Tutorial: Ejecución de una carga de trabajo paralela con Azure Batch mediante Python API
Use Azure Batch para ejecutar aplicaciones de informática de alto rendimiento (HPC) en paralelo y a gran escala, de manera eficaz en Azure. Este tutorial le guía a través de un ejemplo de Python de ejecución de carga de trabajo paralela con Batch. Aprenderá lo que es un flujo de trabajo de aplicación de Batch común y a interactuar con los recursos de Batch y Storage mediante programación.
- Autenticarse en las cuentas de Batch y Storage.
- Cargar archivos de entrada en Storage.
- Crear un grupo de nodos de proceso para ejecutar una aplicación.
- Crear un trabajo y tareas para procesar archivos de entrada.
- Supervise la ejecución de las tareas.
- Recuperación de archivos de salida.
En este tutorial, convertiremos archivos multimedia MP4 a formato MP3 en paralelo con la herramienta de código de abierto ffmpeg.
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Requisitos previos
Una cuenta de Azure Batch y una cuenta de Azure Storage vinculada. Para crear estas cuentas, consulte las guías de inicio rápido de Batch para Azure Portal o la CLI de Azure.
Inicio de sesión en Azure
Inicie sesión en Azure Portal.
Obtención de credenciales de la cuenta
En este ejemplo, debe especificar las credenciales de las cuentas de Batch y Storage. Azure Portal es una manera sencilla de obtener las credenciales necesarias. (también se pueden obtener mediante las API de Azure o las herramientas de línea de comandos).
Seleccione Todos los servicios>Cuentas de Batch y, después, seleccione el nombre de la cuenta de Batch.
Para ver las credenciales de Batch, haga clic en Claves. Copie los valores de cuenta de Batch, URL y Clave de acceso principal en un editor de texto.
Para ver el nombre y las claves de la cuenta de almacenamiento, seleccione Cuenta de almacenamiento. Copie los valores de Nombre de la cuenta de almacenamiento y Key1 en un editor de texto.
Descarga y ejecución de la aplicación de ejemplo
Descarga de la aplicación de ejemplo
Descargue o clone la aplicación de ejemplo desde GitHub. Para clonar el repositorio de la aplicación de ejemplo con un cliente de Git, use el siguiente comando:
git clone https://github.com/Azure-Samples/batch-python-ffmpeg-tutorial.git
Vaya al directorio que contiene el archivo batch_python_tutorial_ffmpeg.py.
En el entorno de Python, instale los paquetes necesarios mediante pip.
pip install -r requirements.txt
Use un editor de código para abrir el archivo config.py. Actualice las cadenas de credenciales de la cuenta de Storage y de Batch con los valores únicos correspondientes. Por ejemplo:
_BATCH_ACCOUNT_NAME = 'yourbatchaccount'
_BATCH_ACCOUNT_KEY = 'xxxxxxxxxxxxxxxxE+yXrRvJAqT9BlXwwo1CwF+SwAYOxxxxxxxxxxxxxxxx43pXi/gdiATkvbpLRl3x14pcEQ=='
_BATCH_ACCOUNT_URL = 'https://yourbatchaccount.yourbatchregion.batch.azure.com'
_STORAGE_ACCOUNT_NAME = 'mystorageaccount'
_STORAGE_ACCOUNT_KEY = 'xxxxxxxxxxxxxxxxy4/xxxxxxxxxxxxxxxxfwpbIC5aAWA8wDu+AFXZB827Mt9lybZB1nUcQbQiUrkPtilK5BQ=='
Ejecución la aplicación
Para ejecutar el script:
python batch_python_tutorial_ffmpeg.py
Al ejecutar la aplicación de ejemplo, la salida de la consola es similar a la siguiente. Durante la ejecución, se experimenta una pausa en Monitoring all tasks for 'Completed' state, timeout in 00:30:00... mientras se inician los nodos de proceso del grupo.
Sample start: 11/28/2018 3:20:21 PM
Container [input] created.
Container [output] created.
Uploading file LowPriVMs-1.mp4 to container [input]...
Uploading file LowPriVMs-2.mp4 to container [input]...
Uploading file LowPriVMs-3.mp4 to container [input]...
Uploading file LowPriVMs-4.mp4 to container [input]...
Uploading file LowPriVMs-5.mp4 to container [input]...
Creating pool [LinuxFFmpegPool]...
Creating job [LinuxFFmpegJob]...
Adding 5 tasks to job [LinuxFFmpegJob]...
Monitoring all tasks for 'Completed' state, timeout in 00:30:00...
Success! All tasks completed successfully within the specified timeout period.
Deleting container [input]....
Sample end: 11/28/2018 3:29:36 PM
Elapsed time: 00:09:14.3418742
Vaya a la cuenta de Batch de Azure Portal para supervisar el grupo, los nodos de proceso, el trabajo y las tareas. Por ejemplo, para ver un mapa térmico de los nodos de proceso del grupo, seleccione Grupos>LinuxFFmpegPool.
Con las tareas en ejecución, el mapa térmico es similar al siguiente:
El tiempo de ejecución es de aproximadamente 5 minutos al ejecutar la aplicación con la configuración predeterminada. La creación del grupo es lo que más tarda.
Recuperación de archivos de salida
Puede usar Azure Portal para descargar los archivos MP3 de salida generados por las tareas de ffmpeg.
- Haga clic en Todos los servicios>Cuentas de almacenamiento y haga clic en el nombre de la cuenta de almacenamiento.
- Haga clic en Blobs>salida.
- Haga clic con el botón derecho en uno de los archivos MP3 de salida y, después, haga clic en Descargar. Para abrir o guardar el archivo, siga las indicaciones del explorador.
Aunque no se muestra en este ejemplo, los archivos también se pueden descargar mediante programación desde los nodos de proceso o desde el contenedor de almacenamiento.
Revisión del código
En las secciones siguientes se desglosan los pasos que lleva a cabo la aplicación de ejemplo para procesar una carga de trabajo en el servicio Batch. Consulte el código de Python mientras lee el resto de este artículo, ya que no se explican todas las líneas de código del ejemplo.
Autenticación de los clientes de Blob y Batch
Para interactuar con una cuenta de almacenamiento, la aplicación usa el paquete azure-storage-blob para crear un objeto BlockBlobService.
blob_client = azureblob.BlockBlobService(
account_name=_STORAGE_ACCOUNT_NAME,
account_key=_STORAGE_ACCOUNT_KEY)
La aplicación crea un objeto BatchServiceClient para crear y administrar los grupos, los trabajos y las tareas en el servicio Batch. El cliente de Batch del ejemplo utiliza la autenticación de clave compartida. Batch también admite la autenticación mediante Microsoft Entra ID para usuarios individuales o una aplicación desatendida.
credentials = batchauth.SharedKeyCredentials(_BATCH_ACCOUNT_NAME,
_BATCH_ACCOUNT_KEY)
batch_client = batch.BatchServiceClient(
credentials,
base_url=_BATCH_ACCOUNT_URL)
Carga de archivos de entrada
La aplicación usa la referencia a blob_client para crear un contenedor de almacenamiento para los archivos MP4 de entrada y uno para la salida de la tarea. A continuación, llama a la función upload_file_to_container para cargar los archivos MP4 del directorio InputFiles local en el contenedor. Los archivos de almacenamiento se definen como objetos ResourceFile de Batch para que el servicio los descargue después en nodos de proceso.
blob_client.create_container(input_container_name, fail_on_exist=False)
blob_client.create_container(output_container_name, fail_on_exist=False)
input_file_paths = []
for folder, subs, files in os.walk(os.path.join(sys.path[0], './InputFiles/')):
for filename in files:
if filename.endswith(".mp4"):
input_file_paths.append(os.path.abspath(
os.path.join(folder, filename)))
# Upload the input files. This is the collection of files that are to be processed by the tasks.
input_files = [
upload_file_to_container(blob_client, input_container_name, file_path)
for file_path in input_file_paths]
Creación de un grupo de nodos de proceso
Después, en el ejemplo se crea un grupo de nodos de proceso en la cuenta de Batch con una llamada a create_pool. Esta función definida usa la clase PoolAddParameter de Batch para establecer el número de nodos, el tamaño de la máquina virtual y una configuración de grupo. En este caso, un objeto VirtualMachineConfiguration especifica un valor de ImageReference a una imagen de Ubuntu Server 20.04 LTS publicada en Azure Marketplace. Batch es compatible con una amplia gama de imágenes de máquina virtual de Azure Marketplace, así como con las imágenes de máquina virtual personalizadas.
El número de nodos y el tamaño de la máquina virtual se establecen mediante constantes definidas. Batch admite nodos especializados y nodos de acceso puntual, y en los grupos puede utilizar ambos. Los nodos dedicados están reservados para el grupo. Los nodos de acceso puntual se ofrecen a precio reducido por la capacidad sobrante de las máquinas virtuales de Azure. Los nodos de acceso puntual dejan de estar disponibles si Azure no tiene capacidad suficiente. En el ejemplo, de forma predeterminada se crea un grupo que contiene solo cinco nodos de acceso puntual con el tamaño Standard_A1_v2.
Además de las propiedades de nodo físico, esta configuración de grupo incluye un objeto StartTask. StartTask se ejecutará en cada nodo cuando este se una al grupo, así como cada vez que se reinicie. En este ejemplo, StartTask ejecuta comandos de shell de Bash para instalar el paquete de ffmpeg y las dependencias en los nodos.
El método pool.add envía el grupo al servicio Batch.
new_pool = batch.models.PoolAddParameter(
id=pool_id,
virtual_machine_configuration=batchmodels.VirtualMachineConfiguration(
image_reference=batchmodels.ImageReference(
publisher="Canonical",
offer="UbuntuServer",
sku="20.04-LTS",
version="latest"
),
node_agent_sku_id="batch.node.ubuntu 20.04"),
vm_size=_POOL_VM_SIZE,
target_dedicated_nodes=_DEDICATED_POOL_NODE_COUNT,
target_low_priority_nodes=_LOW_PRIORITY_POOL_NODE_COUNT,
start_task=batchmodels.StartTask(
command_line="/bin/bash -c \"apt-get update && apt-get install -y ffmpeg\"",
wait_for_success=True,
user_identity=batchmodels.UserIdentity(
auto_user=batchmodels.AutoUserSpecification(
scope=batchmodels.AutoUserScope.pool,
elevation_level=batchmodels.ElevationLevel.admin)),
)
)
batch_service_client.pool.add(new_pool)
Creación de un trabajo
Un trabajo de Batch especifica un grupo en el que ejecutar tareas y valores de configuración opcionales, como la prioridad y la programación del trabajo. En el ejemplo se crea un trabajo con una llamada a create_job. Esta función definida usa la clase JobAddParameter para crear un trabajo en el grupo. El método job.add envía el grupo al servicio Batch. Inicialmente, el trabajo no tiene tareas.
job = batch.models.JobAddParameter(
id=job_id,
pool_info=batch.models.PoolInformation(pool_id=pool_id))
batch_service_client.job.add(job)
Creación de tareas
La aplicación crea tareas en el trabajo con una llamada a add_tasks. Esta función definida crea una lista de objetos de tarea mediante la clase TaskAddParameter. Las tareas ejecutan ffmpeg para procesar un objeto resource_files de entrada con un parámetro command_line. Al crear el grupo, ffmpeg se instaló previamente en todos los nodos. En este caso, la línea de comandos ejecuta ffmpeg para convertir los archivos MP4 de entrada (vídeo) en archivos MP3 (audio).
En el ejemplo se crea un objeto OutputFile para el archivo MP3 después de ejecutar la línea de comandos. Los archivos de salida de la tarea (en este caso, uno) se cargan en un contenedor en la cuenta de Storage vinculada mediante la propiedad output_files de la tarea.
A continuación, la aplicación agrega tareas al trabajo con el método task.add_collection, que las pone en cola para que se ejecuten en los nodos de proceso.
tasks = list()
for idx, input_file in enumerate(input_files):
input_file_path = input_file.file_path
output_file_path = "".join((input_file_path).split('.')[:-1]) + '.mp3'
command = "/bin/bash -c \"ffmpeg -i {} {} \"".format(
input_file_path, output_file_path)
tasks.append(batch.models.TaskAddParameter(
id='Task{}'.format(idx),
command_line=command,
resource_files=[input_file],
output_files=[batchmodels.OutputFile(
file_pattern=output_file_path,
destination=batchmodels.OutputFileDestination(
container=batchmodels.OutputFileBlobContainerDestination(
container_url=output_container_sas_url)),
upload_options=batchmodels.OutputFileUploadOptions(
upload_condition=batchmodels.OutputFileUploadCondition.task_success))]
)
)
batch_service_client.task.add_collection(job_id, tasks)
Supervisión de las tareas
Al agregar tareas a un trabajo, Batch las pone en cola automáticamente y las programa para que se ejecuten en nodos de proceso del grupo asociado. Según la configuración que especifique, Batch controla la administración de las colas, la programación, los reintentos y otras labores de administración de tareas.
Existen varios enfoques para supervisar la ejecución de tareas. La función wait_for_tasks_to_complete de este ejemplo usa el objeto TaskState para supervisar un estado concreto de las tareas, en este caso, el estado completado, en un tiempo determinado.
while datetime.datetime.now() < timeout_expiration:
print('.', end='')
sys.stdout.flush()
tasks = batch_service_client.task.list(job_id)
incomplete_tasks = [task for task in tasks if
task.state != batchmodels.TaskState.completed]
if not incomplete_tasks:
print()
return True
else:
time.sleep(1)
...
Limpieza de recursos
Después de ejecutar las tareas, la aplicación elimina automáticamente el contenedor de almacenamiento de entrada que creó y ofrece la opción de eliminar el grupo y el trabajo de Batch. Las clases JobOperations y Pool Operations tienen sus métodos de eliminación correspondientes, a los que se llama si el usuario confirma la eliminación. Aunque no se cobran los trabajos y las tareas, sí se cobran los nodos de proceso. Por consiguiente, se recomienda asignar solo los grupos necesarios. Al eliminar el grupo, las salidas de tarea de los nodos también se eliminan. Sin embargo, los archivos de entrada y salida permanecen en la cuenta de Storage.
Cuando ya no los necesite, elimine el grupo de recursos, la cuenta de Batch y la de Storage. Para hacerlo desde Azure Portal, seleccione el grupo de recursos de la cuenta de Batch y seleccione Eliminar grupo de recursos.
Pasos siguientes
En este tutorial, ha aprendido a:
- Autenticarse en las cuentas de Batch y Storage.
- Cargar archivos de entrada en Storage.
- Crear un grupo de nodos de proceso para ejecutar una aplicación.
- Crear un trabajo y tareas para procesar archivos de entrada.
- Supervise la ejecución de las tareas.
- Recuperación de archivos de salida.
Para más ejemplos de uso de la API de Python para programar y procesar cargas de trabajo de Batch, consulte los ejemplos de Batch de Python en GitHub.