Lösungsmöglichkeiten
Dieser Artikel ist ein Lösungsvorschlag. Wenn Sie möchten, dass wir diesen Artikel um weitere Informationen ergänzen, z. B. potenzielle Anwendungsfälle, alternative Dienste, Überlegungen zur Implementierung oder Preisempfehlungen, lassen Sie es uns über Feedback auf GitHub wissen.
In diesem Artikel wird eine cloudnative Anwendung beschrieben, die Azure Batch verwendet. Batch umfasst unter anderem die Zuordnung und Verwaltung von Computeressourcen sowie Anwendungsinstallation und automatische Skalierung von Ressourcen.
Aufbau
Laden Sie eine Visio-Datei dieser Architektur herunter.
Datenfluss
- Laden Sie Eingabedateien und die Anwendungen in Ihr Azure Storage-Konto hoch.
- Erstellen Sie einen Batch-Pool mit Computeknoten, einen Auftrag zum Ausführen der Workload im Pool und Tasks im Auftrag.
- Batch lädt die Eingabedateien und Anwendungen herunter.
- Batch überwacht die Taskausführung.
- Batch lädt die Taskausgabe hoch.
- Laden Sie die Ausgabedatei herunter.
Komponenten
- Azure Storage-Konten: Hochgradig skalierbarer Objektspeicher für unstrukturierte Daten.
- Azure Batch: Skalieren der Auftragsplanung und Computeverwaltung in der Cloud.
- Dokumentation zu virtuellen Computern
- Azure Blob Storage
Szenariodetails
Big Compute- und High Performance Computing-Workloads (HPC) sind in der Regel sehr rechenintensiv und können parallel ausgeführt werden, indem die Skalierbarkeits- und Flexibilitätsvorteile der Cloud genutzt werden. Die Workloads werden oft mithilfe der Batchverarbeitung asynchron ausgeführt, wobei Computeressourcen erforderlich sind, um die Arbeits- und Auftragsplanung auszuführen, die zur Festlegung der Arbeitsschritte benötigt wird.
Diese Lösung implementiert eine cloudnative Anwendung in Azure Batch. Dieser Plattformdienst umfasst Funktionen für die Zuordnung und Verwaltung von Computeressourcen, Anwendungsinstallation, automatische Skalierung von Ressourcen und Aufgabenplanung. Außerdem verfügt Azure Batch über allgemeinere Beschleunigungsfunktionen für Workloads, die insbesondere verwendet werden können, um R parallel auszuführen, KI-Schulungen durchzuführen und Workloads zu rendern.
Diese Lösung basiert auf verwalteten Diensten, z. B. Virtual Machines, Storage und Batch. Diese Azure-Dienste werden in einer Hochverfügbarkeitsumgebung ausgeführt, gepatcht und unterstützt, damit Sie sich auf Ihre Lösung konzentrieren können.
Mögliche Anwendungsfälle
Diese Lösung eignet sich ideal für die Finanz-, Medien-, Unterhaltungs-, Energie- und Umweltindustrie. Sie ist für folgenden Szenarien optimiert:
- Monte Carlo-Simulationen für das Finanzrisiko (Finanzwesen und Portfolio)
- Bildrendering
- Medientranscodierung
- Dateiverarbeitung
- Maschinenbau oder wissenschaftliche Simulationen (Energie und Umwelt)
Nächste Schritte
- Schnellstart: Hochladen, Herunterladen und Auflisten von Blobs über das Azure-Portal
- Schnellstart: Ausführen Ihres ersten Batch-Auftrags im Azure-Portal
Die folgenden Links auf der rechten Seite bieten Dokumentation zur Bereitstellung und Verwaltung der in der Lösungsarchitektur aufgeführten Azure-Produkte: