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2017年云服务畅想 - 亚马逊十大云服务(AWS)新特性超出人们期待!
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    2017-1-25 20:39:40    作者: 科技达摩      进入评论页

临近春节,我在这里给大家先提前拜年了,祝各位朋友们新年快乐!同时也祝福大家幸福,工作开心!

在云服务刚刚兴起的时候,你只需要输入你的账号,及密码就可以登录一个服务器,你不需要单独安装插件,解包,也不需要对硬件进行重新组合形成新的架构。

 

但是走到今天,云服务已经发生了巨大的变化,而且云服务正在变的越来越复杂,当然功能也越加丰富,丰富到我们无法用简单的句子来对云服务进行精炼的描述,虽然到今天仍然有登录租用服务器的方式,但是现在的云服务表现的粒度更细,比如切片服务,切割服务,和数据存储服务等等,现在的程序员不再需要提前安装特定的组件或进行大量的配置了,在使用云服务之前。

目前亚马逊(Amazon)的AWS已经处于绝对领先地位,但是这个行业也远远没有达到一家独大,垄断的地步,竞争依然激烈,这个行业里的参与者包括很多著名的公司,包括微软,谷歌,IBM,Rackspace,和Joyent,这些云服务提供商们为我们提供了丰富的云服务解决方案,但是比较起来,AWS云服务包更丰富,更有竞争力,AWS云服务越来像个完整的开箱即用的服务解决方案,只需要你提供一条简单的指令,就可以自动化,智能化为你提供云服务,这听上去,很棒哈?!

接下来我给大家介绍下亚马逊(Amazon)的AWS十大未来的云服务新特性吧,让大家具体感受下它的强大:

Glue


所有进行数据分析的人都深深认同,他们很多的工作都是进行数据收集,进行数据收集和整理的时间要远远大于TA们进行数据分析的时间,收集数据,并让数据转为标准的数据格式,这会占据数据分析员们至少百分之八十的时间。

这是一组新的Python脚本会自动爬取你的数据源,来完成数据的收集,并进行必要的格式转换,该工具会整合到ASW云服务平台上,会使用很多标准的协议,例如JSON,CSV和JDBC,更精彩的是它会按照内在的规则智能化分析数据并形成决策策略建议!

Python层的重要性在于你无需编写或是看懂Python代码,尽管你这样做会更好,因为可以满足个性化的定制,但是如果没有太多的定制,Glue会在数据流上自动运行收集与分析任务,它会让你看到更多的数据细节,帮助你思考数据所代表的深度意义。

FPGA

现场可编程逻辑闸阵列(Field Programmable Gate Arrays)很早前就是硬件设计师们的秘密武器了,对于特殊的芯片需求可以基于软件编程来实现,我们没有必要为了少量的特殊订单需求而烦恼,因为FPGA可以模拟芯片的运行,类似真实的晶体管的连接效果,足以担当真实的芯片任务。


在Amazon新的AWS EC2 F1产品中就自带了FGPA到云服务,如果你有高度结构化和重复性的计算要做,你可以使用EC2 F1实例,你可以生成一个软件层次的假象芯片描述,编译到一组门,就可以快速的得到计算结果,效果与晶体管真实的运行没有区别。


谁会需要这样的服务?如果你需要每天运行超过百万次的甚至上亿的重复运算,比如大家熟知的比特币,那么比特币的矿工们就乐意用FPGAs来提供检索效率,FPGA实例允许你租用多台服务器来达到提升计算效率的需求,这类产品将最大的让那些需要运行巨量计算并且无法简单的匹配到标准化的命令集合中的人获益。例如你在处理位级的方法和其他非标准的计算的时候。也许你可以用添加列的方式来重建标准化作业,但是在特定的情况下,FGPA和EC2会表现的更有竞争优势!

Blox

当Docker在为堆栈痛苦的时候,Amazon已经决定让人们在运行Docker实例的时候更容易,无论什么时间,Blox用来计算实例集群的合适数量,达到不多也不少的效果!

Blox是事件驱动的,你不需要不间断的观察服务器,看它们是否在运行,Blox可以返回报告给你,告诉你准确的运行数字,同时Blox是开源的,你可以在Amazon的云服务平台之外使用。

X-Ray

监控服务器是否运行正常通常是另外的一份简单的工作任务,但是如果你想保持集群工作顺利,那么你必须写代码监控尽量多的信息,很多人依靠第三方的工具,但是现在Amazon的X-Ray提供了类似的工作,可以实现与第三方工具一样的效果,来检测你的服务器阵列。


当一个站点得到了数据检索的请求,X-Ray会跟踪该请求在你的服务器网络上和服务网络上,X-Ray会整合多个服务器实例的数据,数据域等,你可以通过一个页面来查看全局的数据信息视图。

Rekognition

Recognition是一个新的AWS工具,帮助你进行图片处理工作,例如你的app不仅仅保存图片,借助Recognition你可以基于检索主题和人脸来进行图片检索,使用了成熟的机器视觉技术和神经网络算法,

人脸识别算法是复杂的,算法会对人脸进行标记,然后与图片库的图片进行比对,以达到帮助你识别某人的要求,无论是微笑的图片和闭眼的图片,该算法都可以成功对人脸进行识别,但是Amazon会按照浏览的图片数进行收费,而不是图片的点击数。

Athena

Amazon的S3使用很简单,如果你想要一个数据结构,你发出请求,S3就会为你查找并返回结果,目前Athena让这样的工作更简单,因为你不需要再自己编码了,是的,避免了重复编码以提交需求的机制了。

Athema使用SQL语法,这可以最大便利数据库管理员,但是Amazon会按照返回的数据量进行收费,但是价格比较便宜,每TB(terabyte)的收费是5美元,大概每字节合50亿分之1美分的费用。

Lambda@Edge

这个产品的设计来源于提高互联网内容的分发效率例如jpg,css文件等,我们会把这些内容分发到一组内容服务器上,然后为请求提供一台最近的内容服务器,以提高内容的传递和回应效率,但是Amazon走的更远,它提供了Node.js代码的分法机制,借助边界分发机制的原理,你的node.js代码不会仅仅处于核心服务器等着外界请求,而是具备多份拷贝在一组服务器中,当请求的时候选择最佳的传输和时间延迟路径。

Snowball Edge

如果你想寻求对数据的物理层面的控制,云服务并不合适你,因为这需要你接触硬件,甚至DVD-ROM,或是寻求更多的底层数据识别,例如我的数据在云上是否可用,哪份数据是正确的,我如何进行备份,这些通用的需求目前云平台并没有进行个性化的方案,云平台的这个短板让不少人担心云平台的潜在风险。

这里的Snowball Edge就是包含数据的盒子让你可以在任何地方都可以接受你想要的数据,当你想要你的数据的时候,Amazon会拷贝它,并且把这些数据快递给你,你获得是真实的物理数据。

Snowball Edge服务是来自现实需求的,因为很多开发组织通过云平台收集了大量的数据,但是如果通过互联网下载数据非常慢,也不安全,因此直接通过复制并快递的方式效率更高。

这些数据并不是简单的数据,在这些数据上,可以运行node.js代码,因此你可以进行数据检索,过滤和分析,在实际项目中。

Pinpoint

一旦你在云平台上积累了大量的用户,和会员,你需要对你的用户和会员发送通知的时候,通常你需要启动群发邮件,但是这通常不会成功,会被邮件服务器当作垃圾邮件拒绝,而Amazon提供了Pinpoint来让你更好的实现这样的目的。

你只需要在你的app里注入一些要求的代码,Pinpoint就会帮助你把消息发送给你的用户和会员,你可以使用该工具进行营销活动等,你可以得到Pinpoint的状态报告。

Polly

这是一组把文字转为声音,并可以把声音转为文字的工具,这对于更好的提供app服务,无疑是很大的帮助。


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