Na začetku je bilo življenje v oblaku preprosto. Vnesite številko kreditne kartice in - voilà - ste imeli koren na napravi, ki je ni bilo treba razpakirati, priključiti ali priviti v stojalo.
To se je drastično spremenilo. Oblak je postal tako zapleten in večnamenski, da je težko vse dejavnosti zbiti v eno besedo, celo tako beljakovinsko in nestrukturirano kot "oblak". Na strojih še vedno obstajajo korenske prijave za najem, obstajajo pa tudi storitve za rezanje, rezanje na kocke in shranjevanje podatkov. Programerjem ni treba pisati in nameščati toliko kot naročanje in konfiguriranje.
Tu je prednjačil Amazon. To ne pomeni, da ni konkurence. Microsoft, Google, IBM, Rackspace in Joyent pripravljajo briljantne rešitve in pametne programske pakete za oblak, vendar nobeno podjetje ni storilo več za ustvarjanje bogatih snopov storitev za oblak kot Amazon. Zdaj Amazon Web Services povečuje zbirko novih izdelkov, ki razpišejo idejo o oblaku kot praznem listu. Z najnovejšim krogom orodij za AWS je oblak toliko bližje, da postane strežaj, ki čaka, da zamahnete z roko in mu date preprosta navodila.
Tu je 10 novih storitev, ki prikazujejo, kako Amazon na novo opredeljuje, kaj je računalništvo v oblaku.
Lepilo
Kdor se je veliko naučil o podatkih, ve, da je zbiranje podatkov pogosto bolj zahtevno kot za analizo. Zbiranje podatkov in njihovo vnašanje v standardni format podatkov je pogosto več kot 90 odstotkov dela.
Lepilo je nova zbirka skriptov Python, ki samodejno pajka po vaših virih podatkov za zbiranje podatkov, izvajanje vseh potrebnih preoblikovanj in lepljenje v Amazonov oblak. Seže v vaše podatkovne vire in zbira podatke z uporabo vseh standardnih kratic, kot so JSON, CSV in JDBC. Ko zajame podatke, lahko analizira shemo in poda predloge.
Plast Python je zanimiva, ker jo lahko uporabljate brez pisanja ali razumevanja Pythona - čeprav zagotovo pomaga, če želite prilagoditi dogajanje. Lepilo bo ta opravila izvajalo po potrebi, da bodo vsi podatki potekali. Ne bo mislil namesto vas, vendar bo z mnogimi podrobnostmi žongliral in pustil razmišljati o veliki sliki.
FPGA
Polji s programirljivimi vrati so že dolgo skrivno orožje oblikovalcev strojne opreme. Kdor potrebuje poseben čip, ga lahko izdela iz programske opreme. Za namestitev vseh tranzistorjev v najmanjšo količino silicija ni treba zgraditi mask ali nerjav. FPGA vam v programski opremi opiše, kako naj delujejo tranzistorji, in se preoblikuje, da deluje kot pravi čip.
Amazonov novi AWS EC2 F1 prinaša moč FGPA v oblak. Če imate visoko strukturirano in ponavljajoče se računalništvo, je primerek EC2 F1 za vas. Z EC2 F1 lahko ustvarite opis programske opreme hipotetičnega čipa in ga sestavite do majhnega števila vrat, ki bodo odgovor izračunali v najkrajšem času. Edino hitreje je jedkanje tranzistorjev v pravi silicij.
Kdo bi to morda potreboval? Bitcoin rudarji izračunajo isto kriptografsko varno zgoščevalno funkcijo milijon krat vsak dan, zato mnogi bitcoin rudarji uporabljajo FPGA za pospešitev iskanja. Vsakdo s podobnim kompaktnim, ponavljajočim se algoritmom, ki ga lahko zapišete v silicij, vam primer FPGA omogoča najem strojev, da to stori zdaj. Največji zmagovalci so tisti, ki morajo zagnati izračune, ki se ne zlahka preslikajo na standardne nabore ukazov - na primer, ko imate opravka s funkcijami bitne ravni in drugimi nestandardnimi, nearitmetičnimi izračuni. Če preprosto dodajate stolpec številk, so za vas boljši običajni primerki. Toda za nekatere je EC2 s FGPA lahko velika zmaga.
Blox
Ko se Docker najeda v sklad, Amazon skuša vsem olajšati izvajanje Dockerjevih primerkov kjer koli in kadar koli. Blox je zasnovan tako, da žonglira z grozdi primerkov, tako da se izvaja optimalno število - nič več, nič manj.
Blox temelji na dogodkih, zato je logiko zapisati nekoliko preprosteje. Ni vam treba nenehno anketirati stroje, da vidite, kaj poganjajo. Vsi poročajo nazaj, tako da se lahko zažene prava številka. Blox je tudi odprtokoden, kar olajša ponovno uporabo Bloxa zunaj Amazonovega oblaka, če bi to morali storiti.
X-ray
Spremljanje učinkovitosti in obremenitve vaših primerkov je bilo včasih preprosto drugo delo. Če želite, da grozd deluje nemoteno, ste morali napisati kodo, da boste vse spremljali. Mnogi ljudje so pripeljali tretje osebe z impresivnimi zbirkami orodij. Zdaj Amazonov rentgen ponuja, da večino dela opravi namesto vas. Tekmuje s številnimi tujimi orodji za opazovanje vašega sklada.
Ko spletno mesto prejme zahtevo za podatke, X-Ray zasleduje, kako se pretaka vaše omrežje strojev in storitev. Nato bo rentgen združil podatke iz več primerkov, regij in con, tako da se boste lahko na enem mestu ustavili, da označite preračunljivi strežnik ali zagozdeno bazo podatkov. Svoj ogromni imperij si lahko ogledate le z eno stranjo.
Ponovno vžiganje
Ponovno vžiganje je novo orodje AWS, namenjeno delu s slikami. Če želite, da vaša aplikacija naredi več kot le shranjevanje slik, bo Rekognance žvečil slike, ki iščejo predmete in obraze z uporabo nekaterih najbolj znanih in preizkušenih algoritmov strojnega vida in nevronske mreže. Za učenje znanosti ni treba porabiti let; preprosto usmerite algoritem na sliko, shranjeno v Amazonovem oblaku, in voilà, dobite seznam predmetov in oceno zaupanja, ki uvršča verjetnost pravilnega odgovora. Plačate na sliko.
Algoritmi so močno prilagojeni prepoznavanju obraza. Algoritmi bodo označili obraze, jih nato primerjali med seboj in se sklicevali na slike, da jih boste lažje prepoznali. Vaša aplikacija lahko shrani metapodatke o obrazih za kasnejšo obdelavo. Ko enkrat vnesete ime v metapodatke, bo aplikacija našla ljudi, kjer koli se pojavijo. Identifikacija je le začetek. Je kdo nasmejan? So jim oči zaprte? Storitev bo dostavila odgovor, zato vam ni treba umazati prstov s slikovnimi pikami. Če želite uporabiti impresiven strojni vid, vam Amazon ne zaračuna s klikom, temveč s pogledom na vsako sliko.
Athena
Delo z Amazonovim S3 je bilo vedno preprosto. Če želite podatkovno strukturo, jo zahtevate in S3 poišče želeni del. Amazonova Athena ga zdaj poenostavlja. Zagnala bo poizvedbe na S3, zato vam ni treba pisati zanke sami. Da, postali smo preveč leni za pisanje zank.
Athena uporablja sintakso SQL, ki bi morala osrečevati skrbnike zbirke podatkov. Amazon vam bo zaračunal za vsak bajt, skozi katerega se Athena prebije, medtem ko išče vaš odgovor. A ne bodite preveč zaskrbljeni, ker števec ne bo več pod nadzorom, ker je cena le 5 dolarjev za terabajt. To je približno 50 milijard centov na bajt. Zaradi tega peni sladkarije izgledajo drago.
Lambda @ rob
Prvotna ideja omrežja za dostavo vsebin je bila pospešiti dostavo preprostih datotek, kot so slike JPG in datoteke CSS, s potiskanjem kopij na široko paleto strežnikov z vsebinami, parkiranih ob robovih interneta. Amazon naredi ta korak naprej, tako da nam dovoli, da potisnemo kodo Node.js na te robove, kjer se bodo izvajali in odzivali. Vaša koda ne bo sedela na enem osrednjem strežniku in čakala, da bodo zahteve po vsem svetu prišle po hrbtenici. Kloniral se bo sam, tako da se bo lahko odzval v mikrosekundah, ne da bi ga ovirala vsa ta omrežna zakasnitev.
Amazon bo vašo kodo zaračunal šele, ko se bo izvajala. Za vzdrževanje storitve vam ne bo treba postavljati ločenih primerkov ali oddajati celotnih strojev. Trenutno je v zaprtem testu, zato se morate prijaviti, da dobite kodo v njihovem kupu.
Rob snežne kepe
Če želite neke vrste fizični nadzor nad svojimi podatki, oblak ni za vas. Moč in zagotovilo, ki ga dobite z dotikom trdega diska, DVD-ROM-a ali pogona za shranjevanje vaših podatkov, vam v oblaku ni na voljo. Kje so točno moji podatki? Kako ga lahko dobim? Kako lahko naredim varnostno kopijo? Oblak povzroči, da vsakogar, ki ga skrbi za te stvari, izbije hladen znoj.
Snowball Edge je polje, napolnjeno s podatki, ki jih lahko dostavite kamor koli želite. Ima celo nalepko za odpremo, ki je v resnici zaslon E-Ink, natanko tako, kot Amazon postavlja Kindle. Ko želite kopijo ogromnih količin podatkov, ki ste jih shranili v Amazonovem oblaku, jih bo Amazon kopiral v škatlo in škatlo poslal kamor koli že ste. (V dokumentaciji ni zapisano, ali člani skupine Prime dobijo brezplačno poštnino.)
Snowball Edge ima praktičen namen. Mnogi razvijalci so zbrali velike bloke podatkov prek aplikacij v oblaku in nalaganje teh blokov prek odprtega interneta je prepočasno. Če želi Amazon privabiti velika delovna mesta za obdelavo podatkov, mora olajšati pridobivanje velikih količin podatkov iz sistema.
Če ste zbrali ogromen količino podatkov, ki jih potrebujete nekje drugje za obdelavo, ima Amazon večjo različico Snowmobile, ki je vgrajena v 18-kolesni tovornjak z GPS sledenjem.
Oh, vredno je omeniti, da škatle niso neumne škatle za shranjevanje. Lahko zaženejo tudi poljubno kodo Node.js, tako da lahko za vsak slučaj iščete, filtrirate ali analizirate ...
Natančno
Ko zberete seznam strank, članov ali naročnikov, bodo časi, ko jim boste želeli poslati sporočilo. Morda ste posodobili aplikacijo ali želite poslati posebno ponudbo. Lahko pošljete e-poštno sporočilo vsem na seznamu, vendar je to korak nad neželeno pošto. Boljša rešitev je ciljanje na vaše sporočilo, novo Amazonovo orodje Pinpoint pa ponuja infrastrukturo, ki to poenostavi.
V svojo aplikacijo boste morali vključiti nekaj kode. Ko to storite, vam Pinpoint pomaga pošiljati sporočila, ko se zdi, da so uporabniki pripravljeni na njihovo sprejemanje. Ko končate s tako imenovano ciljno akcijo, bo Pinpoint zbiral in poročal podatke o stopnji sodelovanja z vašo kampanjo, tako da boste lahko v prihodnosti prilagodili svoja prizadevanja za ciljanje.
Polly
Kdo dobi zadnjo besedo? Če uporabljate Polly, je vaša aplikacija najnovejša generacija sinteze govora. Besedilo v izhodu in izven njega prihaja zvok - zvočni valovi, ki tvorijo besede, ki jih lahko slišijo naša ušesa, še toliko bolje, da naredimo zvočne vmesnike za internet stvari.
Povezani članki
- Javni megavodnik v oblaku: Amazon, Microsoft, Google, IBM in Joyent v primerjavi
- 10 varnostnih napak AWS in kako se jim izogniti
- Izkoristite brezplačne spletne storitve Amazon
- Bossies 2016: The Best of Open Source Software Awards
- V oblak: Realna migracija zabojnikov
- Pregled: DigitalOcean ohranja oblak preprost
- Pregled: 6 oblakov strojnega učenja
