はじめに
目的
この章では、本書の対象である「AWS Batch」と、その読み方や使いどころを簡単に説明します。専門用語をできるだけ減らし、具体例を交えて分かりやすく説明します。
あなたに向けて
クラウドで定期的に大量の処理を動かしたい方、あるいはバッチ処理の導入を検討しているエンジニアや担当者向けです。インフラの専門家でなくても理解できるように書いています。
AWS Batchの概要（簡単に）
AWS Batchは、まとめて実行する大量・長時間の処理を自動でスケジュールし、実行するサービスです。実行基盤にはEC2やFargate、EKSなどを利用できます。たとえば、夜間に大量データの集計や画像処理を自動で並列実行する場面で役立ちます。
本書の構成
第2章で詳細を説明し、第3章で代表的なユースケース、第4章で基本要素、第5章で実際に使う場面を取り上げます。まずは全体像をつかんでください。
AWS Batchとは
概要
AWS Batchは、コンテナイメージを指定するだけでバッチ処理を自動でスケジューリング・実行するフルマネージドサービスです。長時間や大量の処理を、必要なときだけコンピューティング資源を用意して動かせます。サーバーを常時立てる必要がありません。
主な特長
- 実行基盤を選べる（EC2、Fargate、EKS）。用途に合わせて柔軟に使えます。
- ジョブ数に応じて自動でスケールイン／アウトします。負荷が低ければリソースを縮小し、コストを抑えます。
- フルマネージドなのでインフラ運用の手間が減ります。
基本的な流れ（例で説明）
- コンテナイメージを作る（例えば画像変換ツールを入れたDockerイメージ）。
- ジョブ定義で実行コマンドや必要メモリを指定します。
- ジョブキューに投入すると、AWS Batchが適切な計算環境でジョブを実行します。
こんなときに向いています
- 大量の画像処理やログ解析、機械学習の前処理など、同じ処理を大量に回したいとき。
注意点
- ジョブの並列度や起動時間によりコストが変わります。リソース設定は実行量に合わせて調整してください。
代表的なユースケース
はじめに
AWS Batchは大量のバッチ処理を自動で並列実行できます。ここでは代表的な使い方を具体例込みで説明します。
大量データのバッチ分析（ログ・売上データ集計、ML推論）
夜間に大量のログや売上データをまとめて集計し、日次レポートやダッシュボード用の集計表を作るときに便利です。機械学習の推論をバッチでまとめて走らせ、モデルの出力を一括で保存する運用にも向きます。S3にあるデータを入力にして、集計結果をデータベースや別のS3に書き出す流れが典型例です。
画像・動画・PDFなどファイルの一括変換・サムネイル生成
大量の画像からサムネイルを作る、動画を別フォーマットにエンコードする、PDFをOCRしてテキスト抽出する、といった処理を並列で実行できます。ファイル単位で処理を分けるため、処理時間のばらつきに強く、スケールさせやすいです。
長時間かかるシミュレーションやレポート生成
物理シミュレーションやモンテカルロ計算、詳細な分析レポート作成など、完了まで時間がかかる処理を「投げておけば終わる」形で実行できます。複数パラメータの組合せを並列実行するパラメータスイープにも向きます。
運用上のポイント
- 再実行可能な処理にし、途中失敗時のロールバックを用意する
- ジョブの粒度を揃えると効率が良くなる
- リソース（CPU/Mem/GPU）の見積りを事前に行う
- ログとメトリクスを整え、監視とアラートを用意する
基本構成要素
ジョブ定義
ジョブ定義は「何をどう実行するか」のテンプレートです。コンテナイメージ、コマンド、vCPU/メモリ、環境変数、リトライ回数、タイムアウトなどを指定します。例えば画像処理なら、画像変換用のコンテナ、2vCPU・4GBメモリ、入力バケットと出力先の環境変数を設定します。ポイントはリソースを少し余裕を持って設定し、テストで調整することです。
ジョブキュー
ジョブキューは送ったジョブを貯める場所で、優先度を付けて複数のコンピューティング環境に振り分けます。例えば優先度の高いキューは短時間処理用のFargateや専用EC2へ、低優先度はスポットインスタンスへ振るとコストを下げられます。キューはジョブの順番や割り当て先を管理するため、運用ルールを決めておくと安定します。
コンピューティング環境
実際にジョブを動かす場所です。EC2（汎用やGPU）、Fargate（サーバーレス）、EKS（Kubernetes）を選べます。自動スケールで必要に応じて増減し、スポットを使えば費用を抑えられます。設計のコツは、ジョブの特性に合わせて環境を分けることです（短時間小さなバッチはFargate、大規模なGPUはEC2）。
※運用でよく使う設定：ログ出力先（CloudWatch/S3）、IAMロールでのアクセス権、リトライやタイムアウトの設定。
どんなときに使うか
定期バッチ（毎日・夜間のまとめ処理）
夜間にログ集計や請求処理、データの集約を一括で実行したいときに向きます。たとえば、毎朝のレポート生成を深夜にまとめて走らせれば、日中の負荷を下げつつ確実に処理できます。スケジュールで自動実行できる点が便利です。
単発だが重い処理を短時間で
短時間で大きな計算資源が必要な機械学習の学習や大量画像変換、動画のエンコードなどに適します。必要な時だけ大きなリソースを割り当て、終われば解放するためコスト効率が高くなります。
既存のコンテナ化アプリをほぼそのまま移行
すでにDockerなどでコンテナ化しているアプリを、最小限の改修でバッチ基盤に載せ替えたい場合に便利です。環境差分を少なくして移行でき、運用の手間を抑えられます。
向かないケース（簡単に）
リアルタイム応答が必須のサービスや、常時低遅延で稼働させたいアプリには向きません。そうした場合は常駐サーバや別のマネージドサービスを検討してください。
