【AWS re:Invent 2019】重點資訊一覽

2019-12-04

AWS re:Invent 2019 Hear From AWS Leader Keynotes ，率先了解 AWS 最新產品與解決方案 Amazon Web Service (AWS) 一年一度的 AWS re:Invent 年終大會於 12/2 起正式展開，長達 5 天的會期，其中的重頭戲就是由 AWS 執行長安迪·傑西 (Andy Jassy) 在演講中所發布的一系列的新產品與新服務。 16項最新產品、服務一覽基礎架構層 1. Amazon EC2 Instance (M6g、R6g、C6g)：採用了第二代 AWS 定制的 ARM 晶片 - Graviton 2 ，比起基於 x86 架構的同樣規格比較時， AWS 表示其性能將會提高 40％。 2. Amazon EC2 Inf1 instance：專門針對機器學習過程中的推斷 (Inference) 負載進行了優化。採用 NVIDIA 晶片的 G4 相比，Inf1 的吞吐量提高了 3 倍、成本降低了 40％。 3. Amazon Fargate for Amazon EKS：Fargate 讓上層使用者以 Serverless 的方式使用容器。去年僅支持Amazon ECS，今年增加了對 Amazon EKS 的支持。 Data storage 4. Amazon S3 Access Points：配合 IAM，管理員可以輕易針對不同應用程式決定誰可以存取甚麼資料，並且任意存取點 (Access Point) 可以被 VPC 限制。 5. Amazon Redshift RA3 Instances with Managed Storage：RA3 實例可以把計算資源的使用與存儲資源的使用分別計費，並且效能比其他任意的雲端資料倉儲好上 3 倍。 6. AQUA for Amazon Redshift：AQUA 全稱叫做 Advanced Query Accelerator，是一個查詢加速器，加速器的工作原理是把原本放在 CPU 上處理的查詢放到 SSD 上運行，讓儲存層也能進行運算，甚至可以直接計算原始資料，也可以省下很多力氣。速度比其他雲端資料倉儲還快 10 倍。 7. UltraWarm：是針對 Amazon Elastic Search 上的熱數據，如: 新鮮的日誌文件。由於企業用戶常有分析日誌的需求，若一直放在 Amazon Elastic Search 上成本太高，因此就可以把這些數據放到 UltraWarm 上以降低成本，最多可以省下 90% 的儲存費用。 8. Amazon Managed Cassandra Service：如果你需要在 AWS 上用 Cassandra，那麼這個服務可以幫你省下不少維護的功夫。使用跟 Cassandra 一樣的 Drivers 與工具，因此很容易做遷移，並且與 Amazon Cloudwatch、Amazon VPC、AWS Key Management 整合。 Machine Learning 9. Amazon SageMaker Studio：這一次發布的 SageMaker Studio 號稱是針對機器學習開發者的基於 Web 的 IDE，可用來處理完整的機器學習。可以說是今天的主題演講最熱門的發布，本次發布還包含下列組件： (1) Amazon SageMaker Notebooks ：用來存放機器學習工作流、代碼片段、文檔、運行結果等資訊。 (2) Amazon SageMaker Experiments ：一個專案裡可以保存多個實驗，不同的實驗可以有不同的配置，可以方便的對不同實驗進行搜索、比對。 (3) Amazon SageMaker Debugger：一個 Debug 工具，Debug 結果可以在 Notebooks 裡面查看。 (4) Amazon SageMaker Model Monitor：可以自動檢測模型是否仍然可以準確預測，在預測變得不準確的時候發出提醒以及給出可能的猜測。 (5) Amazon SageMaker Autopilot：可以讓使用者直接把 CSV 資料集倒進去，它會自動找出最佳的數據處理步驟、機器學習演算法和超參數的最佳組合，並規劃出幾組使用者可能想要用的模型。甚至還會自動產生 Python 代碼，直接明確展示資料如何進行預處理的過程。 AI 應用層服務 10. Amazon Fraud Detector：透過電子郵件地址、IP 位置、交易紀錄與帳戶資料，透過機器學習模型推斷出哪些交易很可能是欺詐交易。同時可以把那些高風險的帳戶另外拉出，請這些帳戶要求更多、更嚴謹的註冊驗證。 11. Amazon Code Guru：如果你在 Github 或者 CodeCommit 上做開發，你可以在發 Pull Request 的時候同步給 CodeGuru，它就會做自動化的檢查程式碼的錯誤，並且自動推播補救措施，以及有關檔案的超連結。除此之外，它還能用事件探查器部分來找出「最耗能的程式碼」，產出延遲以及 CPU 利用率的詳細報告。 12. Contact Lens for Amazon Connect：針對 Amazon Connect 智能客服服務，有客戶提出各種意見：能不能自動分析客戶的通話？客戶對我們不滿意的地方有哪些？能不能搜索客戶的歷史通話？等等。於是 AWS 整理出了這個 Contact Lens 數據分析服務，可讓客服中心能夠更好地了解客戶以改善客戶體驗。 13. Amazon Kendra：通過使用自然語言處理和其他機器學習技術，整合企業內部的多個數據，企業可以把自己過去的內部文檔授權給服務，然後添加一些 FAQ （常見問題），之後，該服務會巡邏這些文檔、建成索引，為企業搜索查詢提供高質量的結果，而不只是針對關鍵字而隨機生成鏈接的列表。不同部署環境下的 AWS 14. 私有雲部署 AWS Outposts：今年宣佈正式可用，意味著以後用私有雲的企業客戶也可以在私有雲環境裡使用跟 AWS 公有雲上一樣體驗的 API。另外，VMware Cloud on AWS 的部署將在 2020 年可用。 15. 讓沒有 AZ 的城市也能低延遲用上 AWS 服務的 Local Zones：這是一個 Region 的延伸單元，可以由 AWS 原有基礎架構中就存在的邊緣網站（Placement Group）改造而成，也可以新建，配備了 EC2、 EBS、 FSx、 VPC、 ELB、 RDS 等最基本的 AWS 服務，放置在一個城市的周邊為該城市的使用者提供服務，使 AWS 計算，存儲和數據庫服務更靠近人員、行業和 IT 中心。 16. 讓 5G 用戶也能低延遲用上 AWS 服務的 AWS Wavelength：AWS 把基礎架構延伸到運營商合作夥伴的 5G 網路邊緣，作為一個 Wavelength Zone，給 5G 網路覆蓋的使用者就近提供 Web 服務。目前公開的運營商合作夥伴，在美國是 Verizon，歐洲是 Vodafone，日本是 KDDI，韓國是 SK Telecom。

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