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パラメータの設定やエントリーポイントを解説

パラメータの設定やエントリーポイントを解説

みなさま、こんにちは。
グラッドキューブ マーケティングソリューション事業部の柿木です。

タスク定義パラメータ

ネットワークモードが awsvpc の場合は、タスクに Elastic Network Interface が割り当てられるため、タスク定義を使用したサービスの作成時またはタスクの実行時に NetworkConfiguration を指定する必要があります。詳細については、AWS Fargate 用 Amazon Elastic Container Service 開発者ガイドの「Fargate タスクネットワーキング」を参照してください。

awsvpc ネットワークモードでは、コンテナのネットワークパフォーマンスは最大限になります。Amazon EC2 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 ネットワークスタックを使用するためです。公開されたコンテナのポートは、アタッチされた Elastic Network Interface ポートに直接マッピングされるため、動的ホストポートマッピングは利用できません。

ランタイムプラットフォーム

このパラメータは、Fargate でホストされる Amazon ECS タスクに必要です。

Fargate でホストされる Amazon ECS タスクの有効な値は、 LINUX 、 WINDOWS_SERVER_2019_FULL 、および WINDOWS_SERVER_2019_CORE です。

EC2 でホストされる Amazon ECS タスクの有効な値は、 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 LINUX 、 WINDOWS_SERVER_2022_CORE 、 WINDOWS_SERVER_2022_FULL 、 WINDOWS_SERVER_2019_FULL および WINDOWS_SERVER_2019_CORE 、 WINDOWS_SERVER_2016_FULL 、 WINDOWS_SERVER_2004_CORE 、 WINDOWS_SERVER_20H2_CORE です。

タスク定義がサービスの一部である場合、この値はサービスの platformFamily 値と一致する必要があります。

このパラメータは、Fargate でホストされる Amazon ECS タスクに必要です。

タスク定義を登録する際は、CPU アーキテクチャを指定します。有効な値は X86_64 および ARM64 です。

Fargate 起動タイプまたは EC2 起動タイプのいずれかの Linux タスクを使用する場合、値を ARM64 に設定できます。詳細については、「Amazon ECSの 64-bit ARM ワークロードの操作」を参照してください。

タスクサイズ

タスク定義の登録時に、タスクに使用される CPU とメモリの合計量を指定できます。これは、コンテナ定義レベルの cpu および memory の値とは異なります。Amazon EC2 インスタンスでホストされるタスクの場合、これらのフィールドは省略可能です。Fargate (Linux と Windows の両方) でホストしたタスクの場合、これらのフィールドは必須であり、サポートされている cpu および memory の両方に特定の値があります。

タスクレベル CPU およびメモリのパラメータは Windows コンテナでは無視されます。Windows コンテナではコンテナレベルリソースを指定することをお勧めします。

このパラメータは Windows コンテナではサポートされません。

タスクに適用される CPU ユニットのハード制限。タスク定義では、CPU ユニットを使用して整数 (例: 1024 ) で表すか、vCPU を使用して文字列 (例: 1 vCPU または 1 vcpu ) で表すことができます。タスク定義が登録されると、vCPU 値は、CPU ユニットを示す整数に変換されます。

Fargate (Linux と Windows コンテナの両方) でホストしたタスクの場合、このフィールドは必須であり、次のいずれかの値を使用する必要があります。この値により memory パラメータでサポートされる値の範囲が決まります。

CPU の値 メモリの値 Fargate でサポートされるオペレーティングシステム
256 (.25 vCPU) 512 MB、1 GB、2 GB Linux
512 (.5 vCPU) 1 GB、2 GB、3 GB、4 GB Linux
1,024 (1 vCPU) 2 GB、3 GB、4 GB、5 GB、6 GB、7 GB、8 GB Linux、Windows
2,048 (2 vCPU) 4 GB ~ 16 GB (1 GB のインクリメント) Linux、Windows
4,096 (4 vCPU) 8 GB ~ 30 GB (1 GB のインクリメント) Linux、Windows

このパラメータは パラメータの設定やエントリーポイントを解説 Windows コンテナではサポートされません。

タスクに適用されるメモリのハード制限 (MiB 単位)。タスク定義では、MiB を使用した整数 (例: 1024 ) で表すか、GB を使用した文字列 (例: 1GB または 1 GB ) で表すことができます。タスク定義が登録されると、GB 値は、MiB を示す整数に変換されます。

Fargate (Linux と Windows コンテナの両方) でホストしたタスクの場合、このフィールドは必須であり、次のいずれかの値を使用する必要があります。この値により パラメータの設定やエントリーポイントを解説 cpu パラメータでサポートされる値の範囲が決まります。

512 (0.5 GB)、1024 (1 GB)、2048 (2 GB)

1024 (1 GB)、2048 (2 GB)、3072 (3 GB)、4096 (4 GB)

2048 (2 GB)、3072 (3 GB)、4096 (4 GB)、5120 (5 GB)、6144 (6 GB)、7168 (7 GB)、8192 (8 GB)

4,096 (パラメータの設定やエントリーポイントを解説 4 GB)~16,384 (16 GB) (1,024 (1 GB) 単位の増加)

8,192 (8 GB)~30,720 (30 GB) (1,024 (1 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 GB) 単位の増加)

コンテナ定義

タスク定義を登録するときは、コンテナインスタンスの Docker デーモンに渡されるコンテナ定義のリストを指定する必要があります。以下のパラメータをコンテナ定義で使用できます。

トピック

標準のコンテナ定義のパラメータ

トピック

[Name] (名前)

コンテナの名前。最大 255 文字の英字 (大文字と小文字)、数字、ハイフン、アンダースコアを使用できます。タスク定義で複数のコンテナをリンクする場合、あるコンテナの name を別のコンテナの links に入力してコンテナを接続できます。

[Image] (イメージ)

コンテナの開始に使用するイメージ。この文字列は Docker デーモンに直接渡されます。Docker Hub レジストリのイメージはデフォルトで使用できます。 repository-url / image : tag または repository-url / image @ digest で他のリポジトリを指定することもできます。最大 255 文字の英字 (大文字と小文字)、数字、ハイフン、アンダースコア、コロン、ピリオド、スラッシュ、シャープ記号を使用できます。このパラメータは、 Docker Remote API の Create a container セクションの Image および パラメータの設定やエントリーポイントを解説 docker run の IMAGE パラメータにマップされます。

新しいタスクが開始されると、Amazon ECS コンテナエージェントは、指定されたイメージおよびタグの最新バージョンをプルしてコンテナで使用します。ただし、リポジトリイメージの後続の更新がすでに実行されているタスクに反映されることはありません。

Amazon ECR リポジトリのイメージは、 registry/repository:tag または registry/[email protected] の完全な命名規則を使用して指定できます。たとえば、 aws_account_id .dkr.ecr. region .amazonaws.com / my-web-app : latest パラメータの設定やエントリーポイントを解説 または aws_account_id .dkr.ecr. region .amazonaws.com / my-web-app @ sha256:94afd1f2e64d908bc90dbca0035a5b567EXAMPLE

Docker ハブの公式リポジトリのイメージでは、1 つの名前 (例: ubuntu 、 mongo ) を使用します。

Docker ハブの他のリポジトリのイメージは、組織名で修飾されます (例: amazon/amazon-ecs-agent )。

他のオンラインリポジトリのイメージは、さらにドメイン名で修飾されます (例: quay.io/assemblyline/ubuntu )。

コンテナに適用されるメモリの量 (MiB 単位)。コンテナは、ここで指定したメモリを超えようとすると、強制終了されます。タスク内のすべてのコンテナ用に予約されるメモリの合計量は、タスクの memory 値より小さくする必要があります (指定されている場合)。このパラメータは、 Docker Remote API の コンテナの作成 セクションの Memory にマップされ、 --memory オプションは docker run にマップされます。

Docker 20.10.0 以降のデーモンによってコンテナ用に 6 MiB 以上のメモリが予約されるため、コンテナ用に 6 MiB 未満のメモリを指定しないでください。

Docker 19.03.13-ce 以前のデーモンによってコンテナ用に 4 MiB 以上のメモリが予約されるため、コンテナ用に 4 MiB 未満のメモリを指定しないでください。

コンテナ用に予約するメモリのソフト制限 (MiB 単位)パラメータの設定やエントリーポイントを解説 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 。システムメモリが競合している場合、Docker はコンテナメモリをこのソフト制限に維持しようとします。ただし、コンテナは必要に応じて、 memory パラメータで指定したハード制限 (該当する場合)、またはコンテナインスタンスの使用可能なメモリの、いずれか先に達するまで、追加のメモリを消費できます。このパラメータは、 Docker Remote API の コンテナの作成 セクションの MemoryReservation にマップされ、 --memory-reservation オプションは docker run にマップされます。

タスクレベルのメモリ値を指定しない場合、コンテナ定義で memory または memoryReservation の一方または両方に パラメータの設定やエントリーポイントを解説 0 以外の整数を指定する必要があります。両方を指定する場合、 memory は memoryReservation より大きいことが必要です。 memoryReservation を指定する場合、コンテナが配置されているコンテナインスタンスの使用可能なメモリリソースからその値が減算されます。それ以外の場合は、 memory の値が使用されます。

たとえば、コンテナが通常 128 MiB のメモリを使用しているが、短期間に 256 MiB のメモリにバーストする場合は、 memoryReservation を 128 MiB に、 memory ハード制限を 300 MiB に設定できます。この設定により、コンテナは、コンテナインスタンスの残りのリソースから 128 MiB のメモリのみを確保できますが、必要に応じて追加のメモリリソースを消費できるようにもなります。

このパラメータは Windows コンテナではサポートされません。

Docker 20.10.0 以降のデーモンによってコンテナ用に 6 MiB 以上のメモリが予約されるため、コンテナ用に 6 MiB 未満のメモリを指定しないでください。

Docker 19.03.13-ce 以前のデーモンによってコンテナ用に 4 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 MiB 以上のメモリが予約されるため、コンテナ用に 4 MiB 未満のメモリを指定しないでください。

ポートマッピング

awsvpc ネットワークモードを使用するタスク定義では、 containerPort のみを指定する必要があります。 hostPort は、空白のままにするか、 containerPort と同じ値にする必要があります。

タスクが RUNNING ステータスに達すると、手動および自動で割り当てられたホストとコンテナポートが次の場所で表示されます:

コンソール: 指定されたタスクのコンテナ詳細の [Network Bindings] セクション。

AWS CLI: networkBindings コマンド出力の describe-tasks セクション。

API: DescribeTasks レスポンス。

必須: はい ( portMappings を使用する場合)

Fargate 起動タイプを使用するタスク内のコンテナを使う場合、 containerPort を使用して公開ポートを指定する必要があります。

Fargate の Windows コンテナの場合、 containerPort にポート 3150 は予約されているため使用できません。

EC2 起動タイプを使用するタスク内のコンテナを使用し、ホストポートではなくコンテナポートを指定した場合、コンテナには一時ポート範囲内のホストポートが自動的に割り当てられます。詳細については、「 hostPort 」を参照してください。この方法で自動的にマッピングされるポートは、コンテナインスタンスの 100 個の予約済みポート制限にはカウントされません。

Fargate 起動タイプを使用するタスク内のコンテナを使う場合、 hostPort は、空白のままにするか、 containerPort と同じ値にする必要があります。

EC2 起動タイプを使用するタスク内のコンテナを使う場合、予約されていないホストポートをコンテナポートマッピングに指定できます (これは静的ホストポートマッピングと呼ばれます)。または、 containerPort の指定時に hostPort を省略することもできます (または 0 に設定)。後者の場合、コンテナインスタンスのオペレーティングシステムと Docker バージョンに、一時ポート範囲のポートが自動的に割り当てられます (これは動的ホストポートマッピングと呼ばれる)。

Docker バージョン 1.6.0 以降のデフォルトの一時ポート範囲は、インスタンスの /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range にリストされています。このカーネルパラメータが使用できない場合、 49153–65535 から始まるデフォルトのエフェメラルポート範囲が使用されます。一時ポート範囲は自動割り当て用に予約されているため、この範囲にはホストポートを指定しないようにします。一般的に、 32768 より小さい番号のポートは一時ポート範囲に含まれません。

デフォルトの予約済みポートは、SSH 用の 22 、Docker ポートの 2375 および 2376 、Amazon ECS コンテナエージェントポートの 51678-51680 です。実行中のタスク用にユーザーが以前に指定したホストポートもそのタスクの実行中は予約されます (タスクが停止すると、そのホストポートは解放されます)。現在予約されているポートは、describe-container-instances 出力の remainingResources に表示されます。コンテナインスタンスには、デフォルトの予約済みポートを含めて、一度に最大 100 個の予約済みポートを割り当てることができます。自動的に割り当てられるポートは、この 100 個の予約済みポート制限にはカウントされません。

Main() とコマンド ライン引数

Environment.CommandLine または Environment.GetCommandLineArgs を使用して、コンソールまたは Windows フォーム アプリケーション内の任意の場所からコマンド ライン引数にアクセスすることもできます。 Windows フォーム アプリケーションの Main メソッド シグネチャでコマンド パラメータの設定やエントリーポイントを解説 ライン引数を有効にするには、 Main のシグネチャを手動で変更する必要があります。 Windows フォーム デザイナーが生成するコードで作成されるのは、入力パラメーターなしの Main です。

Main メソッドのパラメーターは String の配列で、コマンド ライン引数を表しています。 通常は、 Length プロパティを調べて引数があるかどうかを確認します。次はその例です。

args 配列を null にすることはできません。 そのため、null チェックを行わずに Length プロパティに安全にアクセスできます。

また、Convert クラスまたは パラメータの設定やエントリーポイントを解説 Parse メソッドを使って、文字列型の引数を数値型に変換できます。 たとえば、次のステートメントでは、 string メソッドを使用して long を Parse 値に変換します。

C# の long 型を使うこともできます。これは Int64 のエイリアスです。

また、同じ変換に Convert クラスの ToInt64 メソッドを使うこともできます。

コンソール アプリケーションでコマンド ライン引数を使用する方法の例を次に示します。 アプリケーションは、実行時に引数を 1 つ受け取り、整数に変換し、その値の階乗を計算しています。 引数がない場合は、アプリケーションの正しい使用方法を説明するメッセージを表示します。

次のコードをテキスト エディターに貼り付け、Factorial.cs という名前でテキスト ファイルとして保存します。

[スタート] 画面または [スタート] メニューから、Visual Studio の [開発者コマンド プロンプト] ウィンドウを開き、作成したファイルが含まれているフォルダーに移動します。

アプリケーションにコンパイル エラーがなければ、Factorial.exe という名前の実行可能ファイルが作成されます。

次の出力が生成されます: The factorial of 3 is 6.

Visual Studio でアプリケーションを実行する場合、「[デバッグ] ページ (プロジェクト デザイナー)」のコマンド ライン引数を指定できます。

Javaの実行に欠かせないmainメソッド、その仕組みからしっかり解説

そして、 Java を学び始める一番最初に、 main メソッドは Java を動かすための「おまじない」だと説明された方は多いでしょう。でも、もう少し深く main メソッドを理解して、おまじないの状態から一歩先に進んでみませんか ?

この記事では、 Java の main メソッドについてより広く深い知識が得られるよう、初心者向けに分かりやすく解説していきます。

※この記事のサンプルは、 Java 12 の環境で動作確認しています

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1.Javaの main メソッド入門

1-1.mainメソッドは Java のエントリーポイント

  1. プログラミング言語の仕様で決められた関数・プロシージャ・メソッドから始まる
  2. プログラムの先頭行から最後の行まで、順番に実行されていく

Javaは、 1. のプログラミング言語です。 1. の仲間として、 C 言語、 C# 、 Go 、 Kotlin などがあります。 2. はスクリプト系のプログラミング言語が多く、 Perl 、 Python パラメータの設定やエントリーポイントを解説 、 Ruby 、 PHP 、シェルスクリプトなどがその仲間です。

この仕様で決められた関数・プロシージャ・メソッドをエントリーポイント (entry point) とも呼び、取り得る名前や引数、修飾子などが決められています。

そして、 Java では「 main メソッド」がエントリーポイントです。 main メソッドはどういう形式のものかが、 Java の仕様できちんと決められています。

1-2.mainメソッドの 5 つのルール

Javaの main メソッドは、以下の条件をすべて満たしているメソッドです。

  • アクセス修飾子は public である
  • static メソッドである
  • メソッドの戻り値は void である
  • メソッド名は “main” である ( すべて小文字 )
  • メソッドの引数は、 String の配列 ( あるいは String の可変長引数 )” のみ “ である ※ 引数の変数名は何でもよい

そして、 main メソッドの条件とは別のことですが、 Java でのメソッドは、必ず何かのクラスなどに属していなければなりません。

ですから、 main メソッドを持つクラスは、普通は以下のような感じになります。もう見慣れている方も多いですよね。ちなみに、 main メソッドの引数として良く使われる変数名の “args” は、引数を意味する英単語 arguments を短く省略したものです。

なお、前述した以外のもの、例えば final や synchronized であったり、 throws が main メソッドにあっても、 main メソッドとしての条件には実は影響しません。

もし、 main メソッドが別の引数を持つメソッドでオーバーロードされていても、実行時には引数が String[] の方が呼び出されます。

1-2-1.mainメソッドの条件はしっかりとチェックされる

先にお伝えした main メソッドの条件は、 Java の実行時にきっちりチェックされます。

例えば、以下のようなものは Java のメソッドとしては文法どおりなのでコンパイルはできますが、 main メソッドとしては認識されませんよ。

1-2-2.【参考】 main メソッドは普通のクラスになくてもいい

mainメソッドが属する先が普通のクラス (class) でなければならないとは、実は Java の仕様のどこにも書いてはありません。 main メソッドに必要なのは、 public static void main(String[]) なメソッドであることだけです。

ですので、試しに抽象クラス、インターフェイス、 Enum に main メソッドを持たせてみても、実はちゃんと動かせてしまいます。ですので、 main メソッドの 5 つの条件は、エントリーポイントとしての単なる約束事に過ぎないのだと、お分かりいただけるでしょうか ?

1-3.Javaは main メソッドを探して実行する

Javaのプログラムを実行する時は、以下のように実行するクラスを指定します。すると、指定されたクラスに main メソッドがあるかを Java が調べて、あればそこから実行を始めます。これは、 Eclipse のような統合開発環境で実行する時も、裏でやっていることは同じです。

そして、指定されたクラスに main メソッドがなければ、以下のようなエラーが出てしまいます。 main メソッドがない (Main method not found) と言っていますね。

これは、例えば jar ファイルの中にあるクラスを実行する時でも同じです。 jar ファイルの中に仕様どおりの main メソッドを持つ別のクラスがあったとしても、指定したクラスにきちんとした main メソッドがなければ駄目なのです。

1-4.引数の String 配列にパラメータが入る

プログラムへは処理に使うパラメータ ( プログラムへの引数 ) を渡したいですよね。 main メソッドの String 配列には、 Java 実行時にコマンドラインで指定されたパラメータの文字列が設定されています。

パラメータとしては空白で区切られた単位で String 配列に設定されますが、クォーテーションなどでくくると、空白などもまとめて一つの文字列にできます。ただし、どういう記述をすればいいかは、コマンドプロンプトや Unix でのシェルの文法に依存します。

そして、 main メソッドの引数の String 配列は、パラメータが指定されていなくても null にはならず、長さ 0 の配列になります。

なお、数字をパラメータとして渡しても全て String になりますので、数字として扱いたいならプログラム側で数値として変換しなければなりません。

1-4-1.特別なパラメータは main メソッドの引数には設定されない

javaコマンド (Java 仮想マシン ) 向けの特別なパラメータは、 main メソッドの String 配列には設定されません。これらは、 java コマンドと実行するクラス名の間で指定するものです。以下の例では、 “java” と “Main” の間にある「 -dsa -Dxxx=test -Xmx100m -XX:-Inline 」です。

ただし、実行するクラス名の後ろに指定したならプログラムへのパラメータになりますので、 main メソッドの引数から参照できます。そして、 java コマンドへのパラメータとしては使われません。これは地味に間違えやすいので注意しましょう。

1-5.mainメソッドの終わらせ方

mainメソッドが終わるということは、 ( 原則として )Java のプログラムとしての実行も終わるということです。終わらせ方はいくつかありますので、順に紹介していきます。

1-5-1.returnで main メソッドを終わらせる

mainメソッドはプログラム中で一番最初に動くものだとは言え、普通のメソッドです。ですので、 main メソッドの最後までたどり着けば main メソッドは終わりますし、途中で return すれば、途中で終わらせられます。

ですが、単純に return した場合は、プログラムからの戻り値を指定できません。上の例では、プログラムからの戻り値が設定される変数 “ERRORLEVEL” の内容が 0 ですが、これは Java の中で戻り値を指定せず、プログラム実行中にエラーが起きなかった場合のデフォルトです。

プログラム中でエラーが起きた場合などは、戻り値をエラーの種類を表す何かの数字にしたいことはあります。その場合は、後述する System.exit や Runtime.exit を使って、数字を指定します。

あと、スレッドというものを使ったプログラミングをしている時は、 main メソッドが終わっても Java のプログラムが終わらないことがあります。これについては main メソッドの戻り値が void パラメータの設定やエントリーポイントを解説 であることにも関係しますので、詳しくは後述します。

1-5-2.System.exit、Runtime.exit、Runtime.haltで、戻り値を指定して終わらせる

mainメソッドを終わらせるreturnの他に、Javaプログラムを終了させるなら、System.exit(int)、Runtime.exit(int)、Runtime.halt(int)が使えます。これらは main メソッドの外でも使うことができ、実行した時点ですぐに Java プログラム全体が終了します。

しかも、これらのクラス・メソッドを使うと、プログラムからの戻り値を整数 (int) で指定できます。

  • System.exit(int):Rutime.パラメータの設定やエントリーポイントを解説 exit(int)と同じものです
  • Runtime.exit(int):Javaプログラムを終了しますが、終了時処理がある場合は実行します
  • Runtime.halt(int) : Java プログラムをすぐに終了し、終了時処理があっても実行しません

なお、Runtime.exitとhaltの違いは、例えば以下のようなJavaの終了時に行いたい処理を実行するかどうかです(exitは実行し、haltは実行しない)。ただ、この動きの詳細はこの記事の範囲を超えますので、興味があれば「 java addShutdownHook 」などで検索してみてください。

2.【発展】なぜ”public static void main(String[])”なのか?

ここまで説明してきたとおり、 Java の main メソッドは public static void main(String[]) でなければなりません。そのように Java 仕様で決められている … とだけ覚えていても、もちろん実用上は構いません。

でも、ここまで読み進めていただいた方へは、せっかくですから「 Java の main メソッドはなぜそういう決まりなの ? 」の観点から、 main パラメータの設定やエントリーポイントを解説 メソッドに関する話題をお伝えしてみましょう。

2-1.なぜ public なのか ?

mainメソッドが public なのは「仕様でそう決まっている」だけです。 main メソッドを private や protected にもできてしまうと、アクセス修飾子を何にすべきか混乱や議論が生じるので、仕様で public とするようあらかじめ決めてあるだけなのかもしれません。

さらになぜを進めるなら、 Java 仮想マシンにとって main メソッドが public であるべき理由はないからです。 main メソッドが protected パラメータの設定やエントリーポイントを解説 でも private でも、そういうメソッドがあることはクラスファイルを調べれば Java 仮想マシンはわかりますし、そのメソッドを呼び出すこともやろうと思えば当然できるからです。

普通の Java クラスからでも、標準 API のリフレクションを使えば、以下のように private な static メソッドを別のクラスから呼び出せます。ということは、 Java そのものを動かしている Java 仮想マシンが、単なる private な static メソッドを呼び出せないなどとは、到底思えませんよね。

それに実際のところ、ずっと昔のバージョンの Java では、 private な main メソッドでも実行できてしまうことが、仕様どおりでない動きの Java 仮想マシンのバグとして、開発中に顔を出していたくらいなのです。

2-2.なぜ static なのか ?

mainメソッドが static メソッドでなければならないということは、逆に言えばインスタンスメソッドでは駄目だということです。その理由は、「クラスの詳細を知らなくても、絶対確実にインスタンスを生成できる方法が Java にはない」からです。

前述のとおり、 Java 仮想マシンの観点ではアクセス修飾子はないも同然ですが、インスタンスの生成はクラスが持つコンストラクタだけしか使えません。例えば、引数のあるコンストラクタしかないクラスなら、 new する時にコンストラクタの引数に何を指定すればいいのか、 Java 仮想マシンは分からないですよね。

ですから、 main メソッドは static メソッドでなければならないのです。もちろん、 static メソッドを呼び出すにしてもクラスの読み込みが正常に終わらなければなりません。それでも、インスタンスを生成することに比べれば、制約がはるかに緩いのはお分かりいただけるでしょうか。

2-3.なぜ void なのか ?

mainメソッドの戻り値が void なのは、スレッドを使ったプログラミングをしている場合は、 main メソッドが終わっても Java 仮想マシンそのものの実行は終了しないことがあるから … とも考えられます。

例えば、以下のように main メソッドの中でスレッドを生成して実行してみます。 main メソッドはすぐ終わりますが、その後でも生成したスレッドが動いていることがわかります。 Java 仮想マシンが終わるのは、実行しているスレッドが全て終わった時なのです。

ですから、 main メソッドの戻り値としてプログラム全体の戻り値を指定できてはまずいケースがあります。なぜなら、スレッドでの実行結果を戻り値にしたいことがあるからです。そのために、 System.exit(int) 、 Runtime.exit(int) 、 Runtime.halt(int) があるのです。

2-4.なぜ “main” なのか ?

mainメソッドの名前が “main” なのは、 Java が C 言語の流れをくむプログラミング言語だからでしょう。 Java のプログラミング言語としての文法は C 言語が基になっていますので、 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 C 言語の経験者もとっつきやすいよう、 C 言語のエントリーポイントである main 関数と同じ “main” にしたのだと考えられます。

例:C言語のmain関数

なお、 Java や C 言語以外のプログラミング言語でも、 main あるいはそれに近い言葉は大変よく使われます。おおよそ、プログラムのエントリーポイントに関連することなので、覚えておけばいいことがあるかもしれませんよ。

例:C#のmainメソッドは”Main”という名前

例:Pythonではmain関数そのものはないが、”__main__”というものが使える

2-5.なぜ引数はString[]だけなのか?

mainメソッドの引数が String の配列だけなのは、これまた Java は C 言語の仕様が基になっているからとも言えるでしょう。それに、 main メソッドのオーバーロードを許した場合、引数違いのどのメソッドを呼べばいいのか、 Java 仮想マシンの立場で考えると簡単には決められないですよね。

C言語の main 関数の引数は、プログラムへのパラメータの数と、文字列を格納している char 配列へのポインタです。でも、 Java にはポインタはありませんし、配列の要素数は配列の length で分かるので、 String 配列だけで C 言語とほぼ同じ意味になりますし、それ以上の情報はいりません。

Stringであるのは、パラメータとしてもっとも扱いやすいからということもあるでしょう。何番目のパラメータが何の型かは、 Java で作られるすべてのプログラムで同じにはできませんから、一番無難で扱いやすいな文字列にしておいて、必要ならプログラム側で都度変換をしてください、ということです。

2-5-1.エントリーポイントが選べるプログラミング言語もある

他のプログラミング言語では、 Java とは違ってエントリーポイントとする関数・メソッドが選べるものは多いです。そのようなものだと、引数や戻り値を必要・不要のどちらにするかプログラマが選べたりします。

例えば、 C# 7.0 なら以下のどれかであれば OK です。なんと、 C# ではエントリーポイントからの戻り値も int と void から選べるようですね。 C 言語も、基本的には三つのパターンからどれかを選びます ( 二番目と三番目は実質的には同じです ) 。

この記事では、 Java プログラムのエントリーポイントである main メソッドについてお伝えしてきました。 main メソッドには 5 つのルールがあります。きちんと覚えておられますか ? “public static void main(String[])” ですので、お忘れなく。

Javaの初心者へはおまじないと説明されることが多い main メソッドですが、 Java のプログラミング言語としての源流や、文法・実行上の制限などから大きな影響を受けています。その理由を考えて納得すれば、 Java をもう少し深く理解するためのきっかけが得られると思いますよ。

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タスク定義パラメータ

タスクのコンテナで使用する Docker ネットワークモード。 Amazon EC2 Linux インスタンスでホストされている Amazon ECS タスクの場合、有効な値は none 、 bridge 、 awsvpc 、および host です。ネットワークモードが指定されていない場合、デフォルトのネットワークモードは bridge です。 Amazon EC2 Windows インスタンスでホストされる Amazon ECS タスクの場合、有効な値は default および awsvpc です。ネットワークモードが指定されていない場合、 default ネットワークモードが使用されます。

ネットワークモードを none に設定すると、タスクのコンテナの外部接続がなくなるため、コンテナの定義にポートマッピングを指定することはできません。

ネットワークモードが bridge の場合、タスクは Docker の組み込み仮想ネットワークを使用して、各コンテナインスタンス内で実行されます。

ネットワークモードが host の場合、タスクは、Docker の組み込み仮想ネットワークをバイパスし、コンテナポートは Amazon EC2 インスタンスのネットワークインターフェイスにマッピングされます。このモードで、ポートマッピングが使用されている場合、1 つのコンテナインスタンスで同じタスクのインスタンスを複数実行することはできません。

host ネットワークモードを使用する場合、ルートユーザー (UID 0) を使用してコンテナを実行しないでください。ルート以外のユーザーを使用することがベストプラクティスとして推奨されます。

ネットワークモードが awsvpc の場合は、タスクに Elastic Network Interface が割り当てられるため、タスク定義を使用したサービスの作成時またはタスクの実行時に NetworkConfiguration を指定する必要があります。詳細については、「Amazon ECS タスクネットワーキング」を参照してください。現在、Amazon ECS に最適化された AMI、 ecs-init パッケージがある他の Amazon Linux バリアント、または AWS Fargate パラメータの設定やエントリーポイントを解説 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 インフラストラクチャのみが、 awsvpc ネットワークモードをサポートします。

host および awsvpc ネットワークモードでは、コンテナのネットワークパフォーマンスは最大限に高まります。 bridge モードとは異なり、仮想化ネットワークスタックではなく、Amazon EC2 ネットワークスタックを使用するためです。 host および awsvpc ネットワークモードでは、公開されるコンテナポートは対応するホストポート ( host ネットワークモードの場合) またはアタッチされた Elastic Network Interface ポート ( awsvpc ネットワークモードの場合) に直接マッピングされるため、動的ホストポートマッピングは利用できません。

Fargate 起動タイプを使用している場合、 awsvpc ネットワークモードが必要です。EC2 起動タイプを使用している場合、使用可能なネットワークモードは、基盤となる EC2 インスタンスのオペレーティングシステムによって異なります。Linux の場合は、どのネットワークモードも使用できます。Windows の場合、 default および awsvpc モードを使用できます。

ランタイムプラットフォーム

このパラメータは、Fargate でホストされる Amazon ECS タスクに必要です。

Fargate でホストされる Amazon ECS タスクの有効な値は、 LINUX 、 WINDOWS_SERVER_2019_FULL 、および WINDOWS_SERVER_2019_CORE です。

EC2 でホストされる Amazon ECS タスクの有効な値は、 LINUX 、 WINDOWS_SERVER_2022_CORE 、 WINDOWS_SERVER_2022_FULL 、 WINDOWS_SERVER_2019_FULL および WINDOWS_SERVER_2019_CORE 、 WINDOWS_SERVER_2016_FULL 、 WINDOWS_SERVER_2004_CORE 、 WINDOWS_SERVER_20H2_CORE です。

タスク定義がサービスの一部である場合、この値はサービスの platformFamily 値と一致する必要があります。

このパラメータは、Fargate でホストされる Amazon ECS タスクに必要です。

タスク定義を登録する際は、CPU アーキテクチャを指定します。有効な値は X86_64 および ARM64 です。

Fargate 起動タイプまたは EC2 起動タイプのいずれかの Linux タスクを使用する場合、値を ARM64 に設定できます。詳細については、「Amazon ECSの 64-bit ARM ワークロードの操作」を参照してください。

タスクサイズ

タスク定義の登録時に、タスクに使用される パラメータの設定やエントリーポイントを解説 CPU とメモリの合計量を指定できます。これは、コンテナ定義レベルの cpu および memory の値とは異なります。Amazon EC2 インスタンスでホストされるタスクの場合、これらのフィールドは省略可能です。Fargate (Linux と Windows の両方) でホストしたタスクの場合、これらのフィールドは必須であり、サポートされている cpu および memory の両方に特定の値があります。

タスクレベル CPU およびメモリのパラメータは Windows コンテナでは無視されます。Windows コンテナではコンテナレベルリソースを指定することをお勧めします。

このパラメータは Windows パラメータの設定やエントリーポイントを解説 コンテナではサポートされません。

タスクに適用される CPU ユニットのハード制限。タスク定義では、CPU ユニットを使用して整数 (例: 1024 ) で表すか、vCPU を使用して文字列 (例: 1 vCPU または 1 vcpu ) で表すことができます。タスク定義が登録されると、vCPU 値は、CPU ユニットを示す整数に変換されます。

Amazon EC2 インスタンスでホストされるタスクの場合、このフィールドは省略可能です。クラスターに、リクエストされた CPU ユニットが利用できる登録されたコンテナインスタンスがない場合、タスクは失敗します。サポートされている値は 128 CPU ユニット ( 0.125 vCPU) ~ 10240 CPU ユニット ( 10 vCPU) です。

Fargate (Linux と Windows コンテナの両方) でホストしたタスクの場合、このフィールドは必須であり、次のいずれかの値を使用する必要があります。この値により memory パラメータでサポートされる値の範囲が決まります。

パラメータの設定やエントリーポイントを解説
CPU の値 メモリの値 Fargate でサポートされるオペレーティングシステム
256 (.25 vCPU) 512 MB、1 GB、2 GB Linux
512 (.5 vCPU) 1 GB、2 GB、3 GB、4 GB Linux
1,024 (1 vCPU) 2 GB、3 GB、4 GB、5 GB、6 GB、7 GB、8 GB Linux、Windows
2,048 (2 vCPU) 4 GB ~ 16 GB (1 GB のインクリメント) Linux、Windows
4,096 (4 vCPU) 8 GB ~ 30 GB (1 GB のインクリメント)Linux、Windows

このパラメータは Windows コンテナではサポートされません。

タスクに適用されるメモリのハード制限 (MiB 単位)。タスク定義では、MiB を使用した整数 (例: 1024 ) で表すか、GB を使用した文字列 (例: 1GB または 1 GB ) で表すことができます。タスク定義が登録されると、GB 値は、MiB を示す整数に変換されます。

Amazon EC2 インスタンスでホストされるタスクの場合、このフィールドは省略可能であり、任意の値を使用できます。タスクレベルのメモリ値が指定されている場合、コンテナレベルのメモリ値はオプションです。クラスターに、リクエストされたメモリが利用できる登録されたコンテナインスタンスがない場合、タスクは失敗します。特定のインスタンスタイプでタスクにできるだけ多くのメモリを提供してリソースの使用率を最大限に高めるには、「コンテナインスタンスメモリ管理」を参照してください。

Fargate (Linux と Windows コンテナの両方) でホストしたタスクの場合、このフィールドは必須であり、次のいずれかの値を使用する必要があります。この値により cpu パラメータでサポートされる値の範囲が決まります。

512 (0.5 GB)、1024 (1 GB)、2048 (2 GB)

1024 (1 GB)、2048 (2 GB)、3072 (パラメータの設定やエントリーポイントを解説 3 GB)、4096 (4 GB)

2048 (2 GB)、3072 (3 GB)、4096 (4 GB)、5120 (5 GB)、6144 (6 GB)、7168 (7 GB)、8192 (8 GB)

4,096 (4 GB)~16,384 (16 GB) (1,024 (1 GB) 単位の増加)

8,192 (8 GB)~30,720 (30 GB) (1,024 (1 GB) 単位の増加)

コンテナ定義

タスク定義を登録するときは、コンテナインスタンスの Docker デーモンに渡されるコンテナ定義のリストを指定する必要があります。以下のパラメータをコンテナ定義で使用できます。

トピック

標準のコンテナ定義のパラメータ

トピック

[Name] (名前)

コンテナの名前。最大 255 文字の英字 (大文字と小文字)、数字、ハイフン、アンダースコアを使用できます。タスク定義で複数のコンテナをリンクする場合、あるコンテナの name を別のコンテナの links に入力してコンテナを接続できます。

[Image] (イメージ)

コンテナの開始に使用するイメージ。この文字列は Docker デーモンに直接渡されます。Docker パラメータの設定やエントリーポイントを解説 Hub レジストリのイメージはデフォルトで使用できます。 repository-url / image : tag または repository-url / image @ digest で他のリポジトリを指定することもできます。最大 255 文字の英字 (大文字と小文字)、数字、ハイフン、アンダースコア、コロン、ピリオド、スラッシュ、シャープ記号を使用できます。このパラメータは、 Docker Remote API の Create a パラメータの設定やエントリーポイントを解説 container セクションの Image および docker run の IMAGE パラメータにマップされます。

新しいタスクが開始されると、Amazon ECS コンテナエージェントは、指定されたイメージおよびタグの最新バージョンをプルしてコンテナで使用します。ただし、リポジトリイメージの後続の更新がすでに実行されているタスクに反映されることはありません。

Amazon ECR リポジトリのイメージは、 registry/repository:tag または registry/[email protected] の完全な命名規則を使用して指定できます。たとえば、 aws_account_id .dkr.ecr. region .amazonaws.パラメータの設定やエントリーポイントを解説 com / my-web-app : latest または aws_account_id .dkr.ecr. region .amazonaws.com / my-web-app @ sha256:94afd1f2e64d908bc90dbca0035a5b567EXAMPLE

Docker ハブの公式リポジトリのイメージでは、1 つの名前 (例: ubuntu 、 mongo ) を使用します。

Docker ハブの他のリポジトリのイメージは、組織名で修飾されます (例: amazon/amazon-ecs-agent )。

他のオンラインリポジトリのイメージは、さらにドメイン名で修飾されます (例: quay.io/assemblyline/ubuntu )。

コンテナに適用されるメモリの量 (MiB 単位)。コンテナは、ここで指定したメモリを超えようとすると、強制終了されます。タスク内のすべてのコンテナ用に予約されるメモリの合計量は、タスクの memory 値より小さくする必要があります (指定されている場合)。このパラメータは、 Docker Remote API の コンテナの作成 セクションの Memory にマップされ、 --memory オプションは docker run にマップされます。

EC2 起動タイプを使用する場合、タスクレベルのメモリ値またはコンテナレベルのメモリ値を指定する必要があります。 memory コンテナレベルと memoryReservation 値の両方を指定する場合、 memory は memoryReservation より大きくする必要があります。 memoryReservation を指定する場合、コンテナが配置されているコンテナインスタンスの使用可能なメモリリソースからその値が減算されます。それ以外の場合は、 memory の値が使用されます。

Docker 20.10.0 以降のデーモンによってコンテナ用に パラメータの設定やエントリーポイントを解説 6 MiB 以上のメモリが予約されるため、コンテナ用に 6 MiB 未満のメモリを指定しないでください。

Docker 19.03.13-ce 以前のデーモンによってコンテナ用に 4 MiB 以上のメモリが予約されるため、コンテナ用に 4 MiB 未満のメモリを指定しないでください。

コンテナ用に予約するメモリのソフト制限 (MiB 単位)。システムメモリが競合している場合、Docker はコンテナメモリをこのソフト制限に維持しようとします。ただし、コンテナは必要に応じて、 memory パラメータで指定したハード制限 (該当する場合)、またはコンテナインスタンスの使用可能なメモリの、いずれか先に達するまで、追加のメモリを消費できます。このパラメータは、 Docker Remote API の コンテナの作成 セクションの MemoryReservation にマップされ、 --memory-reservation オプションは docker run にマップされます。

タスクレベルのメモリ値を指定しない場合、コンテナ定義で memory または memoryReservation の一方または両方に 0 以外の整数を指定する必要があります。両方を指定する場合、 memory は memoryReservation パラメータの設定やエントリーポイントを解説 より大きいことが必要です。 memoryReservation を指定する場合、コンテナが配置されているコンテナインスタンスの使用可能なメモリリソースからその値が減算されます。それ以外の場合は、 memory の値が使用されます。

たとえば、コンテナが通常 128 MiB のメモリを使用しているが、短期間に 256 MiB のメモリにバーストする場合は、 memoryReservation を 128 MiB に、 memory ハード制限を 300 MiB に設定できます。この設定により、コンテナは、コンテナインスタンスの残りのリソースから 128 MiB パラメータの設定やエントリーポイントを解説 のメモリのみを確保できますが、必要に応じて追加のメモリリソースを消費できるようにもなります。

このパラメータは Windows コンテナではサポートされません。

Docker 20.10.0 以降のデーモンによってコンテナ用に 6 MiB 以上のメモリが予約されるため、コンテナ用に 6 MiB 未満のメモリを指定しないでください。

Docker 19.03.13-ce 以前のデーモンによってコンテナ用に 4 MiB 以上のメモリが予約されるため、コンテナ用に 4 MiB 未満のメモリを指定しないでください。

ポートマッピング

awsvpc ネットワークモードを使用するタスク定義では、 containerPort のみを指定する必要があります。 hostPort は、空白のままにするか、 containerPort と同じ値にする必要があります。

Windows のポートマッピングでは、 localhost の代わりに NetNAT ゲートウェイを使用します。Windows のポートマッピングにはループバックが存在しないため、ホスト自体からコンテナのマッピングされたポートにアクセスすることはできません。

タスクが RUNNING ステータスに達すると、手動および自動で割り当てられたホストとコンテナポートが次の場所で表示されます:

コンソール: 指定されたタスクのコンテナ詳細の [Network Bindings] セクション。

AWS CLI: networkBindings コマンド出力の describe-tasks セクション。

API: DescribeTasks レスポンス。

必須: はい ( portMappings を使用する場合)

Fargate 起動タイプを使用するタスク内のコンテナを使う場合、 containerPort を使用して公開ポートを指定する必要があります。

Fargate の Windows コンテナの場合、 containerPort にポート 3150 は予約されているため使用できません。

EC2 起動タイプを使用するタスク内のコンテナを使用し、ホストポートではなくコンテナポートを指定した場合、コンテナには一時ポート範囲内のホストポートが自動的に割り当てられます。詳細については、「 hostPort 」を参照してください。この方法で自動的にマッピングされるポートは、コンテナインスタンスの 100 個の予約済みポート制限にはカウントされません。

Fargate 起動タイプを使用するタスク内のコンテナを使う場合、 hostPort は、空白のままにするか、 containerPort と同じ値にする必要があります。

EC2 起動タイプを使用するタスク内のコンテナを使う場合、予約されていないホストポートをコンテナポートマッピングに指定できます (これは静的ホストポートマッピングと呼ばれます)。または、 containerPort の指定時に hostPort を省略することもできます (または 0 に設定)。後者の場合、コンテナインスタンスのオペレーティングシステムと Docker バージョンに、一時ポート範囲のポートが自動的に割り当てられます (これは動的ホストポートマッピングと呼ばれる)。

Docker バージョン 1.6.0 以降のデフォルトの一時ポート範囲は、インスタンスの /proc/sys/net/ipv4/ip_local_port_range にリストされています。このカーネルパラメータが使用できない場合、 49153–65535 から始まるデフォルトのエフェメラルポート範囲が使用されます。一時ポート範囲は自動割り当て用に予約されているため、この範囲にはホストポートを指定しないようにします。一般的に、 32768 より小さい番号のポートは一時ポート範囲に含まれません。

デフォルトの予約済みポートは、SSH 用の 22 、Docker ポートの 2375 および 2376 、Amazon ECS コンテナエージェントポートの 51678-51680 です。実行中のタスク用にユーザーが以前に指定したホストポートもそのタスクの実行中は予約されます (タスクが停止すると、そのホストポートは解放されます)。現在予約されているポートは、describe-container-instances 出力の remainingResources に表示されます。コンテナインスタンスには、デフォルトの予約済みポートを含めて、一度に最大 100 個の予約済みポートを割り当てることができます。自動的に割り当てられるポートは、この 100 個の予約済みポート制限にはカウントされません。

ポートマッピングに使用されるプロトコル。有効な値は、 tcp および udp です。デフォルト: tcp 。

UDP サポートは、バージョン 1.2.0 以降の Amazon ECS コンテナエージェント ( amzn-ami-2015.03.c-amazon-ecs-optimized AMI など)、またはバージョン 1.3.0 以降に更新したコンテナエージェントで起動されたコンテナインスタンスでのみ使用できます。コンテナエージェントを最新バージョンに更新するには、「Amazon ECS コンテナエージェントをアップデートする」を参照してください。

詳細コンテナ定義パラメータ

以下の詳細コンテナ定義パラメータにより、Amazon ECS コンテナインスタンスでのコンテナの起動に使用する docker run コマンドに拡張機能が追加されます。

トピック

ヘルスチェック

Amazon ECS コンテナエージェントは、タスク定義で指定されたヘルスチェックのみモニタリングおよび報告します。Amazon ECS は、コンテナイメージに埋め込まれている Docker ヘルスチェック、およびコンテナ定義で指定されていないヘルスチェックをモニタリングしません。コンテナ定義で指定されているヘルスチェックのパラメータは、コンテナイメージ内に存在する Docker ヘルスチェックを上書きします。

DescribeTasks API オペレーションを使用するか、コンソールでタスクの詳細を表示するときに、個々のコンテナとタスクの両方のヘルスステータスを表示できます。

以下に、コンテナに使用される healthStatus 値を示します:

以下に、タスクで使用できる healthStatus 値を示します。必須でないコンテナのコンテナヘルスチェックステータスは、タスクのヘルスステータスには影響しません。

UNHEALTHY — 1 つ以上の必須コンテナのヘルスチェックが不合格になりました。

コンテナのヘルスチェックには、Amazon ECS コンテナエージェントのバージョン 1.17.0 以降が必要です。詳細については、「Amazon ECS コンテナエージェントをアップデートする」を参照してください。

バージョン 1.1.0 以降のプラットフォームバージョンを使用している場合、コンテナヘルスチェックは、Fargate タスクでサポートされます。詳細については、「AWS Fargate プラットフォームのバージョン」を参照してください。

コンテナヘルスチェックは、Classic Load Balancer を使用するように設定されたサービスの一部であるタスクではサポートされていません。

ヘルスかどうかを決定するためにコンテナが実行するコマンドを表す文字列配列。文字列配列は、コマンド引数を直接実行するための CMD 、またはコンテナのデフォルトシェルのコマンドを実行するための CMD-SHELL で始めることができます。いずれも指定しない場合は、デフォルトで CMD が使用されます。

タスク定義を AWS Management Console に登録するときは、コマンドのカンマ区切りリストを使用します。このリストは、タスク定義の作成後に自動的に文字列に変換されます。ヘルスチェックの入力例は以下のとおりです。

AWS Management Console JSON パネル、AWS CLI、または API を使用してタスク定義を登録するときは、コマンドのリストを角かっこで囲む必要があります。ヘルスチェックの入力例は以下のとおりです。

各ヘルスチェック実行間の間隔 (秒単位)。5〜300 秒を指定できます。デフォルト値は 30 秒です。

失敗と見なされる前にヘルスチェックが成功するまでに待機する期間 (秒単位) です。2〜60 秒を指定できます。デフォルト値は 5 秒です。

コンテナが異常と見なされるまでに、失敗したヘルスチェックを再試行する回数です。1〜10 回を指定できます。デフォルト値は 3 回の再試行です。

再試行の最大回数でヘルスチェックが失敗とカウントされる前に、コンテナにブートストラップする時間を提供する猶予期間のオプションです。0〜300 秒を指定できます。デフォルトでは startPeriod は無効となっています。

このフィールドは、Fargate 起動タイプを使用するタスクではオプションです。タスク内のすべてのコンテナに対して予約されている CPU の合計量は、タスクレベルの cpu 値よりも少ない必要があります。

Linux コンテナは、割り当てられた CPU ユニットと同じ比率を使用して、割り当てられていない CPU ユニットをコンテナインスタンス上の他コンテナと共有します。たとえば、単一コンテナタスクを単一コアインスタンスタイプで実行する場合、そのコンテナ用に 512 個の CPU ユニットを指定しており、そのタスクがコンテナインスタンスで実行される唯一のタスクであると、そのコンテナは 1,024 個の CPU ユニット配分すべてをいつでも使用できます。ただし、そのコンテナインスタンスで同じタスクの別のコピーを起動した場合、必要に応じてタスクごとに最低 512 個の CPU ユニットが確保され、各コンテナは最大 CPU ユニット配分を使用できますが (他方のコンテナが使用していない限り)、両方のタスクが常に 100% アクティブであれば、使用できるのは 512 個の パラメータの設定やエントリーポイントを解説 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 CPU ユニットに制限されます。

Agent versions >= 1.2.0: Null、0、1 の CPU 値は Docker に 2 個の CPU 配分として渡されます。

Windows コンテナインスタンスでは、CPU 制限は絶対制限またはクォータとして適用されます。Windows コンテナは、タスク定義で指定された一定量の CPU にのみアクセスできます。ヌルまたはゼロの パラメータの設定やエントリーポイントを解説 CPU 値は 0 として Docker に渡され、これを Windows は 1 つの CPU の 1% として解釈します。

Amazon ECS コンテナエージェントがコンテナ用に予約した物理 GPUs の数。タスク内のすべてのコンテナ用に予約されている GPU の数は、タスクが起動されたコンテナインスタンスで使用できる GPU の数を超えないようにしてください。詳細については、「Amazon ECS パラメータの設定やエントリーポイントを解説 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 での GPU の使用」を参照してください。

このパラメータは、Windows コンテナ、または Fargate でホストされたコンテナではサポートされません。

InferenceAccelerator タイプでは、 value はタスク定義で指定される InferenceAccelerator の deviceName と一致します。詳細については、「Elastic Inference アクセラレーター名」を参照してください。

このパラメータは、Windows コンテナ、または Fargate でホストされたコンテナではサポートされません。

コンテナの essential パラメータが true とマークされている場合、そのコンテナが何らかの理由で失敗または停止すると、タスクに含まれる他のすべてのコンテナは停止されます。コンテナの essential パラメータが false とマークされている場合、その失敗はタスクに含まれる残りのコンテナに影響を与えません。このパラメータを省略した場合、コンテナは必須と見なされます。

すべてのタスクには少なくとも 1 つの必須コンテナが必要です。アプリケーションが複数のコンテナで構成される場合は、用途が共通するコンテナをコンポーネントにグループ化し、それらのコンポーネントを複数のタスク定義に分ける必要があります。詳細については、「アプリケーションのアーキテクチャ」を参照してください。

初期のバージョンの Amazon ECS コンテナエージェントは、 entryPoint パラメータを正しく処理しません。 entryPoint の使用時に問題が発生する場合は、コンテナエージェントを更新するか、代わりに command 配列項目としてコマンドと引数を入力します。

Indeed 広告の概要と運用ポイント解説!

Indeed 広告の概要と運用ポイント解説!


みなさま、こんにちは。
グラッドキューブ マーケティングソリューション事業部の柿木です。

厚生労働省が発表しているデータによると、有効求人数は 2010 年から 2 倍以上になっており、2018年10月時点の有効求人倍率は約 1.6 倍とされています。

求職数値

2018 年より放送されている Indeed の ONE PIECE の CM でも注目されていますが、インターネット広告業界でも「 Indeed広告 」が注目されています。
本エントリでは、 Indeed 広告の概要や運用を実施する際のポイントなどをご紹介いたします。

Indeed とは

Google や Yahoo! は総合型検索エンジンですが、 Indeed は求人特化型の検索エンジンといえます。

Indeed からは以下 3 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 パラメータの設定やエントリーポイントを解説 種のルートで求職者にアプローチができます。

Indeed掲載イメージ

無料掲載枠

無料掲載枠はその名の通り、 Indeed に無料で求人掲載ができる枠です。
以下のリンクから、メールアドレスやパスワード、求人情報など必要な情報を入力することで簡単に掲載が可能です。

有料掲載枠

有料掲載枠は無料掲載枠と比較して、最大 5 倍のクリック数を獲得できるというデータが出ています。

アカウント作成や IO のチャージは、 Indeed の求人・広告管理画面と担当者とのやりとりを通して実施します。

注目の求人枠

注目の企業枠は 1 ページに 1 社のみ掲載されるユニットです。
このユニットは、求職者が自社名で検索した場合や、自社のスポンサー求人が表示された際に反映されます。

以下では、 Indeed 広告の概要と運用のポイントをご紹介いたします。

Indeed 広告

Indeed 広告の特徴

Indeed 広告は運用型の広告です。
特徴は以下の通りです。

Indeed 広告はクリック課金型の形式をとっているため、ユーザーが求人情報を確認した時のみ料金が発生します。
また、日額/月額の予算設定が可能であるため、月末だけ配信を強めるなど柔軟な配信が可能です。

クローリング型では、自社求人サイトに掲載されている情報を元に Indeed 広告を掲載することができます。
直接投稿型や XML フィード型を利用すれば、求人毎に訴求するポイントなどを自由に掲載することも可能です。

広告の掲載方法

Indeed 広告を掲載する方法は 3 種あります。
直接投稿型、クローリング型、 XML フィード型の 3 種です。

直接投稿型

掲載される求人情報を 1 つ 1 つ入力する方法です。

掲載内容イメージ

クローリング型
XML フィード型

XML フィードとは、採用サイトにある求人情報を XML 形式ファイルにまとめたものを表します。
利用することで、それぞれの求人毎にパラメータの付与、クローリング型よりも細かな条件記載などが可能です。

Indeed 広告を運用する際のポイント

媒体の仕様に関して
管理画面の時間は米国テキサス時間(日本の パラメータの設定やエントリーポイントを解説 15 時に、日付が変わる)

Indeed 広告は、日本時間の15時に日付が変更になります。
2019 年 4 月 1 日の午前 10 時に配信された広告は、前日の 2019 年 3 月 31 日に配信されたという記録になります。

週の前半にトラフィック量が多くなる傾向がある

また、 Indeed 広告で他社が入札単価を高めると、自社広告の露出量が少なくなる可能性もあるので、配信量を確認しながら入札単価も調整する必要があります。

運用に関して

日額予算の上限に達して配信が出ない時間を作らない

Indeed のみならず他の広告配信でも同様ですが、上限予算にあたらないように配信することが重要です。
すべての時間に配信がでないと適切に成果の良し悪しが判断できないためです。

複数キャンペーンに同じ求人を含めない

複数キャンペーンに同じ求人を含めると、どの軸(職種や地域など)の求人の成果が良いか判断ができなくなります。
成果の判断ができなくなると最適化がしづらくなるため、 Indeed パラメータの設定やエントリーポイントを解説 広告の構成を考える際は求人広告に重複がないように注意する必要があります。

キャンペーン分けする際は、職種や地域など軸を決めて分ける

キャンペーン分けする際、軸を決めて分けることが 1 つ重要なポイントとなります。

実際に配信をした際に、どの職種や地域からの成果が良いか、悪いかを判断して成果の強弱をつけるためです。
Indeed 広告は単価調整をキャンペーン単位で実施するため、軸を持たずにキャンペーンを一緒にしてしまうと成果の良い求人と悪い求人双方に同じ単価設定をすることになってしまいます。

Indeed広告 キャンペーン分け

入札単価をあげれば、必ずクリック数が上がるというわけではない
入札単価設定は手動と自動を選択可能

単価調整は手動と自動を選択することができます。
自動調節を選択すると、 Indeed のシステムが 1 日 3 回、自動で単価を調節してくれます。
その際、日予算などの設定も可能です。

グラッドキューブでは、今回の記事でご紹介したようなポイントを踏まえて、改善やご提案を行っております。
Indeed 広告や、他広告運用でお悩みの方は是非当社へご相談ください。

グロースLP

求人は WEB 広告も活用できる!求人広告について頻出媒体のご紹介

  • 2020年10月15日
  • カテゴリ – Facebook広告, パラメータの設定やエントリーポイントを解説 Google広告, Indeed広告, SNS 広告, 業界情報

みなさま、こんにちは。 グラッドキューブ ネット広告事業部の妹尾です。 就職活動や転職活動をインターネットを介して行うことが一般的になりつつありますが、 WEB 広告も決して無関係ではありません。求人を行う際に求人サイトだけではなく WEB での求人広告という選択肢を考えてみてはいかがでしょうか? WEB 広告でもよく使われる広告媒体やアグリゲート型求人サイトなど求人で使用できる広告媒体は多いです。 本エントリでは、その中でも頻繁に使われる媒体について簡単にご紹介いたします。

Indeed 広告を始める前に必ず抑えておくべきポイントを解説!

みなさま、こんにちは。 グラッドキューブ ネット広告事業部の東です。 求人サイトである Indeed ですがインターネット広告としても高く注目されております。 本エントリでは、Indeed 広告を始める前に必ず抑えておくべきポイントを徹底解説させていただきます。

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