Amazon Elastic Container Service (ECS) 是一项全托管的容器编排服务，旨在简化容器的构建、管理和运行，开发者无需处理底层基础设施的复杂性。本文将探讨如何将预先构建的票据提取 ECR 镜像部署到 ECS 上，创建一个生产级的 API 服务。
在开始部署前，需要满足一系列前置条件：包括 SageMaker AI 环境、AWS 账户、已安装的 Terraform（用于基础设施即代码 IaC）以及可选的 Streamlit 前端框架。核心架构将侧重于 ECS 的快速模式（Express Mode）。
ECS 快速模式主要利用 Amazon ECR 的私有或公共镜像作为主容器，并依赖特定的 IAM 角色，包括 IAM 执行角色（AmazonECSTaskExecutionRolePolicy）和基础设施角色（AmazonECSInfrastructureRoleforExpressGatewayServices）。虽然该模式可以自动使用默认 VPC，但为了更精细的网络控制，建议配置自定义 VPC。此外，若需调用 SageMaker 端点，必须配置特定的 IAM 任务角色（Task Role）。
通过 Terraform 自动化部署时，需要编写 iam.tf、main.tf、vpc.tf 和 ecs.tf 文件。在 ecs.tf 中，核心资源是 aws_ecs_cluster 和 aws_ecs_express_gateway_service。关键配置细节包括：execution_role_arn 用于权限管理，health_check_path 设为 /health 以监控镜像 API 状态，容器端口映射为 8000。此外，还需配置弹性伸缩目标（scaling_target），例如基于平均 CPU 使用率达到 70% 时进行扩容，并维持 1 到 3 个任务实例。这种方式能确保基于 Gemma 模型构建的票据提取服务在高并发场景下的稳定性。
