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Autoscaling については過去に何度か書いているのですが、今回は ECS Fargate について少し掘り下げつつ整理してみたいと思います。 仕組みとしては難しくはなく、わりと雑な理解度でも動くっちゃ動くとはいえ、リソースとしての重要度は高い箇所であり、正しく理解するとより関連箇所の最適化が見込めるところでもあります。 概要 ECS は on EC2 で動かすと、インスタンスとタスクの二段階での Autoscaling になるところが、Fargate だとタスクのみで考えられる簡素さが強みです。 ECS Service のタスク群に対して、特定の条件（主に平均CPU使用率）を満たした時にタスク数を自動的に増減することで、負荷対策とコスト削減という目的を達成しつつ、運用者が基本は放置できることになります。 ただ、それだけの理解では浅すぎるので、増減における詳細やリスクなどについて把握
GitHub - neondatabase/neon: Neon: Serverless Postgres. We separated storage and compute to offer autoscaling, branching, and bottomless storage.
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アオヤマ ミント on Twitter: "皆さんお元気ですか。Togetterのインフラ担当です。 今朝からhttps://t.co/am4hFmNyRuに前代未聞の量のアクセスがあり、Togetterが落ちました。 AppはAutoScalingしてますが初めてRedi… https://t.co/SzAJwNlrZ3"
皆さんお元気ですか。Togetterのインフラ担当です。 今朝からhttps://t.co/am4hFmNyRuに前代未聞の量のアクセスがあり、Togetterが落ちました。 AppはAutoScalingしてますが初めてRedi… https://t.co/SzAJwNlrZ3
[入門] AWSのネットワークとAutoScalingなWebサーバーを作るハンズオンを作りました | DevelopersIO
ここで指定する「アベイラビリティーゾーン」は、「リージョン内でさらに独立して分離されたデータセンター群の事」と捉えて頂ければOKです。 各アベイラビリティーゾーンは物理的に一定距離離れており、落雷、地震などの電源やその他のインフラストラクチャを共有していないため、複数のアベイラビリティーゾーンを使う構成(MultiAZ)を取ると、万が一1個のアベイラビリティーゾーンが落ちても高い可用性を得ることが出来ます。 また、VPCは複数のアベイラビリティーゾーンに跨がってリージョン単位で作成出来るのに対して、サブネットはアベイラビリティーゾーン単位で作成する必要があります。 そんなわけで、サブネットを4つ作成しました。 現在の構成はこんな感じで、VPC内にサブネットが4つ作成された構成になります。 インターネットゲートウェイを作る インターネットゲートウェイは、VPCとインターネットとのゲートウェイ
![[入門] AWSのネットワークとAutoScalingなWebサーバーを作るハンズオンを作りました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3cd8e20259a86e231ed6daa151fd1bc59fa63c4a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F11%2Faws-eyecatch.png)
基本に立ち返ろうということで、AWSのAutoScalingの仕様の確認です。前回は、スケーリングポリシーを中心に確認でした。今回は、起動や終了に関わる仕様ということで、猶予期間・ウォームアップ・クールダウン・終了ポリシーなどの解説になります。 前回 AWSのAutoScalingの整理 スケーリングポリシー編 - プログラマでありたい ヘルスチェックと猶予期間 まず最初にヘルスチェックと猶予期間です。ヘルスチェックは、AutoScalingの管理対象下のインスタンスの動作をチェックして、異常が認められた場合は新しいインスタンスと置き換えられます。 Auto Scaling インスタンスのヘルスステータスは、正常または異常のどちらかです。Auto Scaling グループ内のすべてのインスタンスは正常な状態で起動されます。インスタンスに異常があるという通知を Amazon EC2 Auto
AWS認定試験の対策本を書いていることもあって、試験についての相談を受けることがよくあります。その中で、AutoScaling関係の問題が難しいという相談が多い。話しを聞いていると、ELBの機能かAutoScalingの機能か切り分けて理解していないケースが多いようです。実務的には、ELBとAutoScalingは一体で使うことが多く、無理もないかなぁと思います。 私も曖昧な理解している所が多かったので、改めてAutoScalingの機能について整理してみました。そうすると思っていた以上に多くの機能がアップデートされていて、定期的に知識のアップデートすることが必用だなと痛感させられます。ということで、今日はAWSのAutoScalingについて整理してみます。 EC2 AutoScaling EC2 AutoScalingは、EC2インスタンスの利用状況に応じて動的に増減させるサービスです
CodeDeployを利用してAutoScalingグループにサンプルアプリケーションをデプロイして確認する | DevelopersIO
こんにちは、yagiです。 本日は、CodeDeployを利用してAutoScalingグループにサンプルアプリケーションをデプロイして確認しましたのでご紹介します。途中エラーとなり対応した点もあったので、その点も記載します。 AWS CodeDeployとは？ AWS CodeDeploy は、Amazon EC2 インスタンス、およびオンプレミスで稼働するインスタンスを含む、さまざまなインスタンスへのコードのデプロイを自動化するサービスです。AWS CodeDeploy を使用すると、アプリケーションの複雑なアップデート処理、デプロイ中のダウンタイムの回避、新規機能の迅速なリリースが容易になります。AWS CodeDeploy を使用すると、エラーを起こしやすい手動操作やインフラストラクチャのサービススケールの必要性を排除しながら、デプロイの自動化を行うことが可能となり、1 つのインス
EKSにおけるAutoScalingパターン
Amazon EKS Advent Calendar 2019の3日目です 最近EKSにおけるAutoScalingについて仕事でいろいろ試して、知見がだいぶたまったのでそれをまとめてみようと思います。 (といっても商用環境でこれを適用したというわけでなく、検証した程度なので商用環境で耐えれる内容ではないかもしれません..) k8sのAutoScalingについて最初にk8sにおけるAutoScalingについて触れておこうと思います。 k8sの世界でスケールさせる必要があるリソースはなんでしょうか？ PodとNodeですね。 Podはk8sの世界に置いてデプロイできるアトミックなリソースですし PodはNodeの上に配置されるため、Pod数が増加してきたときに配置に耐えれるようにスケールできる必要があります。 これらのスケール方法ですが Podであれば、単純に新しいPodを配置したりDe
Elasticache for RedisでAutoScalingを利用できるようになりました | DevelopersIO
中山（順）です 少し前にElasticache for RedisでAutoScalingが利用できるようになりました。 Amazon ElastiCache for Redis now supports auto scaling 早速試してみましょう。 要件 まずは動作要件を確認します。 Prerequisites Redis (cluster mode enabled) clusters running Redis engine version 6.x onwards Instance type families - R5, R6g, M5, M6g Instance sizes - Large, XLarge, 2XLarge Auto Scaling in ElastiCache for Redis is not supported for clusters running in
MicrosoftがKEDA(Kubernetes-Based Event-Driven Autoscaling) 1.0をリリース
Spring BootによるAPIバックエンド構築実践ガイド 第2版 何千人もの開発者が、InfoQのミニブック「Practical Guide to Building an API Back End with Spring Boot」から、Spring Bootを使ったREST API構築の基礎を学んだ。この本では、出版時に新しくリリースされたバージョンである Spring Boot 2 を使用している。しかし、Spring Boot3が最近リリースされ、重要な変...
Autoscaling Databases in Kubernetes for MongoDB, MySQL, and PostgreSQL
At some point, your needs for improving database performance may run into a threshold where optimization and tuning are no longer enough. If you cannot change the database engine and can no longer tune the parameters for your workload, you need to use scaling. As it is widely known, scaling may be either vertical or horizontal. Vertical scaling means adding more resources to a single node. Usually
[アップデート] AWS Compute OptimizerでEC2とAutoScalingのメトリクス分析のルックバック期間を最大3ヶ月まで延長可能になりました | DevelopersIO
こんにちは！コンサル部のinomaso(@inomasosan)です。 re:Invent 2021にて発表された、AWS Compute OptimizerでEC2とAutoScalingに拡張インフラストラクチャメトリクスが追加されたので、紹介していきます。 概要 AWS Compute Optimizerはデフォルトで過去14日間のCloudWatchメトリクスを分析し、コスト削減やパフォーマンス向上について推奨事項を提供することができます。 今回のアップデートで追加された拡張インフラストラクチャメトリクスを有効化することにより、AWS Compute OptimizerはEC2とAutoScalingのCloudWatchメトリクス履歴を最大3ヶ月保存して分析できるようになりました。 拡張インフラストラクチャメトリクスは、以下のレベルで有効化できます。 リソースレベル AWSアカウ
![[アップデート] AWS Compute OptimizerでEC2とAutoScalingのメトリクス分析のルックバック期間を最大3ヶ月まで延長可能になりました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/191a1fafa598700b0f2f44f293c6c2958c659b90/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F11%2Feyecatch_reinvent2021_breakingnews.jpg)
Kubernetes水平オートスケーリング実践入門 / A Practical Guide to Horizontal Autoscaling in Kubernetes
CloudNative Days Tokyo 2020 (#CNDT2020) での発表資料です。 Kubernetesの水平オートスケーリングを使っていこうという話。
GitHub - mercari/tortoise: Tortoise: Shell-Shockingly-Good Kubernetes Autoscaling
At Mercari, the responsibilities of the Platform team and the service development teams are clearly distinguished. Not all service owners possess expert knowledge of Kubernetes. Also, Mercari has embraced a microservices architecture, currently managing over 1000 Deployments, each with its dedicated development team. To effectively drive FinOps across such a sprawling landscape, it's clear that th
はじめに ECS＋Fargateでサーバレス＆運用省エネにシステムを構築しているのだから、やはりここは負荷量に応じた運用負荷も軽減したい。 TerraformでサクッとAutoScaling設定をしてみよう。 なお、本記事ではキャパシティプロバイダは使用しないケースで対応している。 また、マルチAZ構成を前提としてTerraformを書いている。Fargateの前段に配置するELBは、クロスゾーン負荷分散を有効にしておかないと、AutoScalingで1台増設が走ったときに正しく分散されないので注意(クロスゾーン負荷分散はNLBのみデフォルトでOFF)。 ECS＋FargateのTerraform設定 今回はこの部分は本筋ではないので割愛する。 自分の過去記事では、↓このあたりが参考になると思う。 Terraformの初心者がAmazon EC2に実行環境を作ってECS Fargateなア
Throughput autoscaling: Dynamic sizing for Facebook.com
Facebook’s web tier is one of the main services that handle HTTP requests from people using our services each time they interact with Facebook. It is a massive global service distributed across multiple data centers throughout the world. Since we have people from all over the world using our services, the load on the web tier varies throughout the day, depending on the number of people using our s
Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) read autoscaling | Amazon Web Services
AWS Database Blog Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) read autoscaling Amazon Document DB (with MongoDB compatibility) is a fast, scalable, highly available, and fully managed document database service that supports MongoDB workloads. Its architecture supports up to 15 read replicas, so applications that connect as a replica set can use driver read preference settings to direct reads to
Circle CI + rails + AWS で自動テスト、自動デプロイが失敗した（Autoscaling 使用） - Qiita
Circle CI + rails + AWS で自動テスト、自動デプロイが失敗した（Autoscaling 使用）RailsAWSCircleCICodeDeploy 概要 うまくいかなかったので、teratailの下記の質問に答えていただけたらとても嬉しいです。 https://teratail.com/questions/359594 前回書いた下記の記事からの続きです。 EC2 + RDS + Capistrano + unicorn + nginxでrailsアプリを自動デプロイ メモ 前回はCapistranoでしたが今回はCode〇〇 の４つを使った自動デプロイを行います。 まずは自動テストをCircleCIで、できるようにします。 database.yml の編集 テスト用のデータベースが使えるよう、前回からdatabase.ymlを変更 もしかしたら必要ない記述もあるかも
Serverless FrameworkでLambda Provisioned ConcurrencyのAutoScalingを実装する | DevelopersIO
Serverless FrameworkでLambda Provisioned ConcurrencyのAutoScalingを実装する 今回はLambdaのProvisioned Concurrencyを指定された時間帯のみスケールアウトする環境をServerless Frameworkを使って実装する方法についてご相談いただきましたので、クラスメソッドらしくブログで回答したいと思います。 Provisioned Concurrency（おさらい） Provisioned ConcurrencyはLambda関数の実行環境を予め待機させておくことで、コールドスタートによるスタートアップ時間を短縮し、処理時間の短縮や応答性の向上を実現する機能です。 実行時間あたりの料金は通常の料金よりも安く設定されていますが、一方で待機時間でも料金が発生する仕組みとなっています。 背景（前提） 特定の時間
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AWS ECS Fargate Autoscaling の実戦的な基礎知識 | 外道父の匠
AWSのAutoScalingの整理 猶予期間・ウォームアップ・終了ポリシー編 - プログラマでありたい
AWSのAutoScalingの整理 スケーリングポリシー編 - プログラマでありたい
ECS＋FargateのAutoScaling設定をTerraformで定義する - Qiita
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