컴퓨팅 리소스 AMI 생성

사용자 지정 컴퓨팅 리소스를 직접 생성하여 관리형 및 비관리형 컴퓨팅 환경에 사용할 수 있습니다. 지침은 다음(컴퓨팅 리소스 AMI 사양)을 참조하십시오. 사용자 지정 AMI를 생성한 후에는 이 AMI를 사용하는 컴퓨팅 환경을 생성하여 작업 대기열에 연결할 수 있습니다. 마지막으로 해당 대기열에 작업 제출을 시작합니다.

사용자 지정 컴퓨팅 리소스 AMI 생성하기

1. 시작할 기본 AMI를 선택합니다 기본 AMI는 HVM 가상화를 사용해야 합니다. 기본 AMI는 Windows AMI가 될 수 없습니다.

   참고

   컴퓨팅 환경에 대해 선택한 AMI는 해당 컴퓨팅 환경에 사용자가 사용할 인스턴스 유형의 아키텍처와 일치해야 합니다. 예를 들어, 컴퓨팅 환경에서 A1 인스턴스 유형을 사용하는 경우 선택한 컴퓨팅 리소스 AMI는 반드시 Arm 인스턴스를 지원해야 합니다. Amazon ECS는 아마존 ECS 최적화 아마존 리눅스 2 AMI의 x86과 Arm 버전을 모두 제공합니다. 자세한 내용을 알아보려면 Amazon Elastic Container Service 개발자 안내서의 Amazon ECS 최적화 Amazon Linux 2 AMI를 참조하세요.

   Amazon ECS 최적화 Amazon Linux 2 AMI는 관리형 컴퓨팅 환경의 컴퓨팅 리소스에 대한 기본 AMI입니다. Amazon ECS에 최적화된 Amazon Linux 2 AMI는 엔지니어가 사전 구성하고 테스트했습니다. AWS Batch AWS 시작할 수 있고 AWS 빠르게 실행되는 컴퓨팅 리소스를 확보할 수 있는 최소 AMI입니다. 자세한 내용은 Amazon Elastic Container Service 개발자 안내서의 Amazon ECS 최적화 AMI를 참조하세요.

   아니면 다른 Amazon Linux 2을 선택하고 다음 명령을 사용하여 ecs-init 패키지를 설치할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Elastic Container Service 개발자 안내서의 Amazon Linux 2 ECS 컨테이너 인스턴스에 Amazon ECS 컨테이너 에이전트 설치를 참조하세요.

   $ sudo amazon-linux-extras disable docker
   $ sudo amazon-linux-extras install ecs-init
   

   예를 들어 AWS Batch 컴퓨팅 리소스에서 GPU 워크로드를 실행하려는 경우 Amazon Linux 딥 러닝 AMI로 시작할 수 있습니다. 그런 다음 AWS Batch 작업을 실행하도록 AMI를 구성합니다. 자세한 정보는 GPU 워크로드 AMI 사용을 참조하세요.

   중요

   사용자는 ecs-init 패키지를 지원하지 않는 기본 AMI를 선택할 수 있습니다. 하지만 그렇게 할 경우 부팅 시 Amazon ECS 에이전트를 시작하고 계속 실행되도록 하는 방법을 구성해야 합니다. 또한 Amazon ECS 컨테이너 에이전트를 시작하고 모니터링하는 데 systemd를 사용하는 몇 가지 예제 사용자 데이터 구성 스크립트도 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Elastic Container Service 개발자 안내서의 예제 컨테이너 인스턴스 사용자 데이터 구성 스크립트를 참조하세요.

2. 선택한 기본 AMI에서 해당 AMI에 적절한 스토리지 옵션을 사용하여 인스턴스를 시작합니다. 연결된 Amazon EBS 볼륨의 크기와 수를 구성하거나 선택한 인스턴스 유형이 이 인스턴스를 지원하는 경우에는 인스턴스 스토리지 볼륨의 크기와 수를 구성할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon EC2 사용 설명서의 인스턴스 및 Amazon EC2 인스턴스 스토어 시작을 참조하십시오.

3. 인스턴스를 SSH에 연결하고 필요한 구성 작업을 수행합니다. 다음 단계 중 하나 또는 전체가 포함될 수 있습니다.

   • Amazon ECS 컨테이너 에이전트 설치 자세한 내용은 Amazon Elastic Container Service 개발자 안내서의 Amazon ECS 컨테이너 에이전트 설치를 참조하세요.

   • 인스턴스 스토어 볼륨을 포맷하기 위한 스크립트 구성

   • 부팅 시 인스턴스 스토어 볼륨 또는 Amazon EFS 파일 시스템이 탑재될 수 있도록 /etc/fstab 파일에 추가

   • 디버깅 설정, 기본 이미지 크기 조정 등 도커 옵션 구성.

   • 패키지 설치 또는 파일 복사

   자세한 내용은 Amazon EC2 사용 설명서의 SSH를 사용하여 Linux 인스턴스에 연결을 참조하십시오.

4. 인스턴스에서 Amazon ECS 컨테이너 에이전트를 시작한 경우 AMI를 생성하기 전에 중지하고 영구 데이터 체크 포인트 파일을 모두 제거해야 합니다. 이렇게 하지 않으면 AMI에서 시작된 인스턴스에서 에이전트가 시작되지 않습니다.

   1. Amazon ECS 컨테이너 에이전트를 중지합니다.

      • Amazon ECS 최적화 Amazon Linux 2 AMI:

        sudo systemctl stop ecs

      • Amazon ECS 최적화 Amazon Linux AMI:

        sudo stop ecs

   2. 영구적인 데이터 체크포인트 파일을 제거합니다. 기본적으로 /var/lib/ecs/data/ 디렉터리에 파일이 위치합니다. 다음 명령을 사용하여 해당 파일을 제거합니다.

      sudo rm -rf /var/lib/ecs/data/*

5. 실행 중인 인스턴스에서 AMI를 새로 만듭니다. 자세한 내용은 Amazon EC2 사용 설명서의 Amazon EBS 기반 Linux AMI 생성을 참조하십시오.

새 AMI를 다음과 같이 사용하려면 AWS Batch

1. 새 AMI가 생성되면 새로운 AMI 컴퓨팅 환경을 생성합니다. 이렇게 하려면 이미지 유형을 선택하고 이미지 ID에 사용자 지정 AMI ID를 입력합니다. AWS Batch 컴퓨팅 환경을 생성할 때 상자를 재정의합니다. 자세한 정보는 EC2 리소스를 사용한 관리형 컴퓨팅 환경을 생성하려면 섹션을 참조하세요.

   참고

   컴퓨팅 환경에 대해 선택한 AMI는 해당 컴퓨팅 환경에 사용자가 사용할 인스턴스 유형의 아키텍처와 일치해야 합니다. 예를 들어, 컴퓨팅 환경에서 A1 인스턴스 유형을 사용하는 경우 선택한 컴퓨팅 리소스 AMI는 반드시 Arm 인스턴스를 지원해야 합니다. Amazon ECS는 아마존 ECS 최적화 아마존 리눅스 2 AMI의 x86과 Arm 버전을 모두 제공합니다. 자세한 내용을 알아보려면 Amazon Elastic Container Service 개발자 안내서의 Amazon ECS 최적화 Amazon Linux 2 AMI를 참조하세요.

2. 작업 대기열을 만들고 새 컴퓨팅 환경에 연결합니다. 자세한 정보는 작업 대기열 만들기을 참조하세요.

   참고

   작업 대기열과 연결된 모든 컴퓨팅 환경은 동일한 아키텍처를 공유해야 합니다. AWS Batch 단일 작업 대기열에 컴퓨팅 환경 아키텍처 유형을 혼합하는 것을 지원하지 않습니다.

3. (선택 사항) 새 작업 대기열에 샘플 작업을 제출합니다. 자세한 내용은 작업 정의 예제, 단일 노드 작업 정의 생성 , 작업 제출 단원을 참조하세요.