AWS 宣布推出新的 Amazon EC2 實例和網(wǎng)絡增強功能-ESG跨境

西雅圖--今天在 AWS re:Invent 大會上，Amazon.com 旗下公司（納斯達克股票代碼：AMZN）亞馬遜網(wǎng)絡服務公司 (AWS) 宣布推出三款適用于 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 的新實例產(chǎn)品：

AWS 宣布來自 AWS #Reinvent 的新 Amazon EC2 實例和網(wǎng)絡增強功能

• A1 實例 — 由定制設計的 AWS Graviton 處理器提供支持，用于橫向擴展工作負載
• P3dn GPU 實例——分布式機器學習和高性能計算應用的理想選擇
• C5n 實例——為運行高級計算密集型工作負載提供更高的網(wǎng)絡帶寬

新的 P3dn GPU 和 C5n 計算優(yōu)化實例具有 100 Gbps 的網(wǎng)絡吞吐量，并支持高性能計算 (HPC)、機器學習訓練和數(shù)據(jù)分析等分布式工作負載的橫向擴展。

AWS 還宣布推出兩種新的網(wǎng)絡產(chǎn)品：

• Elastic Fabric Adapter (EFA) — 一種適用于 Amazon EC2 實例的網(wǎng)絡適配器，可提供本地 HPC 集群的性能以及 AWS 的彈性和可擴展性
• AWS Global Accelerator — 一種完全托管的服務，它使用 AWS 的全球骨干網(wǎng)和邊緣站點來提高在一個或多個 AWS 區(qū)域中運行的應用程序的可用性和性能

要開始使用新的 Amazon EC2 實例和網(wǎng)絡功能，請訪問：或。

“我們從客戶那里得到最多的兩個要求是，您如何幫助我們不斷降低基本工作負載的成本，以及如何更高效地運行我們要求苛刻的橫向擴展高性能計算和機器學習工作負載。云，”AWS 計算服務副總裁 Matt Garman 說。 “隨著今天 A1 實例的推出，我們?yōu)榭蛻籼峁┝艘环N成本優(yōu)化的方式來運行容器化微服務等分布式應用程序。 A1 實例由我們?nèi)露ㄖ圃O計的 AWS Graviton 處理器和 Arm 指令集提供支持，該指令集利用了我們十多年來在構建超大規(guī)模云平臺方面的專業(yè)知識。對于橫向擴展的分布式工作負載，我們新的 P3dn 實例和 C5n 實例提供 100 Gbps 的網(wǎng)絡性能，以加速分布式機器學習訓練和高性能計算。這些新實例的發(fā)布擴展了已經(jīng)是業(yè)界最強大、最具成本效益的計算平臺，以滿足新興工作負載的需求。”

新的 A1 實例采用定制設計的 AWS Graviton 處理器，可顯著節(jié)省橫向擴展工作負載的成本

越來越多的客戶在云中運行各種不同的工作負載，并正在尋找能夠在不影響性能的情況下降低成本的解決方案。盡管通用處理器繼續(xù)為許多工作負載提供巨大價值，但新興的橫向擴展工作負載（如不依賴 x86 指令集的容器化微服務和 Web 層應用程序）可以通過在更小和更現(xiàn)代的 64 上運行而獲得額外的成本和性能優(yōu)勢位 Arm 處理器協(xié)同工作以分擔應用程序的計算負載。今天推出的 A1 實例采用定制設計的處理器 (Graviton)，利用 AWS 在系統(tǒng)設計和云基礎設施方面的廣泛專業(yè)知識，使 Arm 處理器首次在云中可用。使用 A1 實例，客戶將受益于橫向擴展工作負載的成本降低高達 45%（與其他 Amazon EC2 通用實例相比）。 A1 實例受多個 Linux 發(fā)行版支持，包括 Amazon Linux 2、Red Hat 和 Ubuntu，以及容器服務，包括 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 和 Amazon Elastic Container Service for Kubernetes (EKS)。

SmugMug 是一個付費圖片分享、圖片托管和在線視頻平臺。 SmugMug 首席執(zhí)行官兼首席 Geek 唐·麥克阿斯基爾 (Don MacAskill) 表示：“我們一直在努力為快速增長的客戶群提供更實惠的服務?！?“我們在云中運行所有工作負載，控制成本很重要。我們的技術棧主要由 PHP 組成，并且很容易移植到 Arm 架構中。新的 A1 實例非常適合我們的 Web 層，并提供 40% 的成本降低優(yōu)勢?！?/p>

新的 P3dn 和 C5n 實例具有100 Gbps 網(wǎng)絡性能，可加速計算要求苛刻的工作負載

如今，許多客戶正在轉向使用 AWS 計算優(yōu)化的 C5 實例和 GPU 驅動的 P3 實例來處理云中一些計算最密集的工作負載。從機器學習訓練到計算流體動力學和天氣模擬等 HPC 應用程序，再到視頻編碼，這些工作負載都受益于強大的處理器和高速網(wǎng)絡。 AWS 是第一家以安全、可擴展和彈性的方式提供 100 Gbps 網(wǎng)絡性能的云提供商，因此客戶不僅可以將其用于 HPC，還可以用于分析、機器學習、大數(shù)據(jù)和具有標準驅動程序的數(shù)據(jù)湖工作負載和協(xié)議。

• P3dn 實例（下周可用）將是云中用于機器學習訓練的最強大的 GPU 實例。 P3 實例已經(jīng)幫助客戶將機器學習模型的訓練時間從幾天縮短到幾個小時，并且借助新的更大尺寸 P3dn 實例的 100 Gbps 網(wǎng)絡性能，客戶可以通過分發(fā)他們的機器將他們的訓練時間進一步降低到不到一個小時跨多個 GPU 實例學習工作負載。自 2017 年 10 月推出 P3 實例以來，隨著機器學習采用率的增長以及客戶將其應用于處理更復雜的應用程序，客戶對更高性能計算的需求不斷增加。與現(xiàn)有 P3 實例相比，新的 P3dn 實例將網(wǎng)絡吞吐量提高了 4 倍，提供高達 100 Gbps 的網(wǎng)絡吞吐量、快速的 NVMe 實例存儲、具有 96 個 vCPU 并支持 AVX512 指令的定制 Intel CPU，以及每個具有32 GB 內(nèi)存。這使開發(fā)人員能夠跨多個實例線性擴展其模型訓練性能，加速預處理并消除數(shù)據(jù)傳輸瓶頸，并快速提高其機器學習模型的質量。

fast.ai 是一個致力于讓所有人都能獲得深度學習的力量的組織。 “我們一直在使用 Amazon EC2 P3 實例來演示如何快速、輕松且廉價地訓練機器學習模型。 2018 年 8 月，我們能夠在 18 分鐘內(nèi)將 Imagenet 訓練到 93% 的準確率，使用 16 個 P3 實例僅需 40 美元左右，”fast.ai 創(chuàng)始研究員 Jeremy Howard 說。 “我們期待使用具有 100 Gbps 網(wǎng)絡吞吐量和更高計算能力的新 P3dn 實例來橫向擴展以包含更多實例，并進一步減少訓練模型所需的時間?！?/p>

• C5n 實例（今天可用）顯著提高了 AWS 計算密集型實例系列中可用的最大吞吐量性能。 C5 實例提供高達 25 Gbps 的網(wǎng)絡帶寬，可滿足各種工作負載的要求，但高度分布式和 HPC 應用程序可以從更高的網(wǎng)絡性能中受益。 C5n 實例提供 100 Gbps 的網(wǎng)絡帶寬，提供的吞吐量是 C5 實例的四倍。 C5n 實例提供的這種性能提升使以前的網(wǎng)絡綁定應用程序能夠在 AWS 上有效地縱向擴展或橫向擴展?？蛻暨€可以利用更高的網(wǎng)絡性能來加速與 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 之間的數(shù)據(jù)傳輸，從而減少應用程序的數(shù)據(jù)提取等待時間并加快結果的交付。

Teradata 通過數(shù)據(jù)的力量改變了企業(yè)的工作方式和人們的生活方式。 Teradata 云戰(zhàn)略產(chǎn)品管理總監(jiān) Abhishek Lal 表示：“我們的大規(guī)模分析即服務產(chǎn)品 Teradata IntelliCloud 使客戶能夠無縫地向上和向外擴展以滿足他們的工作負載需求。” “Teradata 軟件需要極高的 I/O 才能最大限度地發(fā)揮其潛力。隨著網(wǎng)絡性能提高 4 倍，我們預計 Amazon EC2 C5n 實例將顯著提高 IntelliCloud 的吞吐量，使客戶能夠以更快的速度生成分析見解和改變業(yè)務的答案率。”

低延遲 Elastic Fabric Adapter 有助于將 HPC 工作負載遷移到 AWS

客戶通常依賴固定大小的本地 HPC 系統(tǒng)。由于 HPC 系統(tǒng)是資本密集型且昂貴的，因此公司往往采購不足，導致等待時間過長，從而降低生產(chǎn)力、限制實驗并延遲關鍵項目工作。此外，在下一個基礎設施更新周期之前，客戶會被可用的硬件功能和技術所束縛——這迫使開發(fā)人員將他們的應用程序調(diào)整為適應基礎設施，而不是相反。 EFA（今天提供預覽版）增強了實例間通信的性能，這對于擴展 HPC 應用程序至關重要，為客戶提供他們期望從云中的本地 HPC 集群獲得的性能，以及 AWS 的彈性和可擴展性的額外優(yōu)勢。 EFA 與消息傳遞接口 (MPI) 集成，允許 HPC 應用程序無需任何修改即可擴展到數(shù)萬個 CPU 內(nèi)核。 EFA 可在 Amazon EC2 P3dn 和 C5n 實例上使用，并將在 2019 年在其他 Amazon EC2 實例類型上啟用，從而使客戶能夠更加靈活地按需為其工作負載選擇正確的計算配置，而無需任何前期規(guī)劃。

AWS Global Accelerator 提高了全球分布式應用程序的可用性和性能

隨著客戶針對更大且地理上更多樣化的用戶集進行擴展，他們必須以更好的可用性和更高的性能進行操作。這些客戶在多個 AWS 區(qū)域部署應用程序以獲得更好的性能，但這意味著他們必須將用戶路由到正確的健康應用程序端點。此外，他們必須定期擴大或縮小應用程序的端點，每個端點都有自己的 IP 地址，以響應應用程序故障、性能測試或流量高峰。隨著應用程序的擴展，他們還必須更新連接到應用程序的每個客戶端（通常通過域名服務完成），這增加了這些客戶端發(fā)現(xiàn)新端點所需的時間。 AWS Global Accelerator（今天可用）提高了應用程序的可用性和性能，并使將 Internet 流量從用戶引導到在多個 AWS 區(qū)域中運行的應用程序終端節(jié)點變得簡單。它使用 AWS 龐大、高度可用且無擁塞的全球網(wǎng)絡骨干網(wǎng)和邊緣位置將互聯(lián)網(wǎng)流量從用戶引導到應用程序端點。根據(jù)客戶的地理位置、應用程序運行狀況和客戶可配置的路由策略，將客戶定向到正確的應用程序端點。 AWS Global Accelerator 還分配一組靜態(tài)任播 IP 地址，每個應用程序都是唯一的并且不會更改，因此無需在應用程序擴展時更新客戶端。應用程序端點受到持續(xù)監(jiān)控，AWS Global Accelerator 僅將客戶端引導至健康的端點，無需更改客戶端配置。

Team Internet AG 位于德國慕尼黑，是直接導航搜索市場的領先服務提供商。 “今天，我們在五個 AWS 區(qū)域托管我們的應用程序，并計劃繼續(xù)擴展到新的區(qū)域，以提高性能并為我們的用戶實現(xiàn)高可用性，”Team Internet AG 首席執(zhí)行官 Markus Ostertag 說。 “借助 AWS Global Accelerator 的 IP 地址任播和智能邊緣網(wǎng)絡，我們現(xiàn)在可以在幾秒鐘內(nèi)響應應用程序故障或配置更新，以確保為我們的用戶提供最長的正常運行時間和最低的延遲。我們對 AWS Global Accelerator 對大多數(shù)網(wǎng)絡層協(xié)議的支持感到非常興奮，因為我們擁有基于 UDP 的工作負載。”

關于亞馬遜網(wǎng)絡服務

12 年來，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、應用最廣泛的云平臺。 AWS 為計算、存儲、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡、分析、機器學習和人工智能 (AI)、物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、移動、安全、混合、虛擬和增強現(xiàn)實（VR 和 AR）提供超過 125 項功能齊全的服務，來自全球 19 個地理區(qū)域（跨越美國、澳大利亞、巴西、加拿大、中國、法國、德國、印度、愛爾蘭、日本、韓國、新加坡）的 57 個可用區(qū) (AZ) 的媒體和應用程序開發(fā)、部署和管理，和英國。 AWS 服務受到全球數(shù)百萬活躍客戶（包括發(fā)展最快的初創(chuàng)公司、最大型企業(yè)和領先的政府機構）的信任，為他們的基礎設施提供支持、使其更加敏捷并降低成本。

關于亞馬遜

亞馬遜遵循四項原則：以客戶為中心而非以競爭對手為中心、對發(fā)明的熱情、對卓越運營的承諾以及長期思考?？蛻粼u論、一鍵購物、個性化推薦、Prime、亞馬遜物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Fire 平板電腦、Fire TV、亞馬遜 Echo 和 Alexa 是亞馬遜率先推出的一些產(chǎn)品和服務。

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