AWS中批处理任务运行架构

      在很多生产环境中，经常需要执行一些批处理任务来完成特定的任务。亚马逊AWS为批处理任务的执行设计了一套比较完备的体系架构，如下图所示：

     借助于AWS EC2、RDS、SimpleDB、S3、Auto Scaling、SQS等服务，可以轻松实现批处理任务的执行：

     1. 在该架构的最上层，是一个运行在EC2虚拟机上的任务管理节点，该节点主要有下列功能：接收用户请求，控制任务流程的启动，保存静态、动态数据以及任务信息，并且在特定的应用环境下还可能会直接控制底层的Worker服务器；

     2. 任务管理节点与底层Worker节点通过SQS的队列消息通信，任务管理节点接收到用户请求之后，就将任务信息发送到SQS的输入队列中，供Worker节点获取。采用队列的好处就是底层每个Worker节点都可以是独立的服务，并且管理节点和Worker节点松耦合，两者之间建立了一种异步接口调用关系；

     3. 任务管理节点将一些静态内容保存到S3上，其他一些批处理任务信息保存到SimpleDB中；

     4. 底层Worker节点同样部署在EC2虚拟机上，并且采用Auto Scaling对这些Worker虚拟机进行动态伸缩，以同时满足性能和预算要求，并且在某些批处理应用中Worker节点还可能需要从S3上获取到一些数据内容以便完成整个任务的处理；

     5. 每个Worker都是独立的服务节点，它们均从输入队列获取任务请求然后各自处理，处理完成之后将结果消息按照特定的格式发送到输出队列中，供后续流程使用，或者直接由任务管理节点进行处理；

     6. 这种架构非常适合批处理任务运行时间较长的应用，接口API均采用异步机制调用，并且能够自动伸缩，最大程度上满足性能要求并且又能在预算花费上进行权衡，各个模块之间的关系相对比较松散，非常便于部署。