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上实现此策略？

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

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

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

两个工作空间都包含(不同的)占用内存的neo4j数据库

一个数据库处理NLP的文本。其他数据库存储东西。

Answer 1

事实证明cloud9.io没有提供直接的方法。每个工作空间彼此完全分开，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，该侦听器在命中时会触发bash脚本。或者，我可以使用SSH工作区，因为这将为我提供所有需要的资源。