專題紀錄-數字華容道 #4：使用AWS Fargate部署Flask APP

在我們建立好Python Flask本地端網站後，我們可以將程式碼打包成Docker Image，並且我們可以使用AWS Fargate，公開讓全世界的人都可以存取。

[Part 4-1] 將Flask應用程式打包成Docker Image

由於這次我們是建立flask的Image，Dockerfile的內容較先前打包純python程式還要再多一些，而之前程式碼我也盡量避免使用原本python3沒有的套件(因為之前在打包時會一直出問題)。

以下是這次的Dockerfile程式碼：

#之前是用alpine(同版本裡面容量最小)，但後來發現slim使用pip命令不會失敗
FROM python:3.7.12-slim

# 1)安裝flask  2)建立flask群組與使用者  3)建立src資料夾  4)將src資料夾權限都給flask用
RUN pip install flask && \
    groupadd -r flask && useradd -r -g flask flask && \
    mkdir /src && \
    chown -R flask:flask /src

# 將兩個flask重要的資料夾(static, templates)複製進去
COPY static/ /src/static/
COPY templates/ /src/templates/

# 複製三個主要的pyhton檔案： klotski遊戲檔、flask核心檔、flask設定環境檔
COPY DigitalKlotski.py /src/DigitalKlotski.py
COPY app.py /src/app.py
COPY config.py /src/config.py

# 1)將工作目錄切換至src資料夾  2)指定flask運行的檔案 3)設定這個Image可以監聽的port
WORKDIR /src
ENV FLASK=app.py
EXPOSE 5000

# 運行flask命令(指定允許訪問所有主機)
CMD ["flask", "run", "-h", "0.0.0.0"]

建立完成後，我們就可以直接打包成Docker Image了。不過這邊要注意到一點，在Dockerfile中，我們是使用 flask run 來運行flask APP的，所以他預設是會使用production mode來運行(雖然我程式碼裡面是由直接改成development mode)，所以在運行時會出現警告。

而目前我們Docker Image的版本，都有做多架構的支援(buildx)，不過在建立這個版本(2.0)的時候，在ARM架構下，模擬AMD架構來打包Image會出問題；但在AMD架構下，模擬ARM架構來打包Image也是會出問題，而且問題都是一樣的，所以2.0我拆成兩個架構：

1.0：純Python程式 - 無Class形式 (Linux AMD/ARM版)
1.1：純Python程式 - 有Class形式 (Linux AMD/ARM版)
2.0：Python Flask APP (Linux AMD版)
2.0-arm：Python Flask APP (Linux ARM版)

[Part 4-2] AWS Fargate實作

接下來，我們利用AWS ECS(Elastic Conatiner Service)，使用Docker Image來搭建Flask APP。

1. 建立叢集(Cluster)
點選 AWS ECS > 叢集(Cluster) > 建立叢集(Create cluster) 就會到以下畫面

選擇 Networking only 並按下 Next step

在 Configure cluster 填入叢集名稱(Cluster name)，並在 Networking 勾選 Create a new VPC for this cluster ，下方欄位的值使用預設的就好，最後按下 Create

最後，會幫你建立 VPC(Virtual Private Cloud), Internet Gateway, Route table 等相關資源

2. 建立任務定義(Task definition)
點選 AWS ECS > 任務定義(Task definition) > 建立新的任務定義(Create new task definition) 就會到以下畫面

在 任務定義組態(Configure task Definition) 填入任務定義系列(Task definition series)名稱，並填入容器的詳細資訊(包含名稱、映像(Image)URI、容器映射端口等)。容器新增完成後，最後按下 下一步。

再來就是設定 環境、儲存、監控和標籤，大部分的設定就是都預設即可，有要更動的有兩個：環境和 監控和記錄。

首先，先來設定環境，預設的應用環境是採用 AWS Fargate(無伺服器) ，我們採預設的就可以了，畢竟我們就是要架構無伺服器而不是有伺服器(AWS EC2)。再來就是設定 任務尺寸(Task size)，我們使用0.25vCPU、記憶體0.5GB，就是兩項採最小的大小，因為我們的流量不是很大。