Las tres nuevas características de AWS ParallelCluster, disponibles a partir de hoy ayudarán a los clientes a simplificar aún más el proceso de creación y administración de clústeres HPC en Amazon Web Services (AWS).

Compatibilidad con AWS Batch: los clientes ahora pueden usar AWS Batch para programar trabajos en AWS ParallelCluster y enviar trabajos de informática distribuidos a través de AWS ParallelCluster a AWS Batch. AWS Batch permite a los desarrolladores, científicos e ingenieros ejecutar de manera fácil y eficiente cientos de miles de trabajos informáticos por lotes en AWS. AWS Batch también admite la programación de trabajos paralelos de múltiples nodos, lo que permite a los clientes ejecutar de manera eficiente trabajos únicos que abarcan varias instancias de Amazon EC2.

Integración con Amazon Elastic File System (EFS): AWS ParallelCluster ahora es compatible con la configuración nativa de EFS, lo que mejora aún más las características de almacenamiento y administración de archivos. Los usuarios pueden crear o montar EFS directamente desde AWS ParallelCluster sin un script posterior a la instalación.

Compatibilidad con la configuración de matriz RAID: los clientes de AWS ParallelCluster ahora pueden crear fácilmente una matriz RAID 0 o RAID 1 para usarla con su clúster HPC. RAID 0 combina varias unidades en una sola para proporcionar un mejor rendimiento de E/S, mientras que RAID 1 también combina varias unidades en una sola, pero para ofrecer una mejor tolerancia a errores. Las matrices RAID se pueden crear a partir de hasta 5 volúmenes de Amazon Elastic Block Store (EBS).

AWS ParallelCluster está disponible sin cargo adicional. Los clientes pagan únicamente por los recursos de AWS necesarios para ejecutar sus aplicaciones. AWS ParallelCluster se lanza mediante Python Package Index (PyPI). El código fuente de AWS ParallelCluster está alojado en el repositorio de Amazon Web Services en GitHub.  Haga clic aquí para obtener más información acerca de cómo lanzar un clúster de HPC con AWS ParallelCluster.