Rechenumgebungen in AWS Batch: Einrichten der Einstellungen

<<>Wenn Sie Trainingsmodelle und komplexe Analysen mit Batch-Aufträgen in großem Umfang ausführen müssen, kann AWS Batching eine gute Lösung sein. AWS bietet einen speziellen Service, mit dem sich eine große Anzahl von Rechenoperationen effektiv und ohne Verwaltungsaufwand durchführen lässt. Dieser Blogbeitrag behandelt die AWS Batch-Architektur und die Konfigurationsprinzipien für die Batch-Verarbeitung.

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Was ist AWS Batch?

AWS Batch ist ein Cloud-Dienst von Amazon Web Services (AWS), mit dem Entwickler, Ingenieure und Wissenschaftler Tausende von Batch-Computing-Aufträgen einfach und effizient in der AWS-Cloud ausführen können. Batch-Computing ist eine Methode zur Verarbeitung großer Datenmengen, bei der die Arbeit in kleinere Einheiten aufgeteilt wird, die gleichzeitig verarbeitet werden können.

AWS Batch vereinfacht den Prozess der Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung von Batch-Computing-Aufträgen. Es stellt automatisch Rechenressourcen bereit und optimiert die Zuweisung dieser Ressourcen, um einen hohen Durchsatz bei geringen Kosten zu erzielen. Mit AWS Batch müssen Sie keine Batch-Computing-Software oder Servercluster installieren oder verwalten, die traditionell diese Aufgaben übernehmen, wodurch die Ausführung komplexer Rechenaufträge in großem Maßstab vereinfacht wird.

AWS Batch bietet die folgenden Hauptfunktionen:

• Dynamische Ressourcenzuweisung. AWS Batch stellt Ressourcen dynamisch bereit, einschließlich der optimalen Menge und Art der Rechenressourcen (CPU- oder speicheroptimierte Instanzen), basierend auf dem Volumen und den spezifischen Ressourcenanforderungen der übermittelten Batch-Aufträge.
• Verwaltete Rechenumgebungs. Sie können die Rechenressourcen für Ihre Aufträge festlegen, und AWS Batch verwaltet die zugrunde liegende Infrastruktur und führt sie nach Bedarf durch Skalierung nach oben oder unten aus, um Aufträge so effizient wie möglich auszuführen.
• Jobplanung. AWS Batch stellt Aufträge in eine Warteschlange und plant und terminiert ihre Ausführung basierend auf den verfügbaren Rechenressourcen und der Auftragspriorität. Es stellt sicher, dass Aufträge mit höherer Priorität zuerst ausgeführt werden, und verwaltet gegebenenfalls die Ausführungsabhängigkeiten zwischen den Aufträgen.
• Containerunterstützung. AWS Batch ist in Amazon Elastic Container Service (ECS) integriert und unterstützt Docker, sodass Sie Ihre Aufträge in Containern verpacken können. Dadurch werden Ihre Rechenumgebungen isoliert und konsistent, was ihre Sicherheit erhöht und ihr Management einfacher macht.
• Integration mit AWS-Diensten. AWS Batch lässt sich problemlos in andere AWS-Dienste wie Amazon S3, Amazon DynamoDB, Amazon RDS, AWS Lambda und andere integrieren, sodass Sie komplexe, skalierbare Batch-Verarbeitungsarchitekturen aufbauen können.

Komponenten von AWS Batch

Um den AWS Batch-Dienst besser zu verstehen, ist es wichtig zu wissen, welche Hauptkomponenten verwendet werden. Die wichtigsten AWS Batch-Komponenten sind:

• Jobdefinitionen. Dabei handelt es sich um Vorlagen, die beschreiben, wie Aufträge ausgeführt werden sollen. Eine Jobdefinition legt verschiedene Einstellungen für den Auftrag fest, darunter das zu verwendende Docker-Image, die Anforderungen an vCPUs und Arbeitsspeicher, den auszuführenden Befehl, Umgebungsvariablen, eine Wiederholungsstrategie und Datenvolumes sowie weitere Konfigurationen. Sie können mehrere Jobdefinitionen für verschiedene Arten von Aufträgen erstellen, die Sie ausführen möchten.
• Job-Warteschlangen. In Job-Warteschlangen werden Aufträge gespeichert, bis sie zur Ausführung in Rechenumgebungen geplant werden. Sie können mehrere Job-Warteschlangen für verschiedene Prioritätsstufen (z. B. hoch, mittel, niedrig) oder verschiedene Arten von Aufträgen einrichten. Die Aufträge in der Warteschlange werden basierend auf ihrer Priorität und der Reihenfolge der Zuweisung der Rechenumgebung zur Job-Warteschlange geplant.
• Rechenumgebungs. AWS Batch-Rechenumgebungen sind Sammlungen von Rechenressourcen, die zum Ausführen von Batch-Aufträgen verwendet werden. Rechenumgebungen können verwaltet oder nicht verwaltet sein.
• Aufträge. Aufträge sind einzelne Arbeitseinheiten, die an AWS Batch übermittelt werden. Jeder Auftrag führt ein Docker-Container-Image aus, und Sie können die vCPUs, den Arbeitsspeicher und andere Anforderungen für jeden Auftrag festlegen. Aufträge können voneinander abhängig sein, d. h. ein Auftrag kann von der erfolgreichen Ausführung eines oder mehrerer anderer Aufträge abhängig sein, bevor er ausgeführt wird.
• Scheduling. Die AWS Batch-Planung ist der Prozess, der bestimmt, wie Aufträge den Rechenressourcen zugewiesen werden. Der Planer bewertet die Job-Warteschlange, die Auftragspriorität und die Verfügbarkeit von Rechenressourcen, um Aufträge effizient auszuführen. Der AWS Batch-Planer kann sowohl die Auslastung der Rechenressourcen als auch die Zeit für die Ausführung der Aufträge optimieren.
• Lambda-Funktionen (optional). AWS Lambda ist zwar keine Kernkomponente, kann jedoch in Verbindung mit AWS Batch für verschiedene Zwecke verwendet werden, z. B. zum Auslösen von Aufträgen als Reaktion auf Ereignisse, zum Verarbeiten von Auftrag-Ergebnissen oder zum dynamischen Ändern von Auftrag-Warteschlangen oder Rechenumgebungen.

Rechenumgebungen verstehen

Rechenumgebungen innerhalb von AWS Batch stellen die Recheninfrastruktur dar, die Ihre Batch-Aufträge ausführt. Im Wesentlichen handelt es sich dabei um die Umgebungen, in denen sich Ihre Rechenressourcen befinden. Sie können sich eine Rechenumgebung als einen Pool von Rechenressourcen innerhalb von AWS Batch vorstellen, der vom Dienst verwaltet und durch Skalierung genutzt wird, um übermittelte Batch-Aufträge auszuführen. Diese Umgebungen können mit bestimmten Arten von Rechenressourcen konfiguriert, durch Instanztypen definiert oder für bestimmte Rechenaufgaben optimiert werden.

Es gibt zwei Arten von Rechenumgebungen in AWS Batch:

1. Verwaltete Rechenumgebungs

Bei dieser Art von Einrichtung verwaltet AWS die Rechenumgebung für Sie. AWS Batch verwaltet automatisch die Skalierung und Bereitstellung der Rechenressourcen basierend auf den Anforderungen der Aufträge. Sie müssen lediglich die gewünschten Instanztypen (oder den Bereich), die minimale, gewünschte und maximale Anzahl an vCPUs sowie weitere Details wie die Zuweisungsstrategie angeben. AWS Batch übernimmt alle weiteren Aufgaben, einschließlich der Entscheidung über eine Skalierung nach oben oder unten basierend auf den Workloads, und passt die Menge der Rechenressourcen automatisch und ohne manuelles Eingreifen an die Workloads an.

Diese Umgebung unterstützt zwei Arten von Instanzen: On-Demand-Instanzen und Spot-Instanzen, mit der Option, diese zur Kostenoptimierung und Erhöhung der Kapazität zu kombinieren.

Die Vorteile von verwalteten Rechenumgebungen sind:

• Automatische Skalierung. AWS Batch kann Ressourcen basierend auf den Anforderungen der Job-Warteschlange automatisch nach oben oder unten skalieren, was zur Optimierung der Kosten und der Ressourcennutzung beiträgt.
• Einfache Einrichtung. Da AWS die zugrunde liegende Infrastruktur einschließlich Instanzen und Skalierungsrichtlinien verwaltet, sind weniger Konfigurationen Ihrerseits erforderlich.
• Kosteneffizienz. Sie können die Vorteile von Spot-Instanzen innerhalb von verwalteten Rechenumgebungens nutzen, um Kosten für Ihre Batch-Aufträge zu sparen.

2. Nicht verwaltete Rechenumgebungen

In einer nicht verwalteten Rechenumgebung verwalten Sie Ihre eigenen Rechenressourcen. Das bedeutet, dass Sie die Einrichtung und Skalierung des Clusters von EC2-Instanzen oder Spot-Instanzen, auf denen Ihre Batch-Aufträge ausgeführt werden, selbst kontrollieren. Diese Option ermöglicht eine detailliertere Kontrolle über die Rechenumgebung, erfordert jedoch einen höheren Aufwand für die Einrichtung und das Management Ihrerseits. Sie eignet sich für Situationen, in denen bestimmte Konfigurationen, benutzerdefinierte AMIs (Amazon Machine Images) oder spezielle Ressourcenanforderungen erforderlich sind.

Die wichtigsten Merkmale von Rechenumgebungen sind:

• Arten von Ressourcentypen. Sie können die Art der Instanzen festlegen, die Ihre Umgebung verwenden soll. Dies kann „optimal” sein (wobei AWS Batch den Ressourcentyp automatisch auswählt), bestimmte Instanztypen oder eine Mischung, die Ihren Anforderungen an die Aufträge entspricht.
• Richtlinien für die Skalierung. In verwalteten Umgebungen erfolgt die Skalierung der Rechenressourcen bei AWS Batch dynamisch nach oben oder unten basierend auf den Mustern der Auftragserteilung und -fertigstellung, und gewährleistet so optimale Kosteneffizienz und Leistung.
• Unterstützung von Startvorlagen. Sie können EC2-Startvorlagen für Ihre Rechenumgebungen festlegen, um EC2-Instanzen in verwalteten Rechenumgebungen anzupassen.
• Spot-Integration. AWS Batch unterstützt die Verwendung von EC2-Instanzen sowohl in verwalteten als auch in nicht verwalteten Rechenumgebungen und bietet Kosteneinsparungen für flexible Workloads.

Die Vorteile dieser Art von Rechenumgebung sind:

• Vollständige Kontrolle. Sie haben die vollständige Kontrolle über die Rechenumgebung, einschließlich der Instanztypen und Details der Konfigurationen.
• AnpassungDies ist ideal für spezifische Anforderungen, die von der verwalteten Rechenumgebung nicht erfüllt werden können, und ermöglicht eine größere Flexibilität in Bezug auf Instanztypen, Konfigurationen und Strategien der Skalierung.
• Integration in bestehende Infrastruktur. Wenn Sie bereits konfigurierte Umgebungen oder bestimmte Anforderungen an Sicherheit, Compliance oder die Nutzung reservierter Instanzen haben, könnte eine nicht verwaltete Umgebung die richtige Wahl sein.

Verwendungsfälle für AWS Batch

AWS Batch kann in einem breiten Bereich von Szenarien eingesetzt werden. Die häufigsten Verwendungsfälle, in denen AWS Batch Effizienz und Skalierung bietet und seine Vielseitigkeit in verschiedenen Branchen und Anwendungen unter Beweis stellt, sind unten aufgeführt.

• Groß angelegte Datenverarbeitung und -analyse. Organisationen, die mit großen Datenmengen arbeiten, beispielsweise in den Bereichen Genomik, Finanzanalyse oder Umweltmodellierung, können AWS Batch zur Verarbeitung großer Datensätze nutzen. Der Dienst kann die für die parallele Analyse großer Datenmengen erforderlichen Rechenressourcen effizient verwalten und so die für die Verarbeitung und Analyse von Daten benötigte Zeit von Stunden oder Tagen auf Minuten reduzieren.
• Training und Inferenz von Modellen für maschinelles Lernen. Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure können AWS Batch für das Training von Machine-Learning-Modellen auf großen Datensätzen einsetzen. AWS Batch kann Rechenressourcen dynamisch skalieren, um den Anforderungen verschiedener Aufträge gerecht zu werden, von der Modelloptimierung in kleinem Maßstab bis hin zum Training von Deep-Learning-Modellen in großem Maßstab auf zahlreichen GPUs. Ebenso kann es Batch-Inferenzaufgaben bewältigen und große Mengen von Inferenzanfragen effizient verarbeiten.
• Bild- oder Videoverarbeitungs. Medienunternehmen, Inhaltsanbieter oder sogar wissenschaftliche Forschungseinrichtungen müssen häufig große Sammlungen von Bildern oder Videos verarbeiten, sei es für die Wiedergabe, Transcodierung oder Analyse (z. B. Satellitenbildanalyse für die Umweltüberwachung). AWS Batch kann so skaliert werden, dass Tausende von Dateien gleichzeitig verarbeitet werden können, was den Arbeitsablauf erheblich beschleunigt.
• Simulations- und Modellierungs-Workloads. Für Branchen, die sich mit Simulationen befassen (Pharmazeutika, Automobilindustrie, Luft- und Raumfahrt usw.), in denen möglicherweise Tausende von Simulationen erforderlich sind, um komplexe physikalische Phänomene zu modellieren oder verschiedene Szenarien zu testen, aktiviert AWS Batch die effiziente Ausführung dieser rechenintensiven Aufgaben. Es stellt sicher, dass jede Simulation über die erforderlichen Rechenressourcen verfügt, wodurch sich die Zeit bis zum Erhalt der Ergebnisse von Wochen auf Tage oder Stunden verkürzen kann.
• Finanzrisikomodellierung. Finanzinstitute können AWS Batch nutzen, um komplexe Risikomodelle für große Datensätze auszuführen. Von der dynamischen Skalierung der Rechenressourcen hängt es ab, dass Risikobewertungen, für die große Mengen historischer Finanzdaten analysiert werden müssen, schnell durchgeführt werden können, was eine rasche Entscheidungsfindung ermöglicht.
• Software-Build- und Test-Pipelines. Softwareentwicklungsteams können AWS Batch nutzen, um ihre Build- und Test-Pipelines zu automatisieren. Bei Projekten mit umfangreichen Testsuiten oder solchen, die Builds auf mehreren Plattformen erfordern, kann AWS Batch die Fertigstellungszeiten erheblich verkürzen, indem Tests parallel ausgeführt und entsprechend der Spitzenauslastung skaliert werden.

Schrittweise Einrichtungsanleitung

Sehen wir uns an, wie Sie einen AWS-Batch-Auftrag, eine Rechenumgebung und andere erforderliche Rollen konfigurieren.

Vorbereitungsschritte

Bereiten Sie AWS-Rollen vor, die für AWS-Batch-Aufträge verwendet werden sollen:

1. Navigieren Sie zur IAM-Konsole. Öffnen Sie die AWS Management Console, suchen Sie nach dem IAM-Dienstund öffnen Sie ihn.
2. Erstellen Sie AWSBatchServiceRole:
   • Wählen Sie im IAM-Dashboard „ <“ (Rollen) aus. id="173"/>Wählen Sie „<“ (Rollen) aus. id="174"/> Klicken Sie anschließend auf „ <“ (Rollen erstellen). id="175"/>Erstellen Sie eine Rolle. id=“176″/>Wählen Sie „<“ (Vertrauenswürdige Entität) aus. id="177"/>
     “ (Vertrauenswürdige Entität) aus. id=“178″/ Wählen Sie einen AWS-Dienst als vertrauenswürdige Entität aus. Wählen Sie „ <“ (Vertrauenswürdige Entität) aus. id="179"/>Batchund klicken Sie dann auf Weiter: Berechtigungen.
   • Fügen Sie die Richtlinie „ <“ hinzu. >AWSBatchServiceRole Wenn Sie sie nicht sehen, suchen Sie sie in der Suchleiste.
   • Klicken Sie auf „ <“. >Weiter, Benennen Sie die Rolle (z. B. AWSBatchServiceRole) und erstellen Sie die Rolle.
3. EC2-Instanzrolle erstellen:
   • Wiederholen Sie den Vorgang zum Erstellen der Rolle, wählen Sie diesmal jedoch EC2- als vertrauenswürdige Entität aus.
   • Fügen Sie die Richtlinie AmazonEC2ContainerServiceforEC2Role oder jede andere für Ihren Verwendungsfall erforderliche Richtlinie hinzu.
   • Name die Rolle (z. B. ecsInstanceRole) und erstellen Sie sie.

Zugriff auf AWS Batch

Geben Sie batch in das Suchfeld für AWS-Services ein und klicken Sie auf AWS Batch, wenn die Anzeige dieses Elements erfolgt.

Die Dashboard-Seite von AWS Batch sollte nun geöffnet werden.

Erstellen einer Rechenumgebung

Rechenumgebungen enthalten die Amazon ECS-Containerinstanzen, auf denen Ihre Aufträge ausgeführt werden.

Klicken Sie auf Rechenumgebungs auf der AWS Batch-Dashboard-Seite und dann auf Create um eine neue Computerumgebung zu erstellen.

Der Create compute environment Assistent wird geöffnet.

1. Rechenumgebunt configuration.
   • Wählen Sie eine Rechenplattform aus, zum Beispiel Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2).
   • Wählen Sie zwischen Verwalten und Nicht verwaltet. Verwaltete Umgebungen werden von AWS verwaltet, während nicht verwaltete Umgebungen von Ihnen verwaltet werden.
   • Füllen Sie das Formular entsprechend Ihren Anforderungen aus. Geben Sie einen Namen für Ihre Rechenumgebung ein (in diesem Beispiel „<”/ „>” „env01test”/ „<”/ „> ”). Geben Sie bei Bedarf die im Vorbereitungsschritt erstellten Rollen an. Alternativ können Sie auf diesem Bildschirm eine neue Rolle erstellen, wenn Sie dies zuvor noch nicht getan haben. Zu jedem Feld gibt es nützliche Tipps, die Ihnen helfen, den optimalen Wert festzulegen. „<”/ „>
     <” >

     

   • Instanzkonfiguration. Legen Sie die erforderlichen vCPU-Parameter (virtuelle Zentraleinheit) fest. Wählen Sie den Instanztyp aus. Sie können zwischen Spot-Instanzen und On-Demand-Instanzen wählen. Beachten Sie, dass, wenn der Parameter „ <“ >„Minimum vCPUs“ auf 0 gesetzt ist, die AWS-Ressourcen nicht verschwendet werden, wenn keine Arbeit zu erledigen ist (dies ist der empfohlene Wert).

     

   • Netzwerk. Sie können die Standardeinstellungen beibehalten. Wenn Sie die Netzwerkeinstellungen anpassen müssen, können Sie vorhandene VPC-IDs und Subnetze auswählen oder neue erstellen.
   • Überprüfen Sie. Überprüfen Sie die Konfiguration und speichern Sie Ihre Rechenumgebung. Klicken Sie auf Erstellen Sie Rechenumgebung.

Erstellen einer Job-Warteschlange

Aufträge werden in Job-Warteschlangen gespeichert – Aufträge befinden sich in einer eindeutigen Job-Warteschlange. Auftrag-Warteschlangen sind mit Rechenumgebungen verknüpft.

1. Erstellen Sie eine Auftrag-Warteschlange. Klicken Sie im AWS Batch-Dashboard auf Auftrag-Warteschlangen, klicken Sie dann auf Erstellen Sie.

   

2. Wählen Sie den Typ der Orchestrierung aus, z. B. Amazon EC2 (Fargate und EKS sind weitere verfügbare Optionen).

   

3. Geben Sie im Abschnitt „Job-Warteschlangenkonfiguration“ einen Namen für Ihre Job-Warteschlange und eine Priorität ein (höhere Zahlen haben eine höhere Priorität, 1 ist der Standardwert).
4. Verknüpfen Sie Ihre Auftrag-Warteschlange mit der im vorherigen Schritt erstellten Rechenumgebung (env01test).
5. Klicken Sie auf Erstellen Sie , um die Auftrag-Warteschlange fertigzustellen.

   

Erstellen einer Auftragdefinition

Jobdefinitionen legen fest, wie Aufträge ausgeführt werden. Sie umfassen das zu verwendende Docker-Image, vCPUs, Anforderungen an den Speicher und mehr. Jobdefinitionsparameter können bei der Ausführung eines Auftrags überschrieben werden.

Navigieren Sie zu Jobdefinitionen auf dem AWS Batch-Dashboard und klicken Sie auf Erstellen.

1. Konfiguration der Jobdefinition. Geben Sie an, ob der Auftrag auf Amazon EC2, Fargate oder Elastic Kubernetes Service ausgeführt werden soll. Legen Sie einen Namen für den Auftrag fest.

   

   • Richten Sie die Container-Eigenschaften ein, darunter das Image, die vCPUs, der Arbeitsspeicher, der Befehl (falls vorhanden) und die Umgebungsvariablen.
   • Geben Sie unter „Ausführungsrolle“ eine IAM-Rolle an, die über die Berechtigungen zum Abrufen des Docker-Images und zum Protokollieren in CloudWatch verfügt, falls erforderlich.
   • Klicken Sie auf jedem Bildschirm auf „Weiter“, um fortzufahren.

   

2. Container-Konfiguration. Wählen Sie die Befehlssyntax (bash oder JSON). Geben Sie den erforderlichen Befehl unter Verwendung der angegebenen Syntax in das Befehlsfeld ein. Sie können die Umgebungskonfiguration auswählen, z. B. die Anzahl der vCPUs und den Arbeitsspeicher, und Umgebungsvariablen hinzufügen.
3. Linux- und Protokollierungseinstellungen. Sie können Linux- und Protokollierungseinstellungen konfigurieren, darunter Benutzerinformationen, Dateisystemkonfiguration, Protokollierungskonfiguration usw.
4. Überprüfung der Jobdefinition. Überprüfen Sie Ihre Konfiguration. Sie können die Konfiguration des Auftrags überprüfen und den Konfigurationstext (Skript) kopieren. Klicken Sie auf Auftrag erstellen.

Einen Auftrag einreichen

Nachdem nun alles eingerichtet ist, können Sie einen Auftrag einreichen, bei dem es sich um eine von AWS Batch ausgeführte Arbeitseinheit handelt.

1. Gehen Sie zum Abschnitt Aufträge und klicken Sie auf Neuen Auftrag einreichen.

   

2. Legen Sie die Auftragskonfiguration fest. Geben Sie einen Auftrags-Name ein. Wählen Sie eine zuvor erstellte Auftragsdefinition und Auftragswarteschlange aus. Legen Sie bei Bedarf weitere Parameter fest.
3. Konfigurieren Sie Auftrag-Überschreibungen (optional).
4. Überprüfen Sie die Auftragseinstellungen und klicken Sie auf Auftrag erstellen am Ende.

   

Der Auftrag sollte in wenigen Sekunden ausgelöst werden und sich im Status „Running“ befinden.

Verwalten von Rechenumgebungen

Sie können den Fortschritt des AWS Batch-Auftrags im AWS Batch-Dashboard unter dem Abschnitt „ <“ (Auftragsstatus) >„Aufträge“ „Aufträge“ > Wählen Sie einen Auftrag aus > Details). Mit AWS Batch können Sie Echtzeitprotokolle, den Status des Auftrags und alle vom Auftrag generierten Ausgaben anzeigen.

Sie können die folgenden AWS-Tools zur Überwachung und zum Management von Rechenumgebungen verwenden:

• Amazon CloudWatch. Verwenden Sie dieses Tool, um die Metriken und Protokolle Ihrer Batch-Aufträge und Rechenumgebungen zu überwachen. Es ist entscheidend für das Verständnis der Leistung der Aufträge und die Fehlerbehebung.
• AWS CloudTrail. Protokollieren und überwachen Sie API-Aufrufe an AWS Batch und andere AWS-Dienste. Dies hilft bei der Überprüfung und Verfolgung von Änderungen an den Rechenumgebungen.
• AWS Cost Explorer. Nutzen Sie ihn zur Überwachung und Verwaltung der mit Ihren Rechenumgebungen verbundenen Kosten, um Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Verwenden Sie die empfohlenen Verfahren für die Überwachung:

• Überprüfen Sie regelmäßig die AWS Batch-Metriken und -Protokolle in CloudWatch, um Leistungsengpässe oder nicht ausgelastete Ressourcen zu identifizieren.
• Optimieren Sie Aufträge und Rechenumgebungen kontinuierlich auf der Grundlage von Leistungsdaten.
• Erwägen Sie die Verwendung von AWS Lambda in Kombination mit AWS Batch für ereignisgesteuerte Stapelverarbeitung.
• Bleiben Sie über die neuesten AWS-Funktionen und Best Practices für AWS Batch und verwandte Dienste auf dem Laufenden.

Das Management und die Optimierung von Rechenumgebungen in AWS Batch sind kontinuierliche Prozesse, die die Überwachung der Leistung, die Kontrolle der Kosten und die Anpassung von Strategien auf der Grundlage sich ändernder Anforderungen und neuer AWS-Funktionen umfassen.

Fazit

AWS Batch eignet sich für eine Vielzahl von Anwendungen, von der Datenverarbeitung und dem Rendering bis hin zum Training von Machine-Learning-Modellen und der Finanzmodellierung. Es handelt sich um einen vollständig verwalteten AWS-Dienst. Die Fähigkeit, komplexe, rechenintensive Batch-Aufträge zu verarbeiten, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur verwalten zu müssen, macht AWS Batch zu einem leistungsstarken Tool für Unternehmen, die die Cloud für Rechenanforderungen mit hohem Durchsatz nutzen möchten. Vergessenvergessen Sie nicht, ein Backup Ihrer Amazon EC2-Instanzen zu konfigurieren, um Ihre Daten zu schützen. NAKIVO Backup & Replikation kann Ihnen dabei helfen, EC2-Daten effektiv zu schützen.

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