예상하지 못한 10 가지 새로운 AWS 클라우드 서비스

처음에 클라우드에서의 삶은 단순했습니다. 신용 카드 번호를 입력하면 포장을 풀거나, 연결하거나, 랙에 볼트로 고정 할 필요가없는 컴퓨터에 루트가 있습니다.

그것은 크게 바뀌 었습니다. 클라우드는 매우 복잡하고 다기능으로 성장하여 모든 활동을 단단하고 구조화되지 않은 "클라우드"라는 단어조차도 한 단어로 묶기 어렵습니다. 대여 할 머신에는 여전히 루트 로그인이 있지만 데이터를 분할, 다이 싱 및 저장하는 서비스도 있습니다. 프로그래머는 구독 및 구성만큼 작성하고 설치할 필요가 없습니다.

여기에서 아마존이 앞장 섰습니다. 경쟁이 없다는 것은 아닙니다. Microsoft, Google, IBM, Rackspace 및 Joyent는 모두 클라우드를위한 뛰어난 솔루션과 영리한 소프트웨어 패키지를 생산하고 있지만, Amazon만큼 기능이 풍부한 클라우드 용 서비스 번들을 만드는 데 더 많은 작업을 수행 한 회사는 없습니다. 이제 Amazon Web Services는 클라우드에 대한 아이디어를 백지처럼 날려 버리는 새로운 제품 컬렉션으로 앞서 가고 있습니다. AWS 용 최신 도구를 사용하여 클라우드는 손을 흔들고 간단한 지침을 제공하기를 기다리는 컨시어지가되는 데 훨씬 더 가까워졌습니다.

다음은 Amazon이 클라우드 컴퓨팅을 어떻게 재정의하는지 보여주는 10 가지 새로운 서비스입니다.

접착제

데이터 과학을 많이 수행 한 사람은 분석을 수행하는 것보다 데이터를 수집하는 것이 더 어려운 경우가 많다는 것을 알고 있습니다. 데이터를 수집하여 표준 데이터 형식으로 저장하는 것은 작업의 90 % 이상입니다.

Glue는 데이터 소스를 자동으로 크롤링하여 데이터를 수집하고 필요한 변환을 적용하고 Amazon의 클라우드에 고정하는 새로운 Python 스크립트 모음입니다. JSON, CSV 및 JDBC와 같은 모든 표준 약어를 사용하여 데이터 소스에 도달합니다. 데이터를 수집하면 스키마를 분석하고 제안을 할 수 있습니다.

Python 레이어는 Python을 작성하거나 이해하지 않고도 사용할 수 있다는 점에서 흥미 롭습니다. 물론 진행중인 작업을 사용자 지정하려는 경우에는 확실히 도움이됩니다. Glue는 모든 데이터 흐름을 유지하기 위해 필요에 따라 이러한 작업을 실행합니다. 그것은 당신을 위해 생각하지 않을 것이지만 많은 세부 사항을 저글링하여 큰 그림에 대해 생각하게 만듭니다.

FPGA

필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이는 오랫동안 하드웨어 설계자의 비밀 무기였습니다. 특별한 칩이 필요한 사람은 누구나 소프트웨어로 하나를 만들 수 있습니다. 모든 트랜지스터를 가장 적은 양의 실리콘에 맞추기 위해 맞춤형 마스크를 만들거나 초조 할 필요가 없습니다. FPGA는 트랜지스터가 작동하는 방식에 대한 소프트웨어 설명을 가져와 실제 칩처럼 작동하도록 자체적으로 배선합니다.

Amazon의 새로운 AWS EC2 F1은 FGPA의 강력한 기능을 클라우드에 제공합니다. 고도로 구조화되고 반복적 인 컴퓨팅이 필요한 경우 EC2 F1 인스턴스가 적합합니다. EC2 F1을 사용하면 가상 칩에 대한 소프트웨어 설명을 생성하고 가장 짧은 시간에 답을 계산할 수있는 적은 수의 게이트로 컴파일 할 수 있습니다. 더 빠른 유일한 방법은 실제 실리콘으로 트랜지스터를 에칭하는 것입니다.

누가 필요할까요? 비트 코인 채굴 자들은 매일 수백만 번에 걸쳐 동일한 암호화 보안 해시 함수를 계산하기 때문에 많은 비트 코인 채굴 자들이 FPGA를 사용하여 검색 속도를 높입니다. 실리콘에 쓸 수있는 유사한 작고 반복적 인 알고리즘을 가진 사람이라면 누구나 FPGA 인스턴스를 사용하여 기계를 대여 할 수 있습니다. 가장 큰 승자는 표준 명령어 세트에 쉽게 매핑되지 않는 계산을 실행해야하는 사람들입니다. 예를 들어 비트 수준 함수 및 기타 비표준 비 산술 계산을 처리 할 때입니다. 단순히 숫자 열을 추가하는 경우 표준 인스턴스가 더 좋습니다. 그러나 일부에게는 FGPA가 포함 된 EC2가 큰 승리가 될 수 있습니다.

Blox

Docker가 스택으로 이동함에 따라 Amazon은 누구나 언제 어디서나 Docker 인스턴스를 쉽게 실행할 수 있도록 노력하고 있습니다. Blox는 인스턴스 클러스터를 저글링하여 최적의 수가 실행되도록 설계되었습니다.

Blox는 이벤트 기반이므로 로직을 작성하는 것이 조금 더 간단합니다. 실행중인 항목을 확인하기 위해 시스템을 지속적으로 폴링 할 필요가 없습니다. 그들은 모두 다시보고하므로 올바른 숫자를 실행할 수 있습니다. Blox는 또한 오픈 소스이므로 필요한 경우 Amazon 클라우드 외부에서 Blox를 재사용하기가 더 쉽습니다.

엑스레이

단순히 또 다른 작업이었던 인스턴스의 효율성과 부하를 모니터링합니다. 클러스터가 원활하게 작동하려면 모든 것을 추적하는 코드를 작성해야했습니다. 많은 사람들이 인상적인 도구 모음을 사용하여 타사를 도입했습니다. 이제 Amazon의 X-Ray가 귀하를 위해 많은 작업을 제공합니다. 스택을보기 위해 많은 타사 도구와 경쟁하고 있습니다.

웹 사이트에서 데이터 요청을 받으면 X-Ray는 시스템 및 서비스 네트워크의 흐름을 추적합니다. 그런 다음 X-Ray는 여러 인스턴스, 지역 및 영역의 데이터를 집계하여 한곳에서 중지하여 난해한 서버 또는 쐐기 형 데이터베이스에 플래그를 지정할 수 있습니다. 하나의 페이지로 광대 한 제국을 볼 수 있습니다.

Rekognition

Rekognition은 이미지 작업을 목표로하는 새로운 AWS 도구입니다. 앱이 이미지를 저장하는 것 이상을 수행하기를 원한다면 Rekognition은 가장 잘 알려지고 테스트 된 머신 비전 및 신경망 알고리즘을 사용하여 물체와 얼굴을 검색하는 이미지를 씹습니다. 과학을 배우는데 몇 년을 할애 할 필요가 없습니다. Amazon의 클라우드에 저장된 이미지에 알고리즘을 가리 키기 만하면 답이 올바르다 고 평가되는 객체 목록과 신뢰도 점수가 표시됩니다. 이미지 당 비용을 지불합니다.

알고리즘은 얼굴 인식을 위해 크게 조정되었습니다. 알고리즘은 얼굴에 플래그를 지정한 다음 얼굴을 서로 비교하고 이미지를 참조하여 식별하는 데 도움을줍니다. 애플리케이션은 나중에 처리하기 위해 얼굴에 대한 메타 정보를 저장할 수 있습니다. 메타 데이터에 이름을 입력하면 앱은 사람들이 나타나는 곳마다 사람들을 찾습니다. 식별은 시작에 불과합니다. 누군가 웃고 있습니까? 눈을 감았나요? 이 서비스가 답변을 제공하므로 손가락을 픽셀로 더럽힐 필요가 없습니다. 인상적인 머신 비전을 사용하려면 Amazon이 클릭이 아닌 각 이미지를 한 눈에 보는 것으로 요금을 청구합니다.

아테나

Amazon의 S3 작업은 항상 간단했습니다. 데이터 구조가 필요한 경우 요청하면 S3가 원하는 부분을 찾습니다. Amazon의 Athena는 이제 훨씬 더 간단하게 만듭니다. S3에서 쿼리를 실행하므로 루핑 코드를 직접 작성할 필요가 없습니다. 예, 루프를 작성하기에는 너무 게으른 상태입니다.

Athena는 SQL 구문을 사용하므로 데이터베이스 관리자가 만족할 수 있습니다. Amazon은 Athena가 답변을 찾는 동안 사용하는 모든 바이트에 대해 요금을 부과합니다. 그러나 가격이 테라 바이트 당 5 달러에 불과하기 때문에 계량기가 통제 불능 상태에 있다고 너무 걱정하지 마십시오. 이는 바이트 당 약 500 억분의 1 센트입니다. 그것은 페니 캔디 가게를 비싸게 보이게 만듭니다.

Lambda @ Edge

콘텐츠 전송 네트워크의 원래 아이디어는 인터넷 가장자리 근처에있는 방대한 콘텐츠 서버에 복사본을 푸시하여 JPG 이미지 및 CSS 파일과 같은 간단한 파일의 전송 속도를 높이는 것이 었습니다. Amazon은 Node.js 코드를 실행하고 응답 할 에지로 푸시 할 수 있도록하여이를 한 단계 더 발전 시켰습니다. 귀하의 코드는 전 세계 사람들의 백본을 찌르는 요청을 기다리는 하나의 중앙 서버에 있지 않습니다. 자체 복제하므로 모든 네트워크 대기 시간에 영향을받지 않고 마이크로 초 내에 응답 할 수 있습니다.

Amazon은 실행중인 경우에만 코드를 청구합니다. 서비스를 유지하기 위해 별도의 인스턴스를 설정하거나 전체 머신을 임대 할 필요가 없습니다. 현재 비공개 테스트 중이며 스택에 코드를 가져 오려면 신청해야합니다.

Snowball Edge

데이터를 물리적으로 제어하려면 클라우드가 적합하지 않습니다. 데이터를 보관하는 하드 드라이브, DVD-ROM 또는 썸 드라이브를 만질 때 얻는 힘과 안심은 클라우드에서 사용할 수 없습니다. 내 데이터는 정확히 어디에 있습니까? 어떻게받을 수 있습니까? 백업 사본은 어떻게 만들 수 있습니까? 클라우드는 이러한 일에 관심이있는 사람은 누구나 식은 땀을 흘리게합니다.

Snowball Edge는 원하는 곳 어디로 든 전달할 수있는 데이터로 채워진 상자입니다. Amazon이 Kindle에 붙인 것과 똑같은 E-Ink 디스플레이 인 배송 라벨도 있습니다. Amazon의 클라우드에 저장 한 방대한 양의 데이터 사본을 원할 때 Amazon은이를 상자에 복사하여 사용자가있는 곳으로 배송합니다. (문서에는 Prime 회원이 무료 배송되는지 여부가 나와 있지 않습니다.)

Snowball Edge는 실용적인 용도로 사용됩니다. 많은 개발자가 클라우드 애플리케이션을 통해 대규모 데이터 블록을 수집했으며 개방형 인터넷을 통해 이러한 블록을 다운로드하는 속도가 너무 느립니다. Amazon이 대규모 데이터 처리 작업을 유치하려면 시스템에서 대량의 데이터를 더 쉽게 가져올 수 있어야합니다.

처리를 위해 다른 곳에서 필요한 엑사 바이트의 데이터를 축적 한 경우 Amazon은 GPS 추적 기능을 갖춘 18 륜 트럭에 내장 된 Snowmobile이라는 더 큰 버전을 보유하고 있습니다.

오, 상자가 멍청한 저장 상자가 아니라는 점은 주목할 가치가 있습니다. 그들은 임의의 Node.js 코드도 실행할 수 있으므로 만일을 대비하여 검색, 필터링 또는 분석 할 수 있습니다.

핀 끝

고객, 회원 또는 구독자 목록을 모았다면 메시지를 푸시하고 싶을 때가 있습니다. 앱을 업데이트했거나 특별 제안을 전달하고 싶을 수 있습니다. 목록에있는 모든 사람에게 이메일을 보낼 수 있지만 이는 스팸보다 한 단계 더 높습니다. 더 나은 솔루션은 메시지를 대상으로 지정하는 것이며 Amazon의 새로운 Pinpoint 도구는 더 간단하게 만드는 인프라를 제공합니다.

일부 코드를 앱과 통합해야합니다. 이 작업을 마치면 Pinpoint는 사용자가 메시지를받을 준비가되어있을 때 메시지를 보낼 수 있도록 도와줍니다. 소위 타겟팅 된 캠페인을 완료하면 Pinpoint는 캠페인 참여 수준에 대한 데이터를 수집하고보고하므로 향후 타겟팅 노력을 조정할 수 있습니다.

폴리

누가 마지막 말을 듣습니까? Polly를 사용하는 경우 앱에서 최신 음성 합성 기능을 사용할 수 있습니다. 들어오고 나가는 소리는 우리 귀가들을 수있는 단어를 형성하는 음파가 나오며 사물 인터넷을위한 오디오 인터페이스를 만드는 데 더 좋습니다.

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