Amazon Web Services ブログ

Category: General

EKS-Bottlerocket-Featured-Image

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。

Improve collaboration between teams by using AWS CDK constructs

AWS CDK Constructを使用してチーム間のコラボレーションを強化する

チームを編成して優れたソフトウェア製品を提供するには、さまざまな方法があります。Amazon の Two-Pizza チームのように、製品に関するエンドツーエンドの責任を単一のチームに割り当てている企業もあれば、複数のチームがインフラストラクチャ (またはプラットフォーム) チームとアプリケーション開発チームの間で責任を分担している企業もあります。この記事では、AWS Cloud Development Kit (CDK) を活用して Split-Team アプローチの場合に、コラボレーションの効率をどのように改善できるかについてのガイダンスを提供します。

Amazon S3 Express One Zone を使用して非構造化データの処理を加速した Akridata

このブログでは、Akridata Data Explorer がどのように機能するかを、自動運転の開発者がビジュアルデータセットの可能性を引き出した例を交えながら説明します。次に、Akridata Data Explorer を使用する際に、Amazon S3 標準と比較してデータアクセス速度が 10 倍向上しリクエストコストを 50 % 削減できるAmazon S3 Express One Zone ストレージクラスにデータを保存することで、3.5 倍処理を高速化できることについて説明します。

← Older posts
Newer posts →