Umgebungen auf von Amazon ECS verwalteten Instances berechnen

AWS Batch Rechenumgebungen auf Amazon ECS Managed Instances verwenden einen internen managedInstancesProvider KonfigurationsblockcomputeResources. Diese Struktur entspricht dem Amazon ECS-Kapazitätsanbieter-Modell und ist eigenständig. Die gesamte Konfiguration für Netzwerke, Instanzprofile und Instance-Auswahl befindet sich in diesem Block.

In der folgenden Liste werden die Parameter der Rechenumgebung für Amazon ECS Managed Instances-Rechenumgebungen beschrieben.

Aktualisierung der Rechenumgebungen mit Amazon ECS Managed Instances

Alle Attribute der Rechenumgebung von Amazon ECS Managed Instances können aktualisiert werdencapacityOptionType, mit Ausnahme des Typs der Rechenumgebung undfipsEnabled. Aktualisierungen werden an den zugrunde liegenden Amazon ECS-Kapazitätsanbieter weitergeleitet. Neue Instances verwenden die aktualisierte Konfiguration. Bestehende Instanzen laufen weiter, bis ihre Aufgaben abgeschlossen sind, und werden dann auf natürliche Weise entladen.

Folgendes kann nach der Erstellung nicht geändert werden:

Beispiele

Minimale Konfiguration

Das folgende Beispiel zeigt die Mindestkonfiguration, die zum Erstellen einer Amazon ECS Managed Instances-Rechenumgebung erforderlich ist. Amazon ECS wählt Instance-Typen automatisch aus allen verfügbaren Typen aus.

{
  "computeEnvironmentName": "my-managed-instances-ce",
  "type": "MANAGED",
  "state": "ENABLED",
  "computeResources": {
    "type": "ECS_MANAGED_INSTANCES",
    "maxvCpus": 256,
    "managedInstancesProvider": {
      "infrastructureRoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/ecsInfrastructureRole",
      "instanceLaunchTemplate": {
        "ec2InstanceProfileArn": "arn:aws:iam::123456789012:instance-profile/ecsInstanceProfile",
        "networkConfiguration": {
          "subnets": ["subnet-abcde012", "subnet-bcde012a"],
          "securityGroups": ["sg-abcde012"]
        }
      }
    }
  }
}

GPU-Workload mit bestimmten Instance-Typen

Im folgenden Beispiel wird eine Rechenumgebung erstellt, die auf NVIDIA-GPU-Instanztypen für maschinelles Lernen beschränkt ist.

{
  "computeEnvironmentName": "my-gpu-managed-instances-ce",
  "type": "MANAGED",
  "state": "ENABLED",
  "computeResources": {
    "type": "ECS_MANAGED_INSTANCES",
    "maxvCpus": 1000,
    "managedInstancesProvider": {
      "infrastructureRoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/ecsInfrastructureRole",
      "instanceLaunchTemplate": {
        "ec2InstanceProfileArn": "arn:aws:iam::123456789012:instance-profile/ecsInstanceProfile",
        "networkConfiguration": {
          "subnets": ["subnet-abcde012", "subnet-bcde012a"],
          "securityGroups": ["sg-abcde012"]
        },
        "instanceRequirements": {
          "allowedInstanceTypes": ["g5.xlarge", "g5.2xlarge", "g5.4xlarge"]
        },
        "capacityOptionType": "ON_DEMAND"
      }
    }
  }
}

Spotkapazität für kostensensitive Workloads

Das folgende Beispiel erstellt eine Spot-backed Rechenumgebung für fehlertolerante Batch-Workloads.

{
  "computeEnvironmentName": "my-spot-managed-instances-ce",
  "type": "MANAGED",
  "state": "ENABLED",
  "computeResources": {
    "type": "ECS_MANAGED_INSTANCES",
    "maxvCpus": 5000,
    "managedInstancesProvider": {
      "infrastructureRoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/ecsInfrastructureRole",
      "instanceLaunchTemplate": {
        "ec2InstanceProfileArn": "arn:aws:iam::123456789012:instance-profile/ecsInstanceProfile",
        "networkConfiguration": {
          "subnets": ["subnet-abcde012", "subnet-bcde012a", "subnet-cde012ab"],
          "securityGroups": ["sg-abcde012"]
        },
        "instanceRequirements": {
          "allowedInstanceTypes": ["m5.large", "m5.xlarge", "m6i.large", "m6i.xlarge"]
        },
        "capacityOptionType": "SPOT",
        "storageConfiguration": {
          "storageSizeGiB": 100
        }
      }
    }
  }
}