一家公司在amazonecs上运行其容器化批处理作业。通过将容器映像，任务定义以及相关数据提交到amazons3存储桶来-凯发娱乐

一家公司在amazon ecs上运行其容器化批处理作业。通过将容器映像，任务定义以及相关数据提交到amazon s3存储桶来调度作业。每个作业的容器映像可能是唯一的。尽快运行作业至关重要，因此将作业工件提交到s3存储桶会触发作业立即运行。有时可能根本没有运行的作业。但是，可以将任何大小的作业提交给it operations团队，而不会事先发出警告。作业定义包括cpu和内存资源要求。有什么凯发娱乐的解决方案可以使批处理作业在计划后尽快完成？
a.使用amazon ec2启动类型计划amazon ecs集群上的作业。使用服务自动缩放可增加或减少正在运行的任务数，以适合正在运行的作业数。
b.直接在ec2实例上计划作业。将预留实例用于基线的最小负载，并在auto scaling组中使用按需实例，以根据需求扩展平台。
c.使用fargate启动类型在amazon ecs集群上计划作业。使用auto scaling服务可增加或减少正在运行的任务数，以适合正在运行的作业数。
d.使用fargate启动类型计划amazon ecs集群上的作业。在auto scaling组中使用竞价型实例可根据需求扩展平台。使用服务自动缩放可增加或减少正在运行的任务数，以适合正在运行的作业数。