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Amazon EKS のコンテナ起動時間を Bottlerocket のデータボリュームを活用することで短縮

コンテナは、モダンでスケーラブルなアプリケーションをデプロイするための頼りになるソリューションになっています。これらのコンテナの起動時間は、特に大きなコンテナイメージを必要とするワークロードを処理する場合に大きな課題となる可能性があります。たとえばデータ分析や機械学習のワークロードには、1 GiB を超えるサイズのイメージが含まれることがよくあります。generative AI などのこの種のワークロードを Amazon Elastic Kubernetes (Amazon EKS) で実行する場合、Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) などのイメージレジストリからこれらの大きなイメージを取り出して抽出するのに数分かかることがあります。これはパフォーマンスに悪影響を及ぼし、ユーザーエクスペリエンスの低下につながります。
イメージをプリフェッチして Pod をより速く起動する方法を紹介した既存の投稿があります。Amazon EventBridge と AWS System Manager を使用してコンテナイメージをノードにキャッシュし、新しいイメージがイメージレジストリにプッシュされたときにキャッシュを更新します。既存のワーカーノードや継続的なイメージキャッシュに適しています。しかし、クラスターがスケールアップするにつれて新しいワーカーノードが追加されると、すべてのイメージを新しいワーカーノードに取り込むのに時間がかかります。
この投稿では、Bottlerocket で実行されるインスタンスを使用して、この課題に取り組むためのソリューションを紹介します。Bottlerocket は、AWS がコンテナの実行専用に設計した、オープンソースの Linux ベースのオペレーティングシステム (OS) であり、大きなイメージのコンテナ起動時間を短縮するのに役立ちます。

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