重點新聞(2021/05/20~2021/06/03)

 AWS    容器調度服務    本地端  

AWS ECS Anywhere正式上線,企業現可在本地端使用Amazon ECS

鎖定企業在本地端執行容器的需求,AWS近日正式推出Amazon ECS Anywhere,讓企業能夠在自家資料中執行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。企業需在自家資料中心安裝一個代理程式,以在本地端環境部署原生Amazon ECS任務(ECS容器映像檔)。AWS運算服務副總裁Deepak Singh在去年與iThome的專訪提到,ECS Anywhere產品偏似於以服務模式來提供,由AWS管理。企業於本地端資料中心機器上安裝ECS Anywhere代理程式後,將代理程式與距離最近的AWS區域連結,接著,執行於AWS區域中的控制層,會負責管理企業本地端資料中心內的所有容器,包含調度、排程等。Deepak Singh補充,因不清楚機器的規格和架構,AWS不會負責管理機器。

其實,AWS已正式開賣的伺服器硬體AWS Outposts,也可讓企業在本地端Outposts上建立ECS叢集。究竟透過Outposts於本地端執行ECS,與通過ECS Anywhere在本地資料中心執行ECS,會有什麼差別,Deepak Singh當時也做了說明。Deepak Singh表示,Outposts是全託管服務,執行於AWS硬體上,通過AWS網路與AWS區域連接,因此,在Outposts上執行ECS與在AWS區域中使用該服務,體驗會非常相似,然而,使用ECS Anywhere情況會有所不同,他進一步表示,服務將不再執行於AWS網路,不再執行於AWS硬體,因此,一些可在Outposts和AWS區域獲得的功能,將無法通過ECS Anywhere取得。(詳全文)

 微軟    K8s     混合雲  

微軟發布Application Services預覽版,企業可在任何K8s環境執行Azure應用程式服務

微軟近日舉辦了線上Build開發者大會,微軟執行長Satya Nadella在大會主題演講宣布,將推出Azure Application Services。這項新服務一大特色就是讓企業可使用Azure Arc混合雲平臺,於任意K8s環境,不管是企業本地端、多雲混合雲或邊緣環境,執行Azure應用程式服務,包含Azure App Service、Azure Functions、Azure Logic Apps、Azure API Management 和 Azure Event Grid。Azure Application Services現處於預覽版階段,進一步來看,企業可以使用K8s容器調度服務,於AWS、GCP平臺和Azure,執行想要使用的 Azure 應用服務,而任何透過Azure Arc連接的K8s叢集,都是新服務支援的部署目標。

另外,微軟也宣布正式推出AKS  on Azure Stack HCI這個新服務。Satya Nadella強調,只要簡單幾個步驟,企業就可以在Azure Stack  HCI平臺部署AKS叢集,來調度和管理容器化應用程式,以達到跨Azure雲端和多雲混合雲一致性的應用。(詳全文)

  Google雲端      資料運用服務     資料分析   

Google雲端推出3項全新資料運用服務,可即時擷取MySQL資料至BigQuery

Google近期舉辦資料雲端高峰會(Data Cloud Summit),一口氣推出3項全新的資料運用服務:Dataplex、Datastream和Analytics Hub,協助企業強化多項資料運用的能力。Dataplex是一項整合式資料管理服務,打造了一個智慧資料網路架構,能將GCP平臺的BigQuery、Dataflow等服務,與開源工具結合在一起。通過Dataplex,企業可簡化資料管理作業,不用移動、複製資料,就能大規模的快速整理、保護、整合及分析其數據,縮減原本整合資料所需的時間,且資料科學家和分析師可利用自選工具,來確保資料的一致性。

另外, Google還新推出異動資料擷取 (CDC)和複製服務Datastream,企業可將非Google環境資料庫中的資料串流,即時擷取至GCP平臺服務,像是BigQuery、Google Cloud Storage和Cloud Spanner,獲得即時性數據的分析結果。Datastream是一項無伺服器服務,會根據企業的使用狀況自動進行水平擴充,而首波支援的資料庫來源有,甲骨文和MySQL資料庫。

隨著企業間資料交換的需求日增,Google此次還推出了全新的資料交換服務Analytics Hub,供企業在組織內部或是與組織外部,交換資料和分析洞察,且服務支援的交換資源不僅是資料,也可共享動態儀表板和機器學習模型。(詳全文)

  AWS    無伺服器運算服務     擴充套件   

AWS正式釋出Lambda擴充套件,企業可整合維運工具強化監控力

AWS近期正式釋出無伺服器運算服務Lambda的擴充套件,企業可整合監控和維運相關工具,進行監控、安全和治理等任務。企業、AWS合作廠商和開源社群可使用Lambda 擴充套件 API,建置自身的擴充套件來擴充Lambda執行環境,而這些套件會在Lambda函式的執行流程中,協助增強函式功能。AWS Lambda擴充套件的使用情境包含在呼叫函式前、期間和之後擷取診斷資訊,還有自動檢測程式碼,也能利用安全代理來進行檢測和警告函式活動,以及發送遙測資料。

相比預覽版,AWS Lambda擴充套件正式版在函式程式碼完成後,可立即送出回應,不需待擴充套件工作完成,所以,擴充套件可在函式回傳回應訊息後,執行發送遙測資料這類的工作。擴充套件採用與Lambda函式相同的計費方式,企業需按在Lambda生命周期使用的運算時間付費,而函式調用方面則按照服務請求,以及用於執行程式碼和所有擴充套件的運算時間來付費。企業可以從控制臺和命令列,安裝擴充套件,來擷取訊息、執行自動偵測程式碼等工作,而這項新功能目前在美東北維吉尼亞、愛爾蘭和米蘭的AWS地區,正式上線。(詳全文)

  Google雲端     TPU VM      機器學習  

Google雲端推出全新Cloud TPU系統架構,企業可直接存取TPU主機提升ML模型效能

Google發布Cloud TPU VM,供企業直接存取TPU主機,使用雲端TPU運算資源,而開發者能在TPU上,使用TensorFlow、PyTorch和JAX進行開發和部署。通過Cloud TPU VM,企業不需要再以遠端的方式存取Cloud TPU,可直接在每臺TPU主機上,配置自己的互動式開發環境。因此,企業可以在單一TPU VM中,逐行編寫和除錯機器學習模型,也能依需求使用Cloud TPU Pod擴充規模,與其他TPU高速互連。

企業會擁有每個TPU VM的最高管理權限,可以在TPU加速器中安裝和執行任何程式,並且使用本地端儲存,來在輸入管線中自定義程式碼,甚至可將Cloud TPU整合到研究和生產的工作流程中。Google表示,全新的Cloud TPU系統架構讓企業程式碼不需在資料中心間往返,可提升效能,且不需額外建立一組Compute Engine VM,來準備資料傳送給Cloud TPU Pod切片中的遠端主機,也可減少額外VM費用。Cloud TPU VM目前為預覽版階段,先在us-central1和europe-west4地區上線,提供企業選用單個Cloud TPU裝置、Cloud TPU Pod切片,還有選用TPU v2或TPU v3加速器硬體。(詳全文)

  微軟    Elastic解決方案     產品整合  

Azure整合控管日誌工具Elastic,供企業直接從市集取得來部署

微軟宣布Azure整合Elastic 解決方案,包含Elastic Search、Kibana和Logstash軟體,省去企業部署Elastic產品的程序,目前先提供預覽版。以往企業要在Azure配置Elastic Stack相當耗時,且需要同時具備Elastic解決方案和Azure的技術能力,現在,企業可以直接從Azure市集中,取用Elastic解決方案,且產品整合面涵蓋解決方案的部署、計費和支援。

企業可以使用Azure Control層,來控制Elastic SaaS解決方案,配置新的Elastic服務,並設定使用的Azure資源自動地傳送日誌和指標到Elastic。微軟表示,透過自動日誌轉發程序,企業能夠在Azure Portal使用Elastic配置資源日誌。安全性方面,企業可以利用Private Link來連接Azure虛擬網路與Elastic Cloud虛擬網路,並且使用單點登入(SSO)功能,在Azure和Elastic Cloud的轉換間使用統一憑證登入。(詳全文)

  AWS     SQL指令     機器學習模型   

AWS為資料倉儲Redshift新增機器學習功能,自動化ML模型建置工作

AWS雲端資料倉儲Amazon Redshift新增機器學習功能,供企業可以使用指令建立機器學習模型。進一步來看,企業現在可以使用SQL語法,查詢訓練資料以及指定預測的輸出值,不需要再將資料從Redshift匯出到S3儲存桶中,並且配置像SageMaker服務,就能快速啟動機器學習模型訓練流程。Redshift ML會自動將資料從Redshift匯出至S3儲存桶,並且呼叫SageMaker Autopilot來準備資料,進行預處理和特徵工程。接著,會選擇適當的預建置演算法,並在資料上使用該演算法以訓練模型,而企業也能選擇使用特定的演算法。

這項新功能會自動處理Redshift、S3和SageMaker之間的所有操作,包含訓練和編輯牽涉的所有步驟。在模型完成訓練後,Redshift ML還會使用SageMaker Neo來最佳化模型進行部署,並且以SQL函式的形式來提供機器學習運算。因此,企業能夠使用SQL函式,在查詢、報告和儀表板的資料應用機器學習模型。Redshift ML現已在俄亥俄州、法蘭克福、新加坡、東京、雪梨等AWS地區上線。 (詳全文)

  GCP平臺    金融服務業    資料交換  

Google推出金融服務業專用資料交換解決方案Datashare,簡化資料發布者和消費者交付、轉換程序

Google日前推出專為金融服務打造的全新解決方案Datashare,供金融業資料發布者和資料消費者,可以在同一處交換資料。交易所、股票市場等單位的資料發布者需加入全球性資料,像是社交媒體、氣象資料和衛星圖像等,來提升產品競爭力,而Datashare會組織第三方資訊,供資料發布者和消費者都可以存取使用。Datashare有三種發布和消費資料的方法,第一種是批次交付,資料發布者可以透過BigQuery,批次交付他們的參照資料、歷史分筆資料、替代市場資料等。

第二種則是即時資料串流交付,藉由事件資料交付頻道,以Pub/Sub快速變更價格、刻度和訂單等資訊,資料消費者能夠處理單個訊息,或是回到特定時間點,來測試模型變化。最後一種則是,讓資料發布者上傳有版權的資料,並透過Google雲端市集供其他消費者付費使用。對資料發布者來說,使用Datashare不需維護交付和授權基礎設施,而對資料消費者而言,可取用現成可分析和機器學習的資料,不用手動維護ETL工作管線,來載入檔案和轉換資料。(詳全文)

圖片來源/AWS、微軟、Google雲端

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資料來源:iThome整理,2021年6月


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