AWS Snowball Edge

Yerleşik depolama ve işlem özelliklerine sahip cihazlarla petabayt ölçeğinde veri aktarımı

AWS Snowball Edge, 100 TB depolama kapasitesine ve Amazon EC2 uygulamaları veya AWS Lambda işlevleri aracılığıyla işlem görevi desteği sunan bir veri geçişi ve uç bilgi işlem cihazıdır. Müşteriler bu cihazları kullanarak kesintili bağlantıya sahip ortamlarda (üretim, sanayi ve taşımacılık gibi) veya çok uzak konumlarda (askeri operasyonlar veya denizcilik operasyonları gibi) makine öğrenimi ve işleme, veri toplama ve depolama işlemleri için kullanır. İşlemler tamamlandığında cihazlar AWS’ye geri gönderilir. Bu cihazlar rafa da monte edilebilir ve bir kümeye dahil edilerek daha büyük geçici sistemler oluşturulabilir.

Snowball Edge, belirli Amazon EC2 bulut sunucusu türlerini ve AWS Lambda işlevlerini desteklediğinden müşteriler uygulamaları AWS'de geliştirip test ederek uzak konumlardaki cihazlara dağıtabilir ve bu sayede verileri toplayabilir, ön işleme tabi tutabilir ve ardından geri gönderebilirsiniz. Yaygın kullanım alanları arasında veri geçişi, veri aktarımı, görüntü birleştirme, IoT sensör akışı yakalama ve makine öğrenimi bulunur.

Snowball Edge'e Giriş

Avantajlar

Kolay Veri Taşıma

Snowball Edge, terabaytlarca veriyi yaklaşık bir haftada taşır. Müşteriler bu cihazı kullanarak özellikle ağ koşullarının büyük miktarda verilerin AWS'ye gerçek zamanlı olarak gönderilmesini ve oradan indirilmesini engellediğinde veritabanları, yedekler, arşivler, sağlık kayıtları, analitik veri kümeleri, IoT sensörü verileri ve medya içeriği gibi verileri taşımak için kullanabilir.

Kullanımı Basit

İşler AWS Management Console'da oluşturulur. İş oluşturulduktan sonra AWS, ön tedariği gerçekleştirilmiş bir Snowball Edge cihazını otomatik olarak istediğiniz konuma gönderir. Cihazı aldığınızda tek yapmanız gereken yerel ağınıza ve uygulamalarınıza bağlamaktır. Cihaz geri gönderilmeye hazır olduğunda elektronik mürekkepten yapılmış olan kargo etiketi otomatik olarak güncellenir ve kargo şirketiniz bu cihazı yüklemenin başlayacağı doğru AWS tesisine gönderir. İş durumu Amazon SNS ile oluşturulan kısa mesaj veya e-posta iletileriyle ya da doğrudan Console üzerinden takip edilebilir.

Verileri Yerel Olarak İşleyin ve Analiz Edin

Snowball Edge’de EC2 AMI’leri çalıştırıp AWS Lambda kodu dağıtarak makine öğrenimi veya diğer uygulamalarla yerel işleme veya analiz işleri çalıştırın. Geliştiriciler ve yöneticiler uygulamaları doğrudan ağ bağlantısı olmadan tutarlı bir AWS ortamı olan cihazda çalıştırabilir. Bu özellik, müşterilerin makine öğrenimi ve analiz araçlarını geliştirip bulutta test ederken verileri AWS'ye geri göndermeden önce sınırlı veya sıfır ağ bağlantısına sahip konumlarda çalıştırmasına yardımcı olur. Snowball Edge, uzak konumdan verilerin yanı sıra makine öğrenimi modellerinin iyileştirilip yayılabilmesi için tanınmayan ek verileri yakalayabilir.

Tek Başına Depolama

Snowball Edge cihazları dosya paylaşma protokolü (NFS) veya object storage arabirimi (S3 API) aracılığıyla mevcut şirket içi uygulamalar için yerel depolama alanı sunabilir. Snowball Edge cihazlarından bir küme oluşturarak artırılmış sağlamlığa sahip tek ve daha büyük bir depolama katmanı oluşturabilirsiniz. Snowball Edge cihazlarından birinin değiştirilmesi gerekirse kümeden çıkarılıp yeni bir Snowball Edge cihazıyla değiştirilebilir.

 

Güvenli

Snowball Edge cihazları kurcalamaya karşı korumalı kasalar, 256 bit şifreleme ve verileriniz için hem güvenlik hem de tam gözetim zinciri sağlayacak şekilde tasarlanmış, sektörde standart olan bir Trusted Platform Module (TPM) kullanır. Şifreleme anahtarları AWS Key Management Service (KMS) ile yönetilir ve asla cihazda depolanmaz.

Ölçeklenebilir

Snowball Edge cihazları terabaytlarca veriyi aktarabilir ve birden çok cihaz paralel veya kümelenerek kullanılarak petabaytlarca veriyi AWS'ye aktarmanızı sağlar. Snowball Edge şu anda belirli bölgelerde kullanılabilir durumdadır ve AWS Management Console'da bir iş oluşturduğunuzda konumunuz doğrulanır.

Nasıl çalışır?

Snowball Edge'i AWS Management Console'dan birkaç tıklamayla sipariş edebilirsiniz. S3 klasörleriniz, küme yapılandırmanız ve Lambda kodunuz veya EC2 AMI'lerinizin yanı sıra analitik uygulamaları veya makine öğrenim modelleri yüklü halde gelir. Cihaz elinize geçtikten sonra yerel ağınıza bağlayın ve IP adresini el ile veya DHCP kullanarak ayarlayın. Son olarak Snowball Edge cihazının kilidini açın ve verileri kopyalamaya başlayın. Cihazı geri göndermeye hazır olduğunuzda elektronik mürekkepten yapılmış olan kargo etiketi otomatik olarak güncellenir ve iş durumunu Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) ile oluşturulan kısa mesajlar veya e-posta iletileri ile ya da doğrudan Console üzerinden takip edebilirsiniz.  

Kullanım örnekleri

Eklenmiş Uygulamalar

Tıbbi görüntüleme gibi eklenmiş uygulamalar, tarama ve görüntüleme sistemlerini desteklemek için Snowball Edge kullanır. Bu sistemler yakalanan verileri depolayarak yerel kullanıcılara ve yönetim sistemlerine anında erişim sağlar ve WAN bağlantı sorunlarından koruma sağlamaya yardımcı olur. Snowball Edge cihazlarından oluşan bir küme, sistem işlevlerini etkilemeden Amazon S3'e düzenli aktarım yapılması için verileri yerel ortamda hazırlayabilir.

Basit Verilere Sahip Uzak Konumlar

Snowball Edge görüntü etiketleme, doğrulama, sıkıştırma veya düzenleme gibi ön işlemler gerçekleştiren uzak uygulamalar için idealdir. Verileri toplayın, hızlı sonuçlar elde edin ve/veya bulut analitik uygulamalarınız için hazırlayın ve AWS'ye geri gönderin.

MAKİNE ÖĞRENİMİ

AWS Snowball Edge ile doğrudan cihazda belge sınıflandırma ve görüntü etiketleme gibi makine öğrenimi modelleri dağıtıp çalıştırarak işlemlerde ince ayar yapabilir, verimliliği ve üretkenliği geliştirebilir, hatta modelin hata noktalarını öngörebilirsiniz. Buna ek olarak, Snowball Edge bulut içi makine öğrenimi amacıyla uzak veya mobil konumlardan veri aktarımı için kullanılabilir.

ÜRETİM

Fabrikalar Snowball Edge cihazını kullanarak üretim verilerini toplayıp analiz edebilir ve bu sayede süreçleri iyileştirebilir, güvenliği ve verimliliği artırabilir hatta arızaları önceden tahmin edebilir. Daha sonra bu veriler AWS'ye ulaştığında daha geniş ölçekli bir analitik çalışması yapılarak daha anlamlı eğilimlere ve modellere ulaşılabilir.

NESNELERİN İNTERNETİ

Snowball Edge, IoT sensörlerinden veya ekipman günlük dosyalarından verileri aldıktan sonra ham verilerde analiz gerçekleştirerek hızlı sonuçlar elde edebilir ve en sonunda bu sonuçları analitik ve arşiv uygulamaları için AWS'deki bir data lake’in içine ekleyebilir.

Örnek Olay İncelemeleri

Drone'lar

InSitu (Boeing'in bir bölümü) orman yangınları, mayın şeritleri, çöl kaynakları ve savaş meydanları gibi çok uzak bölgelerde milyonlarca saatten oluşan terabaytlarca yüksek çözünürlüklü görüntü yakalayan drone'lar uçurmaktadır. Uzak konumlardan bu verileri toplamanın maliyeti oldukça yüksektir ve çalışanlar, ana üsse dönmeden önce bu verilerin doğru şekilde yakalandığından emin olmayı istemektedir. Snowball Edge çalışanların bu verilere ön işlem uygulamasına ve verileri bulut tabanlı uygulamalarına aktarmalarına yardımcı olmaktadır.
 

İşte Benim Mimarim re:Invent 2017 (48:34) – InSitu başlangıç noktası: 34:24

Çöller

Çölde düzenlenen bir elektronik müzik festivalinde 130.000'den kişiden alınan verileri toplamak ve yönetmek mi istiyorsunuz? Snowball Edge bu iş için biçilmiş kaftandır. Insomniac'tan David Chen'in dünyanın farklı yerlerindeki geçici ve yoğun medya prodüksiyon ağları için disk sürücülerini ve depolama dizilerini nasıl değiştirdiğini dinleyin.

Insomniac'ın Electric Daisy Karnavalı (2:24)

Gemiler

Oregon Eyalet Üniversitesi'nin Hatfield Deniz Bilimleri Merkezi üniversitenin deniz ve kıyı bilimleri alanındaki araştırma, eğitim ve erişim alanında lider deniz laboratuvarı ve kampüsüdür. Bu kuruluş daha önceden verileri araştırma gemisindeki disk sürücülerde toplayıp üniversitenin veri merkezindeki sunuculara manuel olarak yüklüyordu. AWS Snowball Edge, ekibin okyanus ve kıyı şeridi görüntülerinden oluşan 100 TB boyutundaki verileri toplayıp yerleşik işlem özelliklerini kullanarak analiz etmesine ve karaya ulaştıklarında aktarmalarına yardımcı oluyor. 

Oregon Eyalet Üniversitesi'nin gemi araştırması verileri yönetim programı (3:47)

Savaş meydanları

Snowball Edge, uygun olmayan fiziksel ortamlarda dayanıklı dağıtımlar için tasarlanmıştır ve gemilere yerleştirilen ekipmanlar için yüksek etkili mekanik şoklara karşı MIL-S-901D özelliklerine uygundur. Şok uygulamak için bir gölet içinde çeşitli mesafelerde ve derinliklerde gerçekleştirilen patlamaları gösteren mavna testini izleyin.

Suyun yaklaşık 7 metre altında yaklaşık 27 kilogramlık HBX-1 patlayıcı (1:21)

AWS'yi kullanmaya başlayın

icon1

AWS hesabı için kaydolun

AWS Ücretsiz Kullanımı için anında erişim elde edin.
icon2

10 Dakikalık Öğreticilerle öğrenin

Basit öğreticilerle keşfedin ve öğrenin.
icon3

AWS ile oluşturmaya başlayın

AWS projenizi başlatmanıza yardımcı olacak adım adım kılavuzlarla oluşturmaya başlayın.
Oluşturmaya hazır mısınız?
AWS Snowball Edge'i kullanmaya başlayın
Başka sorunuz mu var?
Bize ulaşın