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基于 Amazon MWAA 和 Amazon Batch，实现载荷仿真任务弹性调度和计算
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原文中文，约12600字，阅读约需30分钟。
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内容提要
本文介绍了基于Amazon MWAA和Amazon Batch的载荷仿真任务弹性调度和计算方案。通过使用Amazon MWAA和Amazon Batch，可以实现风电机组载荷计算的可靠性和效率。文章提供了方案介绍和服务介绍，并详细介绍了环境搭建和任务调度的步骤。最后，通过验证结果证明了该方案的有效性。
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关键要点
- 风电机组载荷计算是设计的第一步，结果用于结构部件强度分析。
- 载荷计算分为前处理和后处理两个阶段，前处理使用Bladed软件计算中间结果。
- 本文介绍了基于Amazon MWAA和Amazon Batch的载荷仿真任务调度方案。
- Amazon MWAA是Apache Airflow的托管服务，提供高可扩展性和安全性。
- Amazon Batch是完全托管的批处理计算服务，支持容器化工作负载的调度。
- 环境搭建包括创建Amazon MWAA、制作Custom AMI和配置Amazon Batch。
- 前处理任务通过Amazon Batch调度，使用Spot实例以节约成本。
- 后处理任务同样通过Amazon Batch调度，选择内存密集型实例。
- 使用Amazon Lambda函数管理Amazon FSx for Lustre文件系统的创建和删除。
- 验证结果显示该方案在真实场景中取得了良好效果，前处理和后处理任务均成功。
- 环境清理步骤包括删除创建的Amazon MWAA、Custom AMI和其他资源。
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