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.
# Eine Job-Warteschlange erstellen
Bevor Sie Jobs einreichen können AWS Batch, müssen Sie eine Auftragswarteschlange erstellen. Wenn Sie eine Auftragswarteschlange erstellen, ordnen Sie der Warteschlange eine oder mehrere Rechenumgebungen zu und weisen eine Rangfolge zu.
Sie legen auch der Auftragswarteschlange Priorität fest, die die Reihenfolge bestimmt, in der der AWS Batch-Scheduler Jobs platziert. Das bedeutet, dass, wenn eine Rechenumgebung mit mehr als einer Job-Warteschlange verknüpft ist, die Job-Warteschlange mit höherer Priorität bevorzugt wird.
**Topics**
+ [Erstellen Sie eine EC2 Amazon-Job-Warteschlange](create-job-queue-ec2.md)
+ [Erstellen Sie eine Fargate-Jobwarteschlange](create-job-queue-fargate.md)
+ [Erstellen Sie eine Amazon EKS-Jobwarteschlange](create-job-queue-eks.md)
+ [Erstellen Sie eine Warteschlange für SageMaker Schulungsjobs in AWS Batch](create-sagemaker-job-queue.md)
+ [Vorlage für die Job-Warteschlange](job-queue-template.md)
# Erstellen Sie eine EC2 Amazon-Job-Warteschlange
Gehen Sie wie folgt vor, um eine Job-Warteschlange für Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) zu erstellen.
**Um eine EC2 Amazon-Job-Warteschlange zu erstellen**
1. Öffnen Sie die AWS Batch Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/batch/](https://console.aws.amazon.com/batch/).
1. Wählen Sie in der Navigationsleiste die aus, die Sie verwenden AWS-Region möchten.
1. Wählen Sie im Navigationsbereich die Option **Job-Warteschlangen** aus.
1. Wählen Sie **Erstellen** aus.
1. Wählen Sie als **Orchestrierungstyp** **Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)**.
1. Geben Sie **unter Name** einen eindeutigen Namen für Ihre Job-Warteschlange ein. Der Name kann bis zu 128 Zeichen lang sein und Groß- und Kleinbuchstaben, Zahlen und Unterstriche (\$1) enthalten.
1. Geben Sie **unter Priorität** eine ganze Zahl für die Priorität der Auftragswarteschlange ein. Jobwarteschlangen mit höherer Priorität werden vor Jobwarteschlangen mit niedrigerer Priorität ausgeführt, die derselben Rechenumgebung zugeordnet sind. Die Priorität wird in absteigender Reihenfolge ermittelt. So erhält beispielsweise eine Auftragswarteschlange mit einem Prioritätswert von 10 Vorrang vor einer Auftragswarteschlange mit dem Wert 1.
1. (Optional) Wählen Sie für **die Planungsrichtlinie Amazon Resource Name (ARN)** eine bestehende Planungsrichtlinie aus.
1. Wählen Sie für **Verbundene Rechenumgebungen** eine oder mehrere Rechenumgebungen aus der Liste aus, die Sie der Job-Warteschlange zuordnen möchten. Wählen Sie die Rechenumgebungen in der Reihenfolge aus, in der die Warteschlange versuchen soll, Aufgaben zu platzieren. Der Job Scheduler bestimmt anhand der Reihenfolge, in der Sie die Rechenumgebungen auswählen, welche Rechenumgebung einen bestimmten Job startet. Bevor Sie sie einer Job-Warteschlange zuordnen können, müssen sich die Rechenumgebungen im entsprechenden `VALID` Status befinden. Sie können bis zu drei Datenverarbeitungsumgebungen mit einer Auftragswarteschlange verknüpfen. Wenn Sie noch keine Rechenumgebung haben, wählen Sie **Rechenumgebung erstellen**
**Anmerkung**
Alle Rechenumgebungen, die mit einer Jobwarteschlange verknüpft sind, müssen dasselbe Bereitstellungsmodell verwenden. AWS Batch unterstützt nicht das Mischen von Bereitstellungsmodellen in einer einzigen Jobwarteschlange.
1. Wählen Sie unter **Reihenfolge der Rechenumgebung** die Aufwärts- und Abwärtspfeile aus, um die gewünschte Reihenfolge zu konfigurieren.
1. Wählen Sie „**Auftragswarteschlange erstellen**“, um den Vorgang abzuschließen und Ihre Auftragswarteschlange zu erstellen.
# Erstellen Sie eine Fargate-Jobwarteschlange
Gehen Sie wie folgt vor, um eine Job-Warteschlange für AWS Fargate zu erstellen.
**So erstellen Sie eine Fargate-Jobwarteschlange**
1. Öffnen Sie die AWS Batch Konsole unter. [https://console.aws.amazon.com/batch/](https://console.aws.amazon.com/batch/)
1. Wählen Sie in der Navigationsleiste die aus, die Sie verwenden AWS-Region möchten.
1. Wählen Sie im Navigationsbereich die Option **Job-Warteschlangen** aus.
1. Wählen Sie **Erstellen** aus.
1. Wählen Sie als **Orchestrierungstyp** **Fargate** aus.
1. Geben Sie **unter Name** einen eindeutigen Namen für Ihre Job-Warteschlange ein. Der Name kann bis zu 128 Zeichen lang sein und Groß- und Kleinbuchstaben, Zahlen und Unterstriche (\$1) enthalten.
1. Geben Sie **unter Priorität** eine ganze Zahl für die Priorität der Auftragswarteschlange ein. Jobwarteschlangen mit höherer Priorität werden vor Jobwarteschlangen mit niedrigerer Priorität ausgeführt, die derselben Rechenumgebung zugeordnet sind. Die Priorität wird in absteigender Reihenfolge ermittelt. So erhält beispielsweise eine Auftragswarteschlange mit einem Prioritätswert von 10 Vorrang vor einer Auftragswarteschlange mit dem Wert 1.
1. (Optional) Wählen Sie für **die Planungsrichtlinie Amazon Resource Name (ARN)** eine bestehende Planungsrichtlinie aus.
1. Wählen Sie für **Verbundene Rechenumgebungen** eine oder mehrere Rechenumgebungen aus der Liste aus, die Sie der Job-Warteschlange zuordnen möchten. Wählen Sie die Rechenumgebungen in der Reihenfolge aus, in der die Warteschlange versuchen soll, Aufgaben zu platzieren. Der Job Scheduler bestimmt anhand der Reihenfolge, in der Sie die Rechenumgebungen auswählen, welche Rechenumgebung einen bestimmten Job startet. Bevor Sie sie einer Job-Warteschlange zuordnen können, müssen sich die Rechenumgebungen im entsprechenden `VALID` Status befinden. Sie können bis zu drei Datenverarbeitungsumgebungen mit einer Auftragswarteschlange verknüpfen.
**Anmerkung**
Alle Rechenumgebungen, die einer Auftragswarteschlange zugeordnet sind, müssen dasselbe Bereitstellungsmodell verwenden. AWS Batch unterstützt nicht das Mischen von Bereitstellungsmodellen in einer einzigen Jobwarteschlange.
1. Wählen Sie unter **Reihenfolge der Rechenumgebung** die Aufwärts- und Abwärtspfeile aus, um die gewünschte Reihenfolge zu konfigurieren.
1. Wählen Sie „**Auftragswarteschlange erstellen**“, um den Vorgang abzuschließen und Ihre Auftragswarteschlange zu erstellen.
# Erstellen Sie eine Amazon EKS-Jobwarteschlange
Gehen Sie wie folgt vor, um eine Job-Warteschlange für Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) zu erstellen.
**So erstellen Sie eine Amazon EKS-Jobwarteschlange**
1. Öffnen Sie die AWS Batch Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/batch/](https://console.aws.amazon.com/batch/).
1. Wählen Sie in der Navigationsleiste die aus, die Sie verwenden AWS-Region möchten.
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Job Queues** aus.
1. Wählen Sie **Erstellen** aus.
1. Wählen Sie als **Orchestrierungstyp** **Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon** EKS) aus.
1. Geben Sie **unter Name** einen eindeutigen Namen für Ihre Job-Warteschlange ein. Der Name kann bis zu 128 Zeichen lang sein und Groß- und Kleinbuchstaben, Zahlen und Unterstriche (\$1) enthalten.
1. Geben Sie für **Priorität** einen Ganzzahlwert für die Priorität der Auftragswarteschlange ein. Jobwarteschlangen mit höherer Priorität werden vor Jobwarteschlangen mit niedrigerer Priorität ausgeführt, die derselben Rechenumgebung zugeordnet sind. Die Priorität wird in absteigender Reihenfolge ermittelt. So erhält beispielsweise eine Auftragswarteschlange mit einem Prioritätswert von 10 Vorrang vor einer Auftragswarteschlange mit dem Wert 1.
1. (Optional) Wählen Sie für **die Planungsrichtlinie Amazon Resource Name (ARN)** eine bestehende Planungsrichtlinie aus.
1. Wählen Sie für **Verbundene Rechenumgebungen** eine oder mehrere Rechenumgebungen aus der Liste aus, die Sie der Job-Warteschlange zuordnen möchten. Wählen Sie die Rechenumgebungen in der Reihenfolge aus, in der die Warteschlange versuchen soll, Aufgaben zu platzieren. Der Job Scheduler bestimmt anhand der Reihenfolge, in der Sie die Rechenumgebungen auswählen, welche Rechenumgebung einen bestimmten Job startet. Bevor Sie sie einer Job-Warteschlange zuordnen können, müssen sich die Rechenumgebungen im entsprechenden `VALID` Status befinden. Sie können bis zu drei Datenverarbeitungsumgebungen mit einer Auftragswarteschlange verknüpfen.
**Anmerkung**
Alle Rechenumgebungen, die einer Auftragswarteschlange zugeordnet sind, müssen dasselbe Bereitstellungsmodell verwenden. AWS Batch unterstützt nicht das Mischen von Bereitstellungsmodellen in einer einzigen Jobwarteschlange.
**Anmerkung**
Alle Rechenumgebungen, die einer Job-Warteschlange zugeordnet sind, müssen dieselbe Architektur haben. AWS Batch unterstützt nicht das Mischen von Architekturtypen für Rechenumgebungen in einer einzigen Jobwarteschlange.
1. Wählen Sie unter **Reihenfolge der Rechenumgebung** die Aufwärts- und Abwärtspfeile aus, um die gewünschte Reihenfolge zu konfigurieren.
1. Wählen Sie „**Auftragswarteschlange erstellen**“, um den Vorgang abzuschließen und Ihre Auftragswarteschlange zu erstellen.
# Erstellen Sie eine Warteschlange für SageMaker Schulungsjobs in AWS Batch
SageMaker Warteschlangen für Schulungsaufträge lassen sich direkt in den SageMaker KI-Service integrieren und ermöglichen so eine serverlose Auftragsplanung, ohne dass Sie die zugrunde liegende Recheninfrastruktur verwalten müssen.
## Voraussetzungen
Bevor Sie eine Warteschlange für SageMaker Trainingsjobs erstellen, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:
+ **Serviceumgebung** — Eine Serviceumgebung, die Kapazitätsgrenzen definiert. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen Sie eine Serviceumgebung in AWS Batch](create-service-environments.md).
+ **IAM-Berechtigungen — Berechtigungen** zum Erstellen und Verwalten von AWS Batch Jobwarteschlangen und Serviceumgebungen. Weitere Informationen finden Sie unter [AWS Batch IAM-Richtlinien, -Rollen und -Berechtigungen](IAM_policies.md).
------
#### [ Create a SageMaker Training job queue (AWS Batch console) ]
1. Öffnen Sie die AWS Batch Konsole unter. [https://console.aws.amazon.com/batch/](https://console.aws.amazon.com/batch/)
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Job Queues und dann** **Create** aus.
1. **Wählen Sie als **Orchestrierungstyp** die Option Training ausSageMaker .**
1. Für die **Konfiguration der Job-Warteschlange**:
1. Geben Sie unter **Name** den Namen der Job-Warteschlange ein.
1. Geben Sie für **Priorität** einen Wert zwischen 0 und 1000 ein. Eine Job-Warteschlange mit einer höheren Priorität wird für Serviceumgebungen bevorzugt.
1. (Optional) Wählen Sie für **die Planungsrichtlinie Amazon Resource Name (ARN)** eine bestehende Planungsrichtlinie aus.
1. Wählen Sie für **Verbundene Serviceumgebungen** eine Serviceumgebung aus der Liste aus, die Sie der Job-Warteschlange zuordnen möchten.
1. (Optional) Für **Grenzwerte für den Jobstatus**:
1. Wählen Sie für **Fehlkonfiguration** die **maximale Laufzeit (Sekunden) `SERVICE_ENVIRONMENT_MAX_RESOURCE` und geben Sie sie** ein.
1. Wählen Sie für **Kapazität** die **maximale Laufzeit (Sekunden) aus `INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY` und geben Sie sie** ein.
1. Wählen Sie **Job-Warteschlange erstellen**
------
#### [ Create a SageMaker Training job queue (AWS CLI) ]
Verwenden Sie den `create-job-queue` Befehl, um eine Warteschlange für SageMaker Schulungsaufträge zu erstellen.
Im folgenden Beispiel wird eine einfache Warteschlange für SageMaker Schulungsaufträge erstellt, die eine Serviceumgebung verwendet:
```
aws batch create-job-queue \
--job-queue-name my-sm-training-fifo-jq \
--job-queue-type SAGEMAKER_TRAINING \
--priority 1 \
--service-environment-order order=1,serviceEnvironment=ExampleServiceEnvironment
```
*ExampleServiceEnvironment*Ersetzen Sie es durch den Namen Ihrer Serviceumgebung.
Daraufhin erhalten Sie ein Ergebnis, das dem hier dargestellten entspricht:
```
{
"jobQueueName": "my-sm-training-fifo-jq",
"jobQueueArn": "arn:aws:batch:region:account:job-queue/my-sm-training-fifo-jq"
}
```
Nachdem Sie Ihre Auftragswarteschlange erstellt haben, stellen Sie sicher, dass sie erfolgreich erstellt wurde und sich in einem gültigen Status befindet.
Verwenden Sie den `describe-job-queues` Befehl, um Details zu Ihrer Job-Warteschlange anzuzeigen:
```
aws batch describe-job-queues --job-queues my-sm-training-fifo-jq
```
Daraufhin erhalten Sie ein Ergebnis, das dem hier dargestellten entspricht:
```
{
"jobQueues": [
{
"jobQueueName": "my-sm-training-fifo-jq",
"jobQueueArn": "arn:aws:batch:region:account:job-queue/my-sm-training-fifo-jq",
"state": "ENABLED",
"status": "VALID",
"statusReason": "JobQueue Healthy",
"priority": 1,
"computeEnvironmentOrder": [],
"serviceEnvironmentOrder": [
{
"order": 1,
"serviceEnvironment": "arn:aws:batch:region:account:service-environment/ExampleServiceEnvironment"
}
],
"jobQueueType": "SAGEMAKER_TRAINING",
"tags": {},
"jobStateTimeLimitActions": []
}
]
}
```
Stellen Sie sicher, dass:
+ Das `state` ist `ENABLED`
+ Das `status` ist `VALID`
+ Das `statusReason` ist `JobQueue Healthy`
+ Das `jobQueueType` ist `SAGEMAKER_TRAINING`
+ Das `serviceEnvironmentOrder` bezieht sich auf Ihre Serviceumgebung
------
# Vorlage für die Job-Warteschlange
Das Folgende ist eine leere Vorlage für die Auftragswarteschlange. Sie können diese Vorlage verwenden, um Ihre Job-Warteschlange zu erstellen. Sie können diese Job-Warteschlange dann in einer Datei speichern und sie mit der AWS CLI `--cli-input-json` Option verwenden. Weitere Informationen zu diesen Parametern finden Sie [CreateJobQueue](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/APIReference/API_CreateJobQueue.html)in der *AWS Batch API-Referenz*.
**Anmerkung**
Mit dem folgenden AWS CLI Befehl können Sie eine Vorlage für eine Job-Warteschlange generieren.
```
$ aws batch create-job-queue --generate-cli-skeleton
```
```
{
"computeEnvironmentOrder": [
{
"computeEnvironment": "",
"order": 0
}
],
"jobQueueName": "",
"jobStateTimeLimitActions": [
{
"state": "RUNNABLE",
"action": "CANCEL",
"maxTimeSeconds": 0,
"reason": ""
}
],
"priority": 0,
"schedulingPolicyArn": "",
"state": "ENABLED",
"tags": {
"KeyName": ""
}
}
```