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
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>
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。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
