启动模板支持 - Amazon Batch
启动模板中的 Amazon EC2 用户数据
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

启动模板支持

Amazon BatchAmazon EC2 Amazon EC2。使用启动模板，您可以修改Amazon Batch计算资源的默认配置，而无需创建自定义 AMI。

注意

AmazonFargate 资源不支持启动模板。

您必须先创建启动模板，然后才能将其与计算环境关联。Amazon EC2。或者，您可以使用Amazon CLI或 SAmazon DK。例如，以下 JSON 文件代表一个启动模板，该模板调整了默认Amazon Batch计算资源 AMI 的 Docker 数据量的大小，并将其设置为加密。

{
    "LaunchTemplateName": "increase-container-volume-encrypt",
    "LaunchTemplateData": {
        "BlockDeviceMappings": [
            {
                "DeviceName": "/dev/xvdcz",
                "Ebs": {
                    "Encrypted": true,
                    "VolumeSize": 100,
                    "VolumeType": "gp2"
                }
            }
        ]
    }
}

您可以通过将 JSON 保存到名为的文件中lt-data.json并运行以下Amazon CLI命令来创建之前的启动模板。

aws ec2 --region <region> create-launch-template --cli-input-json file://lt-data.json

，Linux Amazon EC2。

如果使用启动模板来创建计算环境，则可以将以下现有计算环境参数移至启动模板：

注意

Amazon EC2（Amazon EC2）。然后，计算环境参数优先。Amazon EC2 标签在启动模板和计算环境配置之间合并。如果标签的密钥发生冲突，则计算环境配置中的值优先。

  • Amazon EC2

  • Amazon EC2 AMI

  • 安全组 ID

  • Amazon EC2

以下启动模板参数被忽略Amazon Batch：

  • 实例类型（在创建计算环境时指定所需的实例类型）

  • 实例角色（在创建计算环境时指定所需的实例角色）

  • 网络接口子网（在创建计算环境时指定所需的子网）

  • 实例市场选项（Amazon Batch 必须控制 Spot 实例配置）

  • 禁用 API 终止（Amazon Batch 必须控制实例生命周期）

Amazon Batch仅在基础架构更新期间使用新的启动模板版本更新启动模板。有关更多信息，请参阅 更新计算环境。

启动模板中的 Amazon EC2 用户数据

C loud-init Amazon EC2。您的用户数据可以执行常见的配置方案，包括但不限于以下情形：

Amazon EC2 MIME。Amazon Batch，。您可以将多个用户数据块合并到一个 MIME 分段文件中。，Docker Boothook Hell Amazon ECS。

如果你正在使用Amazon CloudFormation，则该AWS::CloudFormation::Init类型可以与 cfn-init 帮助脚本一起使用，以执行常见的配置场景。

MIME 分段文件包含以下组成部分：

  • 内容类型和段边界声明：Content-Type: multipart/mixed; boundary="==BOUNDARY=="

  • MIME 版本声明：MIME-Version: 1.0

  • 一个或多个包含以下组件的用户数据块：

    • 标志着用户数据块开始的开场边界：--==BOUNDARY==。 必须将此边界前的线留空。

    • 区块的内容类型声明：Content-Type: text/cloud-config; charset="us-ascii"。 ，C loud-Init。必须将内容类型声明后面的行留空。

    • ，Shell Shellcloud-init。

  • 标志着 MIME 多部分文件结束的闭合边界：--==BOUNDARY==--。 必须将闭合边界前的直线留空。

MIME（MIME）。

注意

如果您将用户数据添加到 Amazon EC2 控制台中的启动模板中，则可以将其粘贴为纯文本。或者，您可以从文件中上传。如果您使用Amazon CLI或Amazon SDK，则必须先对用户数据进行base64编码，然后在调用时将该字符串作为UserData参数值提交 CreateLaunchTemplate，如此 JSON 文件所示。

{
    "LaunchTemplateName": "base64-user-data",
    "LaunchTemplateData": {
        "UserData": "ewogICAgIkxhdW5jaFRlbXBsYXRlTmFtZSI6ICJpbmNyZWFzZS1jb250YWluZXItdm9sdW..."
    }
}

示例：Amazon EFS

此示例 MIME 多部分文件将计算资源配置为安装amazon-efs-utils软件包并在上安装现有的 Amazon EFS 文件系统/mnt/efs。

MIME-Version: 1.0
Content-Type: multipart/mixed; boundary="==MYBOUNDARY=="

--==MYBOUNDARY==
Content-Type: text/cloud-config; charset="us-ascii"

packages:
- amazon-efs-utils

runcmd:
- file_system_id_01=fs-abcdef123
- efs_directory=/mnt/efs

- mkdir -p ${efs_directory}
- echo "${file_system_id_01}:/ ${efs_directory} efs tls,_netdev" >> /etc/fstab
- mount -a -t efs defaults

--==MYBOUNDARY==--

示例：Amazon ECS

此示例 MIME 分段文件将覆盖计算资源的默认 Docker 映像清除设置。

MIME-Version: 1.0
Content-Type: multipart/mixed; boundary="==MYBOUNDARY=="

--==MYBOUNDARY==
Content-Type: text/x-shellscript; charset="us-ascii"

#!/bin/bash
echo ECS_IMAGE_CLEANUP_INTERVAL=60m >> /etc/ecs/ecs.config
echo ECS_IMAGE_MINIMUM_CLEANUP_AGE=60m >> /etc/ecs/ecs.config

--==MYBOUNDARY==--

示例：Amazon FSx for Lustre

此示例 MIME 多部分文件将计算资源配置为从 Extras Library 安装lustre2.10软件包，并将现有 FSx for Lustre 文件系统挂载在上/scratch，安装名称为fsx。Amazon Linux 2。有关其他 Linux 发行版的安装说明，请参阅 Amazon FSx for Lustre 用户指南中的安装 Lustre 客户端。，Amazon FSx for Lust re Amazon FSx for Lustre。

MIME-Version: 1.0
Content-Type: multipart/mixed; boundary="==MYBOUNDARY=="

--==MYBOUNDARY==
Content-Type: text/cloud-config; charset="us-ascii"

runcmd:
- file_system_id_01=fs-0abcdef1234567890
- region=us-east-2
- fsx_directory=/scratch
- amazon-linux-extras install -y lustre2.10
- mkdir -p ${fsx_directory}
- mount -t lustre ${file_system_id_01}.fsx.${region}.amazonaws.com@tcp:fsx ${fsx_directory}

--==MYBOUNDARY==--

在容器属性的 volumes 和 mountPoints 成员中，装载点必须映射到容器中。

{
    "volumes": [
        {
            "host": {
                "sourcePath": "/scratch"
            },
            "name": "Scratch"
        }
    ],
    "mountPoints": [
        {
            "containerPath": "/scratch",
            "sourceVolume": "Scratch"
        }
    ],
}