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# AWS Batch とは
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AWS Batch を使用すると、AWS クラウド でバッチコンピューティングワークロードを実行できます。バッチコンピューティングは、開発者、科学者、エンジニアが大量のコンピューティングリソースにアクセスするための一般的な方法です。AWS Batch は、従来のバッチコンピューティングソフトウェアと同様に、必要なインフラストラクチャの設定および管理に伴う、差別化につながらない力仕事を排除します。このサービスでは、送信されたジョブに応じてリソースを効率的にプロビジョニングし、キャパシティ制限の排除、コンピューティングコストの削減、および結果の迅速な提供を行うことができます。

AWS Batch はフルマネージドサービスであり、あらゆるスケールのバッチコンピューティングワークロードを実行できます。AWS Batch は、コンピューティングリソースを自動的にプロビジョニングし、ワークロードの量と規模に基づいてワークロードのディストリビューションを最適化します。AWS Batch を使うと、バッチコンピューティングソフトウェアのインストールや管理が不要になり、結果の分析と問題の解決に集中できます。

![ワークロード、オーケストレーション、容量の AWS Batch レイヤーの表示](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/batch/latest/userguide/images/batch-diagram.png)


AWS Batch は、AWS マネージドコンテナオーケストレーションサービス、Amazon ECS、Amazon EKS に加えて、大規模でコンピューティング集約型のワークロードを実行するために必要なすべての機能を提供します。 AWS Batch は、Amazon EC2 インスタンスと Fargate リソースでコンピューティング容量をスケールできます。

AWS Batch は、バッチワークロード用のフルマネージドサービスを提供し、スループット、速度、リソース効率、コストのためにこれらのタイプのワークロードを最適化する運用機能を提供します。

また、AWS Batch は SageMaker トレーニングジョブキューイングを有効にし、データサイエンティストと ML エンジニアが優先順位を付けてトレーニングジョブを設定可能なキューに送信できるようにします。この機能を使用すると、リソースが利用可能になるとすぐに ML ワークロードが自動的に実行されるため、手動で調整する必要がなくなり、リソース使用率が向上します。

機械学習ワークロードの場合、AWS Batch は SageMaker トレーニングジョブのキューイング機能を提供します。特定のポリシーでキューを設定して、ML トレーニングワークロードのコスト、パフォーマンス、リソース割り当てを最適化できます。

![管理者によるロールの設定、データサイエンティストによるサービス環境とジョブキューの作成、SageMaker トレーニングジョブの送信、AWS Batch キューと SageMaker AI 実行の両方のモニタリングジョブを示すワークフロー図](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/batch/latest/userguide/images/Batch-SageMaker-Diagram-Light-Mode.png)


これにより、管理者がインフラストラクチャとアクセス許可を設定し、データサイエンティストが ML トレーニングワークロードの送信とモニタリングに集中できる責任共有モデルが提供されます。ジョブは自動的にキューに入れられ、設定された優先順位とリソースの可用性に基づいて実行されます。

## AWS Batch を初めてお使いになる方向けの情報
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AWS Batch を初めて使用する方には、以下のセクションを初めに読むことをお勧めします。
+ [のコンポーネント AWS Batch](batch_components.md)
+ [IAM のアカウントと管理ユーザーを作成する](create-an-iam-account.md)
+ [AWS Batch を設定する](get-set-up-for-aws-batch.md)
+ [AWS Batch チュートリアルの開始方法](Batch_GetStarted.md)
+ [SageMaker AI AWS Batch での の開始方法](getting-started-sagemaker.md) 

## 関連サービス
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AWS Batch はフルマネージド型のバッチコンピューティングサービスで、Amazon ECS、Amazon EKS、AWS Fargate、スポットインスタンスやオンデマンドインスタンスなど、あらゆる AWS コンピューティングサービスでコンテナ化されたバッチ ML、シミュレーション、分析ワークロードを計画、スケジュール、実行します。それぞれのマネージドコンピューティングサービスの詳細については、以下を参照してください。
+ [Amazon EC2 *ユーザーガイド*](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/concepts.html)
+ [AWS Fargate* デベロッパーガイド*](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/AWS_Fargate.html)
+ [Amazon EKS *ユーザーガイド*](https://docs.aws.amazon.com/eks/latest/userguide/what-is-eks.html)
+ [Amazon SageMaker AI* デベロッパーガイド*](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs.htm)

## AWS Batch へのアクセス
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次の方法で AWS Batch にアクセスできます。

**AWS Batch コンソール**  
リソースを作成および管理するウェブインターフェイス。

**AWS Command Line Interface**  
コマンドラインシェルでコマンドを使用して AWS のサービス を操作できます。AWS Command Line Interface は、Windows、macOS、Linux でサポートされています。AWS CLI の詳細については[「AWS Command Line Interface ユーザーガイド」](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/)を参照してください。「[AWS CLI コマンドリファレンス](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/)」で AWS Batch コマンドを確認できます。

**AWS SDK**  
HTTP または HTTPS を介してリクエストを送信する代わりに、言語固有の API を使用してアプリケーションを構築することを希望する場合、AWS が提供するライブラリ、サンプルコード、チュートリアルなどのリソースを使用できます。これらのライブラリには、リクエストの暗号化署名、リクエストの再試行、エラーレスポンスの処理などのタスクを自動化する基本的な機能が用意されています。これらの関数を使用すると、作業をより効率的に開始できます。詳細については、「[AWS で構築するツール](https://aws.amazon.com/developer/tools/)」を参照してください。