Publié le: Oct 24, 2022
Les clients AWS Batch peuvent désormais soumettre des tâches Fargate pour utiliser jusqu’à 16 processeurs virtuels, soit une multiplication par quatre des performances disponibles auparavant. Les processeurs virtuels sont les ressources primaires de calcul pour les lots de tâches Fargate. De plus grands processeurs virtuels permettent aux applications gourmandes en calcul comme les inférences de machine learning, la modélisation scientifique et l'analytique distribuée de fonctionner plus facilement sur Fargate. Par ailleurs, les clients peuvent à présent mettre en service jusqu'à 120 Gio de mémoire pour les tâches Fargate, soit aussi quatre fois plus qu'auparavant. Cela permet aux lots de tâches de mieux exécuter les opérations gourmandes en mémoire sur Fargate. Des options de mémoire et de processeurs virtuels supérieures peuvent également simplifier la migration vers un calcul de conteneur sans serveur pour les tâches plus gourmandes en ressources de calcul qui ne peuvent pas faire l'objet d'une restructuration en plusieurs petits conteneurs.
Pour lancer un lot de tâches Fargate avec ces configurations de mémoire et de processeur virtuel améliorées, créez simplement une nouvelle définition de tâche avec de nouvelles exigences et soumettez la tâche avec cette nouvelle définition, ou alors soumettez la tâche avec les nouvelles exigences pour remplacer la définition d’une tâche existante. Les clients peuvent lancer leur tâche avec les ressources de calcul et de mémoire dans Batch Fargate On Demand ou dans Fargate Spot ComputeEnvironment.
Les nouvelles configurations des ressources de calcul et de mémoire pour les tâches Fargate sont disponibles dans toutes les Régions AWS où AWS Batch est actuellement disponible. Le lancement de tâches avec des configurations de mémoire et de processeur virtuel améliorées nécessite l’utilisation de Service Quotas basé sur le processeur virtuel de Fargate. Pour en savoir plus, consultez la page FAQ. Pour en savoir plus sur AWS Batch, consultez le guide de l'utilisateur AWS Batch. Pour en savoir plus sur l'API AWS Batch, consultez la référence d'API AWS Batch.