Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Speicherverwaltung für Rechenressourcen Wenn der Amazon ECS-Container-Agent eine Rechenressource in einer Rechenumgebung registriert, muss der Agent ermitteln, wie viel Speicher die Rechenressource zur Verfügung hat, um sie für Ihre Jobs zu reservieren. Aufgrund des Mehraufwands des Plattformspeichers und des vom Systemkernel belegten Speichers unterscheidet sich diese Zahl von der installierten Speichermenge für EC2 Amazon-Instances. Eine `m4.large`-Instance beispielsweise besitzt 8 GiB installierten Speicher. Dies entspricht jedoch nicht immer genau 8192 MiB Arbeitsspeicher, der für Jobs verfügbar ist, wenn die Rechenressource registriert wird. Angenommen, Sie geben 8192 MiB für den Job an und für keine Ihrer Rechenressourcen stehen 8192 MiB oder mehr Arbeitsspeicher zur Verfügung, um diese Anforderung zu erfüllen. Dann kann der Job nicht in Ihrer Computerumgebung platziert werden. Wenn Sie eine verwaltete Rechenumgebung verwenden, AWS Batch müssen Sie einen größeren Instanztyp starten, um der Anfrage gerecht zu werden. Das AWS Batch Standard-Rechenressourcen-AMI reserviert außerdem 32 MiB Speicher für den Amazon ECS-Container-Agenten und andere kritische Systemprozesse. Dieser Speicher ist für die Auftragszuweisung nicht verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter [Systemspeicher reservieren](ecs-reserved-memory.md). Der Amazon-ECS-Container-Agent verwendet die Docker-Funktion `ReadMemInfo()` für die Abfrage des gesamten für das Betriebssystem verfügbaren Arbeitsspeichers. Linux stellt Befehlszeilenprogramme zur Verfügung, mit denen der Gesamtspeicher ermittelt werden kann. **Example – Bestimmung des Gesamtspeichers für Linux** Der **free** Befehl gibt den Gesamtspeicher zurück, der vom Betriebssystem erkannt wird. ``` $ free -b ``` Im Folgenden finden Sie eine Beispielausgabe für eine `m4.large` Instance, auf der das Amazon ECS-optimierte Amazon Linux AMI ausgeführt wird. ``` total used free shared buffers cached Mem: 8373026816 348180480 8024846336 90112 25534464 205418496 -/+ buffers/cache: 117227520 8255799296 ``` Diese Instance verfügt über einen Gesamtspeicher von 8373026816 Byte. Das bedeutet, dass 7985 MiB für Aufgaben zur Verfügung stehen. **Topics** + [Systemspeicher reservieren](ecs-reserved-memory.md) + [Tutorial: Rechenressourcenspeicher anzeigen](viewing-memory.md) + [Überlegungen zu Arbeitsspeicher und vCPUs für AWS Batch Amazon EKS](memory-cpu-batch-eks.md)