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Déployer GitLab sur AWS EC2 avec Walrus

Déployer GitLab sur AWS EC2 avec Walrus est une tâche complexe, mais pas impossible. Découvrez comment le faire dans ce tutoriel !

  • An AWS Account with access to EC2 and VPC.

  • A Walrus Account.

  • H2 : Walrus, plateforme open-source de gestion d’applications, équipe votre équipe avec des modèles conçus pour optimiser les meilleures pratiques. Dans cet article, nous vous guiderons à travers le processus de création d’un modèle AWS GitLab et déploiement d’un serveur GitLab sur une instance EC2 AWS.

  • An AWS account with permissions to create and manage EC2 instances.

  • A Walrus account with access to the Walrus CLI.

  • Creating the Template

    The first step is to create a template for your GitLab server. This template will define the configuration of the server, such as the instance type, the operating system, and the software packages that will be installed. You can use the Walrus CLI to create a template from scratch, or you can use one of the pre-built templates provided by Walrus.

    Une plateforme de gestion d’applications open source appelée Walrus équipe votre équipe de modèles conçus pour optimiser les meilleures pratiques. Dans cet article, nous vous guiderons à travers le processus de création d’un modèle AWS GitLab et de déploiement d’un serveur GitLab sur une instance EC2 AWS.

    Prérequis

    1. Un dépôt GitHub ou GitLab pour stocker le modèle.

    2. Un compte AWS avec les autorisations nécessaires pour créer et gérer des instances EC2.

    3. Un compte Walrus avec accès à la ligne de commande Walrus.

    Créer le modèle

    La première étape consiste à créer un modèle pour votre serveur GitLab. Ce modèle définira la configuration du serveur, telles que le type d’instance, le système d’exploitation et les logiciels qui seront installés. Vous pouvez utiliser la ligne de commande Walrus pour créer un modèle à partir de zéro ou utiliser l’un des modèles préconstruits fournis par Walrus.

    Une fois que vous avez créé le modèle, vous pouvez le stocker dans votre dépôt GitHub ou GitLab. Vous pouvez ensuite utiliser le logiciel Walrus pour déployer le modèle sur votre instance EC2. Le logiciel Walrus vous permet de définir des paramètres tels que la taille de l’instance, le système d’exploitation et les packages logiciels à installer. Une fois que vous avez configuré tous les paramètres, vous pouvez cliquer sur le bouton « Déployer » pour déployer le modèle sur votre instance EC2.

    Une fois le déploiement terminé, vous pouvez accéder à votre serveur GitLab en utilisant l’adresse IP publique de votre instance EC2. Vous pouvez également utiliser le logiciel Walrus pour surveiller l’état de votre serveur GitLab et mettre à jour le modèle si nécessaire. Vous pouvez également utiliser le logiciel Walrus pour sauvegarder et restaurer votre serveur GitLab en cas de problème.

    Source de l’article sur DZONE


    Learn how to set up a GPU-enabled virtual server instance (VSI) on a Virtual Private Cloud (VPC) and deploy RAPIDS using IBM Schematics.

    The GPU-enabled family of profiles provides on-demand, cost-effective access to NVIDIA GPUs. GPUs help to accelerate the processing time required for compute-intensive workloads, such as artificial intelligence (AI), machine learning, inferencing, and more. To use the GPUs, you need the appropriate toolchain – such as CUDA (an acronym for Compute Unified Device Architecture) – ready.

    Let’s start with a simple question.

    Source de l’article sur DZONE

    You can expose your app to the public by setting up a Kubernetes LoadBalancer service in your IBM Cloud Kubernetes Service cluster. When you expose your app, a Load Balancer for VPC that routes requests to your app is automatically created for you in your VPC outside of your cluster.

    In this post, you will provision an IBM Cloud Kubernetes Service cluster spanning two private subnets (each subnet in a different zone), deploy an application using a container image stored in an IBM Cloud Container Registry and expose the app via a VPC load balancer deployed to a public subnet in a different zone. Sound complex? Don’t worry, you will provision and deploy the app using Terraform scripts.

    Source de l’article sur DZONE

    With the Auto Scale for VPC, you can create an instance group to scale according to your requirements. Based on the target utilization metrics that you define, the instance group can dynamically add or remove instances to achieve your specified instance availability.

    VPC

    Let’s start with a quick one, as an introduction to VPC.

    Source de l’article sur DZONE