Was ist Batch?
Batch ist Googles vollständig verwalteter Service für die Ausführung von Batch-Workloads. Der Service übernimmt Ressourcen-Provisionierung, Job-Scheduling und Cleanup automatisch. Sie definieren Jobs als Container, Batch führt sie auf der optimalen Infrastruktur aus.
Kernfunktionen
- Automatische Provisionierung: Compute-Ressourcen werden nach Bedarf erstellt und nach Job-Abschluss gelöscht
- GPU und TPU Support: Native Unterstützung für NVIDIA GPUs und Cloud TPU für ML und Rendering
- Job-Abhängigkeiten: Definition von Task-Abhängigkeiten für komplexe Workflows
- Spot VMs: Nutzung von Spot-Instanzen für bis zu 91% Kostenersparnis
- Array Jobs: Parallele Ausführung tausender ähnlicher Tasks
Typische Anwendungsfälle
High Performance Computing
Wissenschaftliche Simulationen, Finanzmodellierung und Engineering-Berechnungen profitieren von der massiven Skalierung und GPU-Unterstützung.
Video Transcoding
Batch-Verarbeitung großer Videobibliotheken für verschiedene Formate und Auflösungen. Jedes Video wird als separater Task verarbeitet.
3D Rendering
Rendering von Animationen und Visual Effects verteilt auf hunderte GPUs. Frames werden parallel gerendert und in Cloud Storage gespeichert.
Vorteile
- Keine Cluster-Administration erforderlich
- Bezahlung nur für tatsächlich genutzte Ressourcen
- Massive Skalierung auf tausende CPUs oder GPUs
- Integration mit Cloud Storage und anderen GCP-Services
Integration mit innFactory
Als Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei Batch: Workload-Analyse, Job-Design, Kostenoptimierung durch Spot VMs und Integration mit bestehenden HPC-Workflows.
Verfügbare Varianten & Optionen
Batch
- Kein Cluster-Management
- Automatische Skalierung
- GPU und TPU Support
- Nur für Batch-Workloads geeignet
Typische Anwendungsfälle
Technische Spezifikationen
Häufig gestellte Fragen
Was ist Batch?
Batch ist ein vollständig verwalteter Service für die Planung und Ausführung von Batch-Jobs. Der Service provisioniert automatisch Compute-Ressourcen, führt Jobs aus und räumt danach auf.
Wie unterscheidet sich Batch von Dataflow?
Batch ist für Container-basierte Batch-Jobs optimiert, während Dataflow für Daten-Pipelines mit Apache Beam konzipiert ist. Batch eignet sich besser für HPC und Rendering, Dataflow für ETL und Streaming.
Welche Acceleratoren werden unterstützt?
Batch unterstützt NVIDIA GPUs (T4, V100, A100, L4) und Cloud TPU. Die Acceleratoren können pro Task oder pro Job konfiguriert werden.
Wie werden Jobs definiert?
Jobs werden als JSON oder YAML mit Container-Image, Ressourcenanforderungen und Abhängigkeiten definiert. Die API und gcloud CLI ermöglichen programmgesteuerte Submission.
