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AWS近400种计算实例的实力从何而来?

返回列表 来源: 发布日期: 2021.02.14

“如今计算已经无处不在,作为AWS的弹性计算云,Amazon EC2有一个很重要的使命:要服务云上所有的工作负载。”在近日举行的媒体沟通会上,AWS大中华区云服务产品管理总经理顾凡告诉记者,截至2021年1月,亚马逊云服务(AWS)已经推出了近400种EC2实例,被全球几百万客户广泛使用,这样的业务相当于一家提供400种服务器型号的中大型服务器厂商。

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AWS大中华区云服务产品管理总经理顾凡

实例就是在一段时间内分配的一组计算资源,也被称为云服务器、虚拟服务器、云主机、虚拟机等等。Amazon EC2能在云中提供大小可调的计算容量,让开发者可以轻松地进行互联网规模的计算。

顾凡指出,AWS之前以能够提供比其它云服务商更丰富的实例类型,主要有三个关键因素:一是AWS与半导体厂商进行了全面合作;二是基于AWS Nitro系统;三是采用了AWS自研处理器。

广泛的半导体合作伙伴

“AWS在云计算方面的创新一直没有停止,而AWS创新的动力源泉就是客户的需求。”顾凡表示,每一个实例背后都有一个客户应用场景,为了满足客户不同的需求, AWS与英特尔、AMD、英伟达、赛灵思等芯片厂商都达成了深入的合作,会第一时间将它们的最新技术放在云端,提供给客户。AWS还把苹果Mac Mini的算力搬上云端,让苹果的应用开发者也可以方便地使用云上算力资源进行应用开发。

可以说,在处理器方面,AWS是与业内厂商合作最广的。顾凡强调,“AWS的思路是把选择权交给客户,让客户去选择最适合自己的方案。”

创新的AWS Nitro系统

作为云服务器虚拟化的公共平台,Nitro系统可以大大加速AWS推出新的计算实例,不断丰富实例类型。

早在2013年,AWS就开始定制第一代AWS Nitro芯片。2017年,AWS对外宣布第三代Nitro芯片和Nitro系统。2020年,AWS开始使用第四代Nitro芯片的Nitro系统作为AWS所有计算实例的基础。

第四代AWS Nitro汇集了由 AWS设计的硬件和软件两方面创新。在硬件方面,AWS设计了一个Nitro卡,提供网络、存储、管理、安全和监控的功能,实现多租户隔离、私有网络和快速的本地存储,实现高效、灵活、安全的云实例交付。在软件方面,AWS设计了一个非常轻量级的虚拟化管理程序。由于Nitro卡分担了很大部分的虚拟化管理工作,AWS Nitro虚拟化管理程序占用物理服务器的系统资源通常不到1%,也就是说,99%以上的物理服务器性能都交给了客户。而传统的Hypervisor会占用大约30%的系统资源。

此外,AWS Nitro系统还能提供独立的网络和存储卡来保证I/O性能,让AWS能不断推出具备更高存储带宽和网络带宽的计算实例。

据顾凡介绍,AWS Nitro系统的另一个优势是安全性高,“因为安全是AWS所有服务设置的根本基础。”Nitro系统设计了一个专门的安全区域Enclaves,用于临时存储实例中的个人身份信息、医疗保健、金融和知识产权等敏感数据。Nitro Enclaves只提供与EC2实例的本地连接,没有持久性存储,也没有管理员和操作员访问权限,只能被EC2实例本地访问,禁止包括亚马逊员工在内的所有管理员访问,可以消除人为错误和篡改的可能性,让攻击面最小化,减少了漏洞风险。

高性能的自研处理器

AWS大中华区产品部计算与存储总监周舸告诉记者,“AWS推出自研处理器,旨在为客户提供更多样化的计算实例选择,在提供出色性能的同时节省大量成本,满足客户不同应用场景的需求。”

Graviton 2是AWS第二代基于Arm架构的处理器,基于 64位Arm Neoverse N1微架构设计,2020年开始正式提供给客户使用。

与2018年推出的第一代 AWS Graviton 处理器相比,AWS Graviton 2处理器在性能和功能方面实现了重大飞跃,性能达到前者的7倍、计算核心数量达到 4倍、缓存达到 2 倍、内存速度达到 5 倍。而且,AWS Graviton 2 处理器具有全天候运行的256 位内存加密功能,每个核心的加密性能速度比第一代 AWS Graviton 处理器提高50%。

近日,由 AWS Graviton 2 处理器提供支持的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) M6g、C6g 和 R6g 实例在由光环新网运营的 AWS 中国(北京)地区和由西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域推出,这是AWS自研的、原生为云而设计开发的芯片,也是AWS自研处理器首次落地中国区域。

据介绍,Amazon EC2 M6g、C6g和R6g实例也是在AWS Nitro 系统基础上构建的。与同配置X86实例相比,Amazon EC2 M6g、C6g 和 R6g 实例的性价比提高了40%。

其中,Amazon EC2 M6g为通用型实例,为工作负载提供均衡的计算、内存和网络资源,可用于开源软件应用程序,例如微服务、游戏服务器和消息队列等。

C6g为计算优化型实例,计算资源配比较高,适用于计算密集型应用程序,例如高性能计算、批处理、广告服务、视频编码、游戏、科学建模、分布式分析和基于 CPU 的机器学习推理等工作负载。

北京大觥科技有限公司采用的就是C6g实例。这是一家专注AI影像处理领域科研和应用的公司,针对企业级客户,大觥科技为国内外多家电影厂、电视台、影视后期公司提供老旧照片修复、画质增强服务;针对消费端用户,大觥科技在国内和海外分别推出了“你我当年”和“Remini”APP,在很多国家和地区都成为了热门的现象级应用。大觥科技CEO黄硕表示:“AWS全球化的生态和视野,让大觥科技无需担心底层的支持。AWS为我们提供的充沛算力,帮助我们成功服务数千万用户。”根据大觥科技的数据测算结果,同样处理250万张图片,使用C6g实例与使用C5实例相比,可节省近40%成本。

R6g则为内存优化型实例,内存资源配比较高,适用于内存密集型应用程序,例如开源数据库、内存数据库和实时大数据分析。

三类实例都分别有8种资源大小可供选择,分别为 1 个、2 个、4 个、8 个、16 个、32 个、48 个和 64 个 vCPU,并且可以作为按需实例、预留实例或Spot实例购买,充分体现了云计算资源配置的灵活性。

涂鸦智能也是受益于AWS Graviton2实例的客户之一。作为一家全球化AI+IoT企业,涂鸦智能连接消费者、制造品牌、OEM厂商和连锁零售商的智能化需求,为开发者提供一站式人工智能物联网的PaaS级解决方案。涂鸦智能首席架构师陈亚焱表示,“通过使用AWS Graviton2实例来处理我们在MQTT(消息队列遥测传输协议) 网关服务的协议解析和长连接状态,整体性价比提升了2.5倍。”

“云计算里的计算创新从来没有停止过,只是从不同的维度被驱动、迭代。”顾凡指出,AWS弹性计算服务产品在迭代时,一直以客户的需求为“北极星”,不同的客户会带来不同的工作负载,每个工作负载的特征也不尽相同,而弹性计算可以为客户“量体裁衣”。

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