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CI / CD与代码管道和EKS 在微服务领域，持续集成（CI）和持续交付（CD）至关重要。 当团队可以频繁进行离散更改，以编程方式发布那些更改并提供更新而不会造成干扰时，他们的工作效率将更高。 这个具有2个微服务架构的简单Web应用程序遵循了的建议，并且只需进行一些阶段性调整即可轻松应用于生产环境。 此CI / CD管道使用AWS CodePipeline和EKS。 CI / CD管道将部署二级Kubernetes服务，在对GitHub存储库进行更改后，将构建一个新映像，并将修补部署对象，从而在EKS上运行的Kubernetes集群中推出该应用程序的新版本。 部署管道 我假设您已经建立并正在运行一个EKS集群，因此我们将首先创建IAM角色，以允许AWS CodeBuild使用部署示例Kubernetes服务。 创建IAM角色： 在允许您对EKS集群进行kubectl的堡垒主机上，执

JetS3t 免责声明 这是James Murty最初的的分支和延续。 概述 JetS3t是免费的开源Java工具箱和应用程序套件，适用于Amazon Simple Storage Service（Amazon S3），Amazon CloudFront内容交付网络和Google Storage for Developers。 有关更多信息，文档以及到讨论列表和其他资源的链接，请访问。 也有概述了过去JetS3t发行版中的更改，还有，其中包括有关即将发行的发行版的详细信息。 运行应用程序 可以使用bin目录中的脚本运行每个应用程序。 要运行诸如Cockpit之类的应用程序，请从bin目录中为您的JetS3t版本运行适当的脚本（在这些示例中为“ xyz”）。 视窗： cd jets3t-x.y.z\bin cockpit.bat Unixy： bash jets3t-x.y.z/

aws well arhcitecture ml lens

注意：“此仓库包含易受攻击的代码，因此无论任何目的均不得将其用于任何目的。” Lambda上的Spark-自述文件 AWS Lambda是一种无服务器的功能即服务，可快速扩展并以100ms的粒度计费。 我们认为，看看能否在Lambda上运行Apache Spark会很有趣。 这是一个有趣的想法，为了进行验证，我们只是将其砍入原型中以查看其是否有效。 我们能够使它在Spark的调度程序和随机播放区域中进行一些更改而起作用。 由于AWS Lambda的最大运行时间限制为5分钟，因此我们必须改组外部存储。 因此，我们修改了Spark代码的混编部分，以对S3等外部存储进行混编。 这是一个原型，未经测

用maven打包生成的aws lambda函数调用jar包，创建lambda函数后，上传至控制台，然后配置测试事件，可放心下载。

AWS Batch示例 目的 这是用于部署示例批处理工作流的Amazon Batch Service的示例。 该示例旨在成为可部署的工件POC。 本示例将使用CloudFormation，AWS Lambda，Docker，AWS Batch和S3存储桶触发器。 在此示例中创建的批处理工作流不是如何进行批处理的处方，而只是一个示例。 在此示例中，工作流的所有作业都被立即调度。 这样，您的调度程序可以传递环境变量或更改每个作业的命令，以指示作业在何处存储数据以及在何处期望数据。 另一种方法是让处理作业安排其依赖作业，指示那些依赖作业在何处查找其生成的数据。 可以采用多种方式使用批处理，这只是一个示例。 为什么我认为批处理很酷 AWS Batch可以为您管理基础架构，并根据队列中的作业数量进行放大或缩小。 将您的Compute Environment实例类型设置为“最佳”时，AWS Batch也能够垂直扩展。 AWS Batch可以为您自动竞价实例。 您的作业队列可以由多个计算环境处理。 您可以为竞价型实例计算环境设置首选项 当第一个计算环境不可用或工作过度时，下一个可以接管该工