Tag: AWS Fargate

对于需要在 AWS 上使用 Apache Airflow 但是 无法使用 AWS 托管服务 MWAA ， 或者想使用特定 Apache Airflow 版本， 或者想定制 Apache Airflow 登陆、部署方式的用户，可以通过此方案搭建高可靠的 Apache Airflow 集群，同时提供用户登陆和鉴权机制。此方案已在全球知名 Tier One 汽车供应商的高级辅助驾驶系统（Advanced driver-assistance system, ADAS）开发平台成功应用。

本文为系列博文中的第一篇。到这里，我们已经讨论了此次集成功能的诉求、适用范围与用例。现在，大家可以转向第二部分，下一篇文章将深入探讨Amazon EFS的工作方式，以及我们要如何以EFS、ECS以及Fargate为基础构建起具有区域弹性的部署体系。

在本文中，我们从宏观层面介绍了AWS Fargate的技术背景与开发权衡，特别是其与AWS容器产品组合（即ECS与EKS）内其他技术的关系。之前我们曾反复强调，虽然AWS一直以解决客户的实际问题为己任，但也同样重视对技术栈内各个环节与元素的剖析与定位。只有以不同方式重新整合这些环节与元素，技术成果才能真正发挥其全部潜能。如果您身为AWS技术合作伙伴，那么只有明确理解Fargate项目的本质，才能够与其顺利集成。

AWS Fargate 是一项无服务器计算引擎，可用于 Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 和 Amazon Elastic Container Service (ECS) 同时支持的容器。使用 Fargate，开发人员能够专注于构建应用程序，无需管理与基础设施相关的无差别繁重工作。

我们一直在不断向Fargate平台注入创新成果，努力为客户提供更多新的功能与用例。而新架构所表现出的强大、简单与灵活特性也着实令我们感到兴奋。欢迎大家在评论区中分享您对新版本变更的反馈意见以及垫片日志插件的使用感受。当然，大家也可以通过GitHub上的容器路线图repo与我们交流。

AWS 容器服务团队在 2019 年 11 月推出了一款新工具 FireLens，该工具可以让您更轻松的处理容器日志。利用 FireLens，您可以将容器日志发送到所需的存储和分析工具，而无需修改应用部署脚本、手动安装额外软件或编写其他代码。
一个常见的客户场景是，运行在容器中的应用会将访问日志和错误日志分别写入到不同的日志文件中，然后将不同日志文件的数据分别发送到不同的目标位置进行后续的分析和存储。在这篇文章中，将演示如何通过配置 AWS Fargate for ECS 和 AWS FireLens，实现上述场景的日志处理。