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# Configurazione di più code
<a name="configuration-of-multiple-queues-v3"></a>

Con AWS ParallelCluster la versione 3, è possibile configurare più code impostando `slurm` e specificando più di una coda nel file di [`SlurmQueues`](Scheduling-v3.md#Scheduling-v3-SlurmQueues) configurazione. [`Scheduler`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-Scheduler) In questa modalità, coesistono diversi tipi di istanza nei nodi di calcolo specificati nella [`ComputeResources`](Scheduling-v3.md#Scheduling-v3-SlurmQueues-ComputeResources) sezione del file di configurazione. [`ComputeResources`](Scheduling-v3.md#Scheduling-v3-SlurmQueues-ComputeResources)con tipi di istanze diversi vengono ridimensionati verso l'alto o verso il basso in base alle esigenze di. [`SlurmQueues`](Scheduling-v3.md#Scheduling-v3-SlurmQueues)

Le *code* multiple all'interno di un singolo cluster sono generalmente preferite rispetto a più cluster quando i carichi di lavoro condividono la stessa infrastruttura e le stesse risorse sottostanti (come storage condiviso, rete o nodi di accesso). Se i carichi di lavoro hanno esigenze di elaborazione, archiviazione e rete simili, l'utilizzo di più code all'interno di un singolo cluster è più efficiente perché consente la condivisione delle risorse ed evita inutili duplicazioni. Questo approccio semplifica la gestione e riduce il sovraccarico, pur consentendo una pianificazione efficiente dei lavori e l'allocazione delle risorse. D'altra parte, è necessario utilizzare più *cluster* quando vi sono forti requisiti di sicurezza, dati o isolamento operativo tra i carichi di lavoro. Ad esempio, se è necessario gestire e gestire i carichi di lavoro in modo indipendente, con pianificazioni, cicli di aggiornamento o politiche di accesso diversi, i cluster multipli sono più appropriati.


**Quote di risorse di calcolo e coda dei cluster**  

| Risorsa | Quota | 
| --- | --- | 
| [`Slurm queues`](Scheduling-v3.md#Scheduling-v3-SlurmQueues) | 50 code per cluster | 
| [`Compute resources`](Scheduling-v3.md#Scheduling-v3-SlurmQueues-ComputeResources) | 50 risorse di elaborazione per coda<br />50 risorse di elaborazione per cluster | 

**Numero di nodi**

Ogni risorsa di calcolo inserita in [`ComputeResources`](Scheduling-v3.md#Scheduling-v3-SlurmQueues-ComputeResources)una coda deve avere un valore univoco [`Name`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-Name), [`InstanceType`[`MinCount`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-MinCount)](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-InstanceType), e. [`MaxCount`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-MaxCount) [`MinCount`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-MinCount)e [`MaxCount`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-MaxCount)hanno valori predefiniti che definiscono l'intervallo di istanze di una risorsa di calcolo in [`ComputeResources`](Scheduling-v3.md#Scheduling-v3-SlurmQueues-ComputeResources)una coda. Puoi anche specificare i tuoi valori per e. [`MinCount`[`MaxCount`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-MaxCount)](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-MinCount) Ogni risorsa di elaborazione in [`ComputeResources`](Scheduling-v3.md#Scheduling-v3-SlurmQueues-ComputeResources)è composta da nodi statici numerati da 1 al valore di [`MinCount`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-MinCount)e nodi dinamici numerati dal valore di [`MinCount`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-MinCount)al valore di. [`MaxCount`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-MaxCount)

**Configurazione di esempio**

Di seguito è riportato un esempio di sezione [Scheduling](Scheduling-v3.md) per un file di configurazione del cluster. In questa configurazione ci sono due code denominate `queue1` `queue2` e ciascuna di esse ha un valore specifico [`ComputeResources`](Scheduling-v3.md#Scheduling-v3-SlurmQueues-ComputeResources). [`MaxCount`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-MaxCount)

```
Scheduling:
  Scheduler: slurm
  SlurmQueues:
  - Name: queue1
    ComputeResources:
    - InstanceType: c5.xlarge
      MaxCount: 5
      Name: c5xlarge
    - InstanceType: c4.xlarge
      MaxCount: 5
      Name: c4xlarge
  - Name: queue2
    ComputeResources:
    - InstanceType: c5.xlarge
      MaxCount: 5
      Name: c5xlarge
```

**Nomi host**

Le istanze che vengono lanciate nel parco di elaborazione vengono assegnate dinamicamente. I nomi host vengono generati per ogni nodo. Per impostazione predefinita, AWS ParallelCluster utilizzerà il seguente formato del nome host:

 `$HOSTNAME=$QUEUE-$STATDYN-$COMPUTE_RESOURCE-$NODENUM` 
+ `$QUEUE`è il nome della coda. Ad esempio, se la [`SlurmQueues`](Scheduling-v3.md#Scheduling-v3-SlurmQueues)sezione ha una voce [`Name`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-Name)impostata su «`queue-name`», allora «`$QUEUE`» è «`queue-name`».
+  `$STATDYN`è `st` per nodi statici o `dy` per nodi dinamici. 
+  `$COMPUTE_RESOURCE`è la risorsa [`Name`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-Name)di [`ComputeResources`](Scheduling-v3.md#Scheduling-v3-SlurmQueues-ComputeResources)calcolo corrispondente a questo nodo.
+  `$NODENUM`è il numero del nodo. `$NODENUM`è compreso tra uno (1) e il valore di [`MinCount`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-MinCount)per i nodi statici e tra uno (1) e [`MaxCount`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-MaxCount)- [`MinCount`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmQueues-ComputeResources-MinCount)per i nodi dinamici.

Dal file di configurazione di esempio riportato sopra, un determinato nodo `queue1` e una risorsa di calcolo `c5xlarge` hanno un nome host:. `queue1-dy-c5xlarge-1`

Sia i nomi host che i nomi di dominio completi (FQDN) vengono creati utilizzando le zone ospitate di Amazon Route 53. L'FQDN è`$HOSTNAME.$CLUSTERNAME.pcluster`, dov'è `$CLUSTERNAME` il nome del cluster.

Nota che lo stesso formato verrà utilizzato anche per i nomi dei Slurm nodi.

 Gli utenti possono scegliere di utilizzare il EC2 nome host Amazon predefinito dell'istanza che alimenta il nodo di calcolo anziché il formato del nome host predefinito utilizzato da. AWS ParallelCluster Questo può essere fatto impostando il [`UseEc2Hostnames`](Scheduling-v3.md#yaml-Scheduling-SlurmSettings-Dns-UseEc2Hostnames)parametro su true. Tuttavia, i nomi dei Slurm nodi continueranno a utilizzare il AWS ParallelCluster formato predefinito.