AWS Elastic Beanstalk에 Flask 애플리케이션 배포: 종합 안내서
이 가이드에서는 Flask 애플리케이션(포트폴리오 웹 사이트 예)을 AWS Elastic Beanstalk에 배포하는 과정을 안내하고 Auto-Scaling 그룹 정책의 최근 변경 사항을 해결합니다. 클라우드 초보자이든 숙련된 개발자이든 이 단계별 프로세스를 통해 배포가 단순화됩니다.
전제 조건:
- Flask 및 AWS Elastic Beanstalk에 대한 지식
- 플라스크가 설치되었습니다(
pip install flask
).
프로젝트 설정:
-
저장소 복제: 이 GitHub 저장소에서 샘플 포트폴리오 애플리케이션을 복제합니다: [GitHub Repo: ebs-demo](자리 표시자 - 가능한 경우 실제 링크로 교체).
git clone <repository_url></repository_url>
을 사용하세요. -
종속성 설치: 프로젝트 디렉터리로 이동하여
pip install flask
을 실행합니다. -
로컬에서 실행:
python3 application.py
으로 애플리케이션을 시작합니다. 테스트하고 사용자 정의합니다(index.html
,img/Profile.jpeg
,style.css
수정).
기본 포트폴리오는 다음과 같습니다.
AWS Elastic Beanstalk에 배포:
1단계: 신청서 패키징
배포 가능한 zip 아카이브 만들기:
zip -r flask_portfolio.zip . -x "venv/*" -x "*.git/*" -x "*.idea/*" -x "*.DS_Store"
불필요한 파일을 제외합니다.
2단계: Elastic Beanstalk 애플리케이션 생성
- AWS Elastic Beanstalk 콘솔에 로그인합니다.
- '신청서 만들기'를 클릭하세요.
- 애플리케이션 이름을 지정하세요(예:
Flask-Demo
). - 플랫폼으로 "Python"을 선택하세요.
- '코드 업로드'를 선택하고
flask_portfolio.zip
업로드한 후 버전 라벨(예:v1
)을 할당하고 '다음'을 클릭하세요.
3단계: 서비스 역할 및 EC2 인스턴스 프로필 구성
- 서비스 역할: 새 서비스 역할을 생성하거나 기존 서비스 역할을 선택하세요.
- EC2 키 쌍: 기존 키 쌍을 선택합니다.
-
EC2 인스턴스 프로필: EC2용 IAM 콘솔에서 새 IAM 역할을 생성하고
AmazonSSMManagedInstanceCore
및CloudWatchLogsFullAccess
권한을 연결합니다. 이름을 지정합니다(예:Role-for-ec2-beanstalk
). Elastic Beanstalk에서 이 새로운 역할을 선택하세요.
4단계: 네트워크 구성
- 기본 VPC를 선택하세요.
- 공용 IP 주소를 활성화하고 서브넷을 선택하세요. 다른 설정은 기본값으로 유지하세요.
5단계: 트래픽 구성(중요)
- 루트 볼륨 유형: Auto-Scaling 그룹 정책 문제를 방지하려면 GP3를 선택하세요.
6단계: 모니터링 및 플랫폼 업데이트
- '기본 모니터링'을 선택하세요.
- '관리형 업데이트'를 선택 취소하세요.
7단계: 검토 및 배포
설정을 검토하고 '제출'을 클릭하세요. 배포에는 5~7분이 소요됩니다.
Elastic Beanstalk 환경 URL을 통해 애플리케이션에 액세스할 수 있습니다.
결론:
Flask 애플리케이션을 성공적으로 배포했습니다! 이 가이드는 Elastic Beanstalk의 확장 및 모니터링 기능을 자세히 살펴보기 위한 기초를 제공합니다. 계속해서 학습하고 실험해 보세요!
위 내용은 AWS Elastic Beanstalk에 Flask 포트폴리오 웹 사이트를 배포하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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