Fargate Spot が AWS Graviton ベースのコンピューティングをサポート。AWS Batch立ててみた

resource "aws_batch_job_definition" "arm_job" {
  name = "arm_job"
  type = "container"
  retry_strategy {
    attempts = 1 # ジョブの再試行回数を1回に設定
  }

  platform_capabilities = [
    "FARGATE",
  ]

  # コンテナプロパティの設定をJSON形式で指定
  container_properties = jsonencode({
    image      = "${aws_ecr_repository.arm_job.repository_url}:latest" # コンテナイメージを指定
    jobRoleArn = aws_iam_role.app_role.arn                                                    # ジョブロールを指定. バッチジョブが実行されるコンテナ内で使用されるIAMロール
    //実行ロールを指定. バッチジョブを実行する際にAWS Batchが使用するIAMロールを指定します。このロールは、AWS Batchがジョブを起動し、実行するための権限を持ちます
    // FARGATEには必要
    executionRoleArn = aws_iam_role.iam_role_for_sfn.arn # 実行ロールを指定. バッチジョブを実行する際にAWS Batchが使用するIAMロールを指定します。このロールは、AWS Batchがジョブを起動し、実行するための権限を持ちます
    logConfiguration = {
      logDriver = "awslogs" # ログドライバーをawslogsに設定
      options = {
        "awslogs-group"         = "/aws/batch/job" # ロググループを指定
        "awslogs-region"        = "ap-northeast-1" # ログのリージョンを指定（適宜変更）
        "awslogs-stream-prefix" = "batch"          # ログストリームのプレフィックスを指定
      }
    }
    resourceRequirements = [
      {
        type  = "MEMORY"
        value = "8192" # メモリサイズを指定（MB単位）
      },
      {
        type  = "VCPU"
        value = "4" # vCPU数を指定
      }
    ]
    ephemeralStorage = {
      sizeInGiB = 100 # 一時ストレージのサイズを100GBに設定
    }
    fargatePlatformConfiguration = {
      platformVersion = "LATEST"
    }
    networkConfiguration = {
      assignPublicIp = "ENABLED"
    }
    runtimePlatform = {
      cpuArchitecture       = "ARM64"
      operatingSystemFamily = "LINUX"
    }

  })
}

    runtimePlatform = {
      cpuArchitecture       = "ARM64"
      operatingSystemFamily = "LINUX"
    }