AWS Snowball

具備內建儲存與運算能力的 PB 級資料傳輸

AWS Snowball (AWS Snow 系列的一部分),是具備兩種選項的資料遷移和邊緣運算裝置。Snowball Edge Storage Optimized 裝置提供區塊儲存和 Amazon S3 相容物件儲存,以及 40 個 vCPU。非常適合用於本機儲存和大規模資料傳輸。Snowball Edge Compute Optimized 裝置為使用案例 (例如在中斷連線的環境中進行進階機器學習或全動態影像分析) 提供 52 個 vCPU、區塊和物件儲存,以及選用的 GPU。您可以在網路連線不穩定的環境 (如生產製造、工業和運輸) 或處於非常偏遠的地點 (如軍隊或海事作業) 時,使用這些裝置進行資料收集、機器學習和處理以及儲存,再將裝置寄送回 AWS。這些裝置也可以一起放在機架上組成叢集,以建置成更大型的臨時設備。

Snowball 支援特定的 Amazon EC2 執行個體類型及 AWS Lambda 函數,如此一來,您可在 AWS 雲端中進行開發與測試,然後將應用程式部署到在遠端位置的裝置上,以收集、預先處理並將資料寄送回 AWS。常見使用案例包括資料遷移、資料傳輸、影像校對、IoT 感應器串流擷取及機器學習。

Snowball Edge 簡介 (1:44)

優勢

輕鬆移動資料

Snowball 移動數 TB 的資料約需一週時間。您可使用它來移動資料庫、備份、存檔、醫療保健記錄、分析資料集、IoT 感應器資料和媒體內容等,特別是在網路狀況無法配合將大量資料傳入和傳出 AWS 的現實時間表時。

簡單易用

任務是在 AWS 管理主控台中建立。建立任務之後,AWS 會自動將預先佈建的 Snowball Edge 裝置寄送到您的位置。在您收到裝置時,只要將裝置連接到本機網路並且連接應用程式。一旦準備好將裝置送回時,E Ink 寄送標籤會自動更新,然後您的貨運承運人會將裝置運輸至上傳開始所在的正確 AWS 設施。任務狀態可透過 Amazon SNS 產生的文字或電子郵件訊息進行追蹤,或是直接在 AWS 管理主控台進行追蹤。

本機處理和分析資料

執行 EC2 AMI 並在 Snowball Edge 裝置上部署 AWS Lambda 程式碼,以使用機器學習或其他應用程式來執行本機處理或分析。您可以直接在裝置上執行應用程式,就像一個穩定的 AWS 環境,但沒有網路連線。這項功能可協助您在雲端開發機器學習和分析工具並進行測試,在資料寄送回 AWS 之前,於網路受限或沒有網路連線的地點操作這些工具。 

獨立的儲存

Snowball Edge 裝置可透過檔案共享協定 (NFS) 或物件儲存界面 (S3 API),將本機儲存提供給現有的內部部署應用程式。此外,您可以為在 Snowball 的 Amazon EC2 執行個體上執行的應用程式使用內建區塊儲存磁碟區。您可以將多個 Snowball Edge 裝置組成叢集,形成一個耐用性增強的大型儲存方案。如果某個 Snowball Edge 有置換的需要,可從叢集中移除該裝置,然後置換成新的裝置。

安全

Snowball Edge 裝置使用反竄改密封外殼、256 位元加密以及產業標準信賴平台模組 (TPM),設計旨在確保資料的安全與完整監管鏈。加密金鑰採用 AWS Key Management Service (KMS) 管理,永遠不會存放在裝置上。

可擴展

Snowball 可傳輸數 TB 的資料,而多個裝置也可平行或組成叢集來使用,將數 PB 的資料傳入或傳出 AWS。Snowball 目前僅在幾個選取的區域提供,一旦您在 AWS 管理主控台中建立任務,就會對您的位置進行驗證。

運作方式

AWS Snowball 主控台中,選取您偏好的 Snowball Edge Compute Optimized 或 Snowball Edge Storage Optimized 裝置。使用 Amazon S3 儲存貯體建立任務,選擇 Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) 用於追蹤,並設定如 Amazon EC2 AMI 與 GPU 的選項。AWS 準備裝置,並將裝置寄送給您,而您將於大約 4 至 6 天後接收到裝置。裝置抵達後,開啟裝置電源並使用 AWS OpsHub 解鎖裝置。連接到區域網路。使用 AWS OpsHub 來管理裝置、傳輸資料或者啟動 EC2 執行個體。完成之後,關機並將裝置送回 AWS。寄送標籤會自動顯示在您的 E Ink 畫面。裝置抵達 AWS 區域後,任何存放於內建儲存貯體的資料將移動到您的 S3 儲存貯體,並幾乎在您載入裝置的同時完成驗證。然後,將從裝置安全地清除所有的資料,並清除所有的客戶資訊。

使用案例

雲端資料移轉

是否要將應用程式移位到雲端? 是否要關閉儲存陣列,或關閉資料中心? 如果您有大量資料需移轉到 AWS,使用 AWS Snowball 進行離線資料傳輸可以克服頻寬有限的難題,並免卻租用額外頻寬的需要。它還能以自動 E Ink 寄送標籤來簡化物流。

內容分發

許多產業需要安全的內容分發。航空公司、VFX 公司、工作室、銀行、醫院,甚至運動團隊都需要移動媒體檔案,以進行檢視、轉譯、處理和分析。如果您會定期從客戶或合作夥伴接收或與其分享大量資料,則可使用 AWS Snowball 裝置。Snowball 裝置可以直接從 AWS 傳送到客戶或使用者的地點。

戰術性邊緣運算

負責國防、公共安全、災難回應和其他任務的公共部門組織越來越需要從攝影機、感應器或無人機收集資料。收集甚至是某些處理必須在這些關鍵團隊進行現場操作所在的位置 (在各種不同的環境條件下) 進行。AWS Snowball 的強大運算、靈活儲存、安全和耐用性可協助戰術性團隊專注於任務,而不用分心於設定和於儲存機架周圍移動。

機器學習

使用 AWS Snowball,您可以直接在裝置上部署和執行機器學習模型 (如文件分類和影像標籤),以調整流程、改善效率及生產力,甚至預測模型失敗。此外,可以使用 Snowball 裝置將資料從遠端或行動裝置位置傳輸到 AWS 以進行雲端內機器學習。

生產製造

現場工廠位置使用 AWS Snowball 收集和分析生產製造的資料,以調整流程並改善安全、提高效率和生產力,甚至能夠預估失敗。經過一段時間後,這些資料會送回 AWS 以進行更大規模地分析,然後突顯出有意義的趨勢或模式。

具備簡單資料的遠端位置

AWS Snowball 非常適合受益於預先處理 (例如影像標記、驗證、壓縮或組織) 的遠端應用程式。收集資料、快速取得結果和/或為雲端分析應用程式預先準備資料。然後,將資料寄送到 AWS。

案例研究

NGA - 改變情報界移動資料的方式 (59:18)
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在此影片中,NGA 描述他們如何使用 AWS Snowball 來作為任務的一部分。

Netflix - 以 AWS 進行大規模的後製媒體交付 (38:02)
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在此影片中,Netflix 描述他們如何使用 AWS Snowball 來建立內容交付工作流程。

Novetta - 使用 AWS Snow 系列進行資料遷移和邊緣運算 (12:52)
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在此影片中,AWS APN 合作夥伴 Novetta 描述他們如何與 AWS 災害反應團隊合作,在災害反應演練中使用 AWS Snowball、IoT 和機器學習。

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Photobox 希望擺脫擁有和維護其 IT 基礎設施的負擔,以便將資源重新部署到人工智慧和其他領域方面上的創新方案,從而建立更好的客戶體驗。使用 AWS Snowball Edge 將其 Dell EMC Isilon 和 IBM Cleversafe 內部部署儲存陣列移轉到 Amazon S3,Photobox 為其 10 PB 的相片儲存空間節省了大量儲存成本。

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部落格和文章

AWS Snowball 裝置更新 – 在邊緣演進

Paul Zuhorksi | 2020 年 3 月 17 日

AWS DMS 和 AWS Snowball 促成大型資料庫移轉

Vinod Pulkayath 和 Ryan Starck | 2020 年 3 月 9 日

讓戰鬥人員做好準備:美國海軍 ERP 移轉至 AWS

AWS 公共部門部落格團隊 | 2020 年 1 月 22 日

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Grace Kitzmiller、James Devine 和 Paul Bockelman | 2019 年 12 月 04 日

AWS Snowball Edge 的資料移轉最佳實務

Bryan Berezdivin | 2019 年 9 月 25 日

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