View a markdown version of this page

Checkliste für die skalierbare Ausführung - AWS Batch

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Checkliste für die skalierbare Ausführung

Bevor Sie eine große Arbeitslast auf 50.000 oder mehr vCPUs ausführen, sollten Sie die folgende Checkliste berücksichtigen.

Anmerkung

Wenn Sie planen, eine große Arbeitslast auf einer Million oder mehr vCPUs auszuführen, oder Unterstützung bei der Ausführung in großem Umfang benötigen, wenden Sie sich an Ihr AWS Team.

  • Überprüfen Sie Ihre Amazon EC2 EC2-Kontingente — Überprüfen Sie Ihre Amazon EC2 EC2-Kontingente (auch als Limits bezeichnet) im Bereich Service Quotas von. AWS-Managementkonsole Fordern Sie bei Bedarf eine Erhöhung des Kontingents für Ihre maximale Anzahl von Amazon EC2 EC2-Instances an. Denken Sie daran, dass Amazon EC2 Spot- und On-Demand Amazon-Instances separate Kontingente haben. Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit Service Quotas.

  • Überprüfen Sie Ihr Amazon Elastic Block Store-Kontingent für jede Region — Jede Instance verwendet ein GP2- oder GP3-Volume für das Betriebssystem. Standardmäßig beträgt das Kontingent für jedes AWS-Region Objekt 300 TiB. Jede Instanz verwendet jedoch Zählungen als Teil dieses Kontingents. Denken Sie also daran, dies zu berücksichtigen, wenn Sie Ihr Amazon Elastic Block Store-Kontingent für jede Region verifizieren. Wenn Ihr Kontingent erreicht ist, können Sie keine weiteren Instances erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon Elastic Block Store: Endpunkte und Kontingente

  • Verwenden Sie Amazon S3 als Speicher — Amazon S3 bietet einen hohen Durchsatz und hilft, das Rätselraten darüber zu vermeiden, wie viel Speicherplatz basierend auf der Anzahl der Jobs und Instances in jeder Availability Zone bereitgestellt werden muss. Weitere Informationen finden Sie unter Bewährte Entwurfsmuster: Optimierung der Amazon S3 S3-Leistung.

  • Skalieren Sie schrittweise, um Engpässe frühzeitig zu erkennen — Bei einem Job, der auf einer Million oder mehr vCPUs ausgeführt wird, beginnen Sie niedriger und erhöhen Sie schrittweise, sodass Sie Engpässe frühzeitig erkennen können. Beginnen Sie beispielsweise damit, auf 50.000 vCPUs zu laufen. Erhöhen Sie dann die Anzahl auf 200.000 vCPUs und dann auf 500.000 vCPUs usw. Mit anderen Worten, erhöhen Sie die Anzahl der vCPUs schrittweise weiter, bis Sie die gewünschte Anzahl von vCPUs erreicht haben.

  • Überwachung, um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen — Um mögliche Unterbrechungen und Probleme bei der Ausführung im großen Maßstab zu vermeiden, sollten Sie sowohl Ihre Anwendung als auch Ihre Architektur überwachen. Selbst bei der Skalierung von 1.000 bis 5.000 vCPUs können Unterbrechungen auftreten. Sie können Amazon CloudWatch Logs verwenden, um Protokolldaten zu überprüfen, oder CloudWatch Embedded Metrics mithilfe einer Client-Bibliothek verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter CloudWatch Logs-Agent-Referenz und aws-embedded-metrics