越来越多的企业开始使用 Amazon EC2 Spot 实例以经济高效的方式运行和扩展其基础设施。以下是客户如何使用 EC2 Spot 实例实现业务敏捷性、成本节约和扩展的一些示例。

大数据和分析

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AdRoll

AdRoll 是广告重定向领域的全球领导者,提供跨大型展示广告资源来源和工具的跨平台覆盖范围,以实现个性化的广告活动。由于低延迟、有保证的吞吐量以及快速扩展的能力,AdRoll 选择使用 Amazon EC2、S3 和 DynamoDB 运营其业务。此外,他们还使用 Spot 来实现可变容量,从而使他们能够以更低的成本更快、更高效地运行工作负载。

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AOL

了解门户网站和在线服务提供商 AOL 如何使用 Amazon EC2 Spot 运行大数据工作负载。

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BloomReach

BloomReach 构建了一个个性化发现平台,其中包含用来执行搜索、内容营销和推销的应用程序。每天,他们启动多达 2000 个 Amazon EMR 集群,运行 6000 个 Hadoop 作业。借助 Spot 和 Amazon EMR,他们在提高效率的同时还降低了成本。

在 AWS 博客上详细了解他们是如何做到这点的。

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Inneractive

自 2010 年以来,Inneractive 的整个广告交易基础设施都基于 Amazon Web Services (AWS)。它目前运营三个 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 实例队列,以确保始终以尽可能经济高效的方式运行。对于基本容量,Aviv 和他的团队拥有多达 100 个 Amazon EC2 预留实例。Inneractive 通过预先支付期限为一到三年的实例来节省资金,而不是以按需模式的价格购买。该公司的下一个也是最大的一个 Amazon EC2 实例队列将由大约 800 个 Spot 实例组成。这个套餐的性价比最佳。Spot 实例的价格根据需求而波动。

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ironSource

ironSource 拥有超过 8 亿用户,他们利用 Spot 迅速扩展生产环境,同时节省了高达 80% 的成本。ironSource 使用 EC2 Spot 支持其大数据解决方案 ironSource Atom,使他们能够可靠地处理任何规模的数据,同时将成本降低数万美元。

详细了解他们是如何做到的 »

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Lotame

“分析功能是 Lotame 平台的核心,可以帮助我们的客户实现数据价值的最大化。我们使用 Spot 实例来运行大规模大数据分析工作负载。新的 EC2 Spot 实例定价模式让我们能够更轻松地用可预测的价格购买 Spot 容量并且将更多工作负载移动到 Spot 实例上,让我们对费用节省和性能稳定更有信心。”

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Mapbox

了解 Mapbox 如何结合合适的架构、Amazon EC2 Spot 实例和一些创新的编排,以极低的 COGS 运行他们的应用程序。

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Moovit

了解公共交通应用程序 Moovit 如何使用 Amazon EC2 Spot 实例加速数据处理并节省成本。

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Pinsight Media

Pinsight Media 是一家位于密苏里州堪萨斯城的移动数据和洞察公司。Pinsight 每天收集并处理超过 80TB 的匿名位置信号、分封层数据和其他类型的移动运营商信号数据。为了降低成本,Pinsight 将其 Amazon EMR 管道配置为使用 Amazon EC2 Spot 实例。

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Quantcast

“随着我们向 AWS 推出更多基础设施,Amazon EC2 Spot 实例有助我们控制成本和扩展系统,满足了我们的需求。” – Leah Blank,Quantah 高级系统工程师

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RedViolet

使用 Amazon EC2 Spot 实例,RedViolet 可以以极低的折扣使用 AWS Cloud 中可用的备用计算容量。与使用按需实例相比,使用 Amazon EC2 Spot 实例可将 RedViolet 的计算成本降低 50% 到 70%。这使得 RedViolet 能够在不增加预算的情况下提高计算能力。

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TellApart

TellApart 的大数据平台使零售商能够发挥客户数据的作用。他们使用 Amazon Elastic MapReduce 启动 Hadoop 集群来批量处理日志数据,并通过使用 Spot 实例将成本降低了 75%。

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Zillow

“......我们的费率优于 3 年预留的小时费率,而且我们只在需要时使用节点。这些 Spot 实例不是全天候运行,我们只在需要时使用机器,这样可以节省大量资金。简而言之,我们喜欢使用 EMR 和 Spot 实例进行 Auto Scaling!”

– Brian Filppu,Zillow 商业智能总监

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Salesforce

Salesforce DMP 利用使用 Amazon EM2 Spot 实例的 Amazon EMR 基础设施,以低成本使用计算功能。

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CI/CD 与测试

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Basware

“Spot 实例充分满足了 Basware 的需求。它们使我们能够以实惠的价格,运行具有数百个基于 Windows 的 EC2 实例的世界级 CI 基础设施。相对于随需成本节省 60% 以上”

– Alistair Gilbert,Basite 开发运营总监

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Lyft

Lyft 是一家总部位于旧金山的拼车公司,以 55 亿美元的估值名列“财富”杂志的“独角兽”热门初创公司名单。通过使用 AWS Spot 实例,Lyft 只需更改四行代码就可以每月节省高达 90% 的成本。

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RevContent

“我们使用 Spot 实例来运行部署的 Jenkins 代码和生产型 Web 服务器工作负载。新的 EC2 Spot 实例定价模式让我们能够更轻松地用可预测的价格购买 Spot 容量并且将更多工作负载移动到 Spot 实例上,让我们对费用节省和性能稳定更有信心。” 

容器

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Practo

Practo 平台帮助印度 8000 名医生与印度 300 万患者建立联系。利用使用 EC2 Spot、Amazon SQS 等 AWS 服务和第三方软件的容器时,可以从 Practo 获得有关扩展、降低成本和日志管理的见解。

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Walla

以色列在线新闻出版商 Walla 在迁移到 AWS 的过程中实现了转型。通过将 ECS 用于使用 EC2 Spot 实例的容器以及各种 AWS 托管服务,Walla 能够将成本和运营开销保持在较低水平。

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高性能计算

Australian Museum Research Institute

澳大利亚博物馆研究所

澳大利亚博物馆研究所致力于研究考拉种群、遗传学和疾病。Amazon EC2 Spot 为他们提供了灵活、低成本的计算能力,让生物信息学团队能够对考拉的基因组进行测序。

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CoreLogic

CoreLogic 是澳大利亚和新西兰最大的房地产信息、分析和房地产相关风险管理服务的提供商。CoreLogic 将其 EC2 队列替换为 Spot 实例,并利用一种工作进程模式将其计算成本降低了 90%

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DNAnexus

DNAnexus 为 DNA 测序中心和研究人员提供数据管理和序列分析的统一系统。DNAnexus 利用 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Spot 实例来执行其所有 DNA 分析,而利用 Amazon EC2 按需实例来处理公司的交互服务,例如客户端前端门户与视觉化工具。此外,DNAnexus 还依赖于 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 来满足公司广泛的存储需求,数据将从数 TB 增长到数 PB。

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Fermilab

Fermilab 正在参与 CERN 项目,这是世界上最大的数据密集型项目。在证明希格斯玻色子(“上帝粒子”,让人类获得其质量)的存在之后,CERN 能够以更快的速度分析更多的数据,更进一步证明黑暗物质的存在。他们成功地将计算能力经济高效地提高了 4 倍,共达到 58K 的内核。在近 10 天内使用 290 万个作业完全模拟超过 5 亿个事件,如果没有 AWS 帮助,Fermilab 通常会需要六周的时间才能完成这项任务。

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Grail

“我们使用 EC2 Spot 实例来执行高强度基因组测序,这项工作需要分析大型数据集来发现数百万种独特的模式,从而检测早期癌症。因为我们的研究需求每周都在变化,所以计算需求会出现激增,而 Spot 的新定价模式为我们带来了可靠的费用节省,让我们能够以可预测的低价格来扩大研究规模。”

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格特曼实验室

加州理工学院(加州理工)的 Guttman 实验室选择了 EC2 Spot 实例,因为他们需要一个经济高效、灵活且具有弹性的基础设施解决方案,以便实验室研究人员实时访问大型 HPC 集群。由于他们可以按需启动和撤消数千个节点,实验室研究人员可以同时轻松地运行多个项目,还能将完成基因组测序所需的时间从数周缩短为几天。

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BiomX

“使用 Spot 为我们提供了最具成本效益的解决方案,可用于分析许多兆兆字节的宏基因组数据。Amazon Spot 的灵活性让我们进一步受益,因为管道中的不同分析阶段涉及不同的工作负载(数据清理、DNA 比较、机器学习)。每个任务适合的 EC2 实例类型不同,因此在每个阶段我们会启动不同的集群。像这样的大型项目中的集群通常涉及数千个运行数十小时的实例。”

– Elad Kehat,Biomx 研发软件副总裁

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Illumina

“我们使用 EC2 Spot 实例来执行高强度基因组测序,让我们的客户能够查看和了解基因变异。我们很高兴能够将运行时间超过 12 小时的更多基因分析工具转移到 Spot 实例上,因为 Spot 的新定价模式让我们能够更轻松地以可预测的低价格购买 Spot 容量,实现可靠的费用节省。”

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Metabiota

Metabiota 通过使用 Amazon EC2 Spot 实例在一天中的不同时间运行模拟,大大节省了成本。通过利用 Amazon EC2 Spot 实例,Metabiota 实现了超过 60-70% 的计算成本节省。“使用 Amazon EC2 Spot 实例为我们带来了巨大的节省。” – Metabiotic 资深数据科学家 Mike Gahan

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诺华

Novartis 建立了一个癌症研究平台,估计会花费 4000 万美元。借助 Spot 实例,他们花费 4232 美元在 9 个小时内完成了 39 年的计算化学作业,还发现了 3 种有助于抗癌的化合物。向 Novartis 的全球科学计算主管学习是如何做到这点的。

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OpenEye Scientific

“通过使用 Amazon EC2 Spot 实例,我们去年节省了 80 万美元。我们的客户也从成本节约中受益,因为 EC2 Spot 实例使他们更灵活。无论是需要在几毫秒内生成图像还是需要花费数小时执行复杂的化学操作,他们现在都拥有所需的成本灵活性。”

– Craig Bruce,OpenEye Scientific 基础设施主管

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Rock Flow Dynamics

了解 Rock Flow Dynamics 如何利用 Amazon EC2 Spot 实例和 Amazon S3 创建经济高效、可扩展的集群,为 tNavigator、Rock Flow Dynamics 运行动态油藏模拟的解决方案提供支持。

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Scribd

通过使用 Spot 实例进行批量转换而不是使用针对一个特定作业的按需实例,Scribd 估计节省了 63% 或 10,500 美元。“我们只需编写几个非常小的脚本。我们能够在几个小时内从按需转移到 Spot 实例,期间我们还可以有个茶歇时间。”

– Jared Friedman,Scribd 联合创始人

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TLG Aerospace

位于西雅图的航空航天工程公司 TLG Aerospace 在 STAR-CCM+ 计算流体动力学 (CFD) 模拟方面实现了 75% 的节约。使用 EC2 Spot 实例,TLG 能够以更低的成本获得更多内存和核心,从而可以扩展越发严格的模拟数量和大小。

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加州大学圣克鲁兹分校

“我们的合作者要求我们以尽可能快的速度处理数据,以便他们可以比照分析癌症样本与数据库中的其他癌症样本。使用 AWS,现在我们不用几个月而只需要几天就可以为他们提供结果,这有助于加快疾病诊断。” 

– Benedict Paten,计算基因组实验室主任

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Western Digital

“存储技术非常复杂,我们不断突破物理和工程的极限,以提供下一代功能和技术创新。与 AWS 的成功合作展示了基于云的 HPC 的极大规模、功能和灵活性,可帮助我们为未来的存储架构分析和材料科学探索运行复杂的仿真。使用 AWS 轻松将模拟时间从 20 天缩短到 8 小时,Western Digital 研发团队可以以不久之前不可想象的速度探索新的设计和创新。”

– Steve Phillpott,Western Digital 首席信息官

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图像和媒体渲染

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Barnstorm VFX

Barnstorm VFX 是一家专业从事高质量数字效果、设计和制作的精品视觉特效公司。Barnstorm 是 Amazon Prime 原创剧集《高堡奇人》(Man in the High Castle)(第 2 季和第 3 季)的主要视觉特效工作室,还参与了 CBS 的《神秘天使》(Strange Angel) 的制作。Barnstorm 从 2014 年开始使用 AWS Thinkbox Deadline,并在 2017 年开始在云中使用 Amazon EC2 Spot 实例进行渲染。“目前,我们利用 Deadline 管理我们所有的内部渲染。我们利用 Spot 实例来渲染内部农场无法处理的项目,如大型 3D 项目。”“使用 AWS 扩展我们的渲染管道,使我们能够完成繁重的创意 3D 项目,如《高城堡里的人》(Man in the High Castle) 和《神秘天使》(Strange Angel)。这也使得我们的迭代过程更加顺利。从艺术角度来看,使用 EC2 Spot 时,艺术家可以渲染高达 10 倍的迭代。”

– Erik Nelson,Barnstorm VFX 技术主管

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FuseFX

FuseFX 是一家屡获殊荣的视觉效果 (VFX) 工作室,专为电视、电影、商业广告、游戏和特殊场所制作内容。FuseFX 使用 Thinkbox Deadline 和 Amazon EC2 Spot 实例来渲染场景,以按时交付项目。Thinkbox Deadline 是一种与 AWS 门户相集成的渲染管理解决方案,使得 VFX 工作室能够利用 Amazon EC2 Spot 实例降低渲染成本。“Spot 实例可以提供无限容量。得力于 Deadline 和 Spot,我们才能制定交付时间表,才不再需要担心物理容量是否足够进行渲染。我们可以即时响应每日渲染需求,这让我们变得灵活又高效。”

– FuseFX 的首席技术官 Jason Fotter

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Milk 视觉效果

Milk 是一家总部位于伦敦的视觉效果 (VFX) 公司,在电视和电影领域涉猎广泛,曾凭借Ex Machina 荣获奥斯卡最佳视觉效果学会奖,凭借 Doctor Who 和其他项目荣获多项 BAFTA 奖。Milk 还负责为剧情片 Adrift(2018 年发布,由 Shailene Woodley 主演)创建宏大的、计算密集型海洋模拟与风暴海洋。“VFX 在 Adrift 项目中的工作强度轻轻松松就达到我们之前处理的任何内容的 10 倍之高,而且这也不是我们唯一在做的项目。借助 AWS 上的 Deadline 功能,我们的中型团队便能轻松完成大量工作。近乎无限容量的 AWS Thinkbox Deadline 和 Amazon EC2 Spot 实例可让迭代更加流畅且结果更好。”

– Dave Goodbourn,Milk 视觉效果系统主管

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Nexus Studios

Nexus Studios 是一家获得奥斯卡和艾美奖提名的工作室,专门从事动画、电影和互动体验。Nexus 在伦敦和洛杉矶均设有办事处,从动画电影到虚拟现实,各种内容均可制作。Nexus 于 2018 年初开始使用 AWS Thinkbox Deadline 和 Amazon EC2 Spot 实例。“我们需要轻松快速地大幅提高渲染能力,但不希望为购买硬件而支付前期成本。我们也了解过其他云提供商,但 Deadline 和 AWS 之间的紧密集成让选择变得简单起来。有了 AWS,我们之前无法通过本地渲染场开展的渲染作业/项目,现在可以在本地渲染场实现了。现在,我们基本可以完成任何类型、任何复杂程度的渲染工作了。”

– Ryan Cawthorne,Nexus Studios 系统工程师

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Passion Pictures

Passion Pictures 是一个屡获殊荣的制作、动画和商业工作室,2000 年凭借《九月的某一天》(One Day In September) 获得奥斯卡最佳纪录片奖。从 2017 年起,他们开始使用 AWS Thinkbox Deadline 和 Amazon EC2 Spot 实例进行渲染,“我们在 2017 年年中开始使用 Deadline,并在 2017 年 11 月开始实施 EC2 Spot。现在 90% 的计算都使用 EC2 Spot。 Passion Pictures 在伦敦、巴塞罗那、巴黎、纽约和墨尔本各地设有办事处,并不断推出广受好评的作品,包括获得艾美奖的 Netflix 电视剧《五人归来:好莱坞与第二次世界大战》(Five Came Back)。“AWS 帮助我们向一种运营支出特征更显著的业务模式迈进,为现有机器和容量提供了极大的灵活性。我们正在成为更加灵活的企业,现在我们有能力在没有大量资本支出的情况下实现增长。”

– Jason Nicholas,Passion Pictures 计算机动画主管

Scripps Networks

Scripps Networks

Scripps Networks Interactive 是一家大众传媒公司,专门经营 HGTV、DIY Network 和 Food Network 等以事实为基础的生活方式电视品牌。Scripps Networks Interactive 采用基于 AWS Thinkbox Deadline 的解决方案,将其 CGI 渲染时间缩短了 95%。该公司使用 Thinkbox Deadline 中的 AWS 门户来管理和施行作为 CGI 渲染节点的 Amazon EC2 Spot 实例。

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Web 应用程序

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Edmodo

了解社交学习平台 Edmodo 如何使用 Amazon EC2 Spot 实例和按需实例优化其基础设施成本。 

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Gett

Gett 是一家总部位于以色列的初创公司,它将人们与出租车司机关联起来,在数百个 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 实例上运行网站和移动应用程序。Gett 选择通过利用 Amazon EC2 Spot 实例来降低部分成本。该公司在 Amazon EC2 Spot 实例上运行 Amazon Elastic MapReduce (EMR) 服务来帮助他们处理大量数据。

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