主流云平台介绍之—AWS

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< ">一、前言

< ">目前云平台逐渐火热起来，国内如：阿里云、腾讯云、华为主页网站建设云等平台，国外如：AWS、Azure、Google GCP等平台，都有不少用户，并在持续的增加中。

< ">特别是在大数据领域，主流的云平台均提供了相应的解决方案，从分布式存储到分布式计算，从批处理框架到流式计算，从ETL到数据管道，从BI分析到数据挖掘等等方面均有对应的产品来解决企业的需求。

< ">我们有必要对云平台增加一定的了解，并最好能上手尝试一番，对我们提升眼界思维有很大帮助。

< ">本篇文章就给大家带来主流云平台中的AWS平台的相关介绍。

< ">< font-size: 18px;">二、什么是AWS

< ">官方介绍：

< ">AWS全称Amazon web service(亚马逊网络服务)，是亚马逊公司旗下云计算服务平台，为全世界各个国家和地区的客户提供一整套基础设施和云解决方案。

< ">AWS面向用户提供包括弹性计算、存储、数据库、物联网在内的一整套云计算服务，帮助企业降低IT投入和维护成本，轻松上云

< ">从概念是来看，AWS提供了一系列的托管产品，帮助我们在没有物理服务器的情况下，照样可以正常完成软件开发中的各种需求，也就是我们常说的云服务。

< ">比如，

< ">从存储来说，AWS提供了S3作为对象存储工具，可以帮助我们存储大量的数据，并且S3可以被AWS的其他服务所访问。

< ">从服务器资源来说，AWS提供了EC2作为虚拟化的云服务器，提供各种类型的主机，如计算型、通用型、内存计算型、GPU计算型，等等来满足业务对服务器的需要

< ">在数据库方面，AWS提供了如RDS（包含Mysql、MariaDB、Postgresql）作为关系型存储以及分布式大型关系型数据库Aurora，同时提供了多种Nosql数据库，如DynamoDB等，以及数仓如RedShift

< ">AWS在各个方面的业务需求上，都有对应的产品或者整体的解决方案存在，并且这些产品或者方案都有一个特点，就是全部不需要使用者有任何物理资源，所有的业务统统在AWS上运行，使用者只需要有一天电脑去登录AWS去进行管理操作即可，同时也简化了许多运维的工作量，比如监控、报警等方面，AWS自身就已经集成了很丰富的监控报警功能。

< ">< font-size: 18px;">三、AWS上提供的主要功能模块

< ">< font-size: 18px;">

< ">如上两个图，我们可以看出，AWS提供了许许多多的功能模块以对应各种不同的业务需求

< ">就以计算来举例：

< ">在AWS的计算模块中，除了最常见的EC2（Elastic Compute Cloud）,也就是云上的虚拟机，除了EC2外，AWS提供了诸如：

< ">LAMBDA:用于提供开发ServerLess Application，支持Java、Python、Go等主流语言

< ">ECR：Amazon Elastic Container Registry，用于管理容器镜像的服务，类似容器仓库的概念

< ">ECS：Amazon Elastic Container Service，AWS自身提供的容器编排服务

< ">EKS：Elastic Kubernetes Service，运行在云上的，AWS提供的Kubernetes技术

< ">Lambda：云上运行代码，无需顾虑服务器。只需要关系业务逻辑编写代码即可，编写好之后提交给Lambda代码可以直接运行，不需要服务器，也不需要安装环境

< ">还有一些其他的计算模块中的服务，就不一一列举了（国内用不了）。

< ">可以看出，AWS在每一个模块下，都提供了很丰富的产品来供用户选择使用。

< ">使用AWS可以做到，不依赖任何任何一台物理服务器就能支撑起全公司所有的业务。

< ">AWS是十分强大的，目前在全球云平台的占有率也是处于No.1的序列，其相当于引领着云平台的定义。

< ">我们主要挑选一些最常使用的服务来给大家介绍一下

< ">< font-size: 18px;">四、AWS中一些常用服务介绍

< ">计算-EC2：

< ">

< ">EC2可以说是AWS平台上最核心、最基础的服务了，其全称Elastic Compute Cloud:弹性云计算。

< ">EC2简单来说，就是提供了云上的虚拟服务器，用户可以按照需求选择如：

< ">1.内存计算型（强调内存性价比）

< ">2.通用型（均衡性价比）

< ">3.计算型（强调CPU性价比）

< ">4.GPU计算型（提供高性能GPU）

< ">5.存储优化型（强调存储性价比）

< ">除了大类型上可以选择，也可以选择小类型（CPU、内存配置），如下图：

< ">提供了多种类型的CPU和内存的组合供我们选择

< ">最高可以选择到128vCPU核心，4TB内存的级别

< ">除了性能配置外，EC2同时支持选择多种操作系统来部署，如：

< ">同时，EC2也可以搭配如VPC（虚拟网络），AMI（镜像），快照，安全组（防火墙），负载均衡器等各种服务搭配使用

< ">总的来说，EC2就相当于一个云上的虚拟机软件，可以帮我们创建服务器，部署操作系统，管理网络，拍摄快照，配置防火墙等等工作。

< ">存储-S3

< ">S3：Amazon Simple Storage Service，是一种云上的简单存储，是一种基于对象的存储。我们可以把我们的数据作为一个个对象存储在S3中。

< ">并且，S3可以被AWS中其他的服务所访问，甚至我们部署的Hadoop、危机公关实施计划Spark等程序都可以正常的访问S3的数据。

< ">S3作为存储，和服务器进行了隔离，原本我们做分布式存储如HDFS，都是依赖具体的服务器硬件的，但是使用S3，就不再需要了，它就相当于AWS提供的一款分布式、超大容量的网盘程序

< ">?T1：使用S3，我们可以将存储的计算资源进行分离，比如我们可以在需要计算的时候，临时创建几个EC2，去加载S3数据，运行程序计算结果，得到结果后，就可以删除EC2了，最大程度提供资源利用率，不需要计算的时候，让计算资源不再闲置，或者说，需要计算资源的时候再去创建即可。

< ">数据库

< ">RDS

< ">RDS全称：Amazon Relational Database Service，也就是亚马逊关系型数据库服务。是一种托管的云数据库，可以为我们提供云上的Mysql、Postgresql、MariaDB、Aurora（分布式关系型数据库）等多种关系型数据库。使用RDS，用户只需要关系去使用它即可，而无需关心如：安装、部署、维护、监控、报警等一系列操作。这些操作AWS全部帮我们自动化完成，我们只需要关心业务逻辑去操作数据库即可。

< ">DyanmoDB

< ">DynamoDB是一款托管的NoSQL数据库，是Key-Value型的列式数据库，由AWS自行研发，类似HBase。

< ">其提供了多种语言的API帮助客户开发程序，同时将性能划分为一个个容量单位，由预算来决定性能，最大限度节省预算。

< ">同RDS一样，使用托管的DynamoDB，客户同样只需要关心使用即可，而无需关心如维护、安装、报警、监控、部署等一系列操作。

< ">RedShift

< ">RedShift是AWS提供的一款云上的托管的数据仓库产品。其底层基于Postgresql开发，兼容Postgresql的一些标准，可以使用JDBC连接。

< ">计算-LAMBDA

< ">Lambda是一款神器，目前微服务十分流行，Lambda可以构建复杂的微服务系统架构，同时也可以用来构建ServerLess类型的Application

< ">Lambda简单来说就是，编写好代码，提交给Lambda即可运行，无需顾虑服务器。

< ">联网和内容分发-API Gateway

< ">Amazon API Gateway可帮助开发人员创建和管理在Amazon EC2、AWS Lambda或任何可公开寻址的Web服务上运行的后端系统的API。利用Amazon API Gateway，您可以为您的API生成自定义客户端SDK，以便将后端系统连接到移动、Web和服务器应用程序或服务

< ">通俗来说，我们可以认为API Gateway就是一款托管在云上的Nignx、Tomcat等中间件。

< ">API Gateway可以配合上面提到的Lambda，来提供RESTful形式的接口。

< ">分析-EMR

< ">EMR也是一款重磅产品，对我们大数据开发人员意义重大，其可以帮助我们快速的构建起一个大数据集群，只需要鼠标点击几下即可创建。

< ">EMR提供两种类型的集群：

< ">1.步骤运行集群

< ">2.长久运行集群

< ">对于步骤运行集群，我们可以创建一个特定的集群，分配特定EC2来运行集群，给定一个集群创建成功后的运行步骤。那么在集群创建好之后，EMR会自动运行我们提供的步骤，运行结束后，会自动关闭此集群，删除对应的EC2资源。

< ">比如：我们可以写一个Spark任务，从S3读取数据，并将结果存放到S3中，那么可以将这个任务提交给EMR步骤运行集群，那么其流程就是：

< ">1.预配置：比如勾选需要多少个EC2，EC2是什么类型，Spark任务在哪里

< ">2.预配置完成后，EMR就会创建对应的EC2，然后在对应EC2上部署集群

< ">3.集群部署完成后，运行我们提交的Spark任务

< ">4.Spark任务运行完成后，EMR关闭集群，删除EC2

< ">那么假设我们的任务运行了2个小时，提供了10个4核心8GB内存的EC2，那么我们消耗的成本就只有这10台EC2运行2小时的金额。

< ">而对于以前的机房集群来说，在不运行任务的时候，其也在持续的消耗成本（房租、电、网、运维等）

< ">同时对于这样的集群我们还可以动态拓展其性能，我们勾选了10个EC2运行了2小时完成，

< ">那么一般来说我们可以勾选20个EC2，来让任务在1小时完成，那么成本和10个EC2 2小时完成是差不多的

< ">这样对于企业来说可以最大限度的节省资金同时提高性能，

< ">对于机房集群来说，扩容是一个大事情，但是对于EMR来说，就非常轻松。

< ">对于长久运行集群

< ">EMR在创建好集群后，就让集群一直运行下去，除非我们手动关闭，EMR不会自动关闭集群删除EC2

< ">适合我们部署长期运行的服务，如HBase等

< ">EMR支持如下的大数据组件：

< ">分析-Kinesis

< ">Kinesis是AWS提供的一款流分析工具，可以基于Kinesis来完成相推广营销的方式关流计算业务，同时Kinesis也可以作为一款消息队列来存在，用于削峰、解耦等

< ">< font-size: 18px;">五、总结

< ">AWS为我们提供了许许多多实用的产品和解决方案，可以让业务不依赖任何一台云服务器。

< ">目前，上云是一句流行语，也是一个大势，大家可以多了解了解云产品，开拓眼界。