Übersicht
Die Skalierung der Datenverarbeitung in AWS unterstützt Kunden beim Bereitstellen und Betreiben einer Mehrbenutzerumgebung für rechenintensive Workflows, wie z. B. Computer-Aided-Engineering (CAE). Diese AWS-Lösung bietet eine große Auswahl an Datenverarbeitungsressourcen, einen schnellen Netzwerk-Backbone, unbegrenzten Speicherplatz und eine direkt in AWS integrierte Budget- und Kostenverwaltung.
Vorteile
Stellen Sie eine Beispiel-Benutzeroberfläche (UI) mit einem gemeinsamen Satz von APIs bereit und richten Sie sie ein, die es dem Administrator und den Benutzern ermöglichen, mit ihrem Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)-Cluster zu interagieren.
Helfen Sie Benutzern, einfach auf den EC2-Cluster zuzugreifen, um alle Visualisierungsaktionen vor und nach der Verarbeitung mithilfe Desktop Cloud Visualization (DCV)-Grafiksitzungen durchzuführen.
Erfassen Sie Scheduler und Anwendungsprotokolle nahezu in Echtzeit und speichern Sie sie dann zur weiteren Verarbeitung im Data Lake.
Passen Sie eine Sammlung von Skripten an, die mit der Lösung bereitgestellt werden, und erweitern Sie sie, um Benutzern zu helfen, Daten zu sammeln und allgemeine Clusteraufgaben auszuführen.
Technische Details
Sie können diese Architektur mithilfe des Implementierungsleitfadens automatisch bereitstellen.
Schritt 1
Amazon EC2 Auto Scaling stellt automatisch die Ressourcen bereit, die für die Ausführung von Cluster-Benutzeraufgaben wie Scale-Out-Datenverarbeitungsaufträgen erforderlich sind.
Schritt 1
Amazon EC2 Auto Scaling stellt automatisch die notwendigen Ressourcen bereit, um Cluster-Benutzeraufgaben wie Aufskalierungs-Rechenaufträge auszuführen.
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- Überschrift
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Engineering & Design
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Manufacturing & Industrial
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Aerospace & Satellite
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- Datum der Veröffentlichung
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- Version: 2.7.4
- Veröffentlicht: 07/2023
- Autor: AWS
- Geschätzte Bereitstellungszeit: 35 Minuten
- Geschätzte Kosten: Details anzeigen
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