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O que é o AWS Batch?
AWS Batch O ajuda a executar workloads de computação em lote na Nuvem AWS. A computação em lote é uma maneira comum para desenvolvedores, cientistas e engenheiros acessarem grandes quantidades de recursos de computação. O AWS Batch remove as tarefas gerais de configuração e gerenciamento da infraestrutura necessária, semelhante ao software de computação em lote tradicional. Esse serviço pode fornecer recursos com eficiência em resposta a trabalhos enviados para eliminar restrições de capacidade, reduzir os custos de computação e entregar resultados rapidamente.
Como um serviço totalmente gerenciado, o AWS Batch ajuda a executar workloads de computação em lote de qualquer escala. O AWS Batch provisiona automaticamente recursos de computação e otimiza a distribuição da workload com base na quantidade e na escala das workloads. Com o AWS Batch, não há necessidade de instalar ou gerenciar o software de computação em lote, para que você possa concentrar seu tempo na análise de resultados e na resolução de problemas.
AWS Batch fornece toda a funcionalidade necessária para executar workloads de alta escala e com uso intensivo de computação, além dos serviços gerenciados de orquestração de contêineres AWS, Amazon ECS e Amazon EKS. AWS Batch é capaz de escalar a capacidade de computação em instâncias do Amazon EC2 e dos recursos do Fargate.
AWS Batch fornece um serviço totalmente gerenciado para workloads em lote e fornece os recursos operacionais para otimizar esses tipos de workloads em termos de throughput, velocidade, eficiência de recursos e custo.
AWS Batch também ativa o enfileiramento de trabalhos do SageMaker Training, permitindo que cientistas de dados e engenheiros de ML enviem trabalhos de treinamento com prioridades para filas configuráveis. Esse recurso garante que os workloads de ML sejam executados automaticamente assim que os recursos estiverem disponíveis, eliminando a necessidade de coordenação manual e melhorando a utilização dos recursos.
Para workloads de machine learning, AWS Batch fornece recursos de enfileiramento para trabalhos do SageMaker Training. Você pode configurar filas com políticas específicas para otimizar o custo, o desempenho e a alocação de recursos para seus workloads de treinamento de ML.
Isso fornece um modelo de responsabilidade compartilhada em que os administradores configuram a infraestrutura e as permissões, enquanto os cientistas de dados podem se concentrar em enviar e monitorar seus workloads de treinamento de ML. Os trabalhos são automaticamente colocados em fila e executados com base nas prioridades configuradas e na disponibilidade dos recursos.
Você é um usuário iniciante do AWS Batch?
Se estiver usando o AWS Batch pela primeira vez, recomendamos que você leia as seguintes seções para começar:
Serviços relacionados
AWS Batch é um serviço de computação em lote totalmente gerenciado que planeja, programa e executa seus workloads de ML, simulação e análise em lotes em contêineres em toda a gama de ofertas de computação AWS, como Amazon ECS, Amazon EKS, AWS Fargate e instâncias spot ou sob demanda. Para obter mais informações sobre cada serviço de computação gerenciado, consulte:
Como acessar o AWS Batch
Você pode acessar o AWS Batch usando o seguinte:
- AWS Batch Console do
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A interface da web na qual você cria e gerencia recursos.
- AWS Command Line Interface
-
Interagir com o Serviços da AWS usando comandos no shell da linha de comando. A AWS Command Line Interface é compatível com Windows, macOS e Linux. Para obter mais informações sobre a AWS CLI, consulte o Guia do usuário da AWS Command Line Interface. Você encontra os comandos do AWS Batch na AWS CLI Command Reference.
- AWS SDKs
-
Se você preferir criar aplicações usando APIs específicas de uma linguagem em vez de enviar uma solicitação via HTTP ou HTTPS, use as bibliotecas, código de exemplo, tutoriais e outros recursos para desenvolvedores de software fornecidos pela AWS. Essas bibliotecas fornecem funções básicas que automatizam tarefas como a assinatura criptografada das solicitações, novas tentativas de solicitações e tratamento das respostas de erro. Essas funções tornam seu começo mais eficiente. Para obter mais informações, consulte Ferramentas para criar na AWS
.
