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【iThome Online】 Cloud周報第90期:AWS展開為期3周線上re:Invent大會,光第一天就宣布43項新服務和功能

刊登時間 2020-12-04 報導來源連結

AWS宣布新一代Amazon Aurora Serverless,一秒內可擴充數十萬次讀寫功能,節省9成費用 針對Aurora無伺服器資料庫服務,AWS推出新版本Amazon Aurora Serverless v2,主要聚焦優化負載高峰值時,服務使用成本會隨對應效能ACU等比升高的狀況。Amazon Aurora Serverless v2能在一秒鐘內,將資料庫工作負載擴充達處理數十萬次請求的容量,並且,能依照應用程式所需的容量,細緻化地對應調整容量,提供應用程式適量的資料庫資源,不像Amazon Aurora Serverless每次擴充容量時都將容量翻倍。企業只需為使用的容量付費。AWS宣稱,與調配峰值容量的成本相比,可節省多達9成的資料庫成本。 Amazon Aurora Serverless v2提供了Amazon Aurora的所有功能,包括實現高可用性的多可用區域支援、實現低延遲的全球資料庫,還有唯讀副本、回溯和並行查詢。既有的Amazon Aurora Serverless則適合具有更廣泛應用程式集的企業使用,例如,具多客戶環境並有成百上千個資料庫的SaaS供應商。Amazon Aurora Serverless v2現已提供預覽版,適用於與MySQL 5.7相容的Amazon Aurora版本。 IDC:亞太地區有27%企業在雲端廣泛部署生產現場的應用程式 IDC日前發布一則文章,聚焦北美、歐洲和亞太地區企業在採用雲端技術上的差異。首先,綜觀各地區於雲端上廣泛部署生產環境應用程式的狀況,北美地區以33%領先,亞太地區以27%居其後,最後是歐洲,占21%。接著,就明年預計投入雲端技術的支出,北美和亞太地區有超過4成的企業表示,他們將大幅增加雲端支出,但,只有27%的歐洲企業有相同的規畫。另外,隨著越來越多企業採多雲架構,IDC也調查了各地區企業僅採用單一雲端的情況,亞洲和歐洲都有超過35%的企業僅採用單一雲端環境,代表該兩地區的企業對採用多雲架構仍然相對保守,相較而言,北美地區則僅有近25%的企業選擇採單一雲端環境。 AWS推搭載Graviton2的新實例,與x86同類實例相比性價比提高4成 AWS推出新EC2執行實例C6gn,搭載採用Arm架構的自製Graviton2處理器,可提供100Gbps的網路頻寬(相比C6g提高4倍),還有38Gbps的Amazon EBS頻寬(比C6g高2倍),可用於運算密集型工作負載。與目前網路優化的x86執行實例相比,AWS宣稱,新實例的性價比提高了4成。 企業現使用AWS網路優化執行實例,如C5n、M5n、R5n,可處理網路密集型工作負載,如防火牆、路由器、負載平衡設備等,但是,AWS表示,這些執行實例在最大資料封包速率方面有限制,而C6gn執行實例在EC2上提供了最佳的資料封包處理性能,企業能將其工作負載整合到更少的執行實例或較小的執行實例上,降低基礎架構成本。此外,C6gn支援EC2的一種網路介面EFA,能讓HPC技術,像是MPI擴充到數千個CPU核心。AWS將在12月底前,發布8種C6gn型號,配備64vCPUs、100Gbps 網路頻寬,以及38Gbps EBS頻寬。 AWS因擴充Kinesis容量造成US-EAST-1故障逾3小時,波及Adobe與Flickr等眾多企業 AWS位於美國維吉尼亞州北部的US-EAST-1地區在美東時間11月25日下午3點,發生故障,波及了1Password、Adobe、Autodesk、Flickr、iRobot、Pokémon Go、Roku,以及華盛頓郵報等企業的服務或網站。事後,AWS發布聲明說明此次當機的原因,他們表示,是因即時串流資料平臺Amazon Kinesis進行了一個小規模容量升級的更新。該服務不僅有許多企業在採用,且也支援著AWS的自身營運。AWS表示,Kinesis的伺服器需要相互通訊,而該服務在添加新的伺服器後,有成千上萬臺的伺服器需相互通訊,獲得新增伺服器的訊息,這最多需要一個小時才能完成。本次,增加容量的更新造成所有伺服器接收到的執行續數,超過操作系統配置所允許的數量,而造成當機,再加上,AWS一次只能復原數百臺伺服器,所以整起當機事件歷時逾3小時。 Anthos正式開始支援裸機部署 Google近日宣布Anthos正式能夠支援裸機部署,企業可直接安裝Anthos到主流硬體的Linux環境中,例如Dell、HPE等的伺服器,來建立混合雲架構。在邊緣環境的裸機上執行Anthos的最低系統要求是,至少具備4個核心、32GB RAM和128GB磁碟空間,不需要專用硬體。 Google提供了兩種部署Anthos於裸機的模式,第一種是獨立模式,企業可獨力管理每一個叢集,適合用於邊緣節點的場域,或是希望獨力管理每一個叢集的使用情境。第二種是多叢集模式,讓中央IT團隊從作為管理叢集的單一個特定叢集來管理一群叢集,適合用於建立自動化操作、工具,或是想將叢集的生命週期委託給各團隊,而不想共享敏感憑證(如SSH金鑰)的情境。Anthos在今年也正式推出了AWS版本,而Azure部署版也釋出預覽版,可以用來建立跨三朵公雲的架構。 AWS Outposts新增1U和2U伺服器款,可部署到空間有限的落地環境 AWS宣布將推出伺服器硬體AWS Outposts的1U和2U兩款小型型號,讓企業可在有空間、電力或網路限制的地方,還有不需大運算容量的情況下,使用AWS Outposts在本地部署一套AWS原生基礎架構,執行他們的工作負載。既有的AWS Outposts實體機櫃高達203公分,且以42U機櫃為最小單位運送,這樣的大小和容量讓許多企業卻步,無法用於受空間限制的場域。 兩個新型號Outposts分別是,採用Graviton2處理器的1U型號(約4.45公分高),提供64vCPU、128GiB記憶體和4TB本地NVMe存儲,另外是,採用英特爾處理器的2U型號(8.89公分高),提供128vCPU、512GiB記憶體和8TB的本地NVMe儲存,可支援加速器,如AWS Inferentia或GPU。通過小尺寸的Outposts,企業能在本地使用如Amazon EC2、Amazon ECS、Amazon EKS和Amazon VPC,而AWS會遠端通過企業用戶的網路,連接Outposts管理基礎設施。小型號的AWS Ouptost將在2021年推出。 淡江大學打造全雲端化校園,利用雲端工具優化行政作業,下一步要將系統搬上雲 淡江大學近日宣布朝全雲端化校園發展,要讓校內師生透過公有雲進行各類教學或辦公作業。今年農曆年後各校的開學步調受疫情影響至深,淡江採用雲端遠距教學工具,並開發雲端紅外線體溫量測系統,來因應疫情,也從而開始思考,打造全雲端化校園的可能性。迄今,淡江有超過4,000門課、1,200位老師的課程,利用行動學習平臺iClass結合Microsoft Teams改為線上授課,來滿足學生的遠距學習需求。 除了教學上,淡江也開始透過雲端工具來改變行政作業。淡江的主管會議透過SharePoint設計的一套無紙化開會流程,從會前的資料準備到會後的會議紀錄,都用雲端文件共編、共享、進行版本管理,達到無紙化,進一步提升作業效率。下一步,淡江還要逐步將資訊系統上雲,希望借助雲端服務的優勢,解決傳統採購伺服器、建立系統時,走流程的限制,降低人力、時間成本。 企業將能在自己的資料中心執行Amazon ECS和Amazon EKS 鎖定企業在本地端執行容器的需求,AWS在re:Invent上宣布將推出Amazon ECS Anywhere和Amazon EKS Anywhere,讓企業能夠在自己的資料中心中,執行Amazon ECS和Amazon EKS。通過Amazon ECS Anywhere,企業可於本地資料中心中,使用與AWS中基於雲端、全託管和高可擴展的相同容器調度服務Amazon ECS。Amazon ECS Anywhere將提供適用於所有基於容器應用程式的工具和ECS原生API,以及與Amazon ECS相同的叢集管理、工作負載調度和監控的經驗。藉由Amazon ECS Anywhere,企業不需要在本地執行、更新或維護自己的容器調度器,可更容易地將容器遷移至雲端,並管理混合雲環境。 另一個Amazon EKS Anywhere將以軟體形式推出,可讓企業在自己的資料中心使用Amazon EKS執行K8s,且新服務可在任何基礎架構上執行,包含了裸機、VMware vSphere和VM,還提供經優化的K8s管理工具,可透過作業系統、容器儲存庫、日誌記錄、監控、網路和儲存的預設配置,來簡化叢集安裝。Amazon ECS Anywhere與Amazon EKS Anywhere都將於2021年上半年推出。 AWS更新Lambda功能,提升可配置運算資源,並支援容器映像檔 AWS在re:Invent大會上發布多項無伺服器運算服務AWS Lambda的更新。企業現可配10GB記憶體給Lambda函式,是過去的3倍,而依AWS記憶體線性分配CPU和其他資源的規則,企業現在可以在每個執行環境,存取最多6個vCPU,這使得多執行緒和多程序應用程式的執行速度能夠提升。 由於有更多的記憶體和CPU資源,加上對AVX2指令集的支援,AWS Lambda現可以支援更多的使用需求,包括ML應用程式,或是批次處理與ETL等資料處理工作,也能用於遊戲、媒體處理或是高效能運算工作負載。另一項新功能是,企業可以在AWS Lambda中使用容器工具,將Lambda函式打包成最大10 GB的容器映像檔,來部署到Lambda上。此外,AWS還更新了Lambda的計價方式。計價時間單位從100毫秒降至1毫秒,沒有最小執行時間的限制。