Fargate を利用すべき理由
AWS Fargate は、サーバーレスで従量制料金のコンピューティングエンジンであり、サーバーを管理することなくアプリケーションの構築に集中することができます。サーバー管理、リソース割り当て、スケーリングなどのタスクを AWS に移行すると、運用態勢が改善されるだけでなく、アイデアからクラウドでの本番環境までの移行プロセスが加速され、総保有コストが削減されます。
Fargate のメリット
インフラストラクチャではなくアプリケーションを管理
インフラストラクチャではなくアプリケーションをデプロイおよび管理します。サーバーのスケーリング、パッチ、保護、管理に必要な運用上のオーバーヘッドをスケールします。
アプリケーションを監視してメトリクスとインサイトを得る
Amazon CloudWatch Container Insights などの AWS サービスとの組み込み統合を通じてアプリケーションをモニタリングしたり、サードパーティのツールを使ってメトリックスやログを収集したりできます。
分離によりセキュリティを向上させる
設計によるワークロードの分離により、セキュリティを向上させます。Amazon ECS タスクと Amazon EKS ポッドは、それぞれ専用のランタイム環境で実行されます。
コストを最適化
支払いはコンピューティングリソースの使用分のみで、初期費用はかかりません。Savings Plans、Fargate Spot、または AWS Graviton プロセッサを使用してコストをさらに最適化できます。
ユースケース
ウェブアプリケーション、API、およびマイクロサービス
コンテナのスピードと不変性を利用して、アプリケーション、API、マイクロサービスアーキテクチャを構築し、デプロイします。コンピューティングインフラストラクチャのライフサイクルを所有、運用、管理する必要がなくなるため、アプリケーションに集中できます。
アプリケーションを最新化
AWS Fargate を Amazon ECS または Amazon EKS と組み合わせて使用すると、コンテナ化されたワークロードをより簡単に実行およびスケールします。また、Fargate は、レガシーアプリケーションをリファクタリングやリアーキテクトすることなく、Amazon ECS の Windows コンテナを移行して実行することができます。
AI および ML アプリケーションをサポート
柔軟でポータブルな人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 開発環境を構築します。オーバープロビジョニングを回避しながらサーバー容量を増やすスケーラブルなリソースで ML モデルをトレーニング、テスト、デプロイできます。
データ処理
データ処理ワークロードを実行し、タスクあたり最大 16 の vCPU と 120 GB のメモリにスケールアップし、AWS Batch と統合してサーバーレスの並列処理を実現します。
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