高度な統計データを処理し、長く複雑な計算を実行する Python アプリケーションで作業しています。
ユーザーが要求すると、非同期スレッドが作成され、計算が開始され、結果がデータベースに等間隔で保存されます。メイン スレッドと同様に、データベース内の変更を探し続け、結果でユーザーを更新します。
現在、AWS と連携する MIT の Starcluster を使用するよう求められています。マスター クラスターとスレーブ クラスターを作成しました。私の質問は、MPI4py を使用してノード (スレーブ) マシンで計算を実行し、マスターで他のすべてのことを実行する方法です。
私はコードを書いていませんが、負荷分散の意味でどのように機能するかを示す例を見つけました。
ノード マシンで特定の API を呼び出してノード マシンでタスクを実行する方法はありますか?