Büyük ölçekli toplu işleri AWS Batch ile çalıştırın
Eğitim, AWS Batch ile konteynerleştirilmiş toplu işlerin otomatik ölçeklenen altyapıda çalıştırılmasını anlatır. Managed compute environment (EC2, Spot, Fargate), job queue ve scheduling policy, job definition ve ortam değişkenleri, array job ve job dependenc…
Konteyner tabanlı toplu iş çalıştırma ve ölçekleme
Eğitim, AWS Batch ile konteynerleştirilmiş toplu işlerin otomatik ölçeklenen altyapıda çalıştırılmasını anlatır. Managed compute environment (EC2, Spot, Fargate), job queue ve scheduling policy, job definition ve ortam değişkenleri, array job ve job dependency, ECR imajları, CloudWatch logları, EventBridge ve Step Functions ile iş akışı otomasyonu uygulamalı gösterilir.
2 Gün. Her gün dört modül; Batch kaynak modeli, iş gönderme, Spot ile maliyet düşürme ve iş akışı entegrasyonu laboratuvarlarla işlenir.
Temel Seviye — Toplu iş yükü çalıştırma, compute environment, job queue ve job definition kavramlarını kapsayan giriş düzeyi yelpaze.
Katılımcılar Docker imajı hazırlayıp ECR'a yükler, Batch üzerinde array job ve bağımlı işleri çalıştırarak ölçeklemeyi izler.
Sunucu yönetmeden iş kuyruğuna göre otomatik ölçeklenen compute kullanırsınız.
Spot instance ile toplu işlerin maliyetini düşürürsünüz.
Bağımlı işler ve Step Functions ile çok adımlı iş hatları oluşturursunuz.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Docker imaj ve konteyner temelleri ile EC2 ve IAM kavramları hakkında giriş düzeyinde bilgi beklenir.
Uygulamalı laboratuvarlarda AWS Batch kaynakları oluşturabileceğiniz, bütçe uyarısı tanımlanmış bir AWS hesabı veya eğitmenin sağladığı lab hesabı gerekir.
Güncel bir tarayıcı, internet erişimi ve AWS CLI v2 kurabileceğiniz bir dizüstü bilgisayar yeterlidir.
Python veya shell ile basit bir betik yazma deneyimi faydalıdır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Compute environment, queue ve job definition ilişkisini açıklayabilirsiniz.
EC2, Spot ve Fargate arasından iş yüküne uygun ortamı seçebilirsiniz.
Kaynak istekleri, rol ve retry ayarlarıyla job definition yazabilirsiniz.
CLI ile iş gönderip durumlarını izleyebilirsiniz.
Büyük veri setini array job ile paralel işleyebilirsiniz.
dependsOn ile sıralı iş akışları kurabilirsiniz.
EventBridge ve Step Functions ile Batch işlerini tetikleyebilirsiniz.
RUNNABLE takılmaları ve başarısız işleri log ile teşhis edebilirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
AWS Paylaşılan Sorumluluk Modeli Eğitimi eğitimi: sorumluluk modeli, servis sorumlulukları ve ıam temelleri. 2 günlük uygulamalı lab ve senaryo çalışmalarıyla ö
Detayları Gör →
AWS Signature Bundle Associate Paketi eğitimi: çalışma planı, sorumluluk modeli ve konteyner servisleri. 5 günlük uygulamalı lab ve senaryo çalışmalarıyla öğren
Detayları Gör →
AWS Signature Bundle Professional/Specialty eğitimi: vpc tasarımı, vpn bağlantıları, s3 güvenliği ve aurora. 5 günlük uygulamalı lab ve senaryo çalışmalarıyla ö
Detayları Gör →
AWS SAA-C03 RDS ve Aurora Mimarisi eğitimi: rds mimarisi, veritabanı göçü, veritabanı maliyeti ve dynamodb. 3 günlük uygulamalı lab ve senaryo çalışmalarıyla öğ
Detayları Gör →
AWS SAA-C03 Mimari ve Well-Architected eğitimi: well-architected, ayrıştırma, web mimarisi ve veri koruma. 3 günlük uygulamalı lab ve senaryo çalışmalarıyla öğr
Detayları Gör →