如何在cloud9.io上的工作区（容器）之间分配应用程序工作负载？

Question

如何在c9上实施此策略？

my_python_script.py位于https://ide.c9.io/user/my_workspace

my_python_script.py将一些文字发送到https://ide.c9.io/user/my_other_workspace

my_python_script.py在https://ide.c9.io/user/my_other_workspace

上启动process_text.sh

my_python_script.py从https://ide.c9.io/user/my_other_workspace

检索已处理的文本

我需要两个工作区，因为资源限制阻止我在一个工作区上执行此操作

两个工作区都包含（不同）内存占用neo4j数据库

一个db处理NLP的文本。其他数据库存储东西。

Answer 1

原来，cloud9.io没有提供直接的方法来做到这一点。每个工作区与其他工作区完全分开，因为它们存在于不同的Docker容器中。我可以考虑在另一个工作区上的端口8080-8082上创建一个监听器，它可以在命中时触发bash脚本。或者，我可以使用SSH工作区，因为它将为我提供所需的所有资源。