CloudWatchだけでは実現できない超高速なFargateのスケール処理をCDKをつかったStep Functionsで実装しているリポジトリです。是非参考にしてみてください。 「Fargateをいかに早くスケールさせるか、そこに命をかけた男がいた…」 先日参加したセミナー（コンテナ好き4名がコンテナの魅力を喋り倒すJAWS-UGコンテナ支部に行ってきた）にそんな男がいたわけですが、その仕組を改めて動かす機会があったので、紹介します。 CloudWatchを利用しないStep Functionsを利用した爆速スケールの仕組み CDKによる環境一式のデプロイ という両面で非常に参考になるリポジトリです。そのあたり興味があるかたは是非一度この記事を読んでいただきながら皆さんの環境でためしていただきつつ、今後のStep Functionsの使い方やCDKのサンプルとして活用いただければと思い
Introduction AWS Fargate was launched in late 2017. It lets users build and deploy containerized applications without having to manage the underlying infrastructure themselves. Cluster management (tasks like managing EC2 instances, autoscaling policies amongst others) can be operationally challenging and adds a lot of friction for developers who want to be able to deploy their applications as quic
As serverless technologies continue to gain traction since the introduction of AWS Lambda, we’re seeing more entrants into the serverless space. Even some services that predate Lambda, such as Google’s AppEngine, are finding new life. One of these entrants, introduced in November 2017, is AWS Fargate. And while Fargate had some buzz around the time of its announcement, much of it has waned while L
これはWebスクレイピング Advent Calendar 2017の7日目の記事です。こんな感じでAWS FargateとAWS Lambdaを使ってサーバーレス（EC2レス）なクローラーを作ります。 この記事はFargateでのクローリング処理にフォーカスしており、クロールしたHTMLをS3に保存するところまでを主に解説します。Lambdaの方はおまけ程度の扱いで、スクレイピングしたデータの扱い（データベースへの格納など）はスコープ外です。 長くなったので目次です。 背景 AWS Fargateの登場 クローラーの構成 やってみる 1. ScrapyのプロジェクトでSpiderを作る 2. Scrapy S3 Pipelineをインストールする 3. Scrapy S3 Pipelineをプロジェクトに追加する 4. ScrapyのプロジェクトをDockerizeする 5. Amazo
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