コンピューティングリソースメモリの管理 - AWS Batch

コンピューティングリソースメモリの管理

Amazon ECSコンテナエージェントが、コンテナインスタンスコンピュートリソースをクラスターコンピューティング環境に登録する場合、エージェントはタスクジョブの実行のために、コンテナインスタンスコンピューティングリソースが使用できるメモリ容量を決定する必要があります。プラットフォームのメモリ・オーバーヘッドとシステム・カーネルが占有するメモリのため、この数値はAmazon EC2インスタンスのインストール済みメモリ量とは異なります。例えば、m4.large インスタンスには 8 GiB のメモリがインストールされています。しかし、これはコンピューティングが登録されたときに、 ジョブに厳密に8192 MiBのメモリに常に変換されるとは限りません。

ジョブに8192 MiB を指定した場合、この要件を満たす使用可能なメモリが 8192 MiB以上のメモリがないとします。その場合、そのジョブをコンピューティング環境に置くことができなくなります。マネージド型コンピューティング環境を使用している場合、リクエストに対応するためには、AWS Batchはより大きなインスタンスタイプを起動する必要があります。

デフォルト AWS Batch コンピューティングリソースAMIも、Amazon ECS コンテナエージェントやその他の重要なシステムプロセス用に32 MiBのメモリを予約します。このメモリはジョブ割り当てには利用できない。詳細については、システムメモリを予約するを参照してください。

Amazon ECS コンテナエージェントは、Docker ReadMemInfo()関数を使用してオペレーティングシステムで使用可能な合計メモリのクエリを実行します。Linuxは、合計メモリを判断するためにコマンドラインユーティリティを提供します。

例 -Linux 合計メモリを決定

free コマンドは、オペレーティングシステムによって認識される合計メモリを復活します。

$ free -b

Amazon ECSに最適化されたAmazon Linux AMIを実行する m4.large インスタンスの出力例。

             total       used       free     shared    buffers     cached
Mem:    8373026816  348180480 8024846336      90112   25534464  205418496
-/+ buffers/cache:  117227520 8255799296

このインスタンスには 8373026816バイトの合計メモリがあります。つまり、7985 MiBがタスクに使用できます。

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