AWS App Runnerとは
AWS App Runnerとは、Amazonが提供するフルマネージドのコンテナアプリケーション実行サービス
読み: エーダブリューエスアップランナー
AWS App RunnerはAmazonが提供するフルマネージドのコンテナアプリケーション実行サービス。ソースコードまたはコンテナイメージを指定するだけで、ビルド、デプロイ、スケーリング、ロードバランシング、TLS暗号化を自動で処理する。Kubernetesの知識がなくても、コンテナベースのWebアプリケーションやAPIを本番環境で稼働できる。
かんたんに言うと
AWSでコンテナを動かす最も手軽な方法。GitHubのリポジトリを指定すれば、コードのビルドからデプロイ、HTTPS対応まで全て自動でやってくれる。ECSやEKSほどの自由度はないが、その分の設定や運用の手間がゼロになる。
ECSやEKSとの違い
AWSにはコンテナを動かすサービスが複数ある。ECS（Elastic Container Service）はタスク定義やサービス設定が必要で、EKS（Elastic Kubernetes Service）はKubernetesの知識が前提になる。App Runnerはこれらの設定を全て隠蔽し、コンテナイメージかソースコードを渡すだけで動く。ネットワーク設定、ロードバランサー、オートスケーリングの設定が不要。小規模なAPIやWebアプリの初期段階で選ばれることが多い。
ソースコード直接デプロイの仕組み
App RunnerはGitHubリポジトリと連携し、コードがプッシュされるたびに自動でビルド・デプロイを実行する。PythonやNode.jsなどのランタイムを指定すれば、Dockerfileを書かなくても動く。Dockerfileがあればそちらを優先する。CI/CDパイプラインを別途構築しなくても、GitHubへのプッシュがそのまま本番デプロイになる。
AI推論APIの簡易デプロイ
学習済みモデルをFastAPIやFlaskでラップしたコンテナをApp Runnerにデプロイするケースが増えている。GPUは使えないため、CPUで推論できる軽量モデルに限られる。テキスト分類、感情分析、埋め込みベクトルの生成など、レスポンスタイムが数百ミリ秒で許容される用途に向く。GPU推論が必要ならSageMakerやEC2を使う。
導入時の判断基準
チームにインフラエンジニアがいない、またはインフラに時間をかけたくない場合にApp Runnerは有力な選択肢になる。トラフィックが予測しやすく、月間数万リクエスト程度ならコスト面でも優位。ただし、VPC内のリソース（RDSやElastiCache）へのアクセスにはVPCコネクタの設定が必要で、完全にゼロ設定とはいかない。スケールアウトの速度や同時実行数の上限も事前に確認すべき。
当社の見解
当社はツール選定において実用性を第一方針にしている。カタログスペックやベンチマークスコアではなく、実務で1週間使い倒して初めて判断する。フレームワークを増やすほど管理コストが増える経験もした。フックを増やしすぎてAIが情報過多でパニックになったこともある。足し算だけでなく、引き算の判断が選定の質を決める。検証せずに導入したツールは、ほぼ例外なく3か月以内に使わなくなった。
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