亚马逊AWS官方博客

新增功能 – 适用于 Amazon Elastic File System 的更低成本存储类别

Amazon Elastic File System (Amazon EFS) 为跨 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 实例或使用容器和无服务器服务共享的数据提供了简单、无服务器、设置即忘的弹性文件系统,例如 Amazon Elastic Container Service (ECS)、Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)、AWS Fargate,以及 AWS Lambda。截至目前,客户可以选择 Amazon EFS 标准存储类别,在多个地理位置相互分离的可用区 (AZ) 中以冗余方式存储数据,从而提供最高级别的可用性和持久性。 今天,我很高兴地向大家介绍 Amazon EFS 单区存储类别,与 Amazon EFS 标准存储类别相比,其可节约 47% 的存储成本。例如,在美国东部(弗吉尼亚北部)区域,如果您使用生命周期管理且 80% 的数据不经常被访问,则能够实现每月 0.043 USD/GB 的有效存储价格。Amazon EFS专为 99.999999999% 的耐用性而设计,而 EFS 单区存储类别则可提供 99.9% 的可用性 SLA,同时在弹性、易用性、可扩展性和生命周期管理等方面保持了与标准存储类别相同的性能。 我们将推出两个新的单可用区存储类别,Amazon EFS 单区 […]

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AWS Fault Injection Simulator – 通过对照实验提高弹性

AWS 为您提供构建高度可靠的系统所需的组件:多区域(每个都有多个可用区)、Amazon CloudWatch(指标、监控和警报)、Auto Scaling、负载均衡、多种形式的跨区域复制等等。如果您根据架构完善的框架中提供的指南将这些组件构建在一起,即使单个组件出现故障,您的系统应该也能继续运行。 但是,只有执行了正确的测试后,您才会知道情况确实如此。混沌工程(以“灾难大师”Jesse Robbins 在Amazon.com 早期所做的开创性工作为基础,随后由 Netflix Chaos Monkey 发扬光大)这一相对较新的领域着重于通过创建破坏性事件、观察系统的响应方式以及实施改进来向应用程序施加压力。除了指出需要改进的领域之外,混沌工程还可帮助发现需要进一步监控和发出警报的盲点、发现曾经隐藏的实施问题,并为您提供提高运营技能的机会,同时缩短恢复时间。要了解有关此主题的更多信息,请首先从我的同事 Adrian Hornsby 撰写的混沌工程 – 第 1 部分开始。 隆重推出 AWS Fault Injection Simulator (FIS) 今天,我们隆重推出AWS Fault Injection Simulator (FIS)。这项新服务将通过注入故障并让您了解发生的情况,来帮助您对 AWS 工作负载执行对照实验。您将了解系统如何应对各种类型的故障,而且您还将更好地了解故障模式。您可以首先在预生产环境中运行实验,然后逐步将其作为 CI/CD 工作流的一部分运行,最终在生产环境中运行。 每个 AWS Fault Injection Simulator (FIS) 实验针对一组特定的 AWS 资源并对其执行一系列操作。我们将推出对 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)、Amazon Elastic Container Service (ECS)、Amazon Elastic Kubernetes Service […]

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新的 Amazon EC2 X2gd 实例 – 利用 Graviton2 的强大性能助力处理内存密集型工作负载

我们在 2018 年末推出首批 Graviton 支持的 EC2 实例,并且仅在一年后便宣布推出后续 Graviton2 处理器。双 SIMD 单元、对 int8 和 fp16 指令的支持以及代际之间的其他架构改进,这一切让 Graviton2 成为极具成本效益的主力处理器。 现在,您可以从通用型(M6g 和 M6gd)、计算优化型(C6g、C6gn 和 C6gd)、内存优化型(R6g 和 R6gd)和突发型 (T4g) 实例中进行选择,这些实例都由快速、高效的 Graviton2 处理器提供支持。我们的客户使用这些实例来运行应用程序服务器、游戏服务器、HPC 工作负载、视频编码、广告服务器等。多个基准测试(包括这个和这个)表明,这些基于 Graviton2 的实例比现有 EC2 实例具有更好的性价比。 新的 X2gd 实例 我很高兴宣布不断增加的 Graviton2 支持实例的最新动态! 在每个 vCPU 的内存方面,新 X2gd 实例是内存优化型 R6g 实例的两倍,专为内存耗尽的工作负载而设计。其中包括内存中数据库(Redis 和 Memcached)、开源关系数据库、电子设计自动化的设计与验证、实时分析、缓存服务和容器。 X2gd 实例提供八种尺寸,也有裸机形式。规格如下: 名称 vCPU 数量 内存 (GiB) […]

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IAM Access Analyzer 更新 – 策略验证

AWS Identity and Access Management (IAM) 是 AWS 的一个重要的基本组成部分。您可以创建 IAM 策略和服务控制策略 (SCP),定义对特定 AWS 服务和资源的所需访问权限级别,然后将策略附加到 IAM 委托人(用户和角色)、用户组或 AWS 资源。随着 IAM 助您实现精细控制,您有责任正确使用它,几乎一直寻求建立最低权限访问。IAM 教程将帮助您了解更多信息,IAM Access Analyzer 将帮助您识别与外部实体共享的资源。我们最近推出了 IAM Access Analyzer 的更新,允许您在部署权限更改之前验证对 S3 存储桶的访问。 新策略验证 今天,我很高兴地宣布,我们正在向 IAM Access Analyzer 添加策略验证。这项强大的新功能将帮助您构建 IAM 策略和 SCP,这些都采用经过时间考验的 AWS 最佳实践。 验证专为开发人员和安全团队而设计,在策略附加到 IAM 委托人之前执行。我们执行了 100 多项检查,每项检查旨在改善您的安全状况并帮助您大规模简化策略管理。每次检查的结果都包括详细信息和具体建议。 您可以从 IAM 控制台中的 JSON 策略编辑器访问验证,也可以通过命令行 (aws accessanalyzer validate-policy) 和您自己的代码 […]

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Amazon S3 迎来 15 岁生辰 – 5475 天,100 万亿个对象 – Amazon S3 初心不变

在 15 年前的今天,我在博文中宣布推出 Amazon Simple Storage Service (S3)。在该文中,我明确指出这种服务要通过 API 访问,它面向开发人员,此外还简要介绍了一些关键功能,并分享了定价信息。许多开发者发现了那篇文章,然后就开始使用 S3 API 编写代码来存储和检索对象,剩下的就是我们都知道的历史了! 今天我要很高兴地宣布,S3 存储的对象数量已经超过 100 万亿(1014,也就是 100000000000),而且经常达到峰值,每秒要处理数千万个请求。这几乎相当于全球每一个人在这里存储了 13000 个对象,或者在浩瀚宇宙的大约两万亿个星系中,每个星系都在我们这里存储了 50 个对象(根据这份 2021 年的估计数据)。 简单的开端 回顾那次发布,我们当时做了很多决定,事实已经证明,那些决定是正确的,可以帮助开发者在几分钟内轻松理解并开始使用 S3: 我们从一个简单的概念模型开始:唯一命名的存储桶,可以容纳任意多个对象,每个对象都由一个字符串键标识。最初的 API 也同样简单:创建存储桶、列出所有存储桶、放入对象、获取对象以及放入访问控制列表。这种简单的机制帮助我们避开了“单向门”,给我们留下了根据客户反馈改进 S3 的充足空间。所有这些决定至今仍然有效,在发布会当天编写的代码时至今日仍然可以正常运行。 在讨论了许多不同的定价模式之后(在《Working Backwards》这本书中有详细说明),我们选择了一种跟随成本的定价模式。因为当时 Colin 和 Bill 说: 如果实施跟随成本的定价模式,那么如果无论开发人员通过何种方式使用 S3,他们都会以符合自身要求的方式加以使用,并且会努力最大限度地降低成本,这也会降低我们的成本。这样就不会有系统层面的博弈,我们也不必去费心估计难以捉摸的“普通客户”会如何使用 S3 来设定要支付给我们价格。 根据跟随成本的模式,我们多次降低 S3 的每 GB 每月价格,并且还引入了存储类别,这让您可以进一步减少为存储不那么常用的数据(S3 Glacier 和 S3 Glacier Deep Archive)以及可以在必要情况下重建的数据(S3 单区 – […]

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AWS DeepRacer League’s 2021 年赛季推出新的公开和专业赛组

 作为一名开发人员,我最近听到了很多关于公司如何利用机器学习 (ML) 来解决其业务问题的故事,所以我 2021 年的目标之一就是进一步了解 ML。 在过去的几年里,我一直在广泛使用人工智能 (AI) 服务,诸如 Amazon Rekognition、Amazon Comprehend 等等。AI 服务提供了一个简单的 API 来解决常见的 ML 问题,例如,图像识别、文本转语音和文本中的情绪分析。使用这些高级 API 时,您不需要了解底层机器学习模型的工作原理,也不必训练它或以任何方式维护它。 尽管这些服务非常棒,我可以用它们来解决大部分的业务案例,但我想了解 ML 算法的工作原理,这也是我开始改进 AWS Deepracer 的原因。 AWS Deepracer 于 2018 年推出,是一项帮助您了解强化学习 (RL) 的服务。RL 是一种先进的 ML 技术,它采用与其他 ML 方法截然不同的方式来训练模型。基本上,它可以学习非常复杂的行为,而不需要任何标签化的训练数据,并且它可以在优化长期目标的同时做出短期决策。 AWS Deepracer 是一款 1/18 比例自动驾驶赛车,旨在通过在 AWS DeepRacer 控制台中进行虚拟比赛或在 AWS 和客户活动中的赛道上进行实际比赛来测试 RL 模型。AWS DeepRacer 适用于所有技能水平的开发人员,即使您没有任何机器学习经验。使用 AWS Deepracer […]

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AWS 亚太地区(大阪)区域现已全面开放,提供三个可用区和更多服务

AWS 进驻日本已有很长时间! 2011 年 3 月,我们开设了亚太地区(东京)区域,2012 年添加了第三个可用区 (AZ),随后又在 2018 年添加了第四个。自该区域启动以来,日本及世界各地的客户在该区域托管了各种各样的应用程序! 2018 年,我们开设了大阪本地区域,为日本客户提供工作负载灾难恢复选项。大阪本地区域距离东京 400 公里,采用位于单个数据中心内的隔离式容错设计。 从本地转为标准 我很高兴地宣布,大阪本地区域现已扩展为标准 AWS 区域,包括三个可用区。与往常一样,AWS 可用区旨在提供物理冗余,并能够承受停电、互联网中断、洪水和其他自然灾害的干扰。 我们目前提供以下服务,更多服务尚在筹备之中:Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)、Amazon API Gateway、Auto Scaling、Application Auto Scaling、Amazon Aurora、AWS Config、AWS Personal Health Dashboard、AWS IQ、AWS Organizations、AWS Secrets Manager、AWS Shield Standard(区域)、AWS Snowball Edge、AWS Step Functions、AWS Systems Manager、AWS Trusted Advisor、AWS Certificate Manager、CloudEndure Migration、CloudEndure Disaster Recovery、AWS CloudFormation、Amazon CloudFront、AWS […]

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Amazon S3 Glacier 降价

Amazon S3 Glacier 存储类别非常适合于每季度至少访问一次的信息数据存档和长期备份(Amazon S3 Glacier Deep Archive 则更适合于极低频率访问的数据)。 Amazon S3 Glacier 将数据存储在三个可用区 (AZ) 中,每个可用区与其他可用区在物理上相隔一定距离,但不超过 100 公里(60 英里)。您可以用低至每 TB 每月 4 美元的价格存储存档和备份,然后在需要访问时从三种检索选项中进行选择(加急、标准和批量)。 我们的客户将此存储类别用于媒体资产工作流程、根据数据保留要求归档医疗保健和金融服务数据、科学数据存储、数字保存以及作为磁带的替代品。要了解更多信息,请查看我们的案例研究 Nasdaq、Reuters、Teespring、BandLab 和 Celgene。 现在变得更加经济高效 除了耐用性和安全性之外,S3 Glacier 存储类别现在还比以前更加经济高效。自 2021 年 3 月 1 日起,我们将所有 AWS 区域 S3 Glacier 的 PUT 和生命周期请求费用降低了 40%。其中包括 AWS GovCloud (美国) 区域、AWS 中国(北京)区域(由 Sinnet 运营)以及 AWS 中国(宁夏)区域(由 NWCD 运营)。请参阅 […]

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了解 2021 年第一批全新 AWS 精英!

全球 AWS 精英计划旨在表彰当地科技界的个人杰出领袖。精英们可以通过博客文章、演示、社交媒体和开源项目分享知识,或通过组织活动、会议和研讨会,来帮助其他人了解 AWS。随着全球社区的发展,我们不断见证新的领袖出现,今天我们很高兴向大家介绍 2021 年的第一批新 AWS 精英,包括来自奥地利、比利时、保加利亚和哥伦比亚的首批精英: Ben Bridts – 比利时安特卫普 社区精英 Ben Bridts 从 2015 年开始专业使用 AWS,作为 Cloudar 的 AWS 技术专家,他与从初创公司到企业的各种组织合作。此外,他也是 AWS 授权讲师,在校园提供 AWS 课堂培训。您可以在 Cloudar 博客上找到他的博客文章,并了解他参与 GitHub 的经历(也许您的 CloudFormation 堆栈还使用了他编写的代码)。他是比利时 AWS 用户组的共同组织者,经常担任各种其他活动的演讲嘉宾。他对无服务器、自动化和支持构建商充满了广泛的兴趣。目前,他将 CloudFormation、Lambda、KMS、CloudFront 和 Lambda@Edge 列为他最喜欢的服务。 Nana Janashia – 奥地利维也纳 容器精英 Nana Janashia 担任 DevOps 顾问和培训师。她创办了“Techworld with Nana”频道,与大家分享她对各种 DevOps 主题的专业见解,并帮助爱好者更轻松地进入这个领域。她向开发人员和 DevOps 工程师团队提供咨询,帮助他们改进现有的 […]

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如何将 Channel Assembly 与 AWS Elemental MediaTailor 结合使用以从现有的源启动虚拟频道

如果您是广播公司或开放式互联网流媒体(Over-the-Top,OTT)频道运营商,现在可以将多个现有点播源的节目集中起来,然后混合到线性播放列表中,从而创建虚拟频道。 过去,由于为了适合在线流式处理而进行媒体转码的成本高昂,加上发现和管理目录中的现有媒体十分复杂,为较小的受众群体(例如基于兴趣或区域偏好的观众类别)创建自定义频道的成本极其昂贵。 AWS Elemental MediaTailor Channel Assembly 现在允许您创建静态或动态的播放列表,通过重复使用现有目录中已经转码的视频片段,将内容流式传输给观众,而不再需要重新对源内容进行转码以进行多区域或观众排列。 您可以选择多种不同的调度方案(例如循环内容),也可以手动将节目动态添加到节目表中,或通过插入推荐引擎提供的节目队列来添加。您还可以使用智能节目感知规则来安排广告时间。 如何开始使用 AWS Elemental MediaTailor 假设我想使用我已经拥有的内容,通过组建一个 HLS 和一个 DASH 打包流来创建一个新的流频道。内容必须按类似的特征进行编码和打包,例如在每个级别具有相同的比特率等级数和相同的参数(编解码器、分辨率、帧速率等)。我可以使用 AWS Elemental MediaConvert 来准备内容并将其存储在 Amazon Simple Storage Service (S3) 上。支持的源格式包括 HLS、DASH 和 CMAF(带 HLS 和 DASH 清单)。在此例中,内容将通过我的 CDN 分发;因此毫不意外,我会使用 Amazon CloudFront。 第一步是定义我的内容源,并注册我想要包含在节目表中的每个资产。在 AWS Elemental MediaTailor 控制台的 Channel Assembly 下,我单击 Create source location(创建源位置): 然后添加我的视频源: 或者使用 AWS 命令行界面 (CLI) […]

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