AWS Snowball Edge

具有板载存储和计算功能的 PB 级数据传输设备

AWS Snowball Edge 是一种数据迁移和边缘计算设备,具有两个选项。Snowball Edge Storage Optimized 同时提供数据块存储和兼容 Amazon S3 的对象存储以及 24 个 vCPU。它非常适合本地存储和大规模数据传输。Snowball Edge Compute Optimized 提供了 52 个 vCPU、数据块和对象存储,及适用于断开连接的环境中的高级机器学习和完全动态视频分析等使用案例的可选 GPU。客户可使用这两个选项在连接时断时续的环境(例如制造业、工业和运输)或在极其偏远的位置(例如军事或海事作业)进行数据收集、机器学习、处理和存储,然后再将其发送回 AWS。这些设备也可以安装在机架上并通过群集化一起使用,以构建更大的临时安装设施。

Snowball Edge 支持特定的 Amazon EC2 实例类型以及 AWS Lambda 函数,因此客户可以在 AWS 中进行开发和测试,然后在偏远位置的设备上部署应用程序以收集、预处理和返回数据。常见使用案例包括数据迁移、数据传输、图像整理、IoT 传感器流捕获和机器学习。

Snowball Edge 简介 (1:44)

优点

轻松迁移数据

Snowball Edge 可以在大约一周内迁移数 TB 的数据。客户使用该设备来迁移数据库、备份、存档、医疗保健记录、分析数据集、IoT 传感器数据和媒体内容等信息,尤其是当网络状况限制了将大量数据传入和传出 AWS 的实际时间时。

简单易用

作业是在 AWS 管理控制台中创建的。作业创建后,AWS 会自动向您所在位置发送一台预先配置好的 Snowball Edge 设备。收到设备后,您只需将其接入本地网络然后连接到应用程序即可。在您准备好运回设备后,E Ink 运输标签会自动更新,您的货运公司会将其运送到相应的 AWS 机构,以便开始上传数据。可通过 Amazon SNS 生成的文本或电子邮件或直接在控制台中跟踪作业状态。

在本地处理和分析数据

运行 EC2 AMI 并在 Snowball Edge 上部署 AWS Lambda 代码,以使用机器学习或其他应用程序运行本地处理或分析。开发人员和管理员可以在该设备上直接运行应用程序作为稳定的 AWS 环境,而无需网络连接。此功能可帮助客户在云端开发机器学习和分析工具,并执行测试,但在网络连接有限或没有网络连接的位置运行,然后再将数据发回 AWS。Snowball Edge 可以捕获来自远程站点的数据以及任何其他无法识别的数据,由此优化和传播机器学习模型。

独立存储

Snowball Edge 设备可以通过文件共享协议 (NFS) 或对象存储接口 (S3 API) 为现有的本地应用程序提供本地存储。此外,您还可以将板载存储卷用于 Snowball Edge 上的 Amazon EC2 实例上运行的应用程序。您还可以将 Snowball Edge 设备群集化为一个更大的存储层,从而提高持久性。如果需要更换 Snowball Edge,可将其从群集中移除并替换为新的 Snowball Edge。

安全

Snowball Edge 设备使用防篡改外壳、256 位加密和业内标准的可信平台模块 (TPM),后者旨在确保数据的安全性和全程监管链。加密密钥通过 AWS Key Management Service (KMS) 进行管理,不会存储到设备上。

可扩展

将数据传入或传出 AWS 时,单台 Snowball Edge 设备可以传输数 TB 的数据,而并行使用多台设备或通过群集化一起使用多台设备可以传输数 PB 的数据。Snowball Edge 目前仅在指定区域提供,当您在 AWS 管理控制台中创建作业时,我们会核实您所在的位置。

工作原理

您可以只需在 AWS 管理控制台中单击几下即可订购 Snowball Edge Storage Optimized 和 Snowball Edge Compute Optimized。​它在抵达时就已预安装了您的 S3 存储桶、集群配置、Lambda 代码或 EC2 AMI - 以及分析应用程序或机器学习模型。收到设备后,请将其接入本地网络,然后手动或通过 DHCP 设置 IP 地址。最后,解锁 Snowball Edge 设备并开始复制数据,或者开始运行您的 EC2 实例并创建并附加数据块卷到您的应用程序中。当您准备好运回设备后,E Ink 运输标签会自动更新,然后您可以通过 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 生成的文本、电子邮件消息或直接在控制台中跟踪作业状态。 

使用案例

嵌入式应用程序

医疗成像等嵌入式应用程序使用 Snowball Edge 来支持扫描和成像系统。这些系统可以即时存储捕获的数据,以便为本地用户和管理系统提供即时访问权限,同时帮助防止出现 WAN 连接问题。Snowball Edge 设备集群可以在本地暂存数据,以便定期将数据传输到 Amazon S3,而不会中断系统运行。

远程位置与简单数据

Snowball Edge 非常适合能够从预处理中获益的远程应用程序,例如图像标记、验证、压缩或整理。收集数据,快速获得结果和/或提前为云分析应用程序准备好数据,然后将其发回 AWS。

机器学习

利用 AWS Snowball Edge,您可以直接在设备上部署和运行机器学习模型(如文档分类和图像标记),以调整流程、提高效能、提高工作效率,甚至预测模型错误。此外,Snowball Edge 还可用于将数据从远程或移动位置传输到 AWS,以进行云端机器学习。

制造业

现场工厂位置使用 Snowball Edge 收集和分析制造数据,以调整流程并提高安全性、效能、工作效率,甚至预测故障。随着时间的推移,这些数据会返回到 AWS 中以便进行大规模分析,从而突出显示有意义的趋势或模式。

物联网

Snowball Edge 可以从 IoT 传感器或设备日志文件中提取数据,对原始数据执行分析以快速获得结果,并最终将这些结果添加到 AWS 中的数据湖,以用于分析和存档应用程序。

案例研究

无人机

InSitu(Boeing 的子公司)在发生野火、露天矿、沙漠水源和战场等极为偏远的地区投入了多架无人机,在数十万小时内捕获了数 TB 的高分辨率图像。收集这些远程数据的费用非常高昂,他们希望确保在返回总部之前准确捕获这些数据。Snowball Edge 可帮助他们预处理这些数据并将其传回他们基于云的分析应用程序。
 

这就是我的架构 re:Invent 2017 (48:34) – 从 34:24 开始介绍 InSitu

俄勒冈州立大学哈特菲尔德海洋科学中心是一个领先的海洋实验室,也是俄勒冈州立大学的海洋和沿海科学研究、教育和推广园区。该组织一直在其研究船上将数据收集到磁盘驱动器中,然后手动将它们加载到俄勒冈州立大学数据中心的服务器中。借助 AWS Snowball Edge,他们可以使用板载计算功能实时收集和分析 100TB 的海洋和海岸图像,然后在上岸后将这些图像转移到云中。 

俄勒冈州立大学的船上研究数据管理计划 (3:47)

沙漠

要收集和管理从沙漠电子节上的 130000 个人捕获的内容? 这就是 Snowball Edge 的大显身手的场合。听听 Insomniac 的 David Chen 谈论他如何为世界各地密集分布的临时媒体制作网络更换磁盘驱动器和存储阵列。

Insomniac 的电子音乐嘉年华 (2:24)

战场

Snowball Edge 专为在不友好的物理环境中进行坚固部署而设计,符合 MIL-S-901D 规范,可承受对安装在船上的设备的高强度机械冲击。请观看驳船测试,了解按不同距离和深度在池塘中引爆的炸药产生的冲击力。

60 磅 HBX-1 炸药在水下 24 英尺引爆 (1:21)

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