「CSS」「JavaScript」に続く4つ目の強力な言語だと、W3Cは述べている。 WebAssemblyは、ポータブルな低レベル言語であり、Webブラウザを含めモダンプロセッサに向けたもの。モダンプロセッサと組み合わせた場合、コードサイズが小さくなり、効率的に実行できるよう設計されている。 「WebAssemblyは、オープンWebプラットフォーム技術で実現できるアプリケーションの幅を広げる。機械学習やAIが一般化する中、ユーザーの安全性を損なうことなく、高パフォーマンスアプリケーションをWebでも使えるようにする
『モバイル市場年鑑 2020』2019年のモバイル市場振り返りと今後の予測を発表〜ゲーム、金融、小売業界、動画ストリーミング市場などモバイルで変革した業界の動向を紹介〜
『モバイル市場年鑑 2020』2019年のモバイル市場振り返りと今後の予測を発表〜ゲーム、金融、小売業界、動画ストリーミング市場などモバイルで変革した業界の動向を紹介〜 モバイル市場データプラットフォームを提供する App Annie （アップアニー、本社：米サンフランシスコ、CEO：Ted Krantz）は、2019年のモバイル市場に関する包括的なレポート『モバイル市場年鑑 2020』を発表したことをお知らせいたします。 モバイル市場年鑑は、アプリ市場データプラットフォーム「App Annie Intelligence」のデータを基に、各業界の動向をまとめたレポートです。ゲームや金融、小売業界の動向に加え、今回から新たに、IoTやサブスクリプションなど近年注目されている領域に関するレポートも含まれています。 全レポート、詳細については、以下からご覧いただけます。 https://www.
Application Load Balancer を使用した Amazon ECS の動的ポートマッピングの設定 | AWS re:Post
Application Load Balancer とターゲットグループを使用して Amazon ECS の動的ポートマッピングを設定し、1 つのインスタンスで複数のタスクコピーを実行する方法を知りたいです。 簡単な説明 Classic Load Balancer を使用して同じインスタンスでタスクの複数のコピーを実行することはできません。Classic Load Balancer を使用するときは、代わりにコンテナインスタンスのポート番号を静的にマッピングする必要があります。ただし、Application Load Balancer は動的ポートマッピングを使用するため、同じコンテナインスタンスの 1 つのサービスから複数のタスクを実行できます。 注: Network Load Balancer は動的ポートマッピングにも使用できます。詳細については、「Amazon ECS 用の Net
AWS CodeDeploy による AWS Fargate と Amazon ECS でのBlue/Greenデプロイメントの実装 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS CodeDeploy による AWS Fargate と Amazon ECS でのBlue/Greenデプロイメントの実装 AWS Fargate と Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 上で稼働するサービスでの Blue/Green デプロイメントがサポートされます。 AWS CodeDeploy を利用し、 Blue/Green デプロイメントを行うことでアプリケーションの更新時のダウンタイムを最小限に抑えることが出来るようになります。 Blue/Green デプロイメントは、古いバージョンと新しいバージョンのアプリケーションを同時に起動し、新しいバージョンをテストしてからトラフィックをルーティングします。デプロイ状況を監視し、問題が発生した場合はすぐにロールバックすること
CodePipelineからECSにBlue/Greenデプロイする | DevelopersIO
こんにちは、かたいなかです。 以前、ECSがCodeDeployによるBlue/Greenデプロイに対応したことをお伝えしました。 今回は、CodePipelineからECS+CodeDeployへのデプロイを行うことで、CodeBuildでDockerイメージをビルドし、ビルドしたイメージをもとにタスク定義の新しいリビジョンを登録、ECSのサービスを更新するといった一連の流れを自動で行えるようにする方法をご紹介します。 構築するパイプラインの概要 今回は、以下のようなパイプラインを構成します。 GitHubの特定のブランチを変更を契機に処理を開始します。CodeBuildでイメージをビルドし、ECRにプッシュします。そして、最後にCodeDeploy + ECSを使用してデプロイを行うという流れです。 手順 では、実際にやっていきましょう。 設定としては以下の流れで進めます。 CodeD
ECSでCodeDeployを使用したBlue/Green Deploymentがサポートされたので早速試してみた ｜ DevelopersIO
ECSでCodeDeployを使用したBlue/Green Deploymentがサポートされたので早速試してみた #reinvent こんにちは、かたいなかです。 先日のre:InventにてECSに対してCodeDeployを使用してBlue/Green Deploymentを行う機能が発表されました。 AWS CodeDeploy/AWS CodePipelineでAWS Fargate/Amazon ECSのCI/CDがサポートされました！ #reinvent 個人的にワクワクが止まらくなってしまい、ラスベガスに行ってもないのに早速試してみましたので、内容を紹介します。 今回の記事では、デプロイ後に本番トラフィックを向ける前に本番環境内で動作を確認し、動作確認後リリースを行う、という流れを実装していきます。 Blue/Green Deploymentとは Blue/Green De
CircleCI + GitHub + Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) + Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) (+ AWS Fargate) で継続的デリバリー環境を構成する | SEEDS Creators' Blog | 株式会社シーズ
CircleCI + GitHub + Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) + Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) (+ AWS Fargate) で継続的デリバリー環境を構成する クラウド事業部の上野です。 AWSにあるコンテナサービスを使ってみたい！今後の弊社のサービスで活用できるかも！ついでにCIツールでデプロイまで自動化したい！ ということでAmazon ECSとAmazon ECRで継続的デリバリー環境を作ってみました。 今回はCIツールとしてCircleCIを利用してみます。 簡単に各サービスを説明しますと、 CircleCIはCI／CD(継続的インテグレーション／継続的デリバリー)を行うサービスです。 Amazon ECSはDocker コンテナをサポートするAW
機械学習モデルを作成する - Training
Microsoft Learn では、対話的な方法で、従来の機械学習の概要を理解することができます。 これらのラーニング パスは、ディープ ラーニングのトピックに移行するための優れた基盤にもなり、各自の生産性を向上させます。 最も基本的な従来の機械学習モデルから、探索的データ分析やカスタマイジングのアーキテクチャまで、ブラウザーを離れることなく、概念的内容や対話型の Jupyter Notebook を簡単に把握することができます。 知識と興味に応じて自分のパスを選択してください。 オプション 1: 完全なコース: 機械学習のためのデータ サイエンスの基礎 ほとんどのユーザーには、このパスがお勧めです。 これには、概念の理解を最大限に高めるカスタム フローを備えた、他の 2 つのラーニング パスと同じモジュールがすべて含まれています。 基になる概念と、最も一般的な機械学習ツールでモデルを構
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Dockerコンテナの作成からECSの動的ポート＋ALBでロードバランスするまで【cloudpack大阪ブログ】 - Qiita