AWS で Jira Data Center の使用を開始する

Jira Data Center は AWS (Amazon Web Services) 環境に最適です。AWS では、追加のノードをリサイズおよびすばやく起動することでデプロイメントを柔軟にスケーリングできるだけでなく、Jira Data Center ですぐに動作する多数のマネージド サービスを利用し、あらゆる設定やメンテナンスを自動で処理できます。

Jira Data Center で利用できる機能に興味をお持ちの場合、こちらをクリックして概要をご確認ください。

AWS Quick Start を使用した Jira Data Center のデプロイ

AWS に Data Center クラスタ全体をデプロイする最も単純な方法は、クイック スタートを使用することです。Quick Start は、AWS のセキュリティと可用性のためのベスト プラクティスを使用して、AWS 上に特定のワークロードをデプロイするのに必要な AWS コンピュータ、ネットワーク、ストレージ、およびその他のサービスを、起動、設定、および実行します。

Quickstart では 2 つのデプロイメント オプションが提供され、それぞれが独自のテンプレートを持ちます。1 つめのオプションは、Atlassian Standard Infrastructure (ASI) をデプロイし、この ASI に Jira Software または Jira Service Desk Data Center をプロビジョニングします。2 つめのオプションは、既存の ASI への Jira Software または Jira Service Desk Data Center のデプロイのみを行います。

Atlassian Standard Infrastructure (ASI)

ASI は、アトラシアンのすべての Data Center 製品で必要なコンポーネントを含む仮想プライベート クラウド (VPC) です。詳細については、「AWS の Atlassian Standard Infrastructure (ASI)」をご参照ください。


以下は、Jira Data Center の Quick Start アーキテクチャの概要です。

デプロイメントは、以下のコンポーネントで構成されています。

  • Instances/nodes: One or more Amazon Elastic Cloud (EC2) instances as cluster nodes, running Jira.
  • Load balancer: An Application Load Balancer (ALB), which works both as load balancer and SSL-terminating reverse proxy.
  • Amazon EFS ホスト: 複数の Jira ノードにアクセス可能な共通の場所にアーティファクトを保存する、共有ファイル システム。Quick Start アーキテクチャでは、高可用性構成の Amazon Elastic File System (Amazon EFS) サービスを使用して、共有ファイル システムを実装します。
  • データベース。共有データベースとしての Amazon Relational Database (RDS) インスタンス。
  • Amazon CloudWatch: Basic monitoring and centralized logging through Amazon's native CloudWatch service.
  • コードおよびリポジトリ検索用の Amazon Elasticsearch Service ドメイン。

詳細は、「AWS での Jira 製品」を参照してください。

高度なカスタマイズ

To get you up and running as quickly as possible, the Quick Start doesn't allow the same level of customization as a manual installation. You can, however, further customize your deployment through the variables in the  Ansible playbooks we use.

All of our AWS Quick Starts use Ansible playbooks to configure specific components of your deployment. These playbooks are available publicly on this repository:

https://bitbucket.org/atlassian/dc-deployments-automation

You can override these configurations by using Ansible variables. Refer to the repository’s README file for more information.

Deploying the Quick Start from your own S3 bucket (recommended)

The fastest way to launch the Quick Start is directly from its AWS S3 bucket. However, when you do, any updates we make to the Quick Start templates will propagate directly to your deployment. These updates sometimes involve adding or removing parameters from the templates. This could introduce unexpected (and possibly breaking) changes to your deployment.

For production environments, we recommend that you copy the Quick Start templates into your own S3 bucket. Then, launch them directly from there. Doing this gives you control over when to propagate Quick Start updates to your deployment.

  1. Clone the Quick Start templates (including all of its submodules) to your local machine. From the command line, run:

    git clone --recurse-submodules https://github.com/aws-quickstart/quickstart-atlassian-jira.git
  2. (Optional) The Quick Start templates repository uses the directory structure required by the Quick Start interface. If needed (for example, to minimize storage costs), you can remove all other files except the following:

    quickstart-atlassian-jira 
    ├─ submodules 
    │ └─ quickstart-atlassian-services 
    │ └─ templates 
    └── quickstart-vpc-for-atlassian-services.yaml 
    └─ templates 
    ├── quickstart-jira-dc-with-vpc.template.yaml 
    └── quickstart-jira-dc.template.yaml
  3. Install and set up the AWS Command Line Interface. This tool will allow you to create an S3 bucket and upload content to it.

  4. Create an S3 bucket in your region:

    aws s3 mb s3://<bucket-name> --region <AWS_REGION>


At this point, you can now upload the Quick Start templates to your own S3 bucket. Before you do, you'll have to choose which Quick Start template you’ll be using:


    • quickstart-jira-dc-with-vpc.template.yaml: use this for deploying into a new ASI (end-to-end deployment).

    • quickstart-jira-dc.template.yaml: use this for deploying into an existing ASI.

  1. In the template you’ve chosen, the QSS3BucketName default value is set to aws-quickstart. Replace this default with the name of the bucket you created earlier.
  2. Go into the parent directory of your local clone of the Quick Start templates. From there, upload all the files in local clone to your S3 bucket:

    aws s3 cp quickstart-atlassian-jira s3://<bucket-name> --recursive --acl public-read
  3. Once you’ve uploaded everything, you’re ready to deploy your production stack from your S3 bucket. Go to Cloudformation → Create Stack. When specifying a template, paste in the Object URL of the Quick Start template you’ll be using.

高可用性のための Amazon Aurora データベース

The Quick Start also allows you to deploy Jira Data Center with an Amazon Aurora clustered database (instead of RDS). 

This cluster will be PostgreSQL-compatible, featuring a primary database writer that replicates to two database readers. You can also set up the writers and readers in separate availability zones for better resiliency.

If the writer fails, Aurora automatically promotes one of the readers to take its place. For more information, see Amazon Aurora Features: PostgreSQL-Compatible Edition.

For instructions on manually setting up a new Amazon Aurora clustered database and connecting it to Jira Data Center, see Connecting Jira Data Center to Amazon Aurora. Amazon Aurora is supported on Jira Software 8.4, Jira Service Desk 4.4, and all later versions of both.

Amazon CloudWatch for basic monitoring and centralized logging

The Quick Start also installs and configures Amazon CloudWatch to monitor each node in your deployment. This will allow you to monitor each node's CPU, disk, and network activity – all from a pre-configured CloudWatch dashboard. By default, Amazon CloudWatch will also collect and store logs from each node into a single, central source. This centralized logging allows you to search and analyze your deployment's log data more easily and effectively. See Analyzing Log Data with CloudWatch Logs Insights and Search Log Data Using Filter Patterns for more information.

Amazon CloudWatch provides basic logging and monitoring, but also costs extra. To help reduce the cost of your deployment, you can disable logging or turn off Amazon CloudWatch integration altogether.

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To download your log data (for example, to archive it or analyze it outside of AWS), you’ll have to export it first to S3. From there, you can download it. See Exporting Log Data to Amazon S3 for details.

オート スケーリング グループ

この Quick Start は Auto Scaling グループを使用しますが、これはクラスタ ノード数の静的制御のみを目的としています。Auto Scaling を使用してクラスタのサイズを動的に拡張することは推奨されません。アプリケーション ノードのクラスタへの追加には通常 20 分以上かかりますが、この速度では突然の負荷のスパイクに対処できません。

高負荷および低負荷の期間を特定できる場合、それに応じてアプリケーション ノード クラスターのスケールをスケジュールできます。詳細については、「Amazon EC2 Auto Scalingのための拡張スケジュール」を参照してください。 

組織の負荷の傾向を調査するには、 デプロイのパフォーマンスを監視する必要があります。実施方法のヒントについては、「Jira Data Center のサンプル デプロイメントおよび監視戦略」を参照してください。 

サポート対象の AWS リージョン

Jira の実行に必要なサービスが提供されていないリージョンもあります。Amazon Elastic File System (EFS) をサポートするリージョンを選択する必要があります。対象となるリージョンは次のとおりです。

  • アメリカ
    • バージニア北部
    • オハイオ
    • オレゴン
    • 北カリフォルニア
    • モントリオール
  • ヨーロッパ / 中東 / アフリカ
    • アイルランド
    • フランクフルト
    • ロンドン
    • パリ
  • アジア太平洋
    • シンガポール
    • 東京
    • シドニー
    • ソウル
    • ムンバイ

この一覧は に更新されました。

各リージョンで提供されるサービスは随時変更される可能性があります。使用したいリージョンがこの一覧に含まれていない場合、そこが EFS をサポートしているかどうかを AWS ドキュメントの「リージョンごとの製品サービス」の表でご確認ください。 

関連ページ:

最終更新日 2019 年 8 月 14 日

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