AWS Elastic Beanstalk への Flask アプリケーションのデプロイ: 包括的なガイド
このガイドでは、Flask アプリケーション (ポートフォリオ Web サイトの例) を AWS Elastic Beanstalk にデプロイし、Auto-Scaling グループ ポリシーの最近の変更に対処する手順を説明します。 クラウドの初心者であっても、熟練した開発者であっても、この段階的なプロセスにより展開が簡素化されます。
前提条件:
- Flask と AWS Elastic Beanstalk に関する知識。
- Flask がインストールされました (
pip install flask
)。
プロジェクトのセットアップ:
-
リポジトリのクローンを作成します: この GitHub リポジトリからサンプル ポートフォリオ アプリケーションのクローンを作成します: [GitHub Repo: ebs-demo](プレースホルダー - 利用可能な場合は実際のリンクに置き換えます)。
git clone <repository_url></repository_url>
を使用します。 -
依存関係のインストール: プロジェクト ディレクトリに移動し、
pip install flask
を実行します。 -
ローカルで実行:
python3 application.py
でアプリケーションを起動します。 テストしてカスタマイズします (index.html
、img/Profile.jpeg
、style.css
を変更します)。
デフォルトのポートフォリオは次のようになります:
AWS Elastic Beanstalk へのデプロイ:
ステップ 1: アプリケーションをパッケージ化する
デプロイ可能な zip アーカイブを作成します:
zip -r flask_portfolio.zip . -x "venv/*" -x "*.git/*" -x "*.idea/*" -x "*.DS_Store"
これにより、不要なファイルが除外されます。
ステップ 2: Elastic Beanstalk アプリケーションを作成する
- AWS Elastic Beanstalk コンソールにログインします。
- 「アプリケーションの作成」をクリックします。
- アプリケーションに名前を付けます (例:
Flask-Demo
)。 - プラットフォームとして「Python」を選択します。
- 「コードをアップロード」を選択し、
flask_portfolio.zip
をアップロードし、バージョン ラベル (例:v1
) を割り当てて、「次へ」をクリックします。
ステップ 3: サービスロールと EC2 インスタンスプロファイルを構成する
- サービス ロール: 新しいサービス ロールを作成するか、既存のサービス ロールを選択します。
- EC2 キー ペア: 既存のキー ペアを選択します。
-
EC2 インスタンス プロファイル: EC2 の IAM コンソールで新しい IAM ロールを作成し、
AmazonSSMManagedInstanceCore
とCloudWatchLogsFullAccess
権限をアタッチします。 名前を付けます (例:Role-for-ec2-beanstalk
)。 Elastic Beanstalk でこの新しいロールを選択します。
ステップ 4: ネットワーク構成
- デフォルトの VPC を選択します。
- パブリック IP アドレスを有効にし、サブネットを選択します。 他の設定はデフォルトのままにしておきます。
ステップ 5: トラフィック構成 (重要)
- ルート ボリューム タイプ: Auto-Scaling グループ ポリシーの問題を回避するには、GP3 を選択します。
ステップ 6: モニタリングとプラットフォームの更新
- 「基本監視」を選択します。
- 「管理対象アップデート」のチェックを外します。
ステップ 7: 確認と展開
設定を確認し、[送信] をクリックします。 導入には 5 ~ 7 分かかります。
アプリケーションには Elastic Beanstalk 環境 URL 経由でアクセスできます。
結論:
Flask アプリケーションが正常にデプロイされました。 このガイドは、Elastic Beanstalk のスケーリング機能とモニタリング機能をさらに詳しく調べるための基礎を提供します。 学習と実験を続けてください!
以上がFlask ポートフォリオウェブサイトを AWS Elastic Beanstalk にデプロイする方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Arraysinpython、特にvianumpy、arecrucialinscientificComputing fortheirefficienty andversitility.1)彼らは、fornumericaloperations、data analysis、andmachinelearning.2)numpy'simplementation incensuresfasteroperationsthanpasteroperations.3)arayableminablecickick

Pyenv、Venv、およびAnacondaを使用して、さまざまなPythonバージョンを管理できます。 1)Pyenvを使用して、複数のPythonバージョンを管理します。Pyenvをインストールし、グローバルバージョンとローカルバージョンを設定します。 2)VENVを使用して仮想環境を作成して、プロジェクトの依存関係を分離します。 3)Anacondaを使用して、データサイエンスプロジェクトでPythonバージョンを管理します。 4)システムレベルのタスク用にシステムPythonを保持します。これらのツールと戦略を通じて、Pythonのさまざまなバージョンを効果的に管理して、プロジェクトのスムーズな実行を確保できます。

numpyarrayshaveveraladvantages-averstandardpythonarrays:1)thealmuchfasterduetocベースのインプレンテーション、2)アレモレメモリ効率、特にlargedatasets、および3)それらは、拡散化された、構造化された形成術科療法、

パフォーマンスに対する配列の均一性の影響は二重です。1)均一性により、コンパイラはメモリアクセスを最適化し、パフォーマンスを改善できます。 2)しかし、タイプの多様性を制限し、それが非効率につながる可能性があります。要するに、適切なデータ構造を選択することが重要です。

craftexecutablepythonscripts、次のようになります

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NumPyArraySareBetterforHeavyNumericalComputing、whilethearrayarayismoreSuitableformemory-constrainedprojectswithsimpledatatypes.1)numpyarraysofferarays andatiledance andpeperancedatasandatassandcomplexoperations.2)thearraymoduleisuleiseightweightandmemememe-ef

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