Amazon Web Services ブログ

Category: Management Tools

Amazon ECSでAuto Scaling

Amazon EC2 Container Service (Amazon ECS)のClusterを自動的にスケールさせる方法はありましたが、本日Auto ScalingとAmazon CloudWatchのAlarmに追加された新機能により、ECSのServiceにScaling Policyを利用することができます。ServiceのAuto Scalingにより、需要が高まった時にスケールアウトさせて高い可用性を実現したり、需要が下がったらServiceとClusterをスケールインさせることでコストを最適化するのを、全て自動でリアルタイムに行うことができます。 この記事では、Clusterを需要に合わせて自動的にリサイズさせつつ、この新しい機能がどうやって利用できるかをお見せします。 Service Auto Scalingの概要 すぐに利用できるECS Serviceのスケーリング機能はずっと一番要望を受けていて、ついに今日この機能をアナウンスでき嬉しいです。自動でスケールするServiceの作成手順はとても簡単で、ECSコンソールやCLI、SDKでもサポートされています。希望するTaskの数とその最小・最大数を選択し、1つ以上のScaling Policyを作成すると、後はService Auto Scalingが面倒を見てくれます。Service SchedulerはAvailability Zoneを意識してくれるので、ECSのTaskを複数のZoneに渡って分散するように心配する必要もありません。 それに加えて、ECS Taskを複数AZ Cluster上で実行することも非常に簡単です。ECS ClusterのAuto Scaling Groupが、複数Zoneに渡る可用性を管理してくれるので、必要とされる回復力や信頼性を持つことができ、ECSがTaskのZone間の分散を管理してくれるので、皆さんはビジネスロジックに集中することができます。 利点: 来ているアプリケーションの負荷にキャパシティを対応させる: ECS ServiceとECS ClusterのAuto Scaling Groupを両方にScaling Policyを使います。必要に応じて、Cluster InstanceとService Taskをスケールアウトさせ、需要が落ち着いたら安全にスケールインさせることで、キャパシティの推測ゲームから抜け出せます。これによって、ロングランな環境で低コストな高可用性を実現できます。 複数AZのClusterでECSの基盤に高い可用性を持たせる: Zone障害という可能性から守ることができます。Availability Zoneを考慮しているECS SchedulerはCluster上のTaskを管理し、スケールし、分散してくれるので、アーキテクチャは高い可用性を持ちます。 Service Auto Scalingのデモ この記事では、これらの機能を使い真にスケーラブルで高い可用性を持ったMicroservicesアーキテクチャを作成する手順を辿りたいと思います。このゴールに到達するために、以下の様な手順をお見せします: Auto Scaling Groupで2つ以上のZoneにECS Clusterを作成する。 そのCluster上にECS Serviceを設定し、希望するTaskの数を定義する。 ECS Serviceの前段にElastic Load Balancingのロードバランサを設定する。これが負荷の入り口になります。 […]

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AWS Config – タグの変更検知の高速化、新しいマネージド ルール追加、およびユーザビリティの向上

AWS Config Rulesにいくつかの改良が加わり、より便利に利用できるようになりました。”required-tags“ルールの精度が改善され、タグの変更後数分以内にタグ変更の通知を受け取ることができるよになりました。またIAMユーザに対する多要素認証が有効になっているかを確認するマネジドルールも新たに追加され、JavaのサンプルコードがConfig Rules GitHub レポジトリで公開されています。さらにConfig Rulesコンソールから準拠/非準拠の注釈を確認することができ、Config Rulesの詳細ページからルールの呼び出しであったり、評価の際のタイムスタンプ等より細かい粒度のステータスを受け取ることができるようになりました。 翻訳は酒徳が担当しました。原文はこちら。

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Amazon Kinesis アップデート – Amazon Elasticsearch Service との統合、シャード単位のメトリクス、時刻ベースのイテレーター

Amazon Kinesis はストリーミングデータをクラウド上で簡単に扱えるようにします。 Amazon Kinesis プラットフォームは3つのサービスから構成されています:Kinesis Streams によって、開発者は独自のストリーム処理アプリケーションを実装することができます;Kinesis Firehose によって、ストリーミングデータを保存・分析するための AWS へのロード処理がシンプルになります;Kinesis Analytics によって、ストリーミングデータを標準的な SQL で分析できます。 多くの AWS のお客様が、ストリーミングデータをリアルタイムに収集・処理するためのシステムの一部として Kinesis Streams と Kinesis Firehose を利用しています。お客様はこれらが完全なマネージドサービスであるがゆえの使い勝手の良さを高く評価しており、ストリーミングデータのためのインフラストラクチャーを独自に管理するかわりにアプリケーションを開発するための時間へと投資をしています。 本日、私たちは Amazon Kinesis Streams と Amazon Kinesis Firehose に関する3つの新機能を発表します。 Elasticsearch との統合 – Amazon Kinesis Firehose は Amazon Elasticsearch Service へストリーミングデータを配信できるようになりました。 強化されたメトリクス – Amazon Kinesis はシャード単位のメトリクスを CloudWatch へ毎分送信できるようになりました。 柔軟性 – Amazon […]

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AWS Config Rulesが新しく4つのリージョンで利用可能になりました – US West (オレゴン), EU (アイルランド), EU (フランクフルト), Asia Pacific (東京)

AWS Config Ruleをご利用頂くと、ルールを作成することで、AWS Configにより記録されたAWSリソースの構成確認を継続的に実施することができ、リソースがガイドラインに準拠していない際は通知をすることが可能です。ルールのダッシュボードを使用することで、全体的にコンプライアントな状況かどうかを追跡し、コンプライアントでない状況につながった特定リソースの構成変更を特定するトラブルシューティングにご利用頂けます。 本日、AWS Config Rulesが新しく4つのリージョンで利用可能になりました。:US East (バージニア)に加え、 US West (オレゴン)、EU (アイルランド)、 EU (フランクフルト)、 Asia Pacific (東京)でご利用頂けます。 詳細情報 1. AWSマネジメントコンソールからAWS Configの利用開始 2. AWS Configのリージョンとエンドポイント 3. AWS Configフォーラム 翻訳は酒徳が担当しました。本文はこちら。

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New – AWS CloudFormation の変更点

AWS CloudFormation を使用すると、AWS リソースのコレクション (「スタック」) を制御された予想可能な方法で作成、管理、および更新できます。CloudFormation を使用して、本番ワークロードを稼働するためのスタックの更新が 1 日に何十万回も実行されています。お客様は、初回のテンプレートを定義した後、要件が変わるとテンプレートを修正します。 通常「コードとしてのインフラストラクチャ」と呼ばれるこのモデルを使用すると、開発者、アーキテクト、および運用担当者の各チームが AWS リソースのプロビジョニングと構成を詳細に制御できるようになります。この制御と説明責任の詳細さは、CloudFormation を使用する際に最もはっきりとわかる利点の 1 つです。ただし、CloudFormation には、それほどはっきりとはわからないものの、同じくらい重要な利点がいくつかあります。 整合性 – CloudFormation チームは、AWS チームと連係して、リソースの作成、更新、および削除のセマンティクスについて、新しく追加されたリソースモデルでも整合性を保つようにしています。また、EBS ボリュームや RDS ボリュームの暗号化用の KMS キーなど、関連リソースの再試行、べき等性、および管理について説明できるようにしています。 安定性 – どのような配信システムでも、結果整合性に関連する問題は頻繁に発生し、必ず対処する必要があります。CloudFormation チームではこのような問題を十分認識しており、変更のプロパゲーションが必要な場合には、配信を実行する前に、自動的にそのプロパゲーションが完了するのを待つ仕組みになっています。多くの場合、CloudFormation チームはサービスチームと連係して、API と成功シグナルが CloudFormation で適切に使用できるよう調整されていることを確認します。 均一性 – CloudFormation では、スタックが更新される際に、インプレース更新とリソース置換のいずれかが選択されます。 この作業はすべて一定の時間がかかり、関連サービスが公開または更新される前にテストを完了できない場合もあります。 更新のサポートの向上 先述のように、AWS の多くのお客様が、本番スタックの更新を管理するのに CloudFormation を使用しています。お客様は、既存のテンプレートを編集 (または新しいテンプレートを作成) した後、CloudFormation の更新スタックオペレーションを実行して、変更を有効にします。 新しいテンプレートやパラメータ値に合わせてスタックが更新される際に CloudFormation が実行する変更の詳細について知りたい、というお問い合わせが、多くのお客様から寄せられています。変更のプレビューを行い、その変更が期待通りであることを確認してから、更新を実行するためです。 CloudFormation のこの重要なユースケースに対応するために、「変更セット」という概念を導入しました。変更セットを作成するための第 1 段階として、お客様は、更新対象のスタックに対する変更内容を送信します。CloudFormation では、更新対象のスタックが新しいテンプレートやパラメータ値と比較され、変更セットが作成されます。お客様は、この変更セットを確認してから、適用 […]

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CloudWatch Metrics for Spot Fleets

スポットフリートは、ほんの数クリックでご利用頂けます。利用を始めるとフリートのサイズに関係なく(1台のインスタンスから何千台のインスタンスまで)費用対効果の高いキャパシティを複数プールからリソース提供します。この強力なEC2機能の詳細については、こちらのブログを参照下さい。【AWS発表】Amazon EC2 スポットフリート API – 一度のリクエストで数千台のスポットインスタンスを制御、【AWS発表】Spotフリート – コンソール、フリートスケーリング、CoudFormationに対応。 私は各スポットフリートを一つの集合体として考えます。フリートが起動すると、それぞれが独立したグループのEC2インスタンスとして起動します。スポット価格の変化や、フリートキャパシティの変更に伴いインスタンスの状態は変化しますが(可能な限り費用対効果を高めるよう変化)、フリート自体はその属性を保持します。 新しいスポットフリート メトリックス スポットフリートの管理、監視、拡張性をより簡単にするために、CloudWatchに新しいスポットフリート用メトリックが追加されました。メトリックスは、複数のディメンションからアクセスできます:スポットフリート毎、スポットフリートが構成されているアベイラビリティゾーン毎、フリート内のEC2インスタンスタイプ、アベイラビリティゾーン、インスタンスタイプ等。 下記メトリックスは各スポットフリート毎に取得されます。(これらメトリックスを取得するためには、EC2詳細モニタリングを有効にする必要があります) AvailableInstancePoolsCount BidsSubmittedForCapacity CPUUtilization DiskReadBytes DiskReadOps DiskWriteBytes DiskWriteOps EligibleInstancePoolCount FulfilledCapacity MaxPercentCapacityAllocation NetworkIn NetworkOut PendingCapacity StatusCheckFailed StatusCheckFailed_Instance StatusCheckFailed_System TargetCapacity TerminatingCapacity  メトリックのいくつかは、スポットフリートの入札プロセスのヒントとなるかもしれません。例えば、 AvailableInstancePoolsCount – スポットフリートのリクエストに含まれるインスタンス・プールの数を示します。 BidsSubmittedForCapacity – スポットフリート キャパシティの入札数を示します。 EligibleInstancePoolsCount – スポットインスタンスリクエストの対象となるインスタンスプールの数を示します。いずれか(1)スポット価格がオンデマンド価格より高い場合、または(2)入札価格がスポット価格よりも低い場合にはプールが不適用となります。 FulfilledCapacity – フリートキャパシティを満たす容量の合計を示します。 PercentCapacityAllocation – 特定ディメンションに割り当てられた容量の割合を示します。特定のインスタンスタイプに割り当てられた容量のパーセントを決定するために、インスタンスタイプと共に使用することができます。 PendingCapacity – ターゲットキャパシティと利用済みキャパシティの差異を示します。 TargetCapacity – スポットフリート内の現在要求されたターゲットキャパシティを示します。 TerminatingCapacity – スポットインスタンスの終了通知を受けたインスタンスのインスタンスキャパシティを示します。 これらのメトリックスは、スポットフリートの全体的なステータスとパフォーマンスを決定する手助けになります。メトリック名からも分かりますが、スポットフリート毎に消費されるディスク、CPU、およびネットワークリソースを確認することができます。また、スポットキャパシティ確保のために入札の前にどのような傾向があるかを確認することができます。それに加え、アベイラビリティゾーン、インスタンスタイプをまたいだ下記メトリックスも取得できます。 CPUUtilization DiskReadBytes […]

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AWS Config Rules Repository のリリース

本日、AWS Config Rules Repositoryをリリースしました。AWS Config Rules Repository はコミュニティベースで、カスタマイズされたAWS Config Ruleを提供します。この新リポジトリを利用することで、AWSリソースのセキュリティに関するベストプラクティスに対し、評価とコンプライアンス評価の自動化が可能になります。 AWS Config Rules は、AWSリソースの定期的なセキュリティとコンプライアンスチェックを自動で行い、セキュリティ設定における手動作業の削減をサポートするサービスです。 AWS Config Rules Repository を使うことで、コンプライアンスチェックの自動化を加速させ、お客様はAWSコミュニティに集約された専門的な知識を簡単に利用できるようになります。それに加え、レポジトリは無料で公開されており、それぞれが独自に管理されています。それぞれのルールのコードが丸ごと共有されているため、そこから学び、コミュニティに貢献することもできます。全般的なセキュリティ専門家からの声とAWSユーザの観点からのセキュリティ専門家からの声を合わせることで、知見を高めることができればと思います。 以前のポストで述べたように、Center for Internet Securityと連携し、AWSアカウントを保護するための業界のベストプラクティスを確立しました。このリポジトリには、これらのベストプラクティスとの整合性を維持するのに役立つルールが幾つかあります。下記は現在、アクセス権を持っているカスタムルールのサンプルです: CloudTrailがすべての地域で有効になっているかの確認 すべてのアカウントで多要素認証(MFA)が有効になっているかの確認 ルートアカウントに対しキーが存在していないかの確認 AWS Identity and Access Management (IAM) にIAM Policyが存在しているかの確認 キーのローテーションが行われているかの確認 皆さんのAWSアカウントにこれらのルールを使用をする際には、GitHubの上のReadmeファイルを参照してください。是非このレポジトリを活用頂き、皆さんのカスタムルールをAWSコミュニテイで共有下さい! Chad 翻訳は酒徳が担当しました。本文はこちら:http://blogs.aws.amazon.com/security/post/TxES3UX2Z5BQRU/Announcing-the-AWS-Config-Rules-Repository-A-New-Community-Based-Source-of-Custo 

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