大規模な Amazon ECS の管理
Amazon ECS 向けの高度な自動化
コンピューティング コストを最大 80% 節約し、90% を超えるリソース使用率を達成しながら Amazon ECS クラスターを実行する単純な方法
大規模な Amazon ECS の管理
Amazon ECS 向けの高度な自動化
コンピューティング コストを最大 80% 節約し、90% を超えるリソース使用率を達成しながら Amazon ECS クラスターを実行する単純な方法
大規模な環境で、リソースをアイドル状態にすることなく、クラスターを最大限に利用するようにインフラストラクチャーを管理、操作およびスケーリングすることは、大きな課題です。
従来のアプローチ:
高度な自動化、最適化、単純性により、リソースの使用率を高め、クラウド インフラストラクチャーのコストを最大 80% 削減します。
Spot Ocean のアプローチ:
タスクとコンテナーをデプロイすると、 Spot Ocean はアプリケーションの要件を満たすようにインスタンスの数をスケーリングします。
Spot Ocean は、タスクで必要なリソース (CPU、メモリ、ポート) を学習して、要件を満たす最適なインスタンス サイズまたはタイプを決定します。
コンテナーは最も重要なポイントです。Spot Ocean は、実際のコンテナー要件を学習して、ECS タスクとサービスを最も効率的で最適化された EC2 インスタンスの組み合わせに合わせ、インスタンスが効率的に使用されるようにします。
Spot Ocean は、クラウドの余剰キャパシティ (スポット インスタンス) を適切に活用して、エンタープライズ レベルの SLA で、インフラストラクチャーのコストを最大 80% 削減します。
Spot Ocean は、サービスおよびアプリケーション別に ECS クラスターのコストを追跡できます。ショーバック計算を使用して、計算、ネットワークおよびストレージ コストで各タスクとコンテナー内の情報を示します。
コンピューティング インフラストラクチャーの管理を自動化して人的エラーのリスクを減らし、発生する前にエラーを発見します。
