python - 如何在 cloud9.io 上的工作区（容器）之间分配应用程序工作负载？

Question

如何在 c9 上实施此策略？

my_python_script.py 在https://ide.c9.io/user/my_workspace

my_python_script.py 向https://ide.c9.io/user/my_other_workspace发送一些文本

my_python_script.py 在https://ide.c9.io/user/my_other_workspace上启动 process_text.sh

my_python_script.py 从https://ide.c9.io/user/my_other_workspace检索处理过的文本

我需要两个工作区，因为资源限制使我无法在一个工作区上执行此操作

两个工作区都包含（不同的）内存占用 neo4j 数据库

一个数据库处理 NLP 的文本。另一个数据库存储东西。

Answer 1

事实证明 cloud9.io 没有提供直接的方法来做到这一点。每个工作区都与其他工作区完全分开，因为它们存在于不同的 Docker 容器中。我可以考虑在另一个工作区的端口 8080-8082 上创建一个侦听器，该侦听器可以在命中时触发 bash 脚本。或者，我可以使用 SSH 工作区，因为这将为我提供所需的所有资源。