我偶尔会执行高 CPU 密集型任务。它们被启动到一个单独的 high-intensity 队列中，该队列由一个非常大的机器(很多 CPU，很多 RAM)消耗。然而，这台机器每天只需要运行大约一个小时。
我想在 AWS 上自动部署此镜像，由 high-intensity 队列中的未完成消息触发，然后在不忙时安全停止。类似的东西:
- 一些代理(可能是我自己的软件在我的监控服务器上运行)检查队列大小，确定有
x > x_threshold个新作业要完成(例如，如果有 5 个未完成的，我想触发“大”工作) - 启动特定的 AWS 实例，向代理 (RabbitMQ) 注册并使用作业
- 一旦工作人员空闲了一段时间
t > t_idle(比如，超过 10 分钟)，机器就会关闭。
我是否可以使用任何工具来简化自动化过程，还是我必须自己引导一切？
最佳答案
您可以 public a custom metric到 AWS CloudWatch，然后设置 autoscale trigger和 scaling policy基于您的自定义指标。 Autoscale 可以为您启动实例并根据您的策略终止它。您必须在 launch configuration 中包含适当的用户数据引导您的主机。就像任何 EC2 实例的用户数据一样，它可以是 bash 脚本或 ansible 剧本或您选择的任何配置管理工具。
关于python - 在 AWS 上管理工作人员，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/22719374/