AWS FargateでのStreamlitアプリケーションデプロイ：IaL要件定義書プロンプトで簡単実現！

近年、クラウドインフラストラクチャの管理において、Infrastructure as Language (IaL)が注目を集めています。今回は、IaLの力を借りて、AWS FargateにStreamlitアプリケーションをデプロイする過程を詳しく解説します。驚くほど簡単に、ポチポチとクリックするだけでデプロイが完了する様子をお見せしましょう。

Cursor✖IaL要件定義書プロンプトでAWS FargateでのStreamlitアプリケーションデプロイしてみた！
マジでポチポチでデプロイできた！ https://t.co/Cl0vE6IXig pic.twitter.com/epxiXz3iMR

— Maki@Sunwood AI Labs. (@hAru_mAki_ch) October 7, 2024

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IaLとは？Infrastructure as Languageの威力
プロジェクトの概要
主要なコンポーネント
Streamlitアプリケーションの概要
Dockerfileの作成
Terraformコードの生成
デプロイ手順
まとめ
リポジトリ
1. 関連

IaLとは？Infrastructure as Languageの威力

Infrastructure as Language（IaL）は、自然言語での要件定義とAIによるコード生成を組み合わせた革新的なアプローチです。このアプローチにより、インフラ構築のプロセスが大幅に簡素化され、効率が向上します。

今回のプロジェクトでは、IaLを活用してAWS FargateにStreamlitアプリケーションをデプロイするためのTerraformコードを生成しました。

プロジェクトの概要

今回のプロジェクトの目標は以下の通りです：

StreamlitアプリケーションをAWS Fargate上にデプロイする
Terraformを使用してインフラストラクチャをコード化する
セキュアで拡張性のあるアーキテクチャを構築する

主要なコンポーネント

プロジェクトは以下の主要なコンポーネントで構成されています：

Streamlitアプリケーション（app.py）
Dockerファイル（Dockerfile）
Terraformの設定ファイル（main.tf, variables.tf, outputs.tf, terraform.tfvars）

Streamlitアプリケーションの概要

今回デプロイするStreamlitアプリケーションは、「にゃんこカフェダッシュボード」です。このダッシュボードは、架空のねこカフェの来店者数や人気の猫ちゃんのデータを視覚化しています。

以下はapp.pyの一部です：

import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.express as px

# ページ設定
st.set_page_config(page_title="にゃんこカフェ ダッシュボード", layout="wide")

# タイトル
st.title("にゃんこカフェ ダッシュボード")

# 仮のデータ
visitors_data = pd.DataFrame({
    'month': ['1月', '2月', '3月', '4月', '5月', '6月'],
    'visitors': [1200, 1900, 1600, 2200, 2500, 2300]
})

# グラフの作成
st.subheader("月間来店者数")
fig = px.bar(visitors_data, x='month', y='visitors', text='visitors')
st.plotly_chart(fig, use_container_width=True)

# ... (その他のコード)

Dockerfileの作成

アプリケーションをコンテナ化するために、以下のようなDockerfileを作成しました：

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip3 install -r requirements.txt

COPY . .

EXPOSE 8501
HEALTHCHECK CMD curl --fail http://localhost:8501/_stcore/health
ENTRYPOINT ["streamlit", "run", "app.py", "--server.port=8501", "--server.address=0.0.0.0"]

Terraformコードの生成

IaL要件定義書プロンプトを使用して、以下のTerraformファイルを生成しました：

main.tf: 主要なリソース定義
variables.tf: 変数の定義
outputs.tf: 出力の定義
terraform.tfvars: 変数の値

以下はmain.tfの一部です：

# VPCの作成
resource "aws_vpc" "main" {
  cidr_block = var.vpc_cidr

  tags = {
    Name = "${var.project_name}-vpc"
  }
}

# ECSクラスターの作成
resource "aws_ecs_cluster" "main" {
  name = "${var.project_name}-cluster"
}

# タスク定義の作成
resource "aws_ecs_task_definition" "app" {
  family                   = "${var.project_name}-task"
  network_mode             = "awsvpc"
  requires_compatibilities = ["FARGATE"]
  cpu                      = var.task_cpu
  memory                   = var.task_memory
  execution_role_arn       = aws_iam_role.ecs_execution_role.arn

  container_definitions = jsonencode([
    {
      name  = "${var.project_name}-container"
      image = var.container_image
      portMappings = [
        {
          containerPort = 8501
          hostPort      = 8501
        }
      ]
      # ... (その他の設定)
    }
  ])
}

# ... (その他のリソース定義)

デプロイ手順

リポジトリのクローン
Dockerイメージのビルドとプッシュ
terraform.tfvarsの更新
Terraformの初期化と適用

git clone https://github.com/your-repo/s13_streamlit-fargate-ial.git
cd s13_streamlit-fargate-ial

docker build -t your-docker-hub-username/nyanko-cafe-app:latest .
docker push your-docker-hub-username/nyanko-cafe-app:latest

# terraform.tfvarsを編集

terraform init
terraform apply