Componenti di AWS Batch

AWS Batch semplifica l'esecuzione di processi batch in più zone di disponibilità all'interno di una regione. È possibile creare ambienti di calcolo AWS Batch con un VPC nuovo o esistente. Dopo avere configurato un ambiente di calcolo e averlo associato a una coda di processi, è possibile creare definizioni di processi che specificano le immagini di container Docker per eseguire i processi. Le immagini di container sono archiviate in ed estratte da registri dei container, che possono essere interni o esterni all'infrastruttura AWS .

Ambiente di calcolo

Un ambiente di calcolo è un set di risorse di calcolo gestite o non gestite usate per eseguire i processi. Con gli ambienti di elaborazione gestiti, puoi specificare il tipo di elaborazione (Fargate, Amazon EC2 o Amazon ECS Managed Instances) e la dimensione dell'istanza. Puoi anche specificare il numero minimo, desiderato e massimo di vCPU, la soglia di prezzo dell'istanza Spot e le sottoreti VPC di destinazione.

Con Amazon ECS Managed Instances, Amazon ECS gestisce completamente il provisioning, la scalabilità e la terminazione delle istanze Amazon EC2 per tuo conto. Specifichi la capacità massima e i vincoli opzionali dell'istanza. AWS Batch avvia, gestisce e termina in modo efficiente i tipi di elaborazione in base alle esigenze.

Puoi inoltre gestire i tuoi ambienti di calcolo. In tal caso, sei responsabile della configurazione e della scalabilità delle istanze in un cluster Amazon ECS che crea per te. AWS Batch Per ulteriori informazioni, consulta Ambienti di elaborazione per AWS Batch.

Code di processi

Quando invii un AWS Batch lavoro, lo invii a una particolare coda di lavoro, dove il lavoro risiede fino a quando non viene pianificato in un ambiente di elaborazione. Si associano uno o più ambienti di elaborazione a una coda di lavoro. È inoltre possibile assegnare valori di priorità per questi ambienti di elaborazione e anche tra le code di lavoro stesse. Ad esempio, puoi avere una coda ad alta priorità a cui inviare lavori sensibili al fattore tempo e una coda a bassa priorità per i lavori che possono essere eseguiti in qualsiasi momento quando le risorse di calcolo sono più economiche. Per ulteriori informazioni, consulta Code di processi.

Definizioni dei processi

Una definizione di processo specifica come devono essere eseguiti i lavori. Puoi pensare a una definizione di lavoro come a un modello per le risorse del tuo lavoro. Puoi assegnare al tuo lavoro un ruolo IAM per fornire l'accesso ad altre AWS risorse. È inoltre possibile specificare i requisiti di memoria e CPU. La definizione del processo può anche controllare le proprietà del container, le variabili di ambiente e i punti di montaggio per lo storage persistente. Molte specifiche in una definizione di processo possono essere sovrascritte indicando nuovi valori al momento dell'invio dei singoli processi. Per ulteriori informazioni, consulta Definizioni dei processi

Jobs

Un'unità di lavoro (ad esempio uno script shell, un eseguibile Linux o un'immagine di container Docker) inviata a AWS Batch. Ha un nome e viene eseguito come applicazione containerizzata su AWS Fargate o risorse Amazon EC2 nel tuo ambiente di calcolo, utilizzando i parametri specificati in una definizione di processo. I lavori possono fare riferimento ad altri lavori per nome o per ID e possono dipendere dal corretto completamento di altri lavori o dalla disponibilità delle risorse specificate. Per ulteriori informazioni, consulta Jobs.

Politica di pianificazione

È possibile utilizzare le politiche di pianificazione per configurare il modo in cui le risorse di elaborazione in una coda di lavoro vengono allocate tra utenti o carichi di lavoro. Utilizzando le politiche di pianificazione della condivisione equa, è possibile assegnare diversi identificatori di condivisione ai carichi di lavoro o agli utenti. Il AWS Batch job scheduler utilizza per impostazione predefinita una strategia First-in, First-Out (FIFO). Per ulteriori informazioni, consulta Politiche di pianificazione con condivisione equa.

Risorse consumabili

Una risorsa consumabile è una risorsa necessaria per eseguire i processi, ad esempio un token di licenza di terze parti, la larghezza di banda di accesso al database, la necessità di limitare le chiamate a un'API di terze parti e così via. Si specificano le risorse consumabili necessarie per l'esecuzione di un processo e Batch tiene conto di queste dipendenze tra le risorse quando pianifica un processo. È possibile ridurre il sottoutilizzo delle risorse di calcolo allocando solo i lavori che dispongono di tutte le risorse necessarie. Per ulteriori informazioni, consulta Pianificazione basata sulle risorse.

Ambiente di servizio

Un ambiente di servizio definisce il modo in cui AWS Batch si integra con SageMaker l'esecuzione dei lavori. Gli ambienti di servizio consentono AWS Batch di inviare e gestire i lavori fornendo al SageMaker contempo le funzionalità di accodamento, pianificazione e gestione delle priorità di. AWS Batch Gli ambienti di servizio definiscono i limiti di capacità per tipi di servizi specifici, come SageMaker i lavori di formazione. I limiti di capacità controllano il numero massimo di risorse che possono essere utilizzate dai lavori di assistenza nell'ambiente. Per ulteriori informazioni, consulta Ambienti di servizio per AWS Batch.

Lavoro di assistenza

Un job di assistenza è un'unità di lavoro che viene inviata AWS Batch per essere eseguita in un ambiente di servizio. I lavori di assistenza sfruttano le funzionalità AWS Batch di accodamento e pianificazione delegando al contempo l'esecuzione effettiva al servizio esterno. Ad esempio, i lavori di SageMaker formazione inviati come lavori di servizio vengono messi in coda e hanno priorità da AWS Batch, ma l'esecuzione dei lavori di formazione avviene all'interno dell'infrastruttura AI. SageMaker SageMaker Questa integrazione consente ai data scientist e agli ingegneri ML di trarre vantaggio dalla gestione automatizzata dei carichi AWS Batch di lavoro e dalle code prioritarie per i loro carichi di lavoro di formazione sull'intelligenza artificiale. SageMaker I lavori di assistenza possono fare riferimento ad altri lavori per nome o ID e supportare le dipendenze tra i lavori. Per ulteriori informazioni, consulta Lavori di assistenza in AWS Batch.