Max Home IndustryAmazon анонсировала Эластичную файловую систему вместе с сервисом машинного обучения на своем саммите AWS в Сан-Франциско.
Пользователи Amazon Web Services (AWS) в настоящее время могут использовать Simple Storage Service (S3) для хранения объектов, Elastic Block Store (EBS) для хранения блоков в стиле SAN или Glacier для архивного хранения.
Как отметил Энди Ясси в своем анонсе сервиса Amazon Elastic File на саммите AWS 2015 года, в будущем они будут дополнены управляемым сервисом, который может поддерживать тысячи одновременных подключений клиентов EC2, что делает его идеальным для случаев использования, требующих масштабирования емкости и производительности файловой системы по требованию.
Amazon EFS имеет возможность масштабирования до уровня петабайта, предоставляет несколько экземпляров EC2 с низкой задержкой, общий доступ к полностью управляемой файловой системе по протоколу NFSv4 (Сетевая файловая система версии 4 ).
Написав о новом сервисе в блоге AWS, Джефф Барр из Amazon говорит, что компания ожидает:
“чтобы увидеть EFS, используемые для хранилищ контента, сред разработки, ферм веб-серверов, домашних каталогов и приложений для больших данных, и это лишь некоторые из них.”
Преимущество файловых систем на основе SSD заключается в их высокой доступности и высокой долговечности, поскольку файлы, каталоги и ссылки хранятся избыточно в нескольких зонах доступности в регионе AWS. Они могут расти или уменьшаться по мере необходимости, поэтому нет необходимости в предварительном резервировании емкости, и стоимость составит 30 центов за ГБ для объема хранилища, который вы фактически использовали. Вы сможете создавать их с помощью консоли управления AWS, интерфейса командной строки AWS (CLI) и простого набора API. Безопасность обеспечивается за счет интеграции с AWS Identity and Access Management и группами безопасности Amazon VPC.
EFS изначально просматривается в регионе AWS штата Орегон, и вы можете запросить доступ к предварительному просмотру.
О внедрении машинного обучения Amazon также было объявлено на саммите AWS. Это новый сервис AWS, который позволяет создавать прогнозы на основе ваших данных. Идея заключается в том, что вы создаете и настраиваете прогнозные модели, используя большие объемы данных, а затем используете машинное обучение Amazon для прогнозирования в пакетном режиме или в режиме реального времени. Amazon говорит, что их сервис отличается тем, что он может использоваться разработчиками независимо от того, имеют ли они опыт создания и использования моделей машинного обучения, как показано в этом промо-видео:
Amazon использует машинное обучение для различных аспектов своего бизнеса по продаже книг в Интернете, чтобы продвигать рекомендации, сделанные клиентам, а также выявлять мошенничество. Опыт, накопленный в этих областях, позволил компании разработать инструменты, упрощающие задачи создания моделей машинного обучения. Новая служба может использоваться для автоматического извлечения данных из баз данных S3, Amazon Redshift или MySQL, размещенных в службе реляционных баз данных AWS, для запуска этих данных с помощью алгоритмов машинного обучения и для создания прогнозных моделей на основе этих данных.
Разработчики, не имеющие опыта в области статистики, анализа данных или машинного обучения, все равно могут создавать модели с помощью консоли управления AWS или API-интерфейсов службы.
Плата за услугу будет взиматься в зависимости от количества вычислительных часов, необходимых для анализа данных и построения моделей, а также полученных прогнозов. Пакетные прогнозы стоят 10 центов за 1000, а прогнозы в реальном времени-0,0001 доллара за прогноз.