手順

Lambda関数の作成:

import boto3  # AWS SDKをインポート
import os  # 環境変数にアクセスするためのモジュール

def lambda_handler(event, context):
    # boto3を使用してECSクライアントを初期化
    ecs = boto3.client('ecs')
    
    # 環境変数からECSクラスター名とサービス名を取得
    cluster_name = os.environ['ECS_CLUSTER_NAME']
    service_name = os.environ['ECS_SERVICE_NAME']
    
    # ECSサービスを更新
    response = ecs.update_service(
        cluster=cluster_name,  # 更新するECSクラスターを指定
        service=service_name,  # 更新するECSサービスを指定
        forceNewDeployment=True  # 強制的に新しいデプロイメントを開始
    )
    
    # Lambda関数の実行結果を返す
    return {
        'statusCode': 200,  # HTTP成功ステータスコード
        'body': f"Service {service_name} in cluster {cluster_name} updated successfully"  # 成功メッセージ
    }

Lambda関数の設定:
- ランタイム: Python 3.8以上
- 環境変数:
  - ECS_CLUSTER_NAME: ECSクラスター名
  - ECS_SERVICE_NAME: ECSサービス名
IAM実行ロールの作成:
- IAMコンソールで新しいロールを作成
- 信頼関係にlambda.amazonaws.comを追加
- 以下のポリシーをアタッチ:

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "ecs:UpdateService"
            ],
            "Resource": "arn:aws:ecs:*:*:service/*"
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "logs:CreateLogGroup",
                "logs:CreateLogStream",
                "logs:PutLogEvents"
            ],
            "Resource": "arn:aws:logs:*:*:*"
        }
    ]
}

Lambda関数にIAMロールをアタッチ
ECRイメージプッシュ時のトリガー設定:
- ECRリポジトリで「イメージプッシュ」イベントルールを作成
- ターゲットとして作成したLambda関数を選択

これらの手順を実行することで、新しいイメージがECRにプッシュされるたびに、Lambda関数が自動的に呼び出され、ECSサービスが更新されます。

注意点:

環境変数やIAM権限は、必要最小限に設定してください。
本番環境では、デプロイ前にテストやバリデーションを行うステップを追加することを検討してください。
エラーハンドリングやリトライロジックを実装して、デプロイの信頼性を向上させることをおすすめします。

この方法により、ECRからECSへの自動デプロイを実現できます。必要に応じて、さらなるカスタマイズや機能追加を行うことができます。