このチュートリアルでは、安全で可用性の高い仮想プライベートクラウドアーキテクチャをセットアップし、CloudFormationを使用してセットアップを自動化する方法について説明します。
このVPC内で基本的な高可用性アプリケーションをホストします。
また、コストも考慮に入れます。つまり、重要でないリソースを高可用性にすることはありません。
AWSでは、リソースをデプロイして、eu-west-1(EUアイルランド)、us-east-1(US N. Virgina)などのさまざまなリージョンでサービスを使用できます。すべてのAWSリージョンは、複数のアベイラビリティーゾーンで構成されています。アベイラビリティーゾーン(AZ)は、厳重に保護された1つ以上のデータセンターで構成されます。アベイラビリティーゾーンは、互いに数十マイル/数百マイル離れて構築されています。AZ間の距離のため、地震、津波、攻撃などの災害のために両方のゾーンが同時にダウンすることはほぼ不可能です。
AWSの世界では、「高可用性」という用語は、1つのAZがダウンしてもインフラストラクチャが引き続き利用可能であることを意味します。
アーキテクチャを見て、すべてのコンポーネントについて説明しましょう。
この環境全体をセットアップするためのCloudFormationテンプレートは、私のGitHubで入手できます。テンプレートをフォーク/スター付けしてください。
テンプレートは、前の章で説明したリソースを作成します。ここでは、ルートテーブルの構成がどのように実装されているかも確認できます。GitHubのReadmeにはまた、リソースがAmazonアカウントに作成されるの完全なリストが含まれています。
$ aws cloudformation create-stack --stack-name vpc-demo --template-body file://template.yaml --parameters file://parameters.json
AWSの世界で高可用性が何を意味するかを学びました。
その後、アプリケーションロードバランサーとWebアプリケーションをホストする2つのEC2を含むコスト最適化された高可用性AWS環境を確認しました。このチュートリアルを楽しんでいただけたでしょうか。
この記事では、クラウド (AWS および GCP) で mlflow をホストし、機械学習実験を実行し、パラメーターとメトリクスをログに記録し、モデルをモデル レジストリに保存する方法について説明します。mlflow は、エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルを管理するオープン ソース プラットフォームです。その主な機能は次のとおりです: mlflow をローカルマシンで実行できますが、クラウドでホストすることには利点があります mlflow には次の 3 つの主要コンポーネントがあります: 上記のアーキテクチャ図は、必要なすべての AWS サービスと、それらがどのように相互作用するかを示していますAWS で mlflow をホストするために。
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今日の急速に進化するビジネス環境において、ハイブリッドおよびリモートワークの概念は前例のない勢いを増しています。企業が従業員のニーズや期待の変化に適応し続ける中、さまざまな分野の専門家が集まり、この変革的な働き方のメリット、課題、将来について議論しています。
「Hey Siri、オリビア・ディーンの『ミー・ダイブ』をかけて」私がナイジェリアのアクレにあるフューチャー アカデミー アフリカでインターンシップを始めたのは、2021 年 5 月のことでした。
西のなだらかな丘陵地帯では、太陽の最初の光が平原の曇った草を照らす、まばゆいばかりの金色の朝です。真っ黒で巨大な穏やかなアンガス牛の群れが日の出を背景にシルエットを描き、誰もがよく知っている場所へ人里離れた道を進んでいます。朝食バー。