Announcing the Beta Release of Consul Service Mesh for Amazon ECS
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EC2で運用している分析基盤(Digdag + Embulk)をECS/Fargateに移行しました | ランサーズ（Lancers）エンジニアブログ
SREチームの安達(@adachin0817)です。最近ではランサーズ本家のインフラをコンテナに移行しまくっております。今回ランサーズとMENTAで運用しているEC2/分析基盤サーバー(Digdag + Embulk)をECS/Fargateに移行完了しました。では早速概要と苦労した点、今後の展望などを振り返っていきたいと思います。 分析基盤の紹介 > ランサーズの分析基盤(capybara)と運用について紹介 > MENTAをAWSに移行しました ちなみに私が入社して3年経つのですが、運用して変わったことは3年前よりデータの量が膨大になっていることと、現在、社内の分析チームにとって欠かせないシステムとなっております。その中でDigdagによるスケジューラーとEmbulkによるマルチソースバルクデータローダーである分析基盤専用のEC2サーバーがあり、毎日夜中にデータをBigQuryにシンク
Amazon ECS でのコンテナデプロイの高速化
Amazon ECS でのコンテナデプロイの高速化 この記事は同僚の Nathan Peck (@nathanpeck)が書いた記事 “Speeding up Amazon ECS container deployments” を翻訳し、加筆・修正したものです. 元記事を ECS ユーザに紹介する機会が何回かあったので、せっかくなので翻訳することにしました. コンテナのオーケストレーションは非常に複雑な問題の一つです. アプリケーションコンテナのデプロイのために、相互にやり取りを行う複数の異なるコンポーネントが存在します. あなたのアプリケーションを実行したオーケストレータは、その実行されたアプリケーションが Web トラフィックを受け取る用意ができているかどうかについて判断する必要があります. その後そのアプリケーションはスケールダウンされたり、あるいは新しいバージョンのアプリケーション
CircleCIとecspressoによるECSへのデプロイメントパイプライン - BASEプロダクトチームブログ
こんにちは。SREチームの山根（@fumikony）です。 このブログでも東口（@hgsgtk）が何度か紹介している即時資金調達できる金融サービス「YELL BANK(エールバンク)」のインフラまわりに関わっています。 今回は、YELL BANKのデプロイメントパイプラインを構築したときの工夫などを紹介します。 インフラ構成 インフラ構成図 まず大まかなインフラ構成について説明します。上の図は構成図です。 YELL BANKではGo言語でAPIサーバを開発しており、ビルドしたコンテナをECSのFargateモードを使って動かしています。 コンテナレジストリにはAWSのECRを使っています。 また複数AWSアカウント構成をとっていて、本番・ステージング・開発の各環境ごとに個別のAWSアカウントを用意しています。 今回のデプロイ機構ではこれらの環境のうち本番環境（prd）およびステージング環境
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