是否有一种简单的方法来为每个请求创建一个docker容器的距离？
我有一个Docker容器，需要很长时间才能计算数学算法。运行时，不能并行处理其他请求。 Lambda函数将是最好的解决方案，但是该容器需要下载超过1gb的数据，并且至少需要10个内核和5GB ram才能执行，因此Lambda太昂贵了。
我们有一个大型集群（1000个内核，0.5TB RAM），我正在考虑使用NGINX负载均衡器或Kubernetes裸机。 是否可以通过配置为每个请求创建实例的方式（类似于Lambda函数）？
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有Airflow或Argo之类的工具专门用于这些东西。
基本上，您可以创建DAG，其运行方式非常类似于功能即服务，但可以在所需的自定义Docker容器上运行。
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您可能需要将HTTP服务与后端处理分离。如果作业需要几分钟或更长的时间才能运行，大多数浏览器和其他HTTP客户端将在完成之前超时，因此HTTP末尾需要以某种方式启动作业并立即返回某种成功消息。
完成此操作后，您可能会发现像RabbitMQ这样的作业队列是一项有用的基础架构技术。再次，这将作业队列与该机制分离，以实际运行它们。在Docker / Kubernetes空间中，您将启动一些持久性工作程序，这些工作程序都侦听队列并按照队列中出现的方式工作。您不一定要在每个工作岗位上雇用一名工人；或者可能只有一名工人启动了其他Docker容器或Kubernetes Jobs；但是，如果工作积压时间太长，您可以启动更多工作人员。
在纯Docker空间中，理论上可以使用Docker API启动其他容器。但是，这样做可以使您的进程无限制地访问主机。如果您是在HTTP服务器的上下文中运行此程序，则在安全性方面要格外小心。 Kubernetes还具有一个API，从安全角度来看，这可能更好：您可以设置一个仅具有启动Jobs权限的服务帐户，并为到达的每个入站作业启动Job。 （安全性仍然很重要，但恶意输入很难根植主机。）