분배 풀을 구성하려면

Linux의 명령줄에서 실험 계획법, 최적화 또는 러너 균형 스터디를 시작하려면 스터디가 시작된 컴퓨터의 Simulation Job Manager(SJM)에 분배 풀에 대한 정보를 제공해야 합니다. 이 작업은 sjmServer.py 유틸리티를 사용하여 수행할 수 있습니다.

주: 절점 간에 공유되는 위치에서 Thinclient SJM을 시작하지 마십시오. SJM이 절점 간에 공유되는 경우 SJM을 시작하기 전에 로컬 컴퓨터(예: /tmp)로 복사하십시오.
  1. runstudy 명령을 시작하려는 Linux 컴퓨터에서 SJM이 실행되고 있는지 확인하려면(1차 실행 절점) 다음을 입력합니다. 
    $ /sbin/pidof dssp_jobserver

    SJM이 해당 컴퓨터에서 실행되고 있는 경우 이 명령은 프로세스 식별 설명자를 반환합니다.

  2. 필요한 TCP 포트 43911, 43921, 42911을 차단하는 방화벽이 없는지 확인합니다.
  3. 하위 스터디를 분배할 모든 Windows 및 Linux 컴퓨터에 올바른 응용프로그램(예: Moldflow Insight 2019)이 설치되어 있는지 sjmServer.py 유틸리티를 사용하여 확인합니다. 1차 실행 절점에서 다음을 입력합니다. 
    $ sjmServer.py query –s <hostname>
  4. 또한 localhost에서 위 명령을 실행하여 기존 배치 대기열의 크기, 응용프로그램 이름 및 구성된 모든 분배 풀을 설정합니다.
  5. 분배 풀의 1차 실행 절점에 대한 정보를 SJM에 제공하려면 각 분배 절점의 호스트 이름 또는 IP 주소가 포함된 텍스트 파일을 작성합니다. 절점당 하나의 행을 사용합니다. 해당 IP 주소나 호스트 이름이 아닌 단어 "LOCALHOST"를 사용하여 1차 실행 절점을 지정합니다. 예를 들어 아래에 표시된 pool.txt 파일은 2개의 하위 절점이 있는 분배 풀을 지정합니다. 
    LOCALHOST
192.168.2.3
fred.computer.domain.com
  6. SJM의 분배 풀을 설정하려면 다음을 입력합니다. 
    $ sjmServer.py set –a <Application name> -d pool.txt

    실행되고 나면 서버 상태가 표시되고 분배 풀 텍스트 파일에 지정된 호스트 이름이 나열됩니다.

  7. runstudy 명령을 사용하여 해석을 시작합니다.
  8. 배치 대기열 제한(동시에 실행할 수 있는 작업 수)을 조정하려면 다음을 입력합니다. 
    $ sjmServer.py set –a <Application name> -n 5

    각 컴퓨터에 대해 5를 적절한 정수로 변경합니다.

상위 주제: 명령줄에서 SJM 도구 구성 및 쿼리