Persistente Dateispeicherung für moderne Anwendungen

Warum ist persistente Dateispeicherung für die moderne Anwendungsentwicklung wichtig?

Entwicklungsteams modernisieren ihre Anwendungen durch die Einführung von Containern, serverlosen und Microservices-basierten Architekturen. Da Container von Natur aus flüchtig sind, können langlaufende Anwendungen davon profitieren, den Status in einem dauerhaften Speicher zu halten. Verteilte Anwendungen wie das Training für maschinelles Lernen und Web-Serving profitieren von einer gemeinsamen Speicherebene. Amazon Elastic File System (Amazon EFS) ist ein einfaches, serverloses, Cloud-natives Dateisystem, mit dem Sie moderne Anwendungen erstellen, Daten aus Ihren AWS-Containern und serverlosen Anwendungen persistieren und freigeben können, ohne dass eine Verwaltung erforderlich ist.

Modernisieren von serverlosen Anwendungen mit AWS Lambda und Amazon EFS (1:47)

Datenpersistenz für Ihre serverlosen Anwendungen

Serverless Computing ermöglicht es Ihnen, agiler zu sein und weniger Zeit mit der Sicherheit, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit Ihrer Anwendungen zu verbringen. Gleichzeitig erfordern moderne datenintensive Anwendungen einen schnellen Zugriff auf große Mengen an gemeinsamen Daten. Mit AWS Lambda können Sie groß angelegte und unternehmenskritische serverlose Anwendungen ausführen. Amazon EFS bietet hochverfügbaren und dauerhaften serverlosen Speicher für diese Anwendungen und vereinfacht die gemeinsame Nutzung von Daten, die über die Ausführung von Lambda-Funktionen und AWS Fargate-Aufgaben hinaus und zwischen diesen bestehen bleiben müssen. Diese leistungsstarke Kombination ist ideal für die Erstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen, das Laden großer Modelle, Bibliotheken und anderer Referenzdaten, die Verarbeitung und Sicherung großer Datenmengen, das Hosting von Webinhalten und die Entwicklung interner Build-Systeme.

Amazon EFS: Sichere Datenpersistenz mit Amazon ECS und AWS Fargate (14:11)

Vorteile

Einfach

Amazon EFS-Anhänge werden in den Anwendungs-Metadaten konfiguriert, z. B. in der Aufgabendefinition von Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) oder im persistenten Kubernetes-Volume, einschließlich der Konnektivität, sodass sich die Entwickler auf ihre Anwendungen und nicht auf die Infrastruktur konzentrieren können.

Elastic

Amazon ECS, Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), AWS Fargate und Amazon EFS sind vollständig elastisch und lassen sich je nach Bedarf schnell vergrößern und verkleinern. 

Verfügbar und beständig

Amazon ECS, Amazon EKS, AWS Fargate, AWS Lambda, und Amazon EFS sind regionale Dienste. Sie können Anwendungen erstellen, die sich über mehrere Verfügbarkeitszonen erstrecken, mit automatischem Failover. 

Sicher

AWS bietet eine sichere Cloud-Computing-Umgebung. Der Zugriff auf Amazon EFS kann auf der Grundlage der IAM-Rolle der Amazon ECS-Aufgabe gesteuert werden.

Kostenoptimiert

Sie zahlen nur für den Speicherplatz und die Rechenleistung, die Sie nutzen. Amazon EFS lässt sich bei Bedarf unterbrechungsfrei von null auf Petabyte skalieren und wächst und schrumpft automatisch, wenn Sie Dateien hinzufügen oder entfernen. Amazon ECS, Amazon EKS und AWS Fargate Cluster Auto Scaling ermöglichen ein bedarfsgerechtes Wachstum und Schrumpfen der Kapazität.

Funktionsweise

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Anwendungsfälle

Webserving und Content Management

Web-Serving- und Content-Management-Systeme erfordern einen gemeinsamen Datenzugriff über mehrere containerisierte Anwendungsinstanzen, Datenpersistenz und Datenbeständigkeit. Beispiele hierfür sind Anwendungen wie WordPress und Drupal, die aus Leistungs- und Redundanzgründen von einer Skalierung auf mehrere Instanzen profitieren und Uploads, Plugins und Vorlagen gemeinsam nutzen müssen.

Zustandsabhängige Microservices

Ein zustandsbehafteter Microservice ist Teil einer lose gekoppelten Anwendung, die sich bei jeder Ausführung einige Dinge über ihren Zustand merken muss, so wie sich eine Wetteranwendung Ihre Heimatstadt merkt. Für diese modernen Anwendungen ist Amazon EFS eine Datengrundlage, die im Zusammenspiel mit Containern und serverlosen Technologien für eine zuverlässige und konsistente Bereitstellung auf AWS sorgt und es ermöglicht, dass Daten den Anwendungsstatus beibehalten.

ML und AI

Container sind eine Möglichkeit zur Bereitstellung von Trainingsaufträgen für maschinelles Lernen (ML), Inferenzendpunkten und Tools, die in mehreren Umgebungen konsistent ausgeführt werden. Durch die Verwendung von Containern können Probleme wie Konsistenz, Portabilität und Abhängigkeitsmanagement gelöst werden, die für Datenwissenschaftler und Entwickler, die sich eigentlich auf ihren Code, ihre Datensätze und Trainingsmodelle konzentrieren sollten und nicht auf die Infrastruktur, kompliziert sind. ML-Tools wie Amazon SageMaker Notebooks sowie Open-Source-Tools wie Jupyter verwenden Amazon EFS zur Verwaltung der Home-Verzeichnisse von Datenwissenschaftlern. Amazon FSx for Lustre kann für Ihre rechenintensivsten ML-Trainingsaufträge verwendet werden, bei denen der höchste Durchsatz erforderlich ist.

Fallstudien

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T-Mobile verbessert das Kundenerlebnis und senkt die Kosten für Kubernetes-Speicher mit Amazon EFS

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Caltech nutzt Amazon EFS zur Automatisierung der Dateiverwaltung für akademische Computer 

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Discover Financial Services schafft Umgebungen, in denen Datenwissenschaftler mit Amazon EFS zusammenarbeiten können 

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Fakultät nutzt Amazon EFS zur Skalierung einer innovativen Plattform für maschinelles Lernen
 

Blog-Beiträge

von Dilip Rajan und John Chao, 21. Juli 2021
 
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von Brandon Harris, Nicholas Anderson, Rahul Gupta, und Sherief Melik, 22. April 2020
 
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Bereitstellung von zustandsabhängigen Docker-Containern mit Amazon ECS und Amazon EFS
 

Ressourcen

AWS re:Invent 2020: Modernisieren Sie Ihre Anwendungen mit AWS Lambda und Amazon EFS
AWS re:Invent 2020: Modernisieren Sie Ihre Anwendungen mit AWS Lambda und Amazon EFS
AWS Cloud Containers Conference - Persistente Speicherung auf Containern
AWS Container Day - Persistente Dateispeicherung für Amazon EKS mit Amazon EFS

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Weitere Informationen zu Amazon S3
Entwicklerhandbuch zur Verwendung von Amazon EFS mit Amazon ECS und AWS Fargate - Teil 1
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