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# Dependências do trabalho
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Ao enviar um AWS Batch trabalho, você pode especificar o trabalho do IDs qual o trabalho depende. Ao fazer isso, o AWS Batch agendador garante que seu trabalho seja executado somente após a conclusão bem-sucedida das dependências especificadas. Depois de concluído com êxito, o trabalho dependente transiciona de `PENDING` para `RUNNABLE` e, em seguida, para `STARTING` e `RUNNING`. Se uma das dependências do trabalho falhar, o trabalho dependente transicionará automaticamente de `PENDING` para `FAILED`.

Por exemplo, o trabalho A pode expressar uma dependência de até 20 outros trabalhos, que devem obter êxito antes que ele possa ser executado. Você pode, então, enviar trabalhos adicionais que dependam do trabalho A e de até 19 outros trabalhos.

Para trabalhos de matriz, você pode especificar uma dependência do tipo `SEQUENTIAL` sem especificar uma ID do trabalho, de forma que cada trabalho de matriz filho seja concluído sequencialmente, a começar pelo índice 0. Você também pode especificar uma dependência do tipo `N_TO_N` com uma ID do trabalho. Deste modo, cada índice filho dessa tarefa precisa aguardar, para que o índice filho correspondente de cada dependência seja concluído antes de começar. Para obter mais informações, consulte [Trabalhos de matriz](array_jobs.md).

Para enviar um AWS Batch trabalho com dependências, consulte[Tutorial: enviar um trabalho](submit_job.md).

O [Agendamento com reconhecimento de recurso](resource-aware-scheduling.md) permite que você agende trabalhos com base nos recursos consumíveis necessários para executar seus trabalhos. Você especifica os recursos consumíveis necessários para a execução de um trabalho e o Batch leva essas dependências de recursos em consideração ao agendar um trabalho. Você pode reduzir a subutilização dos recursos computacionais alocando somente os trabalhos que têm todos os recursos necessários disponíveis. O agendamento com reconhecimento de recursos está disponível para políticas de agendamento FIFO e de compartilhamento justo e pode ser usado com todas as plataformas de computação compatíveis com o Batch, incluindo EKS, ECS e Fargate. Ele pode ser usado com trabalhos de matriz, trabalhos de paralelos de vários nós (MNP) e trabalhos de Batch regulares.