Day 12: タスク定義とサービスの作成：コンテナをAWS上で動かすための設定 🚀

皆さん、こんにちは！30日集中講座、Day 12へようこそ。

昨日、ECSでコンテナを動かす基盤として、FargateとEC2のどちらを選ぶべきかを学びました。今日のハンズオンでは、ECSのタスク定義とサービスを作成し、いよいよコンテナをAWS上で動かします。

ECSでのデプロイは、次の2つのステップで行います。まず、ECSの各要素の関係を整理しましょう。

本日の目標は、Day 6で作成してDay 10でECRにプッシュしたPythonアプリのコンテナイメージを、AWS上で起動・実行することです。

AWSコンソールでECSに移動し、左側のメニューから「タスク定義」を選択します。

「新しいタスク定義の作成」 をクリックします。
タスク定義ファミリー名をmy-first-app-taskのように入力します。
インフラストラクチャの要件では、Fargateを選択します。
タスクのサイズでは、タスクに割り当てるCPUとメモリを指定します。
- CPU: 0.25 vCPU
- メモリ: 0.5 GB
- この組み合わせは、最も安価な設定であり、今回の学習目的には十分です。

タスク実行ロール: ECSがECRからイメージをプルしたり、CloudWatch Logsにログを送信するための権限として、デフォルトの ecsTaskExecutionRole を選択します。
コンテナセクションで、「コンテナの追加」をクリックします。
イメージURI: ECRリポジトリにプッシュしたイメージのURIを貼り付けます。
ポートマッピング: Day 6のアプリは5000番ポートを使っていたので、5000 と入力します。
環境変数: 今回は学習目的のため、DATABASE_URLを直接設定します。本番環境では、AWS Systems Manager Parameter StoreやSecrets Managerを使用し、機密情報を安全に管理しましょう。

設定が完了したら、「作成」をクリックしてタスク定義を保存します。

タスク定義が完了したら、次にサービスを作成し、コンテナを実際に起動します。ECSコンソールで、「クラスター」を選択し、作成したクラスターをクリックします。

VPC: デフォルトのVPCを選択します。
サブネット: 2つ以上のサブネットを選択します。これは、コンテナを複数のアベイラビリティーゾーンに分散させ、サービスの可用性を高めるためです。
セキュリティグループ:
- 新しいセキュリティグループを作成します。
- インバウンドルール: コンテナのポート5000へのアクセスを許可するルールを追加します。学習のため、CIDR0.0.0.0/0（すべて）を許可しておきましょう。
- 注意: 本番環境では、0.0.0.0/0は避けるべきです。
パブリックIPの自動割り当て: 今回は有効にします。これにより、タスクにパブリックIPが割り当てられます。

設定をすべて確認し、「作成」をクリックします。サービスが作成されると、タスクがプロビジョニングされ、指定したタスク数（今回は1つ）のコンテナが自動で起動します。しばらくすると、タスクの状態が 「RUNNING」 に変わります。（起動まで2-3分程度お待ちください）

「CannotPullContainerError」が発生した場合:
- 原因: ECRへのアクセス権限不足や、イメージURIの誤り。
- 対策: タスク実行ロールにAmazonECSTaskExecutionRolePolicyが付与されているか、ECRリポジトリのURIが正しいか確認してください。
タスクがRUNNINGになった後、すぐにSTOPPEDになる:
- 原因: アプリケーションがすぐに終了しているか、コンテナ内のポート設定が不一致。
- 対策: CloudWatch Logsでコンテナのログを確認し、エラー内容を特定しましょう。
ネットワークアクセスができない場合:
- 原因: セキュリティグループ、サブネット、インターネットゲートウェイの設定不備。
- 対策: ECSコンソールでタスクの詳細を開き、パブリックIPが割り当てられているか確認し、セキュリティグループのインバウンドルールがポート5000で開いているか再確認しましょう。

今日学んだ内容の制限事項: 現在の設定では、タスクが停止すると新しいIPアドレスが割り当てられます。この問題は、明日学ぶApplication Load Balancer (ALB) により解決できます。

💰 コスト管理のポイント:
Fargateの料金は、使用したCPU・メモリ・時間に基づいて計算されます。今回の設定（0.25 vCPU, 0.5GB）では、1時間あたり約$0.01の費用がかかります。学習後は必ずリソースを削除し、不要な費用を避けましょう。

🧹 リソースの削除方法:

次回の予告
Day 13: ロードバランサーとオートスケーリング：高可用性なサービスを構築しよう

それでは、また明日お会いしましょう！