随着云原生应用的快速发展，容器化已成为标准部署方式。AWS ECS支持通过CloudWatch Agent收集Prometheus指标，实现容器健康监控和问题排查。本文介绍了如何配置CloudWatch Agent以收集自定义JMX指标，并通过示例展示在AWS ECS上实现Prometheus监控的过程。

本文介绍了如何使用Flask构建井字棋游戏并部署到AWS ECS，包括设置开发环境、创建项目结构、编写游戏逻辑和前端界面，使用Docker容器化应用，推送到AWS ECR，最后在ECS上运行，展示了从本地开发到云端部署的完整流程。

在云原生部署中，Signiance与客户合作，通过AWS ECS和Fargate实现自动化和可扩展的部署，减少了65%的部署时间，应用正常运行时间达99.99%。采用蓝绿部署和CI/CD管道，确保零停机更新和实时监控。

我参与了一个挑战性的项目，构建了一个容器化的体育数据API管理系统，并成功部署在AWS ECS上。通过学习和调整，我解决了内存、环境变量和Docker兼容性等问题，成功获取NFL赛程数据，使我从新手成长为专业人士。

本文介绍了如何在AWS ECS上使用Django部署“生命游戏”，通过创建ECR仓库、构建Docker镜像、配置任务定义和负载均衡，实现传统应用的现代化，展示了容器技术与云基础设施的结合。

我正在开发一个解决方案，通过IP地址在AWS ECS的Docker容器中定位用户。主要挑战包括避免第三方调用、保护客户端逻辑和定期自动同步数据库。我选择使用Maxmind的.mmdb数据库，并通过geoipupdate自动下载。利用Next.js的服务器端功能获取用户IP，并在Docker中使用supercronic定期更新数据库。

Figma在不到12个月的时间内成功将计算平台从AWS ECS迁移到Kubernetes（EKS）。迁移的动机包括利用CNCF支持的大型生态系统、成本节约、改善开发者体验和增加可靠性。Figma在ECS中遇到了一些限制，如对StatefulSets和Helm charts的支持不足。通过切换到Kubernetes，Figma获得了高级自动缩放、服务网格和其他工具和功能。迁移项目的重点是尽量减少对服务的更改，并包括简化资源定义和提高可靠性等改进。Figma使用Karpenter进行节点自动缩放。公司进行了负载测试，并实施了逐步切换机制以实现成功的发布。初始迁移在不到12个月的时间内完成，后续活动包括引入基于Keda的自动缩放和简化开发工具。

Graphite将其Next.js应用程序迁移到AWS ECS的容器化环境，以提高可管理性、可扩展性和性能。选择ECS的原因包括成本效益、部署灵活性和安全性。通过自动化基础设施和优化资源利用，Graphite确保了应用的稳健性和可扩展性。