Question

我正在使用AWS EC2实例进行生物信息学工作。我有一个（~1000）个大文件，应该使用EC2实例上的脚本进行处理，结果应该上传回S3存储桶。我想将作业（文件）分发给多个EC2实例，优先以现货价格开始。

我需要的是一个简单易用的排队系统（可能是AWS SQS或其他东西），它可以将作业分配到实例并在实例失败时重新启动作业（由于现货价格过高或其他原因）。我研究过AWS SQS示例，但这些示例过于先进，通常涉及自动扩展和复杂的消息生成应用程序。

有人能从概念上指出如何以最简单的方式解决这个问题吗？ AWS SQS这个简单应用的任何示例？应该如何启动一堆实例以及如何告诉他们收听队列？

对于每个输入文件，我的工作流程基本上都是这样的：

aws s3 cp s3://mybucket/file localFile ## Possibly streaming the file without copy
work.py --input localFile --output outputFile
aws s3 cp outputFile s3://mybucket/output/outputFile

Answer 1

您正在描述一种非常常见的面向批处理的设计模式：

工作位于队列
一个或多个“工作人员”实例拉从队列中工作
基于队列大小和工作紧迫程度的工作人员实例数量比例
使用现货定价最大限度地降低成本

实现这一目标的最佳方法是：

使用亚马逊简单排队服务（ SQS ）存储工作请求
启动 Amazon EC2实例，每个实例重复：
- 从队列中提取消息
- 处理消息（例如，通过上面列出的下载/处理/上传步骤）
- 从队列中删除消息（表示工作已完成）
使用 Auto-Scaling 来控制实例数量，以便可以在大量积压的情况下启动更多实例，并且可以在没有工作时关闭所有实例
在自动扩展组中使用现货定价，这样一旦竞价价格降低了您的最高出价，实例就会自动“恢复生机”

不是让排队系统“将作业分配给实例并在实例失败时重新启动作业”，而是仅使用SQS来存储作业。 Auto-Scaling将负责启动实例（包括重新启动是竞价变化），实例本身会从队列中提取工作。将其视为“拉动”模型而不是“推动”模型。

虽然整个系统看起来很复杂，但每个组件都非常简单。我建议一步一步：

让系统以某种方式将工作请求推送到SQS队列。这可以像在CLI中使用aws sqs put-message一样简单，也可以在Python using Boto（AWS SDK for Python）中添加几行代码。

以下是一些示例代码（在命令行中使用消息调用它）：

#!/usr/bin/python27

import boto, boto.sqs
from boto.sqs.message import Message
from optparse import OptionParser

# Parse command line
parser = OptionParser()
(options, args) = parser.parse_args()

# Send to SQS
q_conn = boto.sqs.connect_to_region('ap-southeast-2')

q = q_conn.get_queue('my-queue')
m = Message()
m.set_body(args[0])
print q.write(m)

print args[0] + ' pushed to Queue'

配置Amazon EC2实例，可以自动启动从SQS获取并处理您的工作的Python应用程序或脚本。实例启动时，使用User Data字段触发工作。从shell脚本运行您的工作流程，或者您也可以将S3上载/下载代码编写为Python应用程序的一部分（包括循环以继续提取新消息）。

以下是从队列中检索消息的一些代码：

#!/usr/bin/python27

import boto, boto.sqs
from boto.sqs.message import Message

# Connect to Queue
q_conn = boto.sqs.connect_to_region('ap-southeast-2')
q = q_conn.get_queue('my-queue')

# Get a message
m = q.read(visibility_timeout=15)
if m == None:
  print "No message!"
else:
  print m.get_body()
  q.delete_message(m)

配置与您刚为EC2创建的配置匹配的Auto-Scaling启动配置。这告诉Auto-Scaling如何启动实例（例如实例类型，用户数据）以及您愿意支付的现货价格。
创建Auto Scaling组以自动启动实例。
配置扩展策略如果您希望Auto Scaling组根据队列大小添加/删除实例

另见：

AWS Reference Architectures
Cloud Design Pattern: Job Observer
文章：Auto-scaling Amazon EC2 with Amazon SQS
文章：Getting Started with AWS and Python
Self-Paced Lab：Launching Amazon EC2 Spot Instances with Auto Scaling and Amazon CloudWatch（使用命令行中的Auto Scaling而不是consol，所以它有点复杂）
GitHub：SampleBatchProcessing
Using SQS with Python and boto

Answer 2

截至2016年12月，AWS推出了名为AWS Batch的服务这可能是一个很好的（甚至可能很好）适合问题中描述的工作量。请在选择其他建议之前查看批处理。

Amazon批处理作业进程队列

2 个答案: