优化 Fargate 任务
Optimizing Fargate Tasks
在尝试制定优化 Fargate 上某些应用程序性能的策略时，我遇到了一些复杂的问题。在部署应用程序时，仍然存在一些重大滞后。
所以图像被上传到 ECR 并部署在 Fargate 上。为容器间通信启用服务发现。在这些容器中，有四个 spring 引导 api 与各种 Oracle RDS 连接，然后有容器化的 angular 应用程序正在使用这些 api 并通过 REST 调用提取所有数据。
我不想进入设置 jvm 堆大小或类似的东西。对于初学者，我需要知道标准内存的粗略估计以及 UI 和 API 的 cpu 用法。通常，用于 UI 的 ecr 中的图像每个约为 50-60MB，api 范围为 200-260mb。
关于为 api 和 UI 尝试什么的见解受到赞赏and/or 一种提高性能的策略。我确实启用了容器洞察力，但我读到其中一些数字可能会产生误导。
我在 ecs 中的每个集群上启用容器洞察力来跟踪 cpu 和内存使用情况，发现它们在我设置的限制下表现良好，通常是 2vcpu 和 4gb .问题在于导致滞后和数据量的 RDS 调用。
在尝试制定优化 Fargate 上某些应用程序性能的策略时，我遇到了一些复杂的问题。在部署应用程序时，仍然存在一些重大滞后。
所以图像被上传到 ECR 并部署在 Fargate 上。为容器间通信启用服务发现。在这些容器中，有四个 spring 引导 api 与各种 Oracle RDS 连接，然后有容器化的 angular 应用程序正在使用这些 api 并通过 REST 调用提取所有数据。
我不想进入设置 jvm 堆大小或类似的东西。对于初学者，我需要知道标准内存的粗略估计以及 UI 和 API 的 cpu 用法。通常，用于 UI 的 ecr 中的图像每个约为 50-60MB，api 范围为 200-260mb。
关于为 api 和 UI 尝试什么的见解受到赞赏and/or 一种提高性能的策略。我确实启用了容器洞察力，但我读到其中一些数字可能会产生误导。
我在 ecs 中的每个集群上启用容器洞察力来跟踪 cpu 和内存使用情况，发现它们在我设置的限制下表现良好，通常是 2vcpu 和 4gb .问题在于导致滞后和数据量的 RDS 调用。