AWS X-Rayによる分散アプリケーション分析をFargateで試してみた #Fargate | DevelopersIO
こんにちは、コカコーラ大好きカジです。 AWS X-RayをFargate上でどのように動かすか不明だったため、調べてみたところ、以下の資料が見つかったので、東京リージョンで構築して試してみました。 構築時のコマンドの実行結果も貼っています。 GitHub - aws-samples/aws-xray-fargate: Code examples showing how to run AWS X-Ray as a sidecar container on Fargate for deep application insights. AWS X-Rayによる分散アプリケーション分析（分散トレーシング）とは マイクロサービスが増え、パフォーマンス状況やデバッグが煩雑になっており、サービス間の相互作用やそれぞれの待機時間を把握するのは面倒な問題です。 そんな問題を解決するのが、AWS X-Ray
コンテナデプロイ基盤の検証 - Hatena Developer Blog
はじめに はてなサマーインターン2018の大規模システム開発コースの成果報告をします。 今年は、メンターのid:cohalzさん、id:wtatsuruさんの下、実際に使われているサービスをAmazon ECS(Elastic Container Service)にデプロイする基盤を構築しました。 コンテナでサービスを本番運用するために、AutoScaleの検証や、デプロイ時間の計測、改善策の検証を行いました。また、開発、デプロイフローを楽にするために、AWS CodeBuild、CodePipelineを使ってCI/CDの構築も行いました。これにより、PullRequestごとにCIが走り、masterにマージされたら自動でECSにデプロイすることができるようになります。高速なデプロイ切り替えを行うために、Blue-Green Deploymentの検討も行いました。 他にも、Micro
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