python – 在AWS上管理工作者

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了python – 在AWS上管理工作者，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含861字，纯文字阅读大概需要2分钟。

内容图文

我偶尔会有高CPU密集型任务.它们被发送到一个单独的高强度队列,由一台非常大的机器(大量的CPU,大量的RAM)消耗.但是,这台机器每天只需要运行一个小时.

我希望在AWS上自动部署此映像,由高强度队列中的未完成消息触发,然后在不忙时安全停止.有点像：

>某些代理(可能是我自己的软件在我的监视器服务器上运行)检查队列大小,确定有x> x_threshold要完成的新工作(例如,如果有5个未完成的“大”工作,我想触发“)
>启动特定AWS实例,向代理(RabbitMQ)注册自己并使用作业
>一旦工人闲置了一些t> t_idle(比如,超过10分钟),机器关闭.

我可以使用任何工具来简化自动化过程,还是我必须自己引导所有东西？

解决方法:

您可以public a custom metric到AWS CloudWatch,然后根据您的自定义指标设置autoscale trigger和scaling policy. Autoscale可以为您启动实例,并根据您的策略将其终止.您必须在launch configuration中包含适当的用户数据以引导主机.就像任何EC2实例的userdata一样,它可以是bash脚本或ansible playbook,也可以是你选择的配置管理工具.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 在AWS上管理工作者全部内容，希望文章能够帮你解决python – 在AWS上管理工作者所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

内容备注

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。

内容手机端