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自分でEC2をノードとして組み込めるから、高度な制御やGPUインスタンスなども使える。大規模クラスターを自分好みにカスタムできるし、K8sの仕組みをフル活用できる。

Podをサーバーレスで走らせる。Kubernetesに“ノード”を用意しなくても、Fargate上でコンテナを動かせるからサーバー管理がいらない。小規模や実験用にもありがたいよ。

Kubernetesのマスター(ETCDやAPIサーバー)をAWSが勝手に維持してくれる。クラスターバージョンアップもクリックでできるし、障害時の復旧も責任を持って対応してくれるんだ。

KubernetesをAWS上で動かすための“マネージドサービス”だよ。K8sの管理サーバー(コントロールプレーン)をAWSが運営してくれるから、自分でセットアップやアップグレードする手間が激減する。

新バージョンのタスクを用意してテストしてから、問題なければ本番トラフィックを切り替える方法。失敗したら元に戻すだけ。ECSとCodeDeployが連携して安全なリリースが可能。

どのサーバーにどのタスクを置くか、細かくルールを書ける。例えば“同じAZには重複しないで”とか“このタスクは専用インスタンスだけに置く”などの要望にも答えられるよ。

AIや3DレンダリングなどGPUが必要なコンテナをECSで回せる。EC2 Launch TypeでGPU搭載インスタンスを使い、コンテナにはGPUアクセスを割り当てる形。重い計算処理が柔軟にクラウド化できるんだ。

Windows ServerのコンテナもECSで管理できる。Windows用アプリケーションをクラウドに載せたいとき、LinuxのDockerイメージとは別にこのオプションを使えるから、移行の幅が広い。

コンテナのCPUやメモリ、ネットワーク使用量をグラフ化し、どのタスクが重いかわかる機能。大規模アプリで多くのコンテナが動いていても、一目でリソース状況を把握しやすいんだ。

タスクが出力する標準出力や標準エラーを一括でクラウドに保存。後からまとめて検索するのも楽だし、トラブルがあればその時点のログをすぐ見られる。ローカルディスクを気にしなくていいのが楽。