Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Wie stellt man mit CDKTF eine SpringBoot-API auf AWS ECS bereit?

Wie stellt man mit CDKTF eine SpringBoot-API auf AWS ECS bereit?

Jan 24, 2025 am 10:11 AM

Als mich ein Java-Entwickler fragte, wie er seine Spring Boot-API auf AWS ECS bereitstellen könne, sah ich darin die perfekte Gelegenheit, in die neuesten Updates des CDKTF-Projekts (Cloud Development Kit for Terraform) einzutauchen.

In einem früheren Artikel habe ich CDKTF vorgestellt, ein Framework, das es Ihnen ermöglicht, Infrastructure as Code (IaC) mit allgemeinen Programmiersprachen wie Python zu schreiben. Seitdem hat CDKTF seine erste GA-Veröffentlichung erreicht, was den perfekten Zeitpunkt für einen erneuten Besuch darstellt. In diesem Artikel gehen wir Schritt für Schritt durch die Bereitstellung einer Spring Boot-API auf AWS ECS mithilfe von CDKTF.

Den Code dieses Artikels finden Sie in meinem Github-Repo.

Architekturübersicht

Bevor wir uns mit der Implementierung befassen, werfen wir einen Blick auf die Architektur, die wir bereitstellen möchten:

Wie stellt man mit CDKTF eine SpringBoot-API auf AWS ECS bereit?

Aus diesem Diagramm können wir die Architektur in 03 Schichten unterteilen:

  1. Netzwerk:
    • VPC
    • Öffentliche und private Subnetze
    • Internet-Gateway
    • NAT-Gateways
  2. Infrastruktur:
    • Application Load Balancer (ALB)
    • Zuhörer
    • ECS-Cluster
  3. Service-Stack:
    • Zielgruppen
    • ECS-Service
    • Aufgabendefinitionen

Schritt 1: Containerisieren Sie Ihre Spring Boot-Anwendung

Die von uns bereitgestellte Java-API ist auf GitHub verfügbar.

Es definiert eine einfache REST-API mit drei Endpunkten:

  1. /ping: Gibt die Zeichenfolge „pong“ zurück. Dieser Endpunkt ist nützlich, um die Reaktionsfähigkeit der API zu testen. Außerdem wird eine Prometheus-Zählermetrik für die Überwachung erhöht.
  2. /healthcheck: Gibt „ok“ zurück und dient als Endpunkt für die Gesundheitsprüfung, um sicherzustellen, dass die Anwendung ordnungsgemäß ausgeführt wird. Wie /ping aktualisiert es einen Prometheus-Zähler für die Beobachtbarkeit.
  3. /hello: Akzeptiert einen Namensabfrageparameter (standardmäßig „Welt“) und gibt eine personalisierte Begrüßung zurück, z. B. „Hallo, [Name]!“. Dieser Endpunkt lässt sich auch in den Prometheus-Zähler integrieren.

Fügen wir die Docker-Datei hinzu:

FROM maven:3.9-amazoncorretto-21 AS builder

WORKDIR /app

COPY pom.xml .

COPY src src

RUN mvn clean package

# amazon java distribution
FROM amazoncorretto:21-alpine

COPY --from=builder /app/target/*.jar /app/java-api.jar

EXPOSE 8080

ENTRYPOINT ["java","-jar","/app/java-api.jar"]
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Unsere Anwendung ist einsatzbereit!

Schritt 2: Richten Sie AWS CDKTF ein

AWS CDKTF ermöglicht Ihnen die Definition und Verwaltung von AWS-Ressourcen mit Python.

1. Voraussetzungen

- [**python (3.13)**](https://www.python.org/)
- [**pipenv**](https://pipenv.pypa.io/en/latest/)
- [**npm**](https://nodejs.org/en/)
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2. CDKTF und Abhängigkeiten installieren

Stellen Sie sicher, dass Sie über die erforderlichen Tools verfügen, indem Sie CDKTF und seine Abhängigkeiten installieren:

$ npm install -g cdktf-cli@latest
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Dadurch wird die cdktf-CLI installiert, mit der neue Projekte für verschiedene Sprachen erstellt werden können.

3. Initialisieren Sie Ihre CDKTF-Anwendung

Wir können ein neues Python-Projekt erstellen, indem wir Folgendes ausführen:

FROM maven:3.9-amazoncorretto-21 AS builder

WORKDIR /app

COPY pom.xml .

COPY src src

RUN mvn clean package

# amazon java distribution
FROM amazoncorretto:21-alpine

COPY --from=builder /app/target/*.jar /app/java-api.jar

EXPOSE 8080

ENTRYPOINT ["java","-jar","/app/java-api.jar"]
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Es werden standardmäßig viele Dateien erstellt und alle Abhängigkeiten werden installiert.

unten finden Sie die anfängliche main.pyfile:

- [**python (3.13)**](https://www.python.org/)
- [**pipenv**](https://pipenv.pypa.io/en/latest/)
- [**npm**](https://nodejs.org/en/)
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Schritt 3: Schichten Gebäude

a Stack repräsentiert eine Gruppe von Infrastrukturressourcen, die CDK für Terraform (CDKTF) zu einer unterschiedlichen Terraform -Konfiguration kompiliert. Stapel ermöglichen ein separates staatliches Management für verschiedene Umgebungen innerhalb einer Anwendung. Um Ressourcen über Ebenen hinweg zu teilen, werden wir Cross-Stack-Referenzen verwenden.

1. Netzwerkschicht

Fügen Sie die Datei network_stack.py in Ihrem Projekt hinzu

$ npm install -g cdktf-cli@latest
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Fügen Sie den folgenden Code hinzu, um alle Netzwerkressourcen zu erstellen:

# init the project using aws provider
$ mkdir samples-fargate

$ cd samples-fargate && cdktf init --template=python --providers=aws
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Bearbeiten Sie dann die main.py
Datei:

#!/usr/bin/env python
from constructs import Construct
from cdktf import App, TerraformStack

class MyStack(TerraformStack):
    def __init__(self, scope: Construct, id: str):
        super().__init__(scope, id)

        # define resources here

app = App()
MyStack(app, "aws-cdktf-samples-fargate")

app.synth()
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Generieren Sie die Terraform -Konfigurationsdateien, indem Sie den folgenden Befehl ausführen:

$ mkdir infra

$ cd infra && touch network_stack.py
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Bereitstellen Sie den -Netzwerkstapel
bereit:

from constructs import Construct
from cdktf import S3Backend, TerraformStack
from cdktf_cdktf_provider_aws.provider import AwsProvider
from cdktf_cdktf_provider_aws.vpc import Vpc
from cdktf_cdktf_provider_aws.subnet import Subnet
from cdktf_cdktf_provider_aws.eip import Eip
from cdktf_cdktf_provider_aws.nat_gateway import NatGateway
from cdktf_cdktf_provider_aws.route import Route
from cdktf_cdktf_provider_aws.route_table import RouteTable
from cdktf_cdktf_provider_aws.route_table_association import RouteTableAssociation
from cdktf_cdktf_provider_aws.internet_gateway import InternetGateway

class NetworkStack(TerraformStack):
    def __init__(self, scope: Construct, ns: str, params: dict):
        super().__init__(scope, ns)

        self.region = params["region"]

        # configure the AWS provider to use the us-east-1 region
        AwsProvider(self, "AWS", region=self.region)

        # use S3 as backend
        S3Backend(
            self,
            bucket=params["backend_bucket"],
            key=params["backend_key_prefix"] + "/network.tfstate",
            region=self.region,
        )

        # create the vpc
        vpc_demo = Vpc(self, "vpc-demo", cidr_block="192.168.0.0/16")

        # create two public subnets
        public_subnet1 = Subnet(
            self,
            "public-subnet-1",
            vpc_id=vpc_demo.id,
            availability_zone=f"{self.region}a",
            cidr_block="192.168.1.0/24",
        )

        public_subnet2 = Subnet(
            self,
            "public-subnet-2",
            vpc_id=vpc_demo.id,
            availability_zone=f"{self.region}b",
            cidr_block="192.168.2.0/24",
        )

        # create. the internet gateway
        igw = InternetGateway(self, "igw", vpc_id=vpc_demo.id)

        # create the public route table
        public_rt = Route(
            self,
            "public-rt",
            route_table_id=vpc_demo.main_route_table_id,
            destination_cidr_block="0.0.0.0/0",
            gateway_id=igw.id,
        )

        # create the private subnets
        private_subnet1 = Subnet(
            self,
            "private-subnet-1",
            vpc_id=vpc_demo.id,
            availability_zone=f"{self.region}a",
            cidr_block="192.168.10.0/24",
        )

        private_subnet2 = Subnet(
            self,
            "private-subnet-2",
            vpc_id=vpc_demo.id,
            availability_zone=f"{self.region}b",
            cidr_block="192.168.20.0/24",
        )

        # create the Elastic IPs
        eip1 = Eip(self, "nat-eip-1", depends_on=[igw])
        eip2 = Eip(self, "nat-eip-2", depends_on=[igw])

        # create the NAT Gateways
        private_nat_gw1 = NatGateway(
            self,
            "private-nat-1",
            subnet_id=public_subnet1.id,
            allocation_id=eip1.id,
        )

        private_nat_gw2 = NatGateway(
            self,
            "private-nat-2",
            subnet_id=public_subnet2.id,
            allocation_id=eip2.id,
        )

        # create Route Tables
        private_rt1 = RouteTable(self, "private-rt1", vpc_id=vpc_demo.id)
        private_rt2 = RouteTable(self, "private-rt2", vpc_id=vpc_demo.id)

        # add default routes to tables
        Route(
            self,
            "private-rt1-default-route",
            route_table_id=private_rt1.id,
            destination_cidr_block="0.0.0.0/0",
            nat_gateway_id=private_nat_gw1.id,
        )

        Route(
            self,
            "private-rt2-default-route",
            route_table_id=private_rt2.id,
            destination_cidr_block="0.0.0.0/0",
            nat_gateway_id=private_nat_gw2.id,
        )

        # associate routes with subnets
        RouteTableAssociation(
            self,
            "public-rt-association",
            subnet_id=private_subnet2.id,
            route_table_id=private_rt2.id,
        )

        RouteTableAssociation(
            self,
            "private-rt1-association",
            subnet_id=private_subnet1.id,
            route_table_id=private_rt1.id,
        )

        RouteTableAssociation(
            self,
            "private-rt2-association",
            subnet_id=private_subnet2.id,
            route_table_id=private_rt2.id,
        )

        # terraform outputs
        self.vpc_id = vpc_demo.id
        self.public_subnets = [public_subnet1.id, public_subnet2.id]
        self.private_subnets = [private_subnet1.id, private_subnet2.id]
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Network Deployment

Unser VPC ist bereit, wie im Bild unten gezeigt:

Network Map

2. Infrastrukturschicht

Fügen Sie die Datei infra_stack.py
Ihrem Projekt

hinzu
#!/usr/bin/env python
from constructs import Construct
from cdktf import App, TerraformStack
from infra.network_stack import NetworkStack

ENV = "dev"
AWS_REGION = "us-east-1"
BACKEND_S3_BUCKET = "blog.abdelfare.me"
BACKEND_S3_KEY = f"{ENV}/cdktf-samples"

class MyStack(TerraformStack):
    def __init__(self, scope: Construct, id: str):
        super().__init__(scope, id)

        # define resources here

app = App()
MyStack(app, "aws-cdktf-samples-fargate")

network = NetworkStack(
    app,
    "network",
    {
        "region": AWS_REGION,
        "backend_bucket": BACKEND_S3_BUCKET,
        "backend_key_prefix": BACKEND_S3_KEY,
    },
)

app.synth()
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Fügen Sie den folgenden Code hinzu, um alle Infrastrukturressourcen zu erstellen:

$ cdktf synth
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Bearbeiten Sie die main.py
Datei:

$ cdktf deploy network
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Bereitstellen Sie die Infra Stack
damit ein:

$ cd infra && touch infra_stack.py
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Beachten Sie den DNS -Namen des ALB, wir werden ihn später verwenden.

ALB DNS

3. Service Layer

Fügen Sie die Datei service_stack.py
zu Ihrem Projekt hinzu

from constructs import Construct
from cdktf import S3Backend, TerraformStack
from cdktf_cdktf_provider_aws.provider import AwsProvider
from cdktf_cdktf_provider_aws.ecs_cluster import EcsCluster
from cdktf_cdktf_provider_aws.lb import Lb
from cdktf_cdktf_provider_aws.lb_listener import (
    LbListener,
    LbListenerDefaultAction,
    LbListenerDefaultActionFixedResponse,
)
from cdktf_cdktf_provider_aws.security_group import (
    SecurityGroup,
    SecurityGroupIngress,
    SecurityGroupEgress,
)

class InfraStack(TerraformStack):
    def __init__(self, scope: Construct, ns: str, network: dict, params: dict):
        super().__init__(scope, ns)

        self.region = params["region"]

        # Configure the AWS provider to use the us-east-1 region
        AwsProvider(self, "AWS", region=self.region)

        # use S3 as backend
        S3Backend(
            self,
            bucket=params["backend_bucket"],
            key=params["backend_key_prefix"] + "/load_balancer.tfstate",
            region=self.region,
        )

        # create the ALB security group
        alb_sg = SecurityGroup(
            self,
            "alb-sg",
            vpc_id=network["vpc_id"],
            ingress=[
                SecurityGroupIngress(
                    protocol="tcp", from_port=80, to_port=80, cidr_blocks=["0.0.0.0/0"]
                )
            ],
            egress=[
                SecurityGroupEgress(
                    protocol="-1", from_port=0, to_port=0, cidr_blocks=["0.0.0.0/0"]
                )
            ],
        )

        # create the ALB
        alb = Lb(
            self,
            "alb",
            internal=False,
            load_balancer_type="application",
            security_groups=[alb_sg.id],
            subnets=network["public_subnets"],
        )

        # create the LB Listener
        alb_listener = LbListener(
            self,
            "alb-listener",
            load_balancer_arn=alb.arn,
            port=80,
            protocol="HTTP",
            default_action=[
                LbListenerDefaultAction(
                    type="fixed-response",
                    fixed_response=LbListenerDefaultActionFixedResponse(
                        content_type="text/plain",
                        status_code="404",
                        message_body="Could not find the resource you are looking for",
                    ),
                )
            ],
        )

        # create the ECS cluster
        cluster = EcsCluster(self, "cluster", name=params["cluster_name"])

        self.alb_arn = alb.arn
        self.alb_listener = alb_listener.arn
        self.alb_sg = alb_sg.id
        self.cluster_id = cluster.id
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Fügen Sie den folgenden Code hinzu, um alle ECS -Service -Ressourcen zu erstellen:

...

CLUSTER_NAME = "cdktf-samples"
...

infra = InfraStack(
    app,
    "infra",
    {
        "vpc_id": network.vpc_id,
        "public_subnets": network.public_subnets,
    },
    {
        "region": AWS_REGION,
        "backend_bucket": BACKEND_S3_BUCKET,
        "backend_key_prefix": BACKEND_S3_KEY,
        "cluster_name": CLUSTER_NAME,
    },
)
...
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aktualisieren Sie die main.py (zum letzten Mal?):

$ cdktf deploy network infra
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Bereitstellen Sie den Service -Stack
bereit:

$ mkdir apps

$ cd apps && touch service_stack.py
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Hier gehen wir!

Wir haben alle Ressourcen erfolgreich erstellt, um einen neuen Dienst auf AWS ECS Fargate bereitzustellen.


Führen Sie Folgendes aus, um die Liste Ihrer Stapel zu erhalten

from constructs import Construct
import json
from cdktf import S3Backend, TerraformStack, Token, TerraformOutput
from cdktf_cdktf_provider_aws.provider import AwsProvider
from cdktf_cdktf_provider_aws.ecs_service import (
    EcsService,
    EcsServiceLoadBalancer,
    EcsServiceNetworkConfiguration,
)
from cdktf_cdktf_provider_aws.ecr_repository import (
    EcrRepository,
    EcrRepositoryImageScanningConfiguration,
)
from cdktf_cdktf_provider_aws.ecr_lifecycle_policy import EcrLifecyclePolicy
from cdktf_cdktf_provider_aws.ecs_task_definition import (
    EcsTaskDefinition,
)
from cdktf_cdktf_provider_aws.lb_listener_rule import (
    LbListenerRule,
    LbListenerRuleAction,
    LbListenerRuleCondition,
    LbListenerRuleConditionPathPattern,
)
from cdktf_cdktf_provider_aws.lb_target_group import (
    LbTargetGroup,
    LbTargetGroupHealthCheck,
)
from cdktf_cdktf_provider_aws.security_group import (
    SecurityGroup,
    SecurityGroupIngress,
    SecurityGroupEgress,
)
from cdktf_cdktf_provider_aws.cloudwatch_log_group import CloudwatchLogGroup
from cdktf_cdktf_provider_aws.data_aws_iam_policy_document import (
    DataAwsIamPolicyDocument,
)
from cdktf_cdktf_provider_aws.iam_role import IamRole
from cdktf_cdktf_provider_aws.iam_role_policy_attachment import IamRolePolicyAttachment

class ServiceStack(TerraformStack):
    def __init__(
        self, scope: Construct, ns: str, network: dict, infra: dict, params: dict
    ):
        super().__init__(scope, ns)

        self.region = params["region"]

        # Configure the AWS provider to use the us-east-1 region
        AwsProvider(self, "AWS", region=self.region)

        # use S3 as backend
        S3Backend(
            self,
            bucket=params["backend_bucket"],
            key=params["backend_key_prefix"] + "/" + params["app_name"] + ".tfstate",
            region=self.region,
        )

        # create the service security group
        svc_sg = SecurityGroup(
            self,
            "svc-sg",
            vpc_id=network["vpc_id"],
            ingress=[
                SecurityGroupIngress(
                    protocol="tcp",
                    from_port=params["app_port"],
                    to_port=params["app_port"],
                    security_groups=[infra["alb_sg"]],
                )
            ],
            egress=[
                SecurityGroupEgress(
                    protocol="-1", from_port=0, to_port=0, cidr_blocks=["0.0.0.0/0"]
                )
            ],
        )

        # create the service target group
        svc_tg = LbTargetGroup(
            self,
            "svc-target-group",
            name="svc-tg",
            port=params["app_port"],
            protocol="HTTP",
            vpc_id=network["vpc_id"],
            target_type="ip",
            health_check=LbTargetGroupHealthCheck(path="/ping", matcher="200"),
        )

        # create the service listener rule
        LbListenerRule(
            self,
            "alb-rule",
            listener_arn=infra["alb_listener"],
            action=[LbListenerRuleAction(type="forward", target_group_arn=svc_tg.arn)],
            condition=[
                LbListenerRuleCondition(
                    path_pattern=LbListenerRuleConditionPathPattern(values=["/*"])
                )
            ],
        )

        # create the ECR repository
        repo = EcrRepository(
            self,
            params["app_name"],
            image_scanning_configuration=EcrRepositoryImageScanningConfiguration(
                scan_on_push=True
            ),
            image_tag_mutability="MUTABLE",
            name=params["app_name"],
        )

        EcrLifecyclePolicy(
            self,
            "this",
            repository=repo.name,
            policy=json.dumps(
                {
                    "rules": [
                        {
                            "rulePriority": 1,
                            "description": "Keep last 10 images",
                            "selection": {
                                "tagStatus": "tagged",
                                "tagPrefixList": ["v"],
                                "countType": "imageCountMoreThan",
                                "countNumber": 10,
                            },
                            "action": {"type": "expire"},
                        },
                        {
                            "rulePriority": 2,
                            "description": "Expire images older than 3 days",
                            "selection": {
                                "tagStatus": "untagged",
                                "countType": "sinceImagePushed",
                                "countUnit": "days",
                                "countNumber": 3,
                            },
                            "action": {"type": "expire"},
                        },
                    ]
                }
            ),
        )

        # create the service log group
        service_log_group = CloudwatchLogGroup(
            self,
            "svc_log_group",
            name=params["app_name"],
            retention_in_days=1,
        )

        ecs_assume_role = DataAwsIamPolicyDocument(
            self,
            "assume_role",
            statement=[
                {
                    "actions": ["sts:AssumeRole"],
                    "principals": [
                        {
                            "identifiers": ["ecs-tasks.amazonaws.com"],
                            "type": "Service",
                        },
                    ],
                },
            ],
        )

        # create the service execution role
        service_execution_role = IamRole(
            self,
            "service_execution_role",
            assume_role_policy=ecs_assume_role.json,
            name=params["app_name"] + "-exec-role",
        )

        IamRolePolicyAttachment(
            self,
            "ecs_role_policy",
            policy_arn="arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AmazonECSTaskExecutionRolePolicy",
            role=service_execution_role.name,
        )

        # create the service task role
        service_task_role = IamRole(
            self,
            "service_task_role",
            assume_role_policy=ecs_assume_role.json,
            name=params["app_name"] + "-task-role",
        )

        # create the service task definition
        task = EcsTaskDefinition(
            self,
            "svc-task",
            family="service",
            network_mode="awsvpc",
            requires_compatibilities=["FARGATE"],
            cpu="256",
            memory="512",
            task_role_arn=service_task_role.arn,
            execution_role_arn=service_execution_role.arn,
            container_definitions=json.dumps(
                [
                    {
                        "name": "svc",
                        "image": f"{repo.repository_url}:latest",
                        "networkMode": "awsvpc",
                        "healthCheck": {
                            "Command": ["CMD-SHELL", "echo hello"],
                            "Interval": 5,
                            "Timeout": 2,
                            "Retries": 3,
                        },
                        "portMappings": [
                            {
                                "containerPort": params["app_port"],
                                "hostPort": params["app_port"],
                            }
                        ],
                        "logConfiguration": {
                            "logDriver": "awslogs",
                            "options": {
                                "awslogs-group": service_log_group.name,
                                "awslogs-region": params["region"],
                                "awslogs-stream-prefix": params["app_name"],
                            },
                        },
                    }
                ]
            ),
        )

        # create the ECS service
        EcsService(
            self,
            "ecs_service",
            name=params["app_name"] + "-service",
            cluster=infra["cluster_id"],
            task_definition=task.arn,
            desired_count=params["desired_count"],
            launch_type="FARGATE",
            force_new_deployment=True,
            network_configuration=EcsServiceNetworkConfiguration(
                subnets=network["private_subnets"],
                security_groups=[svc_sg.id],
            ),
            load_balancer=[
                EcsServiceLoadBalancer(
                    target_group_arn=svc_tg.id,
                    container_name="svc",
                    container_port=params["app_port"],
                )
            ],
        )

        TerraformOutput(
            self,
            "ecr_repository_url",
            description="url of the ecr repo",
            value=repo.repository_url,
        )

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Stack List

Schritt 4: GitHub Action Workflow

Um Bereitstellungen zu automatisieren, integrieren wir einen Workflow von GitHub-Aktionen in unser java-api . Nach dem Aktivieren von GitHub -Aktionen erstellen Sie die Geheimnisse und Variablen für Ihr Repository, erstellen Sie die Datei .github/Workflows/Deploy.yml und fügen Sie den folgenden Inhalt hinzu:

FROM maven:3.9-amazoncorretto-21 AS builder

WORKDIR /app

COPY pom.xml .

COPY src src

RUN mvn clean package

# amazon java distribution
FROM amazoncorretto:21-alpine

COPY --from=builder /app/target/*.jar /app/java-api.jar

EXPOSE 8080

ENTRYPOINT ["java","-jar","/app/java-api.jar"]
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Unser Workflow funktioniert gut:

Github Actions

Der Dienst wurde erfolgreich bereitgestellt, wie im Bild unten gezeigt:

ECS Service

Schritt 5: Validieren Sie die Bereitstellung

Testen Sie Ihre Bereitstellung mit dem folgenden Skript ( Ersetzen Sie die AlB -URL durch Ihre ):

- [**python (3.13)**](https://www.python.org/)
- [**pipenv**](https://pipenv.pypa.io/en/latest/)
- [**npm**](https://nodejs.org/en/)
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Der ALB ist jetzt bereit, Verkehr zu servieren!

endgültige Gedanken

Durch die Nutzung von AWS -CDKTF können wir mit Python sauberen, wartenable IAC -Code schreiben. Dieser Ansatz vereinfacht die Bereitstellung von Containeranwendungen wie eine Spring -Boot -API auf AWS ECS Fargate.

CDKTFs Flexibilität in Kombination mit den robusten Funktionen von Terraform ist eine hervorragende Wahl für moderne Cloud -Bereitstellungen.

Während das CDKTF -Projekt viele interessante Funktionen für das Infrastrukturmanagement bietet, muss ich zugeben, dass ich es manchmal etwas zu ausführlich finde.

Haben Sie Erfahrung mit CDKTF? Haben Sie es in der Produktion verwendet?

Sie können Ihre Erfahrungen mit uns teilen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie stellt man mit CDKTF eine SpringBoot-API auf AWS ECS bereit?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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