Category: Compute

ワークロードがさまざまなクラウドで実行されるマルチクラウド環境では、一元化されたオブザーバビリティソリューションを作成すると、アプローチがサイロ化され、複雑さが増し、直接的および間接的なコストが増加する可能性があります。マルチクラウド環境でワークロードを実行するお客様にとって、全体像を把握し、統一された方法で監視を行うことは非常に重要です。この記事ではAmazon CloudWatch の機能を使い、 Azure Monitor からのメトリクスデータクエリを使用して、マルチクラウド環境のワークロードを監視する方法を紹介します。この機能により、ハイブリッド環境やマルチクラウド環境で実行されるワークロードや、独自のカスタムデータソースを可視化できます。

この投稿では、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) におけるアーキテクチャの原則について詳しく説明し、Amazon ECS におけるアプリケーションの高可用性とレジリエンス(回復力)を実現しやすくする機能のいくつかを概説します。Amazon ECS が AWS の可用性と回復力のパターンをどのように活用するように設計されているのか、そして Amazon ECS API でそうした考え方をどのように簡単に利用できるようになっているのかについて見ていきましょう。これにより、お客様のソリューションの要求に最適な Amazon ECS 構成と機能を選択できるようになると考えています。

本ブログでは、AWS Landing Zone Accelerator (LZA) を用いて展開されるマルチアカウント環境において、AWS ネイティブサービスやインターネット接続と VMware Cloud on AWS SDDC のインテグレーションを可能にするネットワークアーキテクチャと設計上の考慮点について解説しています。

次世代の Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスのプ […]

AWS は 2023年4月に Amazon Relational Database Service (Amaz […]

11月26日、Amazon GuardDuty ECS Runtime Monitoring を発表しました。 […]

AWS Lambda は、最大 12 倍速くスケールアップできるようになりました。同期的に呼び出される各 La […]

11月26日より、Amazon EKS Pod Identity を使用して、AWS のサービスにアクセスする […]

11月26日、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) か […]

コンテナは、モダンでスケーラブルなアプリケーションをデプロイするための頼りになるソリューションになっています。これらのコンテナの起動時間は、特に大きなコンテナイメージを必要とするワークロードを処理する場合に大きな課題となる可能性があります。たとえばデータ分析や機械学習のワークロードには、1 GiB を超えるサイズのイメージが含まれることがよくあります。generative AI などのこの種のワークロードを Amazon Elastic Kubernetes (Amazon EKS) で実行する場合、Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) などのイメージレジストリからこれらの大きなイメージを取り出して抽出するのに数分かかることがあります。これはパフォーマンスに悪影響を及ぼし、ユーザーエクスペリエンスの低下につながります。
イメージをプリフェッチして Pod をより速く起動する方法を紹介した既存の投稿があります。Amazon EventBridge と AWS System Manager を使用してコンテナイメージをノードにキャッシュし、新しいイメージがイメージレジストリにプッシュされたときにキャッシュを更新します。既存のワーカーノードや継続的なイメージキャッシュに適しています。しかし、クラスターがスケールアップするにつれて新しいワーカーノードが追加されると、すべてのイメージを新しいワーカーノードに取り込むのに時間がかかります。
この投稿では、Bottlerocket で実行されるインスタンスを使用して、この課題に取り組むためのソリューションを紹介します。Bottlerocket は、AWS がコンテナの実行専用に設計した、オープンソースの Linux ベースのオペレーティングシステム (OS) であり、大きなイメージのコンテナ起動時間を短縮するのに役立ちます。