AWS ECS Service 是什麼？讓你的容器穩定跑起來的關鍵機制

By徐培鈞
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更新日期： 2025 年 6 月 17 日

在容器化部署中，把應用程式封裝成 Docker 映像檔已經成為現代開發的基本功，但你是否曾經想過：

「如果我想讓一個應用程式一直穩定地跑在雲端上，該怎麼做？」

這時候，Amazon ECS（Elastic Container Service）就派上用場了。

本篇文章將聚焦在其中的核心概念——ECS Service，解釋它的角色、用途、背後的運作機制，以及如何與 Task、Cluster 協同合作。

什麼是 Amazon ECS？

Amazon Elastic Container Service（簡稱 ECS） 是 AWS 推出的一套 容器編排服務（Container Orchestration Service）。

你可以把它想像成一位專業的「容器管理員」，負責協調並自動處理下列事情：

  • 哪裡該啟動容器？
  • 該同時跑幾個？
  • 容器掛掉怎麼自動補上？
  • 怎麼把使用者的流量導到容器？
  • 如何監控執行情況？

簡單來說：

你只要提供 Docker 映像檔（Image） 和想要的運行設定，剩下的 ECS 幫你搞定！

為什麼我們需要 ECS？

在 ECS 出現之前，如果你要讓應用程式以容器形式上雲運行，通常得經歷以下繁瑣流程：

  1. 自己建機器（VM）：買 EC2、開啟、設定作業系統
  2. 手動安裝 Docker：SSH 進 VM 裝 Docker 引擎
  3. 自己拉 Image、啟動容器
  4. 設定網路與開放 Port：確保用戶可以連進來
  5. 建立監控機制：容器如果 crash 要自己重啟
  6. 處理負載平衡與擴展：流量變多要手動開新容器並接進 ALB

這樣做不只花時間，還很容易出錯，特別是當你要部署「多台容器、多個服務」時。

有了 ECS，事情變得簡單許多

ECS 幫你把上面那一堆繁雜的工作「自動化」了。
你只需要做三件事：

  1. 撰寫好 Dockerfile，製作出你的應用映像檔
  2. 上傳映像檔到 Amazon ECR（或 Docker Hub）
  3. 在 ECS 中定義好想要的執行方式（CPU、記憶體、執行幾個、用 Fargate 還是 EC2）

剩下的，像是：

  • 資源分配（在哪台機器跑）
  • 自動補掛的容器
  • 連接負載平衡器
  • 監控與記錄 log
  • 流量調度與自動擴展

全部由 ECS 幫你處理。

ECS 核心特性一覽

Amazon ECS 之所以成為企業與開發者部署容器化應用的首選，關鍵在於它具備「高度自動化、彈性運行、彈性收費、支援多場景」等優點。

完全託管的容器執行平台

在傳統架構中，部署一個 Web 應用通常要經歷以下繁瑣流程：

  • 租一台主機（VM 或 EC2）
  • 自己安裝 Docker
  • 撰寫腳本啟動容器
  • 監控應用是否掛掉、需不需要重啟
  • 要求能外部訪問還得設定 Port、Load Balancer、網路安全群組…

但使用 ECS 之後，這些你幾乎都不需要做：

你只需要：

  • 建立 Docker 映像檔
  • 定義任務內容（使用 Task Definition）
  • 一鍵部署到 ECS

ECS 就會自動幫你完成：

  • 安排容器在哪裡運行（Fargate 模式不需要你管理機器，EC2 模式幫你排程資源）
  • 啟動與管理容器生命週期（自動重啟、異常恢復、健康檢查）
  • 整合其他 AWS 生態系服務：像是自動把流量接到 ALB、將 log 傳到 CloudWatch、透過 IAM 控制容器權限…

✅ 這大幅降低了部署與維運的門檻，讓開發者能更專注於應用本身的邏輯設計，而不是花時間搞基礎架構與排錯。

支援兩種運行模式：Serverless（Fargate）與自管型（EC2）

ECS 提供兩種執行模式，讓你根據應用場景、預算、維運能力來自由選擇：

模式特性適合對象
Fargate不需要架設機器，不用維護底層環境。你只需設定容器需要的 CPU、記憶體數量，AWS 自動幫你找機器來執行。適合初學者、小團隊、Serverless 愛好者
EC2 模式你自己負責建立與管理底層 EC2 主機（可選 Spot、Savings Plan 節省成本），ECS 幫你把容器分配上去。適合已有 EC2 架構，或需特定硬體資源者

✅ 雙模式並存的設計，讓新創與大型企業都能找到最適合自己的彈性架構。

你可以在一開始使用 Fargate 快速上手，在規模變大後再轉為 EC2 模式節省成本或強化控制權。

支援 Auto Scaling：流量多就多跑幾個，冷門時就省資源

在傳統系統中，要根據流量高低來擴縮伺服器數量，往往需要額外建置監控與排程系統。但 ECS 內建這一切！

你可以設定 Auto Scaling Policy，例如：

  • CPU 超過 70% → 自動增加 2 個 Task
  • 記憶體低於 30% → 自動關閉 1 個 Task

📌 實際例子：

假設你部署一個線上教育平台 API，白天使用者多、晚上很少：

  • 白天：ECS 自動啟動 10 個 Task，分擔請求壓力
  • 晚上：流量減少，ECS 自動縮回 2 個 Task，節省金錢

✅ 整個過程無需人工操作，不怕錯過高峰、不怕浪費錢。

支援短期任務與長時間運行的服務

ECS 不只能跑「一直在線的 API」，還非常適合這些任務型場景：

📦 批次處理任務（Batch Job）：

像是：

  • 一次性匯入上千筆資料
  • 處理大批檔案轉換
  • 分析報表、產生統計資料

你只要建立一個 Task 定義、設定好排程或觸發條件，就能一次性地執行這些任務。

🎞️ 計算密集型工作（例如影片轉檔）：

  • 每次上傳影片就用一個 Task 處理轉檔
  • 完成後自動關閉容器，避免資源浪費

🕒 定時任務（Scheduled Tasks）：

可以搭配 CloudWatch Events 或 EventBridge，自動在每天凌晨執行容器產出報表或備份資料。

✅ ECS 的彈性，讓它既能處理「Always ON」服務，也能運行「瞬時即逝」的任務。

具有成本效益

ECS 不只是好用，還幫你「省錢」：

  • Fargate 按需計費：你只為實際用到的 vCPU 與記憶體付費，不需要為閒置資源買單
  • 支援 Spot Instances（在 EC2 模式）：可以用超低折扣啟動非關鍵任務
  • Auto Scaling 減少浪費：低流量時自動縮減容器數量，不會一直付錢給沒在工作的機器
  • 無需買伺服器：不需預留硬體資源、也不需維修主機，總成本下降許多

✅ 對於預算有限、使用量波動大的團隊來說，ECS 是一個靈活又划算的選擇。

延伸補充：AWS Lambda、ECS、EC2 有什麼不同？

在 AWS 上部署應用程式時，你可能會遇到這三種選項：Lambda、ECS、EC2。

它們雖然都能「執行程式」，但適用場景、管理方式與彈性差異很大。

以下用表格與白話解說幫你一口氣搞懂：

比較項目AWS LambdaAmazon ECSAmazon EC2
🧠 架構類型無伺服器（Serverless Function）容器編排平台虛擬機（VM）
🚀 啟動方式根據事件觸發（如 API、S3、排程等）部署服務或任務後自動啟動容器需要自己手動啟動程式
⚙️ 運行單位Function（函式）Container（容器）OS 層級應用（完整作業系統）
⏱️ 適合場景輕量級邏輯、批次處理、事件驅動任務中大型應用、API Server、微服務架構、長時間任務高自由度環境、自行安裝套件與執行非容器應用
💻 可控制資源無法控制底層系統，只能設定執行記憶體與逾時時間可自訂容器資源（CPU、RAM），選擇 Fargate 或 EC2 運行模式可完全控制機器規格、安裝所有你要的軟體
🛠️ 維運難度最低（幾乎不需要管）中等（定義映像檔、Task、Service 等）高（要管理 OS、安全、部署、資源監控）
💸 收費方式按執行時間與記憶體計費（ms 級）按容器配置與運行時間計費（秒級），Fargate 更彈性按 EC2 執行時間與機型收費（小時計）
🧩 可擴展性自動擴展（但不適合重型任務）高度擴展，支援 Auto Scaling 與負載平衡要自行設定 Auto Scaling，彈性最低

該選哪一個？三種角色這樣記！

服務像是…適合用來做…
Lambda一位靈活的外包高手，一叫就來事件驅動邏輯、簡單任務、自動備份等
ECS一個會自動調度的容器工廠長期運行的後端、API、容器服務
EC2傳統辦公桌，你自己控制一切特殊環境、架設資料庫、自訂底層系統的服務

ECS 如何運作?

在學習 Amazon ECS 的過程中，理解整個「容器從開發到部署」的流程是關鍵第一步。

以下我們根據你提供的圖解，一步一步走過 ECS 背後的運作機制，並重點說明 Service 的核心角色。

graph LR
    subgraph "AWS ECS Architecture"
        User[👤 開發者] --> Dockerfile[📄 DOCKERFILE]
        Dockerfile --> ECR[🏛️ Amazon ECR]

        subgraph Cluster["🖥️ CLUSTER"]
            Service[📋 SERVICE<br/>管理 Task 數量與狀態]
            Task[📦 TASK<br/>Task Definition]

            subgraph Containers["容器實例"]
                C1[Container 1<br/>1 vcpu<br/>512 ram]
                C2[Container 2<br/>1 vcpu<br/>512 ram]
            end
        end

        LB[🔄 Load Balancer]

        ECR --> Task
        Task --> C1
        Task --> C2
        Service --> Task
        LB --> Service

        ExternalUser[🌐 外部使用者] --> LB
    end

    %% 樣式設定
    classDef userStyle fill:#333,color:#fff
    classDef ecrStyle fill:#FF9900,color:#fff
    classDef containerStyle fill:#FF6B35,color:#fff
    classDef serviceStyle fill:#E8F4FD,stroke:#0073BB
    classDef clusterStyle fill:#F0F8FF,stroke:#4A90E2

    class User,ExternalUser userStyle
    class ECR ecrStyle
    class C1,C2 containerStyle
    class Service serviceStyle
    class Cluster clusterStyle

從上面的架構圖中，我們可以看到 ECS 的完整運作流程。

讓我們一步一步來看每個環節是怎麼運作的：

步驟 1：開發者撰寫 Dockerfile

首先，你需要將你的應用程式容器化。

Dockerfile 就是告訴 Docker 如何建立你的應用程式：

FROM node:16-alpine        # 選擇基礎環境
WORKDIR /app              # 設定工作目錄
COPY package*.json ./     # 複製設定檔
RUN npm install           # 安裝所需套件
COPY . .                  # 複製程式碼
EXPOSE 3000               # 開放連接埠
CMD ["npm", "start"]      # 啟動指令

簡單來說：

  • 你告訴 Docker 你的程式需要什麼環境
  • 需要安裝哪些套件
  • 要怎麼啟動程式
  • 就像寫一份安裝說明書

步驟 2：上傳映像檔到 Amazon ECR

寫好 Dockerfile 後，你要把它建置成映像檔，然後上傳到 Amazon ECR：

# 建立映像檔
docker build -t my-app .

# 上傳到 ECR
docker push 123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/my-app:latest

ECR 的作用：

  • 🗄️ 儲存你的程式映像檔
  • 🔐 控制存取權限
  • 🌐 讓全球的 AWS 服務都能快速下載
  • 🔍 自動檢查安全漏洞

說白了：ECR 就是一個安全的雲端儲存空間，專門放你的程式包。

步驟 3：定義 Task Definition

現在你的程式已經打包好了，但 ECS 還不知道要怎麼運行它。Task Definition 就是用來說明這些細節：

{
  "family": "my-app-task",
  "cpu": "256",              // 需要多少 CPU
  "memory": "512",           // 需要多少記憶體
  "containerDefinitions": [
    {
      "name": "my-app-container",
      "image": "我的映像檔位置",
      "portMappings": [
        {
          "containerPort": 3000    // 程式監聽的連接埠
        }
      ]
    }
  ]
}

Task Definition 告訴 ECS：

  • 💾 這個程式需要多少運算資源
  • 🖼️ 要使用哪個映像檔
  • 🌐 要開放哪些連接埠讓外部連線
  • 📋 還有其他運行設定

簡單理解：就是給程式寫一份規格說明書。

步驟 4：在 Cluster 中運行 Task

ECS Cluster 提供運行容器的運算資源。有兩種模式可以選擇：

Fargate 模式：

  • AWS 自動提供所有運算資源
  • 你不需要管理任何伺服器
  • 按使用量計費

EC2 模式：

  • 你需要先建立 EC2 執行個體
  • ECS 會把容器安排到這些機器上運行
  • 可以更精確控制成本

從圖中可以看到，Task 會根據 Task Definition 的設定，在 Cluster 中啟動實際的容器。每個容器都會分配到指定的資源（圖中顯示 1 vCPU、512MB RAM）。

白話說：Cluster 就是提供運算能力的地方，Task 就是實際在運行的程式。

步驟 5：Service 管理 Task 的狀態

這是整個流程的核心！ECS Service 負責管理你的應用程式：

🎯 Service 的主要工作：

1. 維持程式正常運行

  • 你設定要同時運行 2 個 Task，Service 就確保一直有 2 個在跑
  • 如果有 Task 當機了，Service 會自動啟動新的來替代
  • 確保你的服務不會中斷

2. 健康狀態監控

  • 定期檢查每個 Task 是否正常運作
  • 發現有問題的 Task 會自動重啟或替換
  • 只讓健康的 Task 對外提供服務

3. 版本更新管理

  • 當你要部署新版本時，Service 會逐步替換舊版本
  • 確保更新過程中服務不中斷
  • 如果新版本有問題，可以快速回復到舊版本

4. 與負載平衡器協作

  • 自動把新啟動的 Task 加入負載平衡器
  • 把有問題的 Task 從負載平衡器移除
  • 確保流量只會導向正常運作的 Task

簡單說：Service 就像是一個自動化管理員，24 小時監控你的程式，確保它始終正常運作。

步驟 6：Load Balancer 分配使用者流量

Application Load Balancer (ALB) 是使用者連接到你應用程式的入口：

🌐 Load Balancer 怎麼運作：

  1. 接收請求：外部使用者發送請求到 Load Balancer
  2. 選擇目標：Load Balancer 選擇一個健康的容器來處理請求
  3. 轉發請求：把請求轉發給選中的容器
  4. 回傳結果：容器處理完後，把結果傳回給使用者

🎯 為什麼需要 Load Balancer：

  • 分散負載：多個容器同時服務，避免單一容器過載
  • 高可用性：某個容器有問題時，自動導向其他正常的容器
  • SSL 處理：統一處理 HTTPS 憑證，簡化容器設定
  • 健康檢查：只把流量導向正常運作的容器

白話解釋：Load Balancer 確保不管有多少使用者同時使用，每個人都能得到快速回應。

完整流程總結

整個 ECS 運作流程可以這樣理解：

  1. 準備階段：寫 Dockerfile → 建立映像檔 → 上傳到 ECR
  2. 設定階段：建立 Task Definition，告訴 ECS 要怎麼運行程式
  3. 執行階段：在 Cluster 中啟動 Task，開始運行容器
  4. 管理階段：Service 持續監控和管理 Task 的狀態
  5. 服務階段：Load Balancer 處理外部流量，導向健康的容器

💡 為什麼這個架構很強大？

這個設計的厲害之處在於自動化管理：

  • Task Definition：定義程式該怎麼跑
  • Task：實際執行的程式容器
  • Service：自動管理程式的數量和健康狀態
  • Cluster：提供執行程式所需的運算資源
  • Load Balancer：智慧分配使用者流量

每個部分都有明確的職責，組合起來就能提供穩定、可擴展的服務。

總結：當你想穩定部署容器服務，第一個該認識的概念

ECS Service 是讓容器應用從「一個會跑的程式」，變成「穩定提供服務的系統」的關鍵。

  • ✅ 維持 Task 數量穩定
  • ✅ 對外開放服務接入
  • ✅ 支援自動擴展與復原

當你開始部署第一個 Node.js 或 Python API 到 ECS 時，請記得使用 ECS Service 來為你的容器服務保駕護航。

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