Amazon EC2 Container Service(ECS)の概念整理 - Qiita
概念図 とりあえずECSに出てくるエンティティがそれぞれどんな多重度で関連しているのかをまとめてみました。ここからはそれぞれのエンティがどんな概念なのかを解きほぐしていきたいと思います。 図1 概念図 Serviceが中心 ECSは平たく言うと クラスター（＝複数EC2インスタンスの集合）の上で Dockerコンテナを使って、 Serviceを動作させる ものです。 図2 例えばの構成 上図は、 Front Service (裏にいるAPIをCallしてWEB UIを提供するもの） API Service （ビジネスロジック、DBへの読み書きをRESTful APIで提供するもの） と言う２つのService で構成されるWEBアプリケーションの例です。 ECSで言うServiceは、Serviceは利用者から見た「サービス」よりも一段階か二段階細かいもので、APIサーバーとか、フロントサ
production環境でRailsアプリをdockerコンテナとしてECSで運用するために考えたこと - Qiita
実際には、まだ本当の本番環境では運用できてなくて開発用のステージングで運用が開始できたぐらいで、他にもやること一杯あるんだけど、ある程度知見が溜まったのでまとめておく。 ちなみに、規模はそんなに大きくないがデータ量は多いアプリケーションで運用環境はAWSのECSを想定しており、現時点で普通のEC2ノードとコンテナで並行稼動している。 docker-swarmなりで自前でコンテナプールを構築してもいいのだが、そうするとサービスディスカバリとか考えなければいけないことが増えるので、後回しにしている。 (注: かなりサービス固有の事情が含まれるため、もし参考にされる方が居たとしても、そのままの形では適用できない可能性が高い) 追記: RailsアプリのためのDockerfileとdocker-compose.ymlのサンプル - Qiita コンテナ化のモチベーション CentOSのお守りからの
ECS を利用したオフラインジョブの実行環境 - クックパッド開発者ブログ
技術部の鈴木 (id:eagletmt) です。 クックパッドでは以前からアプリケーションの実行環境として Docker を利用していましたが、最近は徐々に Amazon EC2 Container Service (ECS) を利用し始めています。 去年の時点での Web アプリケーションのデプロイ手法 *1 や、最近 ECS を利用してどう Web アプリケーションをデプロイしているか *2 については紹介したことがあるので、今回は定期的なバッチ処理やジョブキューを介して非同期に実行されるようなオフラインの処理について、どのような環境を構築しているか紹介したいと思います。 Docker を使う前 Docker を利用し始めるより前から社内では kuroko2 *3 というジョブ管理システムが稼動しており、複数のアプリケーションから利用されていました。 kuroko2 は定期的にジョブを
Dockerの導入をAWSやAzureで一括実行してくれる「Docker for AWS」「Docker for Azure」が正式版に。Docker for GCPも開発中
Dockerの導入をAWSやAzureで一括実行してくれる「Docker for AWS」「Docker for Azure」が正式版に。Docker for GCPも開発中 Amazon Web ServicesやMicrosoft AzureでDockerを使うための環境構築を一括で自動的に実行してくれる「Docker for AWS」と「Docker for Azure」がベータ版を終え、正式版になったことが発表されました。 例えばAWSでDockerをクラスタ運用する場合には、CloudFormationのテンプレートやファイアウォールのルール設定、ロードバランサーの設定など多くのツールを用いてさまざまな設定をしなければなりません。 Docker for AWSやDocker for Azureは、こうした設定をそれぞれの環境においてできるだけネイティブな方法により一括して自動的に
AWS News Blog
Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
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Spring Boot + DockerでAWS Elastic Beanstalkにデプロイ - Qiita
