AWS Snowball Edge

Transportasi data skala petabyte dengan kemampuan penyimpanan dan komputasi on-board

AWS Snowball Edge adalah perangkat migrasi data dan komputasi edge dengan kapasitas 100 TB dan mendukung tugas komputasi melalui aplikasi Amazon EC2 atau fungsi AWS Lambda. Pelanggan menggunakan perangkat ini untuk pengumpulan, machine learning dan pemrosesan, serta penyimpanan data di lingkungan dengan konektivitas yang tidak stabil (seperti pabrik, industri, dan transportasi) atau di lokasi yang sangat terpencil (seperti operasi militer dan maritim) sebelum mengirimkannya kembali ke AWS. Perangkat ini juga dapat dipasang di rak dan diklaster menjadi satu untuk membangun instalasi sementara yang lebih besar.

Snowball Edge mendukung jenis instans Amazon EC2 serta fungsi AWS Lambda spesifik, sehingga pelanggan dapat mengembangkan dan menguji di AWS lalu menerapkan aplikasi pada perangkat di lokasi terpencil untuk mengumpulkan, melakukan pra-pemrosesan, dan mengembalikan data. Kasus penggunaan yang umum mencakup migrasi data, transportasi data, kolasi gambar, tangkapan aliran sensor IoT, dan machine learning.

Pengantar tentang Snowball Edge

Keuntungan

Perpindahan Data yang Mudah

Snowball Edge memindahkan terabyte data dalam waktu sekitar satu minggu. Pelanggan menggunakannya untuk memindahkan seperti database, cadangan, arsip, catatan kesehatan, dataset analisis, data sensor dan konten media IoT, khususnya jika kondisi jaringan mencegah garis waktu yang realistis untuk memindahkan data dalam jumlah besar ke dalam dan ke luar AWS.

Mudah Digunakan

Tugas dibuat di AWS Management Console. Ketika tugas dibuat, AWS secara otomatis mengirimkan perangkat Snowball Edge pra-provisi ke lokasi Anda. Ketika Anda menerima perangkat tersebut, cukup pasang ke jaringan lokal dan sambungkan aplikasi Anda. Ketika perangkat siap dikembalikan, label pengiriman E Ink secara otomatis memperbarui dan pembawa muatan Anda mengangkutnya ke fasilitas AWS yang tepat di mana pengunggahan dimulai. Status tugas dapat dilacak melalui pesan email atau teks yang dibuat oleh Amazon SNS atau langsung di Console.

Proses & Analisis Data Secara Lokal

Jalankan EC2 AMI dan terapkan kode AWS Lambda pada Snowball Edge untuk menjalankan pemrosesan atau analisis lokal dengan machine learning atau aplikasi lain. Pengembang dan administrator dapat menjalankan aplikasi secara langsung di perangkat sebagai lingkungan AWS yang konsisten tanpa konektivitas jaringan. Kemampuan ini membantu pelanggan mengembangkan machine learning dan alat analisis mereka serta mengujinya di cloud tetapi mengoperasikan di lokasi dengan keterbatasan atau tanpa koneksi jaringan sebelum mengirimkan data kembali ke AWS. Snowball Edge dapat menangkap data dari tempat yang terpencil dan data tidak dikenal tambahan apa pun sehingga model machine learning dapat diperbaiki dan disebarkan.

Penyimpanan Tersendiri

Perangkat Snowball Edge dapat memberikan penyimpanan lokal ke aplikasi di lokasi yang ada melalui protokol berbagi file (NFS) atau antarmuka penyimpanan objek (S3 API). Anda juga dapat mengklaster perangkat Snowball Edge bersama menjadi tingkat penyimpanan tunggal yang lebih besar dengan daya tahan yang ditingkatkan. Jika Snowball Edge perlu diganti, maka dapat dilepas dari klaster dan diganti dengan Snowball Edge yang baru.

 

Aman

Perangkat Snowball Edge menggunakan penutup tahan perusakan, enkripsi 256-bit, dan Modul Platform Tepercaya (TPM) standar industri yang dirancang untuk memastikan keamanan dan penjagaan penuh data Anda. Kunci enkripsi dikelola dengan AWS Key Management Service (KMS) dan tidak pernah disimpan di perangkat.

Dapat Diskalakan

Perangkat Snowball Edge dapat mentransportasikan terabyte data dan berbagai perangkat dapat digunakan secara paralel atau di klaster bersama untuk memindahkan petabyte data ke dalam dan ke luar AWS. Snowball Edge saat ini tersedia di daerah terpilih dan lokasi Anda akan diverifikasi pada saat Anda membuat kerja di AWS Management Console.

Cara kerjanya

Anda dapat memesan Snowball Edge hanya dengan beberapa klik di AWS Management Console. Snowball Edge hadir dengan bucket S3 Anda, klaster konfigurasi, dan kode Lambda atau AMI EC2 yang diinstal sebelumnya -- bersama dengan aplikasi analisis atau model machine learning. Pada saat peralatan tiba, sambungkan ke jaringan lokal Anda dan tetapkan alamat IP baik secara manual maupun dengan DHCP. Akhirnya, buka kunci perangkat Snowball Edge dan mulai salin data. Ketika peralatan siap dikembalikan, label pengiriman E Ink secara otomatis memperbarui dan Anda dapat melacak status tugas melalui pesan email atau teks yang dihasilkan oleh Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS), atau langsung di Console. 

Kasus penggunaan

Aplikasi yang Terpasang

Aplikasi yang terpasang seperti pencitraan medis menggunakan Snowball Edge untuk mendukung sistem pemindaian dan pencitraan. Sistem ini dapat menyimpan data seperti yang ditangkap untuk memberi akses cepat kepada pengguna dan sistem administrasi lokal sementara membantu melindungi dari masalah koneksi WAN. Klaster perangkat Snowball Edge dapat mengelola data secara lokal untuk transfer berkala ke dalam Amazon S3 tanpa mengganggu operasi sistem.

Lokasi Terpencil dengan Data yang Sederhana

Snowball Edge cocok untuk aplikasi di lokasi terpencil yang menguntungkan dari pra-pemrosesan, seperti penandaan, validasi, kompresi, atau organisasi gambar. Kumpulkan data, dapatkan hasil dengan cepat dan/atau siapkan terlebih dahulu untuk aplikasi analisis cloud Anda, dan kirim kembali ke AWS.

MACHINE LEARNING

Dengan AWS Snowball Edge, Anda dapat menerapkan dan menjalankan model machine learning, seperti klasifikasi dokumen dan pelabelan gambar, langsung pada perangkat untuk mengatur proses dan meningkatkan efisiensi, produktivitas, bahkan mengantisipasi kegagalam model. Selain itu, Snowball Edge dapat digunakan untuk memindahkan data dari lokasi terpencil atau bergerak ke AWS untuk machine learning dalam cloud.

MANUFAKTUR

Lokasi pabrik lokal menggunakan Snowball Edge untuk pengumpulan dan analisis data produksi untuk menyesuaikan proses dan meningkatkan keamanan, efisiensi, produktivitas, dan bahkan mengantisipasi kegagalan. Dan seiring waktu, data ini ada kembali di AWS untuk analisis dalam skala besar yang dapat menunjukkan tren dan pola yang penting.

INTERNET OF THINGS

Snowball Edge dapat mengolah data dari sensor IoT atau file log peralatan, melakukan analisis data mentah untuk hasil yang cepat, dan akhirnya menambahkan hasil ini ke data lake di AWS untuk analisis dan aplikasi arsip.

Studi Kasus

Drone

InSitu (divisi Boeing) menerbangkan drone yang menangkap terabyte gambar beresolusi tinggi selama jutaan jam di daerah yang sangat terpencil seperti kebakaran hutan, area pertambangan, gurun, dan medan perang. Pengumpulan data di daerah terpencil ini mahal dilakukan dan mereka harus memastikan data ini diambil secara akurat sebelum mengembalikannya ke pangkalan. Snowball Edge membantu mereka melakukan pra-pemrosesan dan mentranser data ini kembali ke aplikasi analisis berbasis cloud.
 

This Is My Architecture re:Invent 2017 (48:34) - InSitu mulai pada 34:24

Gurun

Mengumpulkan dan mengelola konten yang diambil dari 130.000 orang di festival elektronika di gurun? Inilah tujuan Snowball Edge dibuat. Dengarkan perbincangan David Chen Insomniac tentang cara dia mengganti disk drive dan rangkaian penyimpanan untuk jaringan produksi media sementara yang intensif di seluruh dunia.

Insomniac's Electric Daisy Carnival (2:24)

Kapal

Pusat Sains Kelautan Hatfield Oregon State University adalah laboratorium kelautan unggulan dan kampus untuk riset, pendidikan, dan praktik lapangan di laut dan sains pantai milik OSU. Organisasi ini telah mengumpulkan data di disk drive di atas kapal risetnya dan kemudian secara manual memuat data tersebut ke server di pusat data universitas. AWS Snowball Edge membantu mereka mengumpulkan dan menganalisis 100TB gambar kelautan dan pantai secara real time menggunakan kemampuan komputasi onboard, kemudian memindahkan ke cloud setelah di daratan. 

Program manajemen data riset di atas kapal milik OSU (3:47)

Medan Perang

Snowball Edge dirancang untuk penerapan ekstrem di lingkungan fisik yang tidak bersahabat dan memenuhi spesifikasi MIL-S-901D untuk daya kejut mekanik pengaruh tinggi yang diaplikasikan pada alat yang dipasang di kapal. Lihat uji kapal tongkang yang mengilustrasikan muatan eksplosif yang didetonasi di kolam pada jarak dan kedalaman yang bervariasi untuk memberikan daya kejut.

60 kolam dengan HBX-1 eksplosif 24 kaki di bawah air (1:21)

Mulai menggunakan AWS

icon1

Mendaftar akun AWS

Dapatkan akses secara instan ke AWS Tingkat Gratis.
icon2

Pelajari dengan Tutorial 10 menit

Jelajahi dan pelajari dengan tutorial sederhana.
icon3

Mulai membangun dengan AWS

Mulai membangun dengan panduan langkah demi langkah untuk membantu Anda meluncurkan proyek AWS.

Pelajari selengkapnya tentang AWS Snowball Edge

Kunjungi halaman fitur Snowball Edge Kunjungi halaman grup Snow
Siap membuat?
Memulai dengan AWS Snowball Edge
Ada pertanyaan lagi?
Hubungi kami