Amazon Elastic Container Service

コンテナ化されたアプリケーションを本番環境で実行する

Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) は、Docker コンテナをサポートする拡張性とパフォーマンスに優れたコンテナオーケストレーションサービスです。これにより、コンテナ化されたアプリケーションを AWS で簡単に実行およびスケールできます。Amazon ECS では、独自のコンテナオーケストレーションソフトウェアをインストールおよび操作したり、仮想マシンのクラスターを管理およびスケールしたり、それらの仮想マシン上のコンテナをスケジュールしたりする必要はありません。

簡単な API コールを使用して、Docker 対応アプリケーションの起動と終了、アプリケーションの完了状態のクエリ、多くの使い慣れた機能 (IAM ロール、セキュリティグループ、ロードバランサー、Amazon CloudWatch イベント、AWS CloudFormation テンプレート、AWS CloudTrail ログなど) へのアクセスを実行できます。

Amazon ECS を使用する利点

サーバーなしでコンテナを実行する

Amazon ECS では AWS Fargate が活用されているため、コンテナのデプロイと管理にサーバーのプロビジョニングや管理は不要です。Fargate により、コンテナを実行するために Amazon EC2 インスタンスタイプを選択したり、仮想マシンのクラスターをプロビジョニングおよびスケールしたりする必要がなくなりました。また、クラスターで実行するためのコンテナのスケジューリングも、クラスターの可用性の維持も不要になりました。Fargate によって、ユーザーはインフラストラクチャ基盤の管理をする必要はなくなり、アプリケーションの作成と実行に専念できます。

すべてをコンテナ化する

Amazon ECS では、長時間実行されるアプリケーションやマイクロサービスからバッチジョブや機械学習のアプリケーションまで、あらゆる種類のコンテナ化されたアプリケーションを簡単に作成できます。Amazon ECS を使用すれば、従来の Linux または Winidows のアプリケーションをオンプレミスからクラウドに移行したり、それをコンテナ化されたアプリケーションとして実行したりできます。

安全性

Amazon ECS ではお客様独自の Amazon VPC でコンテナが起動されるため、お客様の VPC セキュリティグループおよびネットワーク ACL を使用できます。他のお客様とコンピューティングリソースを共有することはありません。IAM を使用して、各コンテナに対するアクセス権限をきめ細かく割り当て、各サービスへのアクセスや、コンテナがアクセスできるリソースを制限することもできます。この高い隔離性により、Amazon ECS を使用して、安全で信頼性の高いアプリケーションを作成できます。

スケールに応じたパフォーマンス

Amazon ECS は、長年にわたりスケーラビリティの高いサービスを運用してきた経験から培った技術で構築されています。Amazon ECS を使用すると、Docker コンテナの数が数十であっても数万であっても数秒で簡単に起動できます。

他の AWS のサービスとの連携

Amazon ECS は、Elastic Load Balancing、Amazon VPC、AWS IAM、Amazon ECR、AWS Batch、Amazon CloudWatch、AWS CloudFormation、AWS CodeStar、AWS CloudTrail などの AWS のサービスと統合されており、コンテナ化された幅広いアプリケーションやサービスを実行するための総合ソリューションを利用できます。

Amazon ECS の仕組み

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Amazon ECS の活用方法

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マイクロサービス

Amazon ECS により、AWS のサービスへのネイティブ統合でマイクロサービスアプリケーションを実行でき、継続的統合および継続的デプロイ (CICD) パイプラインが可能になります。

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バッチ処理

Amazon ECS により、Amazon EC2 のオンデマンドインスタンス、リザーブドインスタンス、スポットインスタンスでマネージドスケジューラーまたはカスタムスケジューラーを使用してバッチワークロードを実行できます。

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クラウドへのアプリケーション移行

コードを変更することなく、従来のエンタープライズアプリケーションをコンテナ化して Amazon ECS に簡単に移行できます。

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機械学習

Amazon ECS を使用すると、トレーニングおよび推論の両方の機械学習モデルを簡単にコンテナ化できます。さまざまなプラットフォームに配置可能な結合度の低い分散サービスで構成される機械学習モデルを作成したり、アプリケーションが分析中のデータにアクセスしたりできます。

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