Conceptos clave

En esta sección de ayuda, revisaremos algunos conceptos vitales para asegurarnos de que utilices los Job Pools de manera óptima.

Job Pool ID

Job Pool ID es el ID único generado por Catalyst cuando se crea un Job Pool. Este ID se usará para identificar el Job Pool. Puedes usar este ID para referirte a un Job Pool al realizar acciones usando la API o el SDK.

Diferentes estados de la ejecución de Jobs

Cuando un job se está ejecutando desde el Job Pool, hay cuatro estados posibles en los que puede resultar la ejecución:

• Success: Cuando el job activa exitosamente el tipo de destino configurado.
• Pending: Cuando hay un retraso de despacho
• Running: Cuando el job se está ejecutando actualmente
• Failure: Cuando la ejecución del job falla debido a cualquiera de las siguientes razones:
  • Failure: Ocurre típicamente si has cerrado el archivo de código de manera inapropiada.
  • Timeout: Ocurre típicamente si tu función excede los 15 minutos.
  • Code_Exception: Ocurre típicamente si tu código tiene errores.
  • Not_Found: Ocurre típicamente si has eliminado la función de destino.
  • Unintentional_Termination: Ocurre típicamente en runtimes de Node, cuando llamas al método exit() o no cierras el contexto de la función.

Estos estados también se mostrarán en el Dashboard y pueden usarse para hacer seguimiento del estado de un job.

Asignación de memoria ideal para evitar retrasos de despacho

Esta es una funcionalidad de Job Scheduling que debes configurar cuando creas un Job Pool. La asignación de memoria te permite asignar memoria suficiente a tu Job Pool para garantizar que los jobs se ejecuten de forma puntual sin ningún retraso de despacho.

La asignación de memoria solo es necesaria para Function Job Pool. En un Function Job Pool, los jobs se ejecutarán para activar una job function. Los jobs en el Job Pool y las job function(s) que activan ocurren todos en la misma instancia que el Job Pool. Si la memoria no se asigna correctamente, esto podría crear potencialmente un retraso de despacho. Así que asegúrate de configurar la asignación de memoria cuidadosamente.

Necesitas asignar memoria para tu Job Pool, considerando la memoria que la función activada requerirá para ejecutarse. Para que un Job Pool ejecute un Job exitosamente y active una función, la memoria asignada para un Job Pool debe ser mayor que la memoria asignada para todas las funciones activadas por los jobs asociados a ese Job Pool particular. La asignación máxima de memoria posible es de 10GB.

Con Function Job Pool, tienes la flexibilidad de asignar memoria según tu requisito. Por ejemplo, puedes tener 10 Job Pools de 1GB cada uno, o un Job Pool con una memoria de 10GB.

Imagina este escenario hipotético, donde tienes una plataforma de ecommerce donde proporcionas servicios basados en un modelo de precios de suscripción. Tienes dos requisitos mínimos que puedes cumplir con Job Scheduling. Uno es activar una función que requiere 3GB de memoria para entregar recordatorios puntuales de renovación de suscripción, y el otro job activa una función que requiere 2GB para entregar correos electrónicos con ofertas y detalles de los últimos productos al usuario final. Ambas funciones pueden activarse usando un solo Functions Job Pool de 10GB.

Sin embargo, esta no es una forma eficiente de usar Job Pools, ya que existe la posibilidad de un retraso de despacho cuando la demanda aumenta para crear y ejecutar varios jobs para activar las funciones. A continuación se muestra una ilustración de este tipo de flujo de trabajo:

La manera eficiente de asegurarte de no estar nunca en tal situación es usar dos Function Job Pools diferentes. Uno de ellos puede ser un Job Pool de prioridad que siempre tendrá la asignación de memoria para ejecutar jobs prioritarios como enviar recordatorios de pago. El otro Job Pool puede ejecutar jobs de prioridad flexible donde los retrasos de despacho, si ocurren, no tengan consecuencias drásticas para el resto del flujo de trabajo. A continuación se muestra una ilustración del flujo de trabajo ideal para garantizar que todos tus jobs se ejecuten de forma puntual evitando cualquier retraso de despacho.

El punto clave a comprender es que la manera ideal de emplear Job Pools es donde tus Job Pools siempre tengan mayor asignación de memoria que las job functions que los jobs están activando.