Lösningsidéer
Den här artikeln är en lösningsidé. Om du vill att vi ska utöka innehållet med mer information, till exempel potentiella användningsfall, alternativa tjänster, implementeringsöverväganden eller prisvägledning, kan du meddela oss genom att ge GitHub-feedback.
Den här artikeln beskriver ett molnbaserat program som använder Azure Batch. Batch tillhandahåller allokering och hantering av beräkningsresurser, programinstallation, automatisk resursskalning med mera.
Arkitektur
Ladda ned en Visio-fil med den här arkitekturen.
Dataflöde
- Ladda upp indatafilerna och programmen till ditt Azure Storage-konto.
- Skapa en Batch-pool av beräkningsnoder, ett jobb att köra arbetsbelastningen på poolen och aktiviteterna i jobbet.
- Batch laddar ned indatafiler och program.
- Batch övervakar aktivitetskörningen.
- Batch laddar upp aktivitetens utdata.
- Ladda ned utdatafilerna.
Komponenter
- Azure Storage-konton: Massivt skalbar objektlagring för ostrukturerade data.
- Azure Batch: Schemaläggning och beräkningshantering i molnskala.
- Azure Virtual Machines
- Azure Blob Storage
Information om scenario
Arbetsbelastningar för stor beräkning och databehandling med höga prestanda (HPC) är vanligtvis beräkningsintensiva och kan köras parallellt och dra nytta av molnets skala och flexibilitet. Arbetsbelastningarna körs ofta asynkront med batchbearbetning, med de beräkningsresurser som krävs för att utföra arbetet och schemaläggning av jobb som krävs för specificera arbetet.
Den här lösningen implementerar ett molnbaserat program med Azure Batch, som tillhandahåller allokering och hantering av beräkningsresurser, programinstallation, automatisk resursskalning och jobbschemaläggning som en plattformstjänst. Batch erbjuder också arbetsbelastningsacceleratorer på högre nivå specifikt för körning av R parallellt, AI-träning och återgivning av arbetsbelastningar.
Den här lösningen bygger på hanterade tjänster, inklusive virtuella datorer, lagring och Batch. Dessa Azure-tjänster körs i en miljö med hög tillgänglighet, som är korrigerad och stöds, så att du kan fokusera på din lösning.
Potentiella användningsfall
Den här lösningen är idealisk för ekonomi-, medie-, underhållnings-, energi- och miljöindustrin. Den är optimerad för följande scenarier:
- Monte Carlo-simuleringar för finansiella risker (finans och portfölj)
- Bildåtergivning
- Mediatranskodning
- Filbearbetning
- Tekniska eller vetenskapliga simuleringar (energi och miljö)
Nästa steg
- Snabbstart: Ladda upp, ladda ned och lista blobar med hjälp av Azure-portalen
- Snabbstart: Kör ditt första Batch-jobb i Azure-portalen
Följande länkar innehåller dokumentation om hur du distribuerar och hanterar De Azure-produkter som anges i lösningsarkitekturen: