最新のアプリケーション向けの永続的なファイルストレージ

永続的ファイルストレージがモダンアプリケーション開発にとって重要な理由

開発チームは、コンテナ、サーバーレス、およびマイクロサービスベースのアーキテクチャを採用することでアプリケーションをモダナイズしています。その性質上、コンテナは一時的なものであるため、長時間実行されるアプリケーションは、耐久性のあるストレージに状態を保持することから恩恵を受けることができます。機械学習トレーニングなどの分散アプリケーションやウェブサービスは、共有ストレージレイヤーの恩恵を受けることができます。 Amazon Elastic File System (Amazon EFS) は、シンプルでサーバーレスかつセットアンドフォーゲットのクラウドネイティブファイルシステムです。これにより、管理を必要とせずに、モダンアプリケーションを構築し、AWS コンテナとサーバーレスアプリケーションからデータを永続化および共有できます。

Modernizing Serverless Applications with AWS Lambda and Amazon EFS (1:47)

サーバーレスアプリケーションのデータ永続性

サーバーレスコンピューティングを使用すると、アプリケーションのセキュリティ、スケーラビリティ、および可用性に関する対応に費やす時間を削減しながら、俊敏性を高めることができます。同時に、データを多用するモダンアプリケーションでは、大量の共有データへの高速アクセスが必要です。AWS Lambda を使用すると、大規模でミッションクリティカルなサーバーレスアプリケーションを実行できます。Amazon EFS は、これらのアプリケーションのために可用性と耐久性が高いサーバーレスストレージを提供し、Lambda 関数と AWS Fargate タスクの実行を超えて、およびそれらの実行の間、永続する必要があるデータの共有を簡素化します。この強力な組み合わせは、機械学習アプリケーションの構築、大規模なモデル、ライブラリ、および他のリファレンスデータのロード、大量のデータの処理とバックアップ、ウェブコンテンツのホスト、ならびに内部構築システムの開発に最適です。

Amazon EFS: Secure data persistence with Amazon ECS and AWS Fargate (14:11)

利点

シンプル

Amazon EFS アタッチメントは、Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) タスク定義や Kubernetes 永続ボリュームなど (接続を含む) のアプリケーションメタデータで設定されるため、デベロッパーはインフラストラクチャではなくアプリケーションに注力できます。

Elastic

Amazon ECSAmazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS)AWS Fargate、および Amazon EFS は完全に伸縮自在であり、需要に応じて短時間でスケールアップおよびスケールダウンします。 

可用性と耐久性

Amazon ECSAmazon EKSAWS FargateAWS Lambda、および Amazon EFS はリージョンごとのサービスです。自動フェイルオーバーを使用して、複数のアベイラビリティーゾーンにまたがるアプリケーションを構築できます。 

セキュア

AWS は、セキュアなクラウドコンピューティング環境を提供します。Amazon EFS へのアクセスは、Amazon ECS タスクの IAM ロールに基づいて制御できます。

コスト最適化

ご利用のストレージとコンピューティングの料金のみをお支払いいただきます。Amazon EFS は、中断することなくゼロからペタバイトまでオンデマンドでスケールし、ファイルの追加および削除に合わせて自動的に拡大および縮小します。また、Amazon ECSAmazon EKS、および AWS Fargate Cluster Auto Scaling により、需要に合わせて容量を拡大および縮小できます。

仕組み

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ユースケース

ウェブ配信とコンテンツ管理

ウェブサービスおよびコンテンツ管理システムには、複数のコンテナ化されたアプリケーションインスタンス間での共有データアクセス、データの永続性、およびデータの耐久性が必要です。WordPress や Drupal などのアプリケーションはその一例です。これらのアプリケーションは、パフォーマンスと冗長性のために複数のインスタンスにスケールアウトから恩恵を受けることができ、アップロード、プラグイン、およびテンプレートを共有する必要があります。

ステートフルマイクロサービス

ステートフルマイクロサービスは、緩く結合されたアプリケーションの一部であり、天気予報アプリケーションが居住都市を記憶するように、実行のたびにその状態についていくつかの事項を記憶する必要があります。これらのモダンアプリケーションの場合、Amazon EFS はデータ基盤であり、AWS への確実かつ一貫したデプロイのためにコンテナおよびサーバーレステクノロジーと連携して動作し、データがアプリケーションの状態を維持できるようにします。

機械学習と AI

コンテナを使用すると、複数の環境で一貫して実行される機械学習 (ML) トレーニングジョブ、推論エンドポイント、およびツールをデプロイできます。コンテナを使用することにより、一貫性、移植性、依存関係の管理などの問題を解決することができます。これらの問題は、インフラストラクチャではなくコード、データセット、およびトレーニングモデルに注力する必要があるデータサイエンティストやデベロッパーにとって、物事を複雑にします。Amazon SageMaker Notebooks などの機械学習ツール、および Jupyter などのオープンソースツールは、データサイエンティストのホームディレクトリを管理するために Amazon EFS を使用します。Amazon FSx for Lustre は、大量のスループットが要求され、かつ、コンピューティングが極めて多い機械学習トレーニングジョブに使用できます。

導入事例

T-Mobile-logo

T-Mobile が Amazon EFS を使用して、カスタマーエクスペリエンスを改善し、Kubernetes ストレージのコストを削減

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Caltech が Amazon EFS を使用してアカデミックコンピューティングファイル管理を自動化 

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データサイエンティストが Amazon EFS によってコラボレーションできる環境を Discover Financial Services が作成 

FacultyAI_Customer-Reference_Logo@2x

教員が Amazon EFS を使用して革新的な機械学習プラットフォームをスケール
 

ブログ記事

Dilip Rajan および John Chao、2021 年 7 月 21 日
 
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Will Ochandarena、2019 年 9 月 12 日
 
Deploy Stateful Docker Containers with Amazon ECS and Amazon EFS
 

リソース

AWS re:Invent 2020: Modernize your applications with AWS Lambda and Amazon EFS
AWS re:Invent 2020: Modernize your applications with containers using Amazon EFS
AWS Cloud Containers Conference - Persistent Storage on Containers
AWS Container Day - Persistent File Storage for Amazon EKS with Amazon EFS

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Amazon EFS を Amazon ECS と AWS Fargate で使用するためのデベロッパーガイド – パート 1
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