Docker 集群，库伯内特斯，码头工人。为我的应用程序选择什么？

我的应用程序是一个bash脚本，在

gnupallel

上运行

tesseract

。我需要处理的数据达到50GB。如果我只做一次就太慢了。我需要集群计算的能力，但我不想自己设置多个虚拟机，相反，我只想在Google cluster（Kubernetes？）上启动我的应用程序（以及数据文件）。我对这些概念不太清楚。如果有人能提供指导，那就太好了。

当您只关心这一个用例时，从头开始学习所有容器编排细节可能是一个挑战

虽然GNU Parrelell在一台机器上很好，但在云中似乎没有太多在分布式模式下使用它的入门工具包

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我宁可考虑不要使用K8S集群。它可以轻松地分配和清理，让您避免管理虚拟机和学习编排框架。

请参阅。每个答案都同样有效的问题；开放性问题；邀请分享经验的问题在这里都不受欢迎，因为选择“正确答案”是主观的，而不是客观的，因为没有客观的标准来判断。类似地，问题非常广泛（需要广义“指导”的肯定就在这一组中）。那么单台高端机器呢？比如说，n1-highcpu-96，96个CPU，~90Gb内存，$3.4/h。代码、单代码图像、单输入数据r/o图像、输出数据量没有变化。@SeverinAppadeux哪家公司提供的？Google、Parallel有大量内置支持跨多台机器；我不知道你暗示需要什么样的“入门工具包”。它所没有的是提供云节点或从云/提供者API中发现它们的编排。（不要把这个评论看作是对Parallel的认可——我自己不使用它，也不建议其他人使用它——但它比上面所暗示的更有能力）。@CharlesDuffy我不想参与设置和管理4-5个VM的SSH登录（我可能需要更多），这正是Parallel所需要的。我认为

container

体系结构正好适合我的情况，但学习曲线似乎很陡峭。@navicore您正确理解了我的痛苦。我将研究Google数据流。@Naveed，是的，设置虚拟机并管理其登录是我上面提到的“编排”层。如果你用这个词来搜索，你会发现很多适合这份工作的工具。