ACS を選ぶ理由
コンピューティングリソースはサーバーレスで提供されるため、ノードやクラスターの管理・保守が不要です。ACS はオンデマンドスケーリングとリソース予約に対応し、秒単位の課金でリソースを利用できます。コンテナアプリケーションとクラウドサービスのワークロードを ACS のコンピューティングリソース上で同時に実行できます。
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普遍的で使いやすい
汎用 Pod とパフォーマンス強化型 Pod はオンラインビジネスに、BestEffort Pod はオフラインビジネスに適しています。ACS ではコンソールや YAML ファイルを使用してワークロードを素早くデプロイできます。
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オンデマンドスケーリング
数分で数万の Pod を作成し、AHPA により Pod のスケールアウトをさらに加速します。突発的なトラフィックスパイクにも容易に対応できます。
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柔軟性とシンプルさ
Kubernetes クラスターのコアシステムコンポーネントはフルマネージドで提供され、パッチバージョンへの自動更新によりクラスター運用保守の複雑さを大幅に軽減します。
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弾力的なリソース供給
柔軟なリソース申請コンピューティングリソースの最小スペックは 0.25 vCPU、0.5 GiB メモリです。CPU は 0.5 vCPU 刻み、メモリは 1 GiB 刻みで指定でき、必要な分だけリソースを申請してコストを削減できます。
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従量課金
クラスター管理やコアシステムコンポーネントに料金はかかりません。リソースはオンデマンドで使用し、秒単位で課金されます。さらに、日次コミット消費に基づく Savings Plan を購入してコストを削減することも可能です。変動するワークロードをコスト効率よく処理できます。
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さまざまなシナリオ
幅広いシナリオに対応します。コンテナのコンピューティングリソースは、ACS クラスター、ACK Pro クラスター、ACK One 登録クラスターにオンデマンドでプロビジョニングできます。
特徴
運用保守とセキュリティ
ã»ACS は Managed Service for Prometheus、Simple Log Service (SLS)、CloudMonitor とデフォルトで統合されています。これらの統合により、クラスター、Pod、アプリケーションのオブザーバビリティとイベントトリガーのアラートをさまざまな観点から実現します。
ã»ACS はクラスターの検査、診断、監査ログをデフォルトで提供し、Kubernetes クラスターとリソースのセキュリティリスクをスキャンします。
コンテナコンピューティング
ã»さまざまなコンピューティングシナリオの要件に対応するため、ACS は Pod 向けに汎用、パフォーマンス強化型、BestEffort のコンピュートクラスを提供します。
ã»ACS はオンデマンドのスケーリングと秒単位の従量課金に対応しています。さらに、日次使用量のコミットメントと引き換えに割引を提供する Savings Plan にも対応しています。
Kubernetes クラスター管理
ã»ACS は Kubernetes API オペレーションと互換性があり、Kubernetes クラスターでのエンタープライズクラスのコンテナ化アプリケーションのライフサイクル管理をサポートします。
ã»ACS は主要な Kubernetes コンポーネントを管理し、Kubernetes バージョンの自動・手動アップデートに対応しています。
ワークロード管理
ã»ACS は Deployment、StatefulSet、Job を含むさまざまなワークロードタイプをサポートします。
ã»ACS は手動スケーリングに対応し、Horizontal Pod Autoscaler (HPA)、CronHPA、Advanced Horizontal Pod Autoscaler (AHPA) に基づくオートスケーリングの設定が可能です。
シナリオ
ACS はさまざまなビジネスシナリオに対応し、複数のコンテナコンピューティングリソースタイプとコンピューティング品質を定義しています。ニーズに合わせて最適なタイプを選択できます。
| コンテナコンピューティングリソースタイプ | 汎用 (Default) | 汎用 (BestEffort) | パフォーマンス強化型 (Default) | |
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| 適用シナリオ |
汎用オンラインビジネス: マイクロサービスアプリケーション、Web アプリケーション、Web サイトアプリケーションなどのオンラインビジネスでは、トラフィックの変動が発生する場合があります。これらのオンラインビジネスを汎用 Pod にデプロイすることで、コスト効率を実現できます。汎用 Pod は数秒で起動でき、大規模なスケーリングに対応します。これにより、トラフィックスパイクに対応し、トラフィックの損失や、ワークロードを事前に手動でスケーリングした場合に生じるリソースの無駄を防止できます。 |
ビッグデータコンピューティング: レイテンシの影響を受けにくいオフラインビジネスやフォールトトレラントなオフラインビジネス (ビッグデータコンピューティングジョブ、ハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) アプリケーション、音声・動画処理タスクなど) を、コスト効率に優れた BestEffort Pod にデプロイできます。コンピューティングリソースを最大限に活用してリソースコストを削減できます。BestEffort Pod を大規模にスケーリングすることで、保留中のタスクやキューイングリクエストを減らし、大規模な並列コンピューティングジョブの効率を大幅に向上させることができます。 |
ハイパフォーマンスオンラインビジネス: ハイパフォーマンスゲートウェイシステムやハイパフォーマンスゲーミングサービスなど、高性能なオンラインビジネスをパフォーマンス強化型 Pod にデプロイして運用できます。 |
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| 料金 | vCPU | USD 0.00936/時間〜 | USD 0.001872/時間〜 | USD 0.01224/時間〜 |
| メモリ (GiB) | USD 0.0046/時間〜 | USD 0.0009/時間〜 | USD 0.006/時間〜 | |
