1. 课程介绍：为什么需要切换执行器
我第一次做CI/CD流水线的时候，觉得本地跑任务是天经地义的事。码农嘛，自己的机器自己熟，出了问题直接看日志，多痛快。
但后来项目越来越大，数据集从几百兆涨到几十个G，模型训练一跑就是七八个小时。我那台16G内存的笔记本，风扇转得像直升机，最后还经常OOM杀掉进程。
嗯，从那时起我才意识到——本地执行器有它天然的极限。说白了，单机资源是硬天花板，没法靠优化代码来突破。
1.1 本地执行器的痛点
我见过太多团队，一开始都抱着“先本地跑起来再说”的心态。但实际项目推进到一定程度，以下几个问题就会集中爆发：
- 资源瓶颈：单机CPU核数有限，内存也有上限。你调再好的算法，硬件不给力也没用。
- 任务排队：多个任务同时提交，本地只能串行执行。排队的那个任务，可能一等就是半天。
- 环境不一致：本地装了一堆依赖，换台机器就炸。我记得有一次，同事的Mac上跑得好好的，到我Windows上一堆路径错误。
- 并发能力差：你想同时跑10个参数调优实验？本地机器直接卡死。
- 日志管理混乱：跑的时候盯着控制台，一关终端就啥都没了。出问题查日志全靠翻文件。
我曾经踩过的坑：有一回跑数据预处理，本地执行器跑了一整天，结果中间网络断了，整个任务直接挂掉。没有断点续传，没有自动重试，数据全白跑了。从那以后，我再也不敢把长任务完全托付给本地执行器。
1.2 AWS Batch 带来的改变
AWS Batch 说白了就是一个托管式批处理服务。你不用操心集群怎么搭、机器怎么配，只需要把任务描述清楚，剩下的交给AWS。
我个人习惯用 AWS Batch 处理以下几类任务：
- 长耗时计算：比如模型训练、数据清洗，跑几个小时甚至几天也不怕。
- 高并发批量任务：同时提交几百个参数组合，系统自动分配资源并行跑。
- 弹性伸缩：没任务时不花钱，有任务时自动拉起机器。你想想看，这比本地常年开机省多少电费。
- 自动重试：任务失败会自动重试，还能配置最大重试次数。我再也不用半夜爬起来看任务挂了没。
- 日志集中管理：所有日志自动推到CloudWatch，查问题直接搜关键词，不用翻文件。
1.3 本课程能解决什么实际问题
你可能已经用上AWS Batch了，或者正准备迁移过去。但现实情况是——不是所有任务都适合直接丢到云端。
举个例子：你在本地调试代码，改一行参数就提交一次任务。如果每次都走AWS Batch，一来一回的资源调度时间可能比你改代码的时间还长。这时候，本地执行反而更快。
所以需要一个灵活的切换机制：开发调试时用本地执行器，生产跑量时切到AWS Batch。两者之间尽可能无缝切换，代码和配置尽量少改动。
本课程就是帮你解决这个核心矛盾的。具体来说，你学完会掌握：
- 本地与Batch的优劣对比：什么场景该用哪个，心里有数。
- 一套可复用的执行器抽象：写一套任务描述，底层能一键切换执行器。
- 完整的上手案例：从CMake配置到C++代码，到AWS Batch提交脚本，一步步带你落地。
- 避坑指南：我自己踩过的坑，比如超时设置、日志收集、资源配比，都会详细讲。
一句话总结：本地快跑调试，云端批量生产。本课程教你如何优雅地在两者之间来回切换，不再纠结选哪个好。
学习建议：我建议你先别急着建AWS环境，先把本地执行器部分跑通。理解了本地怎么工作，再切到云端就顺理成章了。反正工具是死的，思路是活的。
1.4 核心知识图谱
下图展示了本课程的知识脉络。从本地执行器的问题出发，延伸到AWS Batch的解决方案，最终落到具体的切换实现方法。你看一眼就能知道整门课在讲什么。
1.5 适用人群与前置知识
这门课不是给纯小白准备的。你最好已经满足以下条件：
| 技能方向 | 具体要求 | 备注 |
|---|---|---|
| C++基础 | 熟悉类、继承、多态、智能指针 | 执行器抽象会用到策略模式 |
| CMake使用 | 能写简单的CMakeLists.txt，知道add_executable、target_link_libraries | 我们会用CMake做构建配置分离 |
| AWS基础 | 有AWS账号，了解EC2、S3、IAM基本概念 | Batch需要这些基础服务配合 |
| Docker基础 | 会写Dockerfile，知道镜像构建和推送 | AWS Batch任务依赖容器化 |
我给你的建议：如果AWS Batch完全没碰过，也不慌。前几章会先带你搭好环境、跑通第一个任务。你跟着一步步做就行，不用提前预习太多。关键是动手，别光看书。