AWS Batch에서는 AWS Management Console, CLI 또는 SDK를 사용하여 배치 작업용 코드를 패키징하고, 종속성을 지정하며, 배치 작업을 제출합니다. AWS Batch를 사용하면 실행 파라미터와 작업 종속성을 지정할 수 있고, 널리 사용되는 다양한 배치 컴퓨팅 워크플로 엔진 및 언어(예: Pegasus WMS, Luigi 및 AWS Step Functions)와 손쉽게 통합할 수 있습니다. AWS Batch는 작업 요구 사항에 따라 Amazon EC2스팟 인스턴스를 효율적 및 동적으로 프로비저닝합니다. AWS Batch는 사용자가 신속하게 시작할 수 있도록 기본 작업 대기열과 컴퓨팅 환경 정의를 제공합니다.

지금 AWS Batch를 사용해 보십시오

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AWS Batch를 사용하면 vCPU 및 메모리와 같은 리소스 요구 사항, AWS Identity and Access Management(IAM) 역할, 볼륨 탑재 지점, 컨테이너 속성 및 환경 변수를 지정하여 작업이 실행되는 방식을 정의할 수 있습니다. AWS Batch는 작업을 Amazon ECS에서 실행되는 컨테이너식 애플리케이션으로 실행합니다.

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AWS Batch를 사용하면 서로 다른 작업 간에 종속성을 정의할 수 있습니다. 예를 들어 배치 작업이 서로 다른 리소스 요구 사항을 가진 서로 다른 3개의 처리 단계로 구성될 수 있습니다. 종속성의 경우 서로 다른 리소스 요구 사항을 가지며 이전 작업에 따라 다음 작업이 결정되는 3개의 작업을 생성할 수 있습니다.

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AWS Batch는 Pegasus WMS, Luigi 등과 같은 상용 및 오픈 소스 워크플로 엔진 및 언어와 통합될 수 있으므로 익숙한 워크플로 언어를 사용하여 배치 컴퓨팅 파이프라인을 모델링할 수 있습니다.

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AWS Batch는 제출된 작업의 볼륨 및 리소스 요구 사항에 따라 컴퓨팅 리소스를 동적으로 프로비저닝하고 조정하는 관리형 컴퓨팅 환경을 제공합니다. EC2 인스턴스 유형, VPC 서브넷 구성, 모든 인스턴스에 걸쳐 최소/최대/원하는 vCPU, 스팟 입찰 가격 등의 요구 사항으로 AWS Batch 관리형 컴퓨팅 환경을 구성할 수 있습니다.

또는 AWS Batch 관리형 컴퓨팅 환경에서 제공하는 구성과는 다른 EC2 인스턴스용 구성(예: 더 큰 EBS 볼륨 또는 다른 운영 체제)을 사용해야 하는 경우 AWS Batch 비관리형 컴퓨팅 환경 내에서 자체 컴퓨팅 리소스를 프로비저닝하고 관리할 수 있습니다. Amazon ECS 에이전트가 포함된 EC2 인스턴스를 프로비저닝하고 지원되는 버전의 Linux 및 Docker를 실행하면 됩니다. 그러면 AWS Batch는 사용자가 프로비저닝한 EC2 인스턴스에서 배치 작업을 실행합니다.

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AWS Batch를 사용하면 서로 다른 우선순위 수준으로 여러 개의 대기열을 설정할 수 있습니다. 배치 작업은 컴퓨팅 리소스가 작업을 실행할 수 있을 때까지 대기열에 저장됩니다. AWS Batch 스케줄러는 각 작업의 리소스 요구 사항을 기반으로 대기열에 제출된 작업을 언제 어디서 어떻게 실행할지 평가합니다. 스케줄러는 각 대기열의 우선순위를 평가하고, 해당 작업에 대기 중인 종속성이 없는 한, 최적의 컴퓨팅 리소스(예: 메모리 대 CPU 최적화)에서 우선순위에 따라 작업을 실행합니다.  

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AWS Batch를 사용하면 간단하게 Amazon EC2 스팟을 사용하여 배치 작업을 실행하는 비용을 추가로 절감할 수 있습니다. AWS Batch는 작업에 필요한 수량과 리소스 요구 사항과 컴퓨팅 리소스에 설정된 구성 파라미터에 따라 사용자 대신 스팟 인스턴스에 동적으로 입찰합니다.

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AWS Batch는 AWS Management Console에 배치 작업에 대한 주요 운영 지표를 표시합니다. 컴퓨팅 파워에 관한 지표와 실행 중, 지연 중 및 완료된 작업을 볼 수 있습니다. 작업에 대한 로그(예: STDERR, STDOUT)는 AWS Management Console에서 볼 수 있으며, Amazon CloudWatch Logs에도 작성됩니다.

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AWS Batch는 IAM을 사용하여 작업이 액세스할 수 있는 AWS 리소스(예: Amazon DynamoDB)를 제어하고 모니터링합니다. 또한, IAM을 통해 조직 내 서로 다른 사용자에 대한 정책을 정의할 수 있습니다. 예를 들어 관리자에게는 모든 AWS Batch API 작업에 대한 전체 액세스 권한을 부여하고, 개발자에게는 컴퓨팅 환경 구성과 작업 등록과 관련된 제한된 권한을 부여하며, 최종 사용자는 작업을 제출하고 삭제하는 데 필요한 권한만 갖도록 제한할 수 있습니다.