Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
# Ejemplos
En los siguientes ejemplos de configuraciones se muestran AWS ParallelCluster las configuraciones que utilizan Slurm, Torquey AWS Batch programadores.
**nota**
A partir de la versión 2.11.5, AWS ParallelCluster no admite el uso de SGE o Torque planificadores.
**Contents**
+ [Slurm Workload Manager (`slurm`)](#example.slurm)
+ [Son of Grid Engine () `sge` y Torque Resource Manager (`torque`)](#example.torque)
+ [AWS Batch (`awsbatch`)](#example.awsbatch)
## Slurm Workload Manager (`slurm`)
El siguiente ejemplo lanza un clúster con el programador `slurm`. La configuración de ejemplo lanza 1 clúster con 2 colas de trabajos. La primera cola, `spot`, inicialmente tiene 2 instancias de spot `t3.micro` disponibles. Puede escalarse verticalmente hasta un máximo de 10 instancias y reducirse verticalmente hasta un mínimo de 1 instancia cuando no se ha ejecutado ningún trabajo durante 10 minutos (se puede ajustar mediante la configuración de [`scaledown_idletime`](scaling-section.md#scaledown-idletime)). La segunda cola, `ondemand`, comienza sin instancias y puede escalarse verticalmente hasta un máximo de 5 instancias `t3.micro` bajo demanda.
```
[global]
update_check = true
sanity_check = true
cluster_template = slurm
[aws]
aws_region_name =
[vpc public]
master_subnet_id =
vpc_id =
[cluster slurm]
key_name =
base_os = alinux2 # optional, defaults to alinux2
scheduler = slurm
master_instance_type = t3.micro # optional, defaults to t3.micro
vpc_settings = public
queue_settings = spot,ondemand
[queue spot]
compute_resource_settings = spot_i1
compute_type = spot # optional, defaults to ondemand
[compute_resource spot_i1]
instance_type = t3.micro
min_count = 1 # optional, defaults to 0
initial_count = 2 # optional, defaults to 0
[queue ondemand]
compute_resource_settings = ondemand_i1
[compute_resource ondemand_i1]
instance_type = t3.micro
max_count = 5 # optional, defaults to 10
```
## Son of Grid Engine () `sge` y Torque Resource Manager (`torque`)
**nota**
Este ejemplo solo se aplica a AWS ParallelCluster las versiones anteriores a la 2.11.4 (inclusive). A partir de la versión 2.11.5, AWS ParallelCluster no admite el uso de SGE o Torque planificadores.
El siguiente ejemplo lanza un clúster con el programador `torque` o `sge`. Para utilizar SGE, cambiar `scheduler = torque` a. `scheduler = sge` La configuración de ejemplo le permite tener un máximo de 5 nodos simultáneos y se reduce verticalmente a dos cuando no se ha ejecutado ningún trabajo durante un plazo de 10 minutos.
```
[global]
update_check = true
sanity_check = true
cluster_template = torque
[aws]
aws_region_name =
[vpc public]
master_subnet_id =
vpc_id =
[cluster torque]
key_name = but they aren't eligible for future updates
base_os = alinux2 # optional, defaults to alinux2
scheduler = torque # optional, defaults to sge
master_instance_type = t3.micro # optional, defaults to t3.micro
vpc_settings = public
initial_queue_size = 2 # optional, defaults to 0
maintain_initial_size = true # optional, defaults to false
max_queue_size = 5 # optional, defaults to 10
```
**nota**
A partir de la versión 2.11.5, AWS ParallelCluster no admite el uso de SGE o Torque planificadores. Si usa estas versiones, puede seguir usándolas o bien puede solucionar problemas con el soporte de los equipos de AWS servicio y AWS soporte.
## AWS Batch (`awsbatch`)
El siguiente ejemplo lanza un clúster con el programador `awsbatch`. Se establece para elegir el tipo de instancia óptimo, en función de las necesidades de sus recursos de trabajo.
La configuración de ejemplo permite un máximo de 40 v CPUs simultáneos y se reduce a cero cuando no se ha ejecutado ningún trabajo durante 10 minutos (se puede ajustar mediante la [`scaledown_idletime`](scaling-section.md#scaledown-idletime) configuración).
```
[global]
update_check = true
sanity_check = true
cluster_template = awsbatch
[aws]
aws_region_name =
[vpc public]
master_subnet_id =
vpc_id =
[cluster awsbatch]
scheduler = awsbatch
compute_instance_type = optimal # optional, defaults to optimal
min_vcpus = 0 # optional, defaults to 0
desired_vcpus = 0 # optional, defaults to 4
max_vcpus = 40 # optional, defaults to 20
base_os = alinux2 # optional, defaults to alinux2, controls the base_os of
# the head node and the docker image for the compute fleet
key_name =
vpc_settings = public
```