Azure

Azure Batch

Overview

Azure Batch ist ein Dienst für Hochleistungs- und Parallelrechnen. Statt einen eigenen Cluster mit Job-Scheduler zu betreiben, beschreibst Du Pools aus VMs, Jobs und Tasks, und Batch verteilt die Aufgaben auf die Knoten, überwacht sie und wiederholt fehlgeschlagene Tasks.

Typische Einsatzfälle sind Rendering, Simulationen (FEM, CFD), Monte-Carlo-Rechnungen, Bild- und Videoverarbeitung, Genomanalyse oder die massenhafte Konvertierung von Dateien. Batch eignet sich für Aufgaben, die sich in viele unabhängige Teile zerlegen lassen.

Abgrenzung: Azure Container Instances passt für einzelne kurze Container ohne Scheduler, AKS für dauerhafte Container-Workloads, Azure CycleCloud für klassische HPC-Cluster mit Schedulern wie Slurm. Batch selbst kostet nichts extra, Du zahlst die genutzten Ressourcen.

How it works

Grundlage ist ein Batch-Konto mit verknüpftem Storage-Konto für Eingabe- und Ausgabedaten.

  1. Pool: Gruppe von Rechenknoten mit festgelegter VM-Größe, Image (Marketplace oder eigenes) und optionaler Autoscale-Formel.
  2. Job: Container für zusammengehörige Tasks mit Prioritäten und Einschränkungen.
  3. Task: einzelne Befehlszeile oder Container-Aufruf, der auf einem Knoten läuft und Dateien aus Storage lädt.
  4. Start-Tasks bereiten Knoten vor, etwa durch Installation von Software, Anwendungspakete verteilen Programme.
  5. Spot-VMs nutzen ungenutzte Azure-Kapazität günstiger und können verdrängt werden, Batch plant betroffene Tasks neu ein.

Pools laufen in der Virtual Machine Configuration, wahlweise im VNet. Pool-Zuordnung im Batch-Dienst-Abonnement oder im Benutzerabonnement (User Subscription Mode) beeinflusst Kontingente und Netzwerkoptionen. Steuerung per Portal, SDK, CLI, REST oder Templates.

Benefits

  • Kein eigener Cluster: Scheduler, Knotenverwaltung und Wiederholungen übernimmt der Dienst.
  • Elastische Kapazität: Pools wachsen für einen Rechenlauf auf Hunderte Knoten und schrumpfen danach auf null.
  • Geringere Kosten mit Spot-VMs: Unterbrechbare Aufgaben laufen auf rabattierter Kapazität.
  • Keine Zusatzgebühr: Bezahlt werden nur VMs, Speicher und Netzwerk.
  • Flexible Software: Beliebige Windows- oder Linux-Anwendungen und Container lassen sich ausführen.

Practical example

Ein Ingenieurdienstleister für Strömungssimulation mit 40 Mitarbeitenden stößt mit seinem lokalen Rechencluster bei Großaufträgen an Grenzen. Für Spitzen legt die IT einen Batch-Pool mit HPC-VMs an, der per Autoscale-Formel nur wächst, wenn Simulationsjobs in der Warteschlange stehen. Eingabedateien und Ergebnisse liegen in Blob Storage, unkritische Parameterstudien laufen auf Spot-VMs. Nach dem Projekt fällt der Pool auf null Knoten, Kosten entstehen nur während der Rechenläufe.

Things to keep in mind

  • Skaliere Pools nach Gebrauch auf null oder lösche sie, laufende Knoten kosten auch im Leerlauf.
  • Plane bei Spot-VMs ein, dass Knoten verdrängt werden, und baue Tasks wiederaufsetzbar.
  • Prüfe vCPU-Kontingente pro VM-Familie und Region frühzeitig und beantrage Erhöhungen vor dem ersten großen Lauf.
  • Halte Daten in derselben Region wie den Pool, sonst bremsen Übertragungszeiten und kosten Egress.
  • Nutze Entra ID und Managed Identities statt gemeinsamer Kontoschlüssel und betreibe Pools ohne öffentliche IPs im VNet.

Licensing & availability

Keine Gebühr für Batch selbst, abgerechnet werden VMs (dediziert oder Spot), Speicher und Netzwerk. Software-Lizenzen für Anwendungen (z. B. Rendering-Software) musst Du separat klären. Stand: Oktober 2026.

Conclusion

Batch lohnt sich für rechenintensive, gut parallelisierbare Aufgaben ohne eigenen Cluster. Plane Pools, Kontingente und Spot-Strategie vor dem Start.

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