回収の通知が直前まで行われないことがあります。スケジューラがノードの損失を検出してエラーとして処理し、そのノードで実行中のタスクを別のリソースに再スケジューリングします。損失したノードに対して行った作業は失われる可能性がありますが、低料金のメリットを上回るほどノード損失の可能性は高くありません。時間使用でき、それを超えると回収されます。コストと帯域幅を利用する。強整合性とスケーラビリティに優れた並列処理を低コストで利用できます。利用できるアプリのほうがコスト効率が良くなります。ノードの間で利用できる帯域幅で十分です。GB/秒を超える集約帯域幅が持続したという報告もあります。つのグループにクラスタを作成する。従来型のクラスタは、複数のユーザー、グループ、アプリで共有されています。この場合、キュー内でのジョブの待機時間が長くなり、アプリでのリソースの使用効率が低下します。グループまたはプロジェクトごとに複数のクラスタを作成し、特定のアプリ用にクラスタを最適化することを検討してください。時間実行しても、全体のコストは変わりません。後者の方がキューでの待機時間が短くなり、アプリのパフォーマンスが向上します。つの一般的なケースを採り上げ、全般的な推奨事項を説明します。研究者は通常、データ全体にアプリを実行して、できるだけ速く結果を得たいと考えていますが、自分の研究領域でないクラスタ管理について詳しく知りたいとは考えていません。使用を検討してください。バケットに配置する必要があります。バケットに配置できます。ファイルを生成するタスクを実行します。バケット名を表します。ディレクトリの名前を表します。クラスタのプロビジョニングも管理も必要ありません。完了するまで実行されます。秒あたりの使用量で課金されるため、これはコスト効率の良い方法です。センターの大規模なリソースにアクセスしている場合があります。いずれの場合も、クラスタは専門の部署で管理され、標準のツールでアクセスされています。スクリプトを使用します。システムと類似したクラスタ環境を定義します。マシンタイプを選択してクラスタをカスタマイズし、アプリのソフトウェアの依存関係をインストールするように起動スクリプトをカスタマイズします。ノードにインストールして、入力データをマウントします。ツールを使用してクラスタを起動します。プロビジョニングされ、指定どおりに構成されます。構成ファイルには自由に定義できます。ノードに異なるノードタイプを使用することもできます。設定してコストを下げることもできます。ベースクラスタの基本構成は次のようになります。boot_disk_size=50最後に、システムで実行中のジョブがなくなったら、クラスタを停止できます。astrocluster1ワークロードのサイズが大きくなった場合には、次のことを行います。クラスタマシンのタイプを変更して、コストを抑える。外部の並列ファイラーを追加して、パフォーマンスを向上させる。自動スケーリング機能を追加して、キューの深さに応じてノードを追加または削除する。センターでは、さまざまなコンピューティング機能が実行されていますが、このセンターは会社や部門の多くのグループが利用しています。センターの使用率は常に高く、キューの待機時間も長くなっています。通常、一定の本番環境での容量を想定して設備投資が行われていますが、予期しないワークロードにより、処理能力が著しく低下することもあります。環境にバーストできます。実行される)になります。ジョブキューがドレインされると、追加ノードは解放されます。クラウドのバーストには次のようなメリットがあります。ジョブ送信と管理で一貫したユーザー環境を維持できます。ノードが追加されても、ユーザーがそれを意識することはありません。管理者は、バースト時間をポリシーで定義し、コストを管理できます。ノードでユーザージョブを処理する場合の最大の課題は、データとファイルの名前空間の整合性を維持することです。システムにアクセスできない場合があります。この場合、これらのファイルを参照するジョブは失敗します。ノードに内部ファイルへのアクセス権限が構成されている場合はジョブが実行されますが、その場合はネットワーク帯域幅と下り料金が加算される可能性があります。ノードとクラウドノードで分割した並列ジョブがうまく実行されない可能性もあります。リソースをバーストすると、この問題の多くを回避できます。使用した動的プロビジョニングをサポートしています。送信したジョブがキューに入ると、ノードのプロビジョニングが開始され、クラスタに追加されます。スケジューラが入力ファイルを指定のノードに転送し、追加ノードを使用してタスクを実行して、キューをドレインします。チュートリアルをご覧ください。