Azure üzerinde havuzlar, işler, görevler ve hesaplama düğümleri kullanarak büyük ölçekli paralel ve yüksek performanslı hesaplama toplu işlerini çalıştırın.
- GitHub yıldızları
- 3.194
- Dosyalar
- 2
- Son commit
- 11 Kas 2026
- Lisans
- MIT
- İzin verilen araçlar
- —
azure-compute-batch-java skill ne işe yarar?
azure-compute-batch-java bir agent skill'dir. Azure üzerinde havuzlar, işler, görevler ve hesaplama düğümleri kullanarak büyük ölçekli paralel ve yüksek performanslı hesaplama toplu işlerini çalıştırın.
Özet, skill'in SKILL.md dosyasından oluşturuldu.
azure-compute-batch-java skilli hakkında
Yüksek performanslı hesaplama iş yüklerini yöneten geliştiriciler, Azure içindeki büyük ölçekli paralel toplu işleri yönetmek için bu Java SDK'yı kullanabilirler. Bu SKILL, sanal makine düğümü havuzları oluşturmaktan tekrarlanan işleri programlamaya kadar, hesaplama kaynaklarının tüm yaşam döngüsünü yönetmek için gerekli araçları sağlar. Karmaşık hesaplama görevlerini mantıksal işler halinde gruplandırarak ve bunları görev adı verilen bireysel iş birimleri olarak yürüterek otomatikleştirmek isteyen mühendisler için tasarlanmıştır.
Bir kullanıcı hesaplama altyapısı sağlamaya, mevcut havuzları ölçeklendirmeye veya dağıtık iş yüklerinin ilerlemesini izlemeye ihtiyaç duyduğunda bir agent bu SKILL'i yüklemelidir. Kütüphane, farklı uygulama mimarilerine esnek entegrasyon sağlayan hem senkron hem de asenkron istemcileri destekler. Kullanıcılar, kaynak kullanımını ve maliyetleri optimize etmek için otomatik ölçeklendirme formülleri ve iş programları gibi özellikleri kullanırken; havuzlar, işler, görevler ve düğümler gibi belirli bileşenlerle etkileşime girebilirler. Kimlik doğrulama, AZURE_BATCH_ENDPOINT gibi gerekli ortam değişkenleri yapılandırıldığı takdirde Microsoft Entra ID veya paylaşılan anahtar kimlik bilgileri aracılığıyla gerçekleştirilebilir.
Bir agent bununla neler yapabilir
- 1Hesaplama altyapısı sağlamaBelirli bir Ubuntu imajı ve özel düğüm sayısı kullanarak yeni bir hesaplama düğümü havuzu oluşturun.
- 2Kaynakları dinamik olarak ölçeklendirmeTalebi karşılamak için mevcut bir havuzdaki özel ve düşük öncelikli düğüm sayısını ayarlayın.
- 3Paralel iş yüklerini yürütmeYürütülmek üzere büyük bir bireysel hesaplama görevi koleksiyonunu belirli bir işe gönderin.
- 4Tekrarlanan hesaplamaları otomatize etmeBelirli bir işi düzenli aralıklarla tetikleyen bir iş programı ayarlayın.
- 5İş ilerlemesini izlemeBelirli bir iş içindeki aktif, çalışan ve tamamlanan görev sayısını alın.
Skill'in SKILL.md dosyasından yazılmıştır. Her kullanım durumu oradaki bir alıntı ile kontrol edilir.
azure-compute-batch-java skill nasıl kurulur
Her komut, skill klasörünü istemcinin skills dizinine kopyalar. Yüklemek için istemciyi yeniden başlatın veya yeni bir oturum başlatın.azure-compute-batch-java skill'ini Claude Code uygulamasına kur
~/.claude/skills/azure-compute-batch-java/SKILL.md
$ npx degit microsoft/skills/.github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-compute-batch-java ~/.claude/skills/azure-compute-batch-javaazure-compute-batch-java skill'ini Claude Code (project) uygulamasına kur
.claude/skills/azure-compute-batch-java/SKILL.md
$ npx degit microsoft/skills/.github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-compute-batch-java .claude/skills/azure-compute-batch-javaazure-compute-batch-java skill'ini Codex uygulamasına kur
~/.agents/skills/azure-compute-batch-java/SKILL.md
$ npx degit microsoft/skills/.github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-compute-batch-java ~/.agents/skills/azure-compute-batch-javaazure-compute-batch-java skill'ini Gemini CLI uygulamasına kur
~/.gemini/skills/azure-compute-batch-java/SKILL.md
$ npx degit microsoft/skills/.github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-compute-batch-java ~/.gemini/skills/azure-compute-batch-javaazure-compute-batch-java skill'ini Claude.ai uygulamasına kur
npx degit microsoft/skills/.github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-compute-batch-java azure-compute-batch-java && zip -r azure-compute-batch-java.zip azure-compute-batch-java # claude.ai → Customize → Skills → + → Create skill → Upload a skill → azure-compute-batch-java.zip
Otomatik kontroller
Çalıştırıldı 14 Kas 2026Tam rapor →Otomatik kontrollerimizi geçti. Bu bir güvenlik denetimi değil: bir ajanın çalıştırmasına izin vermeden önce betikleri okuyun. Kontroller nasıl çalışır
- Kaynak deposu bağlantılı ve erişilebilirmicrosoft/skills/.github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-compute-batch-java is public and reachablegithub.com/microsoft/skills/tree/HEAD/.github/plugins/azure- ↗Geçti
- Açık kaynak lisansı (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Geçti
- Son bir yıl içinde commit veya sürüm mevcutLast commit 2026-11-11github.com/microsoft/skills/commits ↗Geçti
- Betiklerde indir-çalıştır veya kimlik bilgisi hırsızlığı yokNo scripts in the skill folderGeçti
- SKILL.md içinde gizli talimat yokNo override phrases, safeguard switches, credential requests or hidden charactersgithub.com/microsoft/skills/blob/HEAD/.github/plugins/azure- ↗Geçti
- Önceden izin verilen araçlar sınırlıNo pre-approved tools; the agent asks before using onegithub.com/microsoft/skills/blob/HEAD/.github/plugins/azure- ↗Geçti
SKILL.md
GitHub'da görüntüleAzure Batch SDK for Java
Client library for running large-scale parallel and high-performance computing (HPC) batch jobs in Azure.
Installation
<dependency>
<groupId>com.azure</groupId>
<artifactId>azure-compute-batch</artifactId>
<version>1.0.0-beta.5</version>
</dependency>
Prerequisites
- Azure Batch account
- Pool configured with compute nodes
- Azure subscription
Environment Variables
AZURE_BATCH_ENDPOINT=https://<account>.<region>.batch.azure.com # Required for all auth methods
AZURE_BATCH_ACCOUNT=<account-name> # Only required for shared key auth
AZURE_BATCH_ACCESS_KEY=<account-key> # Only required for shared key auth
AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod # Required only if DefaultAzureCredential is used in production
Client Creation
With Microsoft Entra ID (Recommended)
import com.azure.compute.batch.BatchClient;
import com.azure.compute.batch.BatchClientBuilder;
import com.azure.core.credential.TokenCredential;
import com.azure.identity.AzureIdentityEnvVars;
import com.azure.identity.DefaultAzureCredentialBuilder;
import com.azure.identity.ManagedIdentityCredentialBuilder;
// Local dev: DefaultAzureCredential. Production: set AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=prod or AZURE_TOKEN_CREDENTIALS=<specific_credential>
TokenCredential credential = new DefaultAzureCredentialBuilder()
.requireEnvVars(AzureIdentityEnvVars.AZURE_TOKEN_CREDENTIALS)
.build();
// Or use a specific credential directly in production:
// See https://learn.microsoft.com/java/api/overview/azure/identity-readme?view=azure-java-stable#credential-classes
// TokenCredential credential = new ManagedIdentityCredentialBuilder().build();
BatchClient batchClient = new BatchClientBuilder()
.credential(credential)
.endpoint(System.getenv("AZURE_BATCH_ENDPOINT"))
.buildClient();
Async Client
import com.azure.compute.batch.BatchAsyncClient;
BatchAsyncClient batchAsyncClient = new BatchClientBuilder()
.credential(credential)
.endpoint(System.getenv("AZURE_BATCH_ENDPOINT"))
.buildAsyncClient();
With Shared Key Credentials
import com.azure.core.credential.AzureNamedKeyCredential;
String accountName = System.getenv("AZURE_BATCH_ACCOUNT");
String accountKey = System.getenv("AZURE_BATCH_ACCESS_KEY");
AzureNamedKeyCredential sharedKeyCreds = new AzureNamedKeyCredential(accountName, accountKey);
BatchClient batchClient = new BatchClientBuilder()
.credential(sharedKeyCreds)
.endpoint(System.getenv("AZURE_BATCH_ENDPOINT"))
.buildClient();
Key Concepts
| Concept | Description |
|---|---|
| Pool | Collection of compute nodes that run tasks |
| Job | Logical grouping of tasks |
| Task | Unit of computation (command/script) |
| Node | VM that executes tasks |
| Job Schedule | Recurring job creation |
Pool Operations
Create Pool
import com.azure.compute.batch.models.*;
batchClient.createPool(new BatchPoolCreateParameters("myPoolId", "STANDARD_DC2s_V2")
.setVirtualMachineConfiguration(
new VirtualMachineConfiguration(
new BatchVmImageReference()
.setPublisher("Canonical")
.setOffer("UbuntuServer")
.setSku("22_04-lts")
.setVersion("latest"),
"batch.node.ubuntu 22.04"))
.setTargetDedicatedNodes(2)
.setTargetLowPriorityNodes(0), null);
Get Pool
BatchPool pool = batchClient.getPool("myPoolId");
System.out.println("Pool state: " + pool.getState());
System.out.println("Current dedicated nodes: " + pool.getCurrentDedicatedNodes());
List Pools
import com.azure.core.http.rest.PagedIterable;
PagedIterable<BatchPool> pools = batchClient.listPools();
for (BatchPool pool : pools) {
System.out.println("Pool: " + pool.getId() + ", State: " + pool.getState());
}
Resize Pool
import com.azure.core.util.polling.SyncPoller;
BatchPoolResizeParameters resizeParams = new BatchPoolResizeParameters()
.setTargetDedicatedNodes(4)
.setTargetLowPriorityNodes(2);
SyncPoller<BatchPool, BatchPool> poller = batchClient.beginResizePool("myPoolId", resizeParams);
poller.waitForCompletion();
BatchPool resizedPool = poller.getFinalResult();
Enable AutoScale
BatchPoolEnableAutoScaleParameters autoScaleParams = new BatchPoolEnableAutoScaleParameters()
.setAutoScaleEvaluationInterval(Duration.ofMinutes(5))
.setAutoScaleFormula("$TargetDedicatedNodes = min(10, $PendingTasks.GetSample(TimeInterval_Minute * 5));");
batchClient.enablePoolAutoScale("myPoolId", autoScaleParams);
Delete Pool
SyncPoller<BatchPool, Void> deletePoller = batchClient.beginDeletePool("myPoolId");
deletePoller.waitForCompletion();
Job Operations
Create Job
batchClient.createJob(
new BatchJobCreateParameters("myJobId", new BatchPoolInfo().setPoolId("myPoolId"))
.setPriority(100)
.setConstraints(new BatchJobConstraints()
.setMaxWallClockTime(Duration.ofHours(24))
.setMaxTaskRetryCount(3)),
null);
Get Job
BatchJob job = batchClient.getJob("myJobId", null, null);
System.out.println("Job state: " + job.getState());
List Jobs
PagedIterable<BatchJob> jobs = batchClient.listJobs(new BatchJobsListOptions());
for (BatchJob job : jobs) {
System.out.println("Job: " + job.getId() + ", State: " + job.getState());
}
Get Task Counts
BatchTaskCountsResult counts = batchClient.getJobTaskCounts("myJobId");
System.out.println("Active: " + counts.getTaskCounts().getActive());
System.out.println("Running: " + counts.getTaskCounts().getRunning());
System.out.println("Completed: " + counts.getTaskCounts().getCompleted());
Terminate Job
BatchJobTerminateParameters terminateParams = new BatchJobTerminateParameters()
.setTerminationReason("Manual termination");
BatchJobTerminateOptions options = new BatchJobTerminateOptions().setParameters(terminateParams);
SyncPoller<BatchJob, BatchJob> poller = batchClient.beginTerminateJob("myJobId", options, null);
poller.waitForCompletion();
Delete Job
SyncPoller<BatchJob, Void> deletePoller = batchClient.beginDeleteJob("myJobId");
deletePoller.waitForCompletion();
Task Operations
Create Single Task
BatchTaskCreateParameters task = new BatchTaskCreateParameters("task1", "echo 'Hello World'");
batchClient.createTask("myJobId", task);
Create Task with Exit Conditions
batchClient.createTask("myJobId", new BatchTaskCreateParameters("task2", "cmd /c exit 3")
.setExitConditions(new ExitConditions()
.setExitCodeRanges(Arrays.asList(
new ExitCodeRangeMapping(2, 4,
new ExitOptions().setJobAction(BatchJobActionKind.TERMINATE)))))
.setUserIdentity(new UserIdentity()
.setAutoUser(new AutoUserSpecification()
.setScope(AutoUserScope.TASK)
.setElevationLevel(ElevationLevel.NON_ADMIN))),
null);
Create Task Collection (up to 100)
List<BatchTaskCreateParameters> taskList = Arrays.asList(
new BatchTaskCreateParameters("task1", "echo Task 1"),
new BatchTaskCreateParameters("task2", "echo Task 2"),
new BatchTaskCreateParameters("task3", "echo Task 3")
);
BatchTaskGroup taskGroup = new BatchTaskGroup(taskList);
BatchCreateTaskCollectionResult result = batchClient.createTaskCollection("myJobId", taskGroup);
Create Many Tasks (no limit)
List<BatchTaskCreateParameters> tasks = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000; i++) {
tasks.add(new BatchTaskCreateParameters("task" + i, "echo Task " + i));
}
batchClient.createTasks("myJobId", tasks);
Get Task
BatchTask task = batchClient.getTask("myJobId", "task1");
System.out.println("Task state: " + task.getState());
System.out.println("Exit code: " + task.getExecutionInfo().getExitCode());
List Tasks
PagedIterable<BatchTask> tasks = batchClient.listTasks("myJobId");
for (BatchTask task : tasks) {
System.out.println("Task: " + task.getId() + ", State: " + task.getState());
}
Get Task Output
import com.azure.core.util.BinaryData;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
BinaryData stdout = batchClient.getTaskFile("myJobId", "task1", "stdout.txt");
System.out.println(new String(stdout.toBytes(), StandardCharsets.UTF_8));
Terminate Task
batchClient.terminateTask("myJobId", "task1", null, null);
Node Operations
List Nodes
PagedIterable<BatchNode> nodes = batchClient.listNodes("myPoolId", new BatchNodesListOptions());
for (BatchNode node : nodes) {
System.out.println("Node: " + node.getId() + ", State: " + node.getState());
}
Reboot Node
SyncPoller<BatchNode, BatchNode> rebootPoller = batchClient.beginRebootNode("myPoolId", "nodeId");
rebootPoller.waitForCompletion();
Get Remote Login Settings
BatchNodeRemoteLoginSettings settings = batchClient.getNodeRemoteLoginSettings("myPoolId", "nodeId");
System.out.println("IP: " + settings.getRemoteLoginIpAddress());
System.out.println("Port: " + settings.getRemoteLoginPort());
Job Schedule Operations
Create Job Schedule
batchClient.createJobSchedule(new BatchJobScheduleCreateParameters("myScheduleId",
new BatchJobScheduleConfiguration()
.setRecurrenceInterval(Duration.ofHours(6))
.setDoNotRunUntil(OffsetDateTime.now().plusDays(1)),
new BatchJobSpecification(new BatchPoolInfo().setPoolId("myPoolId"))
.setPriority(50)),
null);
Get Job Schedule
BatchJobSchedule schedule = batchClient.getJobSchedule("myScheduleId");
System.out.println("Schedule state: " + schedule.getState());
Error Handling
import com.azure.compute.batch.models.BatchErrorException;
import com.azure.compute.batch.models.BatchError;
try {
batchClient.getPool("nonexistent-pool");
} catch (BatchErrorException e) {
BatchError error = e.getValue();
System.err.println("Error code: " + error.getCode());
System.err.println("Message: " + error.getMessage().getValue());
if ("PoolNotFound".equals(error.getCode())) {
System.err.println("The specified pool does not exist.");
}
}
Best Practices
- Use Entra ID — Preferred over shared key for authentication
- Use management SDK for pools —
azure-resourcemanager-batchsupports managed identities - Batch task creation — Use
createTaskCollectionorcreateTasksfor multiple tasks - Handle LRO properly — Pool resize, delete operations are long-running
- Monitor task counts — Use
getJobTaskCountsto track progress - Set constraints — Configure
maxWallClockTimeandmaxTaskRetryCount - Use low-priority nodes — Cost savings for fault-tolerant workloads
- Enable autoscale — Dynamically adjust pool size based on workload
Reference Links
| Resource | URL |
|---|---|
| Maven Package | https://central.sonatype.com/artifact/com.azure/azure-compute-batch |
| GitHub | https://github.com/Azure/azure-sdk-for-java/tree/main/sdk/batch/azure-compute-batch |
| API Documentation | https://learn.microsoft.com/java/api/com.azure.compute.batch |
| Product Docs | https://learn.microsoft.com/azure/batch/ |
| REST API | https://learn.microsoft.com/rest/api/batchservice/ |
| Samples | https://github.com/azure/azure-batch-samples |
Bu becerideki dosyalar
2azure-compute-batch-java skill soruları
azure-compute-batch-java skill'ini Claude Code uygulamasına nasıl kurarım?
npx degit microsoft/skills/.github/plugins/azure-sdk-java/skills/azure-compute-batch-java ~/.claude/skills/azure-compute-batch-java komutunu çalıştırın. Claude Code, skill'leri ~/.claude/skills (tüm projeler) veya .claude/skills (tek proje) konumundan yükler ve açıklaması görevle eşleştiğinde skill'i kullanır.
azure-compute-batch-java skill'ini hangi istemciler kullanabilir?
Agent Skills biçimini okuyan her istemci: Claude Code, Codex, Gemini CLI ve claude.ai (ZIP olarak yükleyin). Skill içindeki betikler yalnızca istemcinin kod çalıştırmaya izin verdiği yerlerde çalışır.
Azure Batch'in temel bileşenleri nelerdir?
Temel kavramlar arasında Havuzlar (hesaplama düğümü koleksiyonları), İşler (görevlerin mantıksal gruplandırması), Görevler (hesaplama birimleri), Düğümler (görevleri yürüten VM'ler) ve İş Programları yer alır.