AWS re-invent 12-23


巅峰科技 重塑未来

这次举办的比上一次参加的 10 月 23 的能好一些,人也多一些。不过总体的感觉就是每次都是新产品推销会议。但是对于我们小公司而言,了解趋势有帮助。不然一直用着那些古老的技术也不太合适。

2020 主题分享

算是对于 re:invent 发布的内容的总体概览,讲解者的职位最高,也是最能将东西讲解的最清楚的。

自 2006 年发布 S3,AWS 已经持续创新 15 年。

2019,在拉斯维加斯举办的线上有高达 6.7 万的参会者,而且门票将近 1.8K 美金。

2020 年因为疫情的原因,在线上举行超过 3 周,有超过 50w 的注意用户观看。现在线上的版本已经有了中文版本,对于有需要的可以点击链接去观看了。

AWS 云市场的份额高达 45 %。

目前云计算本地部署高达 96%,而云上部署只有 4%,这个数字让我特别震惊。

利用云,可以让我们的 Workload 更加合理,可以充分利用实例特性,比自己购买机器更加灵活,更加方便。

2017 年,AWS 在芯片级改造,将原来需要在软件层级处理的内容迁移到硬件处理,这样可能给客户提供更好性能的实例。

2020 年,AWS 新发布的实例超过 400 种。

同时,AWS 已经也提供了 Mac Instance,也将在 2021 年提供 M1 芯片支持。

目前处理 AWS 使用的处理器分为:Intel, AMD 和 AWS Gravtion(arm 芯片级的改造),众所周知,Intel 的价格的确是个问题,需要降低成本的话,可以选择非 Intel 的处理器。

Intel 发布的新实例分为 M5ZN(高达 4.5GHz), R5B(应对高 IOPS 和 EBS), D3EN(高密度存储,高达 336TB)

AMD 发布的有 C5A,…,G4AD(AMD 的 GPU)

AWS Gravtion 有 R6G, M6G, C6G, T4G, CG6N,价格相比 Intel CPU,最高可达到 40%

EKS Distro (AWS 维护的 K8S 版本)

ECS/EKS AnyWhere 可在自己的数据中心搭建,在 AWS 的后台进行管理

Serverless 的内存现在可达 10GB,另外现在运行以 ms 计费,之前为 100ms

存储方面发布的 GP3,相比之前的 GP2(不用先增加存储才能提高吞吐)

数据库方面,Aurora Serverless V2,不需要根据峰值选择,扩展速度极快,最高节省 90%

Aurora PostgreSQL,Babelfish 2021 将开源

Glue Elastic View, 用 SQL 写逻辑

QuickSight Q BI, 可以使用自然语言获取报表

机器学习三层架构(AI, ML, ML基础架构),AWS 都做了极大的努力,让用户非常方便入手。

Habana Intel GPU 和 Trainiums (AWS 芯片,节省成本)

Monitron, 端到端的机器监控, lookout

加速上云,高频创新

完全不知道讲解的什么玩意,话筒拿的一会近,一会远,压根没有听的心情。只希望他尽快滚下去。

AWS 网络原则:安全易扩展;抽象复杂性;无缝连接,集中可视化

Nitro: 提供虚拟机最大化

黑科技分享

将机器学习交到每一位开发者手上

构建机器学习爱好者社区

机器学习未来的需要职位是 5.8 千万,但是目前仅有 30 万

Deeplens, DeepRacer, Composer

DonkyerCar

现代应用程序开发及云安全

AWS 十四条军规

EKS/ECS Anywhere,AWS 在混合云上的努力

ECR Public & Public Gallery 代替 docker hub

Proto(模板): 无服务与微服务的管理

数据库与数据分析新趋势

用正确的工具做正确的事情

图数据库、时序数据库,目前我们能想到的,AWS 均有提供

大数据,数据分析能力,数据湖以及数据迁移

Glue DataBrew, RedShift Data sharing

EMR Studio, EMR on EKS

人工智能与机器学习创新之旅

SageMaker 端到端的服务

Data Wrangler

JumpStar

Redshift ML

Amaxon Neptune MP

笔记

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