AWS ECS と EFS を使用してステートフル Streamlit チャットボットを拡張する
この記事では、スケーラブルでステートフルな Streamlit アプリケーションを AWS にデプロイする方法について詳しく説明し、ローカル開発から実稼働クラウド環境に移行するときに直面する一般的な課題に対処します。 Streamlit のデフォルトのメモリ内状態管理の制限を克服することに重点が置かれています。この制限は、特に負荷が高い場合に、ページの更新やサーバーの再起動時にデータ損失を引き起こします。
Streamlit のスケーラビリティの課題: Streamlit は迅速な Web アプリ開発に優れていますが、その固有のメモリ内状態管理はマルチユーザーのクラウドベースの展開には不十分です。 VM リソースを単に増やすだけでは近視眼的な解決策であり、データの永続性という中核的な問題には対処できません。
提案されたアーキテクチャ (AWS): 提示されたソリューションは、スケーラビリティとステートフルネスを処理するために堅牢なアーキテクチャを使用しています:
- Application Load Balancer (ALB): 受信トラフィックを複数のインスタンスに均等に分散します。
- Fargate 上の Elastic Container Service (ECS): Docker コンテナを管理し、サーバー管理のオーバーヘッドなしで簡単にスケーリングできるようにします。 arm64 アーキテクチャと最適化されたリソース割り当て (0.25vCPU/0.5GB RAM) を活用してコスト効率を高めます。
- Elastic File System (EFS): 複数の ECS ノードにマウントされる、スケーラブルで永続的なファイル システムを提供します。これにより、アベイラビリティーゾーン (AZ) 全体でのデータの冗長性と永続性が確保され、ステートフル性の中核的な問題が解決されます。
- CloudFront (オプション): パフォーマンスを向上させ、CDN 機能を介して HTTPS セキュリティを追加します。
なぜ AWS Lambda ではないのか?: Lambda はサーバーレス コンピューティングには魅力的ですが、Streamlit は WebSocket バイナリ フレームに依存しているため、Streamlit とは互換性がありません。これは Lambda の API ゲートウェイがサポートしていません。
EFS と他のオプション: 比較表では、RDS、DynamoDB、ElasticCache、S3 などの代替手段と比較した EFS の利点が強調されており、この特定の場合のセットアップの容易さ、拡張性、費用対効果が強調されています。ユースケース。
ロードバランサーのコストへの対処: この記事は、ALB に固有のコストを認めていますが、特に信頼性とパフォーマンスの向上を考慮すると、その利点 (トラフィック分散、HTTP/2 サポート、AWS 統合) が費用を上回ると主張しています。本番アプリケーション用。
ソリューション アプローチ: このソリューションの鍵は、セッション キーにブラウザー側のローカル ストレージ (streamlit-local-storage
経由) と永続セッション データに EFS を組み合わせて使用することです。 これにより、ECS ノード間でのデータの永続性とスケーリング イベントが確保されながら、メモリ内の状態が最小限に抑えられます。 このアプローチのシンプルさが強調されています。コア アプリケーション コードは、ローカル開発とクラウド デプロイの間でほとんど変更されていません。
プロジェクト テンプレートと疑似コード: サンプル LLM チャットボット プロジェクト (https://www.php.cn/link/f3a3cc4e1b8b4b0438505c0a38efad9f) が、セッション データの方法を示す疑似コードとともに提供されます。シリアル化には pickle
を使用し、EFS を使用して管理されます。 ストレージ。 このコードは、一意のセッション ID に基づいてセッション データを取得および保存することを示し、異なる ECS タスクが同じセッションを処理する場合でも一貫性を確保します。
デプロイメント手順: この記事では、アプリケーションをデプロイするための簡潔なガイドを提供します。リポジトリのクローン作成、CloudFormation スタックのデプロイ、Docker イメージの構築とデプロイ、チャットボットへのアクセス、(暗黙的な) 自動有効化などです。最適なスケーラビリティのためのスケーリング。
結論: このアプローチは、スケーラブルでステートフルな Streamlit アプリケーションを AWS にデプロイするための実用的で効率的なソリューションを提供し、開発者が複雑なインフラストラクチャ管理ではなくアプリケーション ロジックに集中できるようにします。このソリューションは、データの永続性と高可用性を確保しながら、シンプルさとコスト効率を優先します。
以上がAWS ECS と EFS を使用してステートフル Streamlit チャットボットを拡張するの詳細内容です。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は開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

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。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
