Многопроцессорность Python

Этот вопрос скорее для поиска фактов и размышлений ess, чем ориентированный на код.

У меня есть много скомпилированных программ на C ++, которые мне нужно запускать в разное время и с разными параметрами. Я смотрю на использование многопроцессорной обработки Python для чтения задания из очереди заданий (rabbitmq), а затем передачи этого задания в программу на C ++ для запуска (возможно, подпроцесс). Я смотрел на модуль многопроцессорности, потому что все это будет работать на двойном сервере Xeon, поэтому я хочу в полной мере использовать многопроцессорные возможности моего сервера.

Программа Python будет центральным менеджером и будет просто читать задания из очереди , создать процесс (или подпроцесс?) с соответствующей программой C ++ для запуска задания, получить результаты (подпроцесс stdout и stderr), передать их в обратный вызов и вернуть процесс в очередь процессов, ожидающих следующего задания для выполнения. run.

Во-первых, звучит ли это как действительная стратегия?

Во-вторых, есть ли какие-нибудь примеры чего-то подобного?

Заранее благодарю.