Cloud周报第107期：AWS正式推出ECS Anywhere，企业能在自家资料中心执行Amazon ECS了

重点新闻（2021/05/20～2021/06/03）

 AWS    容器调度服务    本地端  

AWS ECS Anywhere正式上线，企业现可在本地端使用Amazon ECS

锁定企业在本地端执行容器的需求，AWS近日正式推出Amazon ECS Anywhere，让企业能够在自家资料中执行Amazon ECS。Amazon ECS Anywhere将提供适用于所有基于容器应用程序的工具和ECS原生API，以及与Amazon ECS相同的丛集管理、工作负载调度和监控的经验。企业需在自家资料中心安装一个代理程式，以在本地端环境部署原生Amazon ECS任务（ECS容器映像档）。AWS运算服务副总裁Deepak Singh在去年与iThome的专访提到，ECS Anywhere产品偏似于以服务模式来提供，由AWS管理。企业于本地端资料中心机器上安装ECS Anywhere代理程式后，将代理程式与距离最近的AWS区域连结，接着，执行于AWS区域中的控制层，会负责管理企业本地端资料中心内的所有容器，包含调度、排程等。Deepak Singh补充，因不清楚机器的规格和架构，AWS不会负责管理机器。

其实，AWS已正式开卖的服务器硬件AWS Outposts，也可让企业在本地端Outposts上建立ECS丛集。究竟透过Outposts于本地端执行ECS，与通过ECS Anywhere在本地资料中心执行ECS，会有什么差别，Deepak Singh当时也做了说明。Deepak Singh表示，Outposts是全托管服务，执行于AWS硬件上，通过AWS网络与AWS区域连接，因此，在Outposts上执行ECS与在AWS区域中使用该服务，体验会非常相似，然而，使用ECS Anywhere情况会有所不同，他进一步表示，服务将不再执行于AWS网络，不再执行于AWS硬件，因此，一些可在Outposts和AWS区域获得的功能，将无法通过ECS Anywhere取得。（详全文）

 微软    K8s     混合云  

微软发布Application Services预览版，企业可在任何K8s环境执行Azure应用程序服务

微软近日举办了线上Build开发者大会，微软首席执行官Satya Nadella在大会主题演讲宣布，将推出Azure Application Services。这项新服务一大特色就是让企业可使用Azure Arc混合云平台，于任意K8s环境，不管是企业本地端、多云混合云或边缘环境，执行Azure应用程序服务，包含Azure App Service、Azure Functions、Azure Logic Apps、Azure API Management 和 Azure Event Grid。Azure Application Services现处于预览版阶段，进一步来看，企业可以使用K8s容器调度服务，于AWS、GCP平台和Azure，执行想要使用的 Azure 应用服务，而任何透过Azure Arc连接的K8s丛集，都是新服务支援的部署目标。

另外，微软也宣布正式推出AKS  on Azure Stack HCI这个新服务。Satya Nadella强调，只要简单几个步骤，企业就可以在Azure Stack  HCI平台部署AKS丛集，来调度和管理容器化应用程序，以达到跨Azure云端和多云混合云一致性的应用。（详全文）

  Google云端      资料运用服务     资料分析   

Google云端推出3项全新资料运用服务，可即时撷取MySQL资料至BigQuery

Google近期举办资料云端高峰会（Data Cloud Summit），一口气推出3项全新的资料运用服务：Dataplex、Datastream和Analytics Hub，协助企业强化多项资料运用的能力。Dataplex是一项整合式资料管理服务，打造了一个智慧资料网络架构，能将GCP平台的BigQuery、Dataflow等服务，与开源工具结合在一起。通过Dataplex，企业可简化资料管理作业，不用移动、复制资料，就能大规模的快速整理、保护、整合及分析其数据，缩减原本整合资料所需的时间，且资料科学家和分析师可利用自选工具，来确保资料的一致性。

另外， Google还新推出异动资料撷取 （CDC）和复制服务Datastream，企业可将非Google环境数据库中的资料串流，即时撷取至GCP平台服务，像是BigQuery、Google Cloud Storage和Cloud Spanner，获得即时性数据的分析结果。Datastream是一项无服务器服务，会根据企业的使用状况自动进行水平扩充，而首波支援的数据库来源有，甲骨文和MySQL数据库。

随着企业间资料交换的需求日增，Google此次还推出了全新的资料交换服务Analytics Hub，供企业在组织内部或是与组织外部，交换资料和分析洞察，且服务支援的交换资源不仅是资料，也可共享动态仪表板和机器学习模型。（详全文）

  AWS    无服务器运算服务     扩充套件   

AWS正式释出Lambda扩充套件，企业可整合维运工具强化监控力

AWS近期正式释出无服务器运算服务Lambda的扩充套件，企业可整合监控和维运相关工具，进行监控、安全和治理等任务。企业、AWS合作厂商和开源社群可使用Lambda 扩充套件 API，建置自身的扩充套件来扩充Lambda执行环境，而这些套件会在Lambda函式的执行流程中，协助增强函式功能。AWS Lambda扩充套件的使用情境包含在呼叫函式前、期间和之后撷取诊断资讯，还有自动检测程式码，也能利用安全代理来进行检测和警告函式活动，以及发送遥测资料。

相比预览版，AWS Lambda扩充套件正式版在函式程式码完成后，可立即送出回应，不需待扩充套件工作完成，所以，扩充套件可在函式回传回应讯息后，执行发送遥测资料这类的工作。扩充套件采用与Lambda函式相同的计费方式，企业需按在Lambda生命周期使用的运算时间付费，而函式调用方面则按照服务请求，以及用于执行程式码和所有扩充套件的运算时间来付费。企业可以从控制台和命令列，安装扩充套件，来撷取讯息、执行自动侦测程式码等工作，而这项新功能目前在美东北维吉尼亚、爱尔兰和米兰的AWS地区，正式上线。（详全文）

  Google云端     TPU VM      机器学习  

Google云端推出全新Cloud TPU系统架构，企业可直接存取TPU主机提升ML模型效能

Google发布Cloud TPU VM，供企业直接存取TPU主机，使用云端TPU运算资源，而开发者能在TPU上，使用TensorFlow、PyTorch和JAX进行开发和部署。通过Cloud TPU VM，企业不需要再以远端的方式存取Cloud TPU，可直接在每台TPU主机上，配置自己的互动式开发环境。因此，企业可以在单一TPU VM中，逐行编写和除错机器学习模型，也能依需求使用Cloud TPU Pod扩充规模，与其他TPU高速互连。

企业会拥有每个TPU VM的最高管理权限，可以在TPU加速器中安装和执行任何程式，并且使用本地端储存，来在输入管线中自定义程式码，甚至可将Cloud TPU整合到研究和生产的工作流程中。Google表示，全新的Cloud TPU系统架构让企业程式码不需在资料中心间往返，可提升效能，且不需额外建立一组Compute Engine VM，来准备资料传送给Cloud TPU Pod切片中的远端主机，也可减少额外VM费用。Cloud TPU VM目前为预览版阶段，先在us-central1和europe-west4地区上线，提供企业选用单个Cloud TPU装置、Cloud TPU Pod切片，还有选用TPU v2或TPU v3加速器硬件。（详全文）

  微软    Elastic解决方案     产品整合  

Azure整合控管日志工具Elastic，供企业直接从市集取得来部署

微软宣布Azure整合Elastic 解决方案，包含Elastic Search、Kibana和Logstash软件，省去企业部署Elastic产品的程序，目前先提供预览版。以往企业要在Azure配置Elastic Stack相当耗时，且需要同时具备Elastic解决方案和Azure的技术能力，现在，企业可以直接从Azure市集中，取用Elastic解决方案，且产品整合面涵盖解决方案的部署、计费和支援。

企业可以使用Azure Control层，来控制Elastic SaaS解决方案，配置新的Elastic服务，并设定使用的Azure资源自动地传送日志和指标到Elastic。微软表示，透过自动日志转发程序，企业能够在Azure Portal使用Elastic配置资源日志。安全性方面，企业可以利用Private Link来连接Azure虚拟网络与Elastic Cloud虚拟网络，并且使用单点登入（SSO）功能，在Azure和Elastic Cloud的转换间使用统一凭证登入。（详全文）

  AWS     SQL指令     机器学习模型   

AWS为资料仓储Redshift新增机器学习功能，自动化ML模型建置工作

AWS云端资料仓储Amazon Redshift新增机器学习功能，供企业可以使用指令建立机器学习模型。进一步来看，企业现在可以使用SQL语法，查询训练资料以及指定预测的输出值，不需要再将资料从Redshift汇出到S3储存桶中，并且配置像SageMaker服务，就能快速启动机器学习模型训练流程。Redshift ML会自动将资料从Redshift汇出至S3储存桶，并且呼叫SageMaker Autopilot来准备资料，进行预处理和特征工程。接着，会选择适当的预建置算法，并在资料上使用该算法以训练模型，而企业也能选择使用特定的算法。

这项新功能会自动处理Redshift、S3和SageMaker之间的所有操作，包含训练和编辑牵涉的所有步骤。在模型完成训练后，Redshift ML还会使用SageMaker Neo来最佳化模型进行部署，并且以SQL函式的形式来提供机器学习运算。因此，企业能够使用SQL函式，在查询、报告和仪表板的资料应用机器学习模型。Redshift ML现已在俄亥俄州、法兰克福、新加坡、东京、雪梨等AWS地区上线。 （详全文）

  GCP平台    金融服务业    资料交换  

Google推出金融服务业专用资料交换解决方案Datashare，简化资料发布者和消费者交付、转换程序

Google日前推出专为金融服务打造的全新解决方案Datashare，供金融业资料发布者和资料消费者，可以在同一处交换资料。交易所、股票市场等单位的资料发布者需加入全球性资料，像是社交媒体、气象资料和卫星图像等，来提升产品竞争力，而Datashare会组织第三方资讯，供资料发布者和消费者都可以存取使用。Datashare有三种发布和消费资料的方法，第一种是批次交付，资料发布者可以透过BigQuery，批次交付他们的参照资料、历史分笔资料、替代市场资料等。

第二种则是即时资料串流交付，借由事件资料交付频道，以Pub/Sub快速变更价格、刻度和订单等资讯，资料消费者能够处理单个讯息，或是回到特定时间点，来测试模型变化。最后一种则是，让资料发布者上传有版权的资料，并透过Google云端市集供其他消费者付费使用。对资料发布者来说，使用Datashare不需维护交付和授权基础设施，而对资料消费者而言，可取用现成可分析和机器学习的资料，不用手动维护ETL工作管线，来载入档案和转换资料。（详全文）

图片来源／AWS、微软、Google云端

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资料来源：iThome整理，2021年6月