解决方案构想
本文是一种解决方案构想。 如果你希望我们在内容中扩充更多信息,例如潜在用例、备用服务、实现注意事项或定价指南,请通过提供 GitHub 反馈来告知我们。
本文介绍使用 Azure Batch 的云原生应用程序。 Batch 提供计算资源分配和管理、应用程序安装、资源自动缩放等功能。
体系结构
下载此体系结构的 Visio 文件。
数据流
- 将输入文件和应用程序上传到 Azure 存储帐户。
- 创建一个包含计算节点的 Batch 池、一个用于在池中运行工作负荷的作业,以及作业中的任务。
- Batch 下载输入文件和应用程序。
- Batch 监视任务执行。
- Batch 上传任务输出。
- 下载输出文件。
组件
- Azure 存储帐户:高度可缩放的非结构化数据对象存储。
- Azure Batch:云规模的作业计划和计算管理。
- Azure 虚拟机
- Azure Blob 存储
方案详细信息
大计算和高性能计算 (HPC) 工作负荷通常是计算密集型的,可以利用云的规模和灵活性并行运行。 工作负荷通常使用批处理异步运行,其中包含运行该工作所需的计算资源以及指定该工作所需的作业计划。
此解决方案使用 Azure Batch 实现云原生应用程序,而 Azure Batch 提供计算资源分配和管理、应用程序安装、资源自动缩放和作业计划作为平台服务。 Azure Batch 还提供更高级别的工作负荷加速器,后者专用于并行运行 R、进行 AI 训练和呈现工作负荷。
此解决方案基于托管服务(包括虚拟机、存储和 Batch)构建。 这些 Azure 服务在高可用性环境中运行,经过修补和支持改进,让你可专注于解决方案。
可能的用例
此解决方案非常适合金融、媒体、娱乐、能源和环境行业。 它针对以下方案进行了优化:
- 金融风险蒙特卡洛模拟(财务和投资组合)
- 图像渲染
- 媒体转码
- 文件处理
- 工程或科学模拟(能源和环境)
后续步骤
以下链接提供了有关如何部署和管理解决方案体系结构中列出的 Azure 产品的文档: