在美国拉斯维加斯举行的AWS re:invent 2017大会上,亚马逊发布了若干计算和存储产品,包括AWS EKS——一项全托管的Kubernetes服务、AWS Fargate——一项无需管理服务器就可以运行容器的服务、Amazon Aurora Multi-Master、Amazon Aurora Serverless、DynamoDB Global Table及按需备份、Amazon Neptune——一款全托管的图数据库、AWS S3 Select & Glacier Select,可以使用SQL风格的查询来获取数据对象的数据子集。

AWS的CEO Andy Jassy在周三的AWS re:invent大会开场演讲上说,AWS平台的目标是为现代企业提供他们需要的一切,让企业可以在安全的环境里高效地使用这些服务、平台和工具。

首先登场的是AWS Elastic Container Service for Kubernetes(EKS),从当日起提供预览版。这意味着目前的三大主要云供应商都推出了自己的全托管Kubernetes产品,包括谷歌的Google Container Engine(GKE)和微软的Azure Container Service(AKS)。AWS官网博客的发布声明中写道,EKS运行的是开源版本的Kubernetes,并将“兼容混合云”,可以自动进行升级和打补丁,并与其他AWS服务集成,如CloudTrail、CloudWatch、IAM和VPC。

随后发布的是AWS Fargate——一项无需管理服务器或集群就可以运行容器的服务。Fargate与EC2类似,只不过它使用了容器实例,而不是虚拟机。用户可以构建容器镜像,并指定需要使用的CPU和内存、配置网络和IAM策略,然后在一个托管的集群中启动容器。ECS是一种异构集群,可以包含运行在Fargate和EC2中的任务。该服务目前在美国东部(北维吉尼亚州)可用。Jassy说,AWS计划在2018年支持在Fargate中启动容器。

AWS1

Amazon Aurora RDBMS服务推出了两项主要更新,均为预览版。Multi-Master Aurora可以让用户创建多个跨区域的读写Master实例。应用程序可以在之前就已存在的读副本模式下向一个集群中的多个数据库读写数据。这也意味着现在有可能可以突破每秒20万个读写操作的限制。

Amazon Aurora Serverless是为那些高度动态、变化迅速的工作负载而设计的,用户可以按秒为他们使用的数据库资源付费。用户创建数据库端点(根据需要设定最小和最大需求量),然后按照Aurora Capacity Unit(ACU)计费,ACU包含了计算资源和内存。AWS博客写道,目前的计划是在2018年上半年让Aurora Serverless兼容MySQL,下半年再兼容PostgreSQL。

AWS2

全托管的NoSQL服务Amazon DynamoDB也推出了两大主要升级。首先是Global Table,可以创建自动在多个区域进行复制的数据表,完全支持多主节点写入。该服务从当日起可用。其次是按需备份服务,只需一个按钮就可以为DynamoDB创建完整的备份,而且对性能和可用性没有任何影响(只要正确配置了读写能力单元)。备份服务也是当日可用,预计2018年初将支持时间点恢复功能。

Jassy接着发布了Amazon Neptune的预览版,一个全托管的图数据库服务,“从高度关联的数据集关系中挖掘有用的信息”。该服务支持快速失效备援、时间点恢复、多区域部署,而且支持最多15个读副本,将每秒钟数千个查询的延迟降到100毫秒。Neptune支持两项开放标准:Apache TinkerPop3,使用Gremlin进行查询;Resource Description Framework(RDF),使用SPARQL进行查询。

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Amazon S3 Select & Glacier S3让用户可以使用SQL表达式查询数据对象的数据子集。比如,在不下载或解压存储在S3或Glacier上的CSV压缩文件的情况下,查询CSV文件里的数据。最新的S3 SDK使用了一种二进制协议来实现该功能,同时还需要一个反序列包。Glacier Select与其他的Glacier查询作业差不多,只不过它可以带入一系列参数。S3 Select目前提供了预览版,Glacier Select则在所有提供了Glacier服务的区域可用。

其他发布的内容如下:

1.VPC PrivateLink模型扩展,用户可以使用VPC端点访问自己的服务和其他人提供的服务。

2.i3.metal实例公共预览版,第一批直接在“裸机”硬件上运行操作系统同时又能访问AWS服务的EC2实例。

3.简化的Spot实例访问模型,根据长期的供求关系,Spot采用了更加渐进式的定价模型。

4.Spot Instance Hibernation——这些实例被收回之后可以将内存状态保存起来。

5.最新的H1实例,专门为需要高速、连续访问TB级别数据的场景而设计,如大型的MapReduce集群或者使用Kafka处理海量日志数据。

6.新的M5实例,每个核心比M4实例高出14%的性能。M5实例支持增强网络(在同一个Placement Group内速度高达25 Gbps),并使用NVM增强了对EBS存储的访问(注意事项)。

7.新的T2 Unlimited,具有保持高CPU性能的能力。

8.Amazon Time Sync Service,基于Network Time Protocol(NTP)的时间同步服务,使用了大量的冗余卫星和原子时钟,提供高精准的参考时钟。

 

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