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在 AWS 执行批处理任务时，允许按需配置多部分作业处理的应用架构，可用于对异构的系统的瞬时或延迟部署，并可扩展为“网格”型工作节点，通过并联的大批量任务处理实现快速收敛。面向批处理应用程序现在可以有很多的地方利用这种风格按需加工，包括理赔处理，大规模改造，媒体转码和多部分的数据处理工作。
批处理架构通常是高可变使用模式的代名词，即在一段低使用率后有明显的使用峰值（例如，月末的处理）。构建一个批处理架构有很多的方法。本文给出了一个基本的批处理架构，用来支持作业调度，作业状态检查，上传原始数据，输出作业结果，网格管理，以及报告作业性能的数据。
1. 作业管理器部署在 EC2 实例上，用户通过 Elastic IP 与之交互。作业管理器组件控制着进程的接收，调度，启动，管理以及完成批处理作业，同时也可以访问最终的结果，作业和 worker 状态，以及作业的进展信息。
2. 原始的作业数据被上传到一个高可用的永久存储器中，即 S3.
3. 根据用户的行为，作业管理器将单独的作业任务插入到 SQS 中。
4. Worker 节点是使用 AutoScaling 组服务的 EC2 实例。这个组是一个保证了 worker 节点健康和可扩展的容器。Worker 节点自动地从输入队列中提取作业部分，同时执行批处理步骤列表中的单独任务。
5. worker 节点产生的中间数据存储在 Amazon S3 中。
6. 作业进展信息和统计信息存储在分析存储区。分析存储区既可以用 AmazonSimpleDB 或 RDS 实例.
7. 作为可选项, 已完成的任务可以插入到 AmazonSQS 队列中，用于链式结构的再次处理节点。
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