Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Optimisez les conteneurs et les AMI
La taille et la structure du conteneur sont importantes pour la première série de tâches que vous exécutez. Cela est particulièrement vrai si la taille du conteneur est supérieure à 4 Go. Les images de conteneurs sont intégrées en couches. Les couches sont récupérées en parallèle par Docker à l'aide de trois threads simultanés. Vous pouvez augmenter le nombre de threads simultanés à l'aide de max-concurrent-downloads ce paramètre. Pour plus d'informations, consultez la documentation Dockerd.
Bien que vous puissiez utiliser des conteneurs plus grands, nous vous recommandons d'optimiser la structure et la taille des conteneurs pour accélérer les temps de démarrage.
-
Les petits contenants sont récupérés plus rapidement — Des contenants plus petits peuvent accélérer le démarrage de l'application. Pour réduire la taille du conteneur, transférez les bibliothèques ou les fichiers rarement mis à jour vers Amazon Machine Image (AMI). Vous pouvez également utiliser des supports de fixation pour donner accès à vos conteneurs. Pour plus d'informations, consultez la section Supports de liaison.
-
Créez des couches de taille uniforme et divisez les grandes couches : chaque couche est récupérée par un thread. Ainsi, une couche importante peut avoir un impact significatif sur le temps de démarrage de votre travail. Nous recommandons une taille de couche maximale de 2 Go afin de trouver un bon compromis entre une taille de conteneur plus importante et des temps de démarrage plus rapides. Vous pouvez exécuter la
docker history your_image_idcommande pour vérifier la structure de l'image de votre conteneur et la taille de la couche. Pour plus d'informations, consultez la documentation Docker. -
Utilisez Amazon Elastic Container Registry comme référentiel de conteneurs — Lorsque vous exécutez des milliers de tâches en parallèle, un référentiel autogéré peut échouer ou réduire le débit. Amazon ECR fonctionne à grande échelle et peut gérer des charges de travail avec plus d'un million de vCPU.