【每周快報】0527-0602 AWS 服務更新
前言
在去年底的 AWS re:Invent 上,Andy Jassy 宣佈將推出 ECS Anywhere,這項服務在五月底終於正式推出了,現在使用者可以在地端環境中部署、運行 ECS 應用程式,同時還可以使用 ECS 原生的 API 進行互動! 此外,AWS 近期還推出了 Amazon Redshift ML 以及 Amazon Location Service 兩項重要服務,讓不少使用者受惠。
文中,我們也將介紹 Amazon FSx for Lustre、Amazon CloudWatch Logs、Amazon Polly…等,多項不同領域的服務新功能與支援。
焦點新聞
Amazon Elastic Container Service Anywhere 正式發布
在 2020 年 AWS re:Invent 年度盛會中,Andy Jassy 宣佈將會推出 ECS Anywhere,而到了今日,正式 GA 了!
先前有許多 ECS 使用者在實作混合雲時,經常會遇到一個麻煩事,那就是要分別為在 AWS 雲端上的 ECS 應用程式與 On-premise 容器化應用程式學習兩套不同的管理方式及工具。現在,透過 ECS Anywhere,使用者可以在 On-premise 環境中部署、運行 ECS 應用程式,不僅用相同的方式管理,同時還可以使用 ECS 原生的 API 進行互動!
要開始使用 ECS Anywhere,使用者需要先在自己的 On-premise 的 server 或是 VM 裡,安裝 AWS Systems Manager Agent、Amazon ECS container agent,以及 Docker。安裝完成後,才可以把使用者自行管理的 server 或 VM,註冊到 ECS Cluster。
另外,針對 On-premise server 或 VM 需要與其他 AWS 服務互動的權限,使用者要優先創建 IAM Role。創建的方式與注意事項可詳閱:IAM permissions for Amazon ECS Anywhere。
- 首先,創建 ECS Cluster – Network only 類型(這種類型是給 Fargate 或是 external instance capacity,也就是其他使用者自行管理的 server 或 VM)
- 接著,註冊 external instance capacity。
- 註冊過程中,AWS 提供安裝上述必要軟體的指令。
可直接複製到 On-premise 的 server 或 VM 執行。
- 註冊完成後,就會在 ECS Console 看到剛註冊好的 server 或 VM。
- 之後就可以在啟用 ECS Task 或是 ECS Service 時,選擇
EXTERNAL
作為 Capacity Provider,就會把 ECS 應用程式部署在 On-premise 的 server 或 VM。
參考來源至:Amazon Elastic Container Service Anywhere is now generally available
圖片來源至:Getting Started with Amazon ECS Anywhere – Now Generally Available
Amazon Redshift ML 正式 GA
Amazon Redshift 是 EB 等級的資料庫,處理速度快,非常適合作為資料湖使用,以往使用者想對存放在 Amazon Redshift 的資料進行機器學習,必須要將資料匯出,然後透過 Amazon Sagamaker 進行機器學習,在前期準備過程非常繁瑣。
此次更新後,Amazon Sagamaker 與 Amazon Redshift 結合,推出 Amazon Redshift ML,使用者可以直接從 Redshift 創建、訓練和部署機器學習模型,首先透過 SQL 指令創建模型後,Redshift ML 會自動將資料從 Redshift 匯出到 Amazon S3,並且呼叫 SageMaker Autopilot 來準備資料,進行資料前處理和特徵工程,接著選擇演算法訓練模型。
參考來源至:AWS announces general availability of Amazon Redshift ML
Amazon Location Service 正式 GA
當使用者想在自己的應用程式,加入地圖、即時定位、地理位置編碼、導航…等與位置相關的地理資訊時,可以利用 Amazon Location Service 來做到。Amazon Location Service 提供一個安全且保持使用者隱私的方式,加入個人位置資訊到應用程式裡。
Amazon Location Service 與另外兩個 (Esri 及 HERE) 具有公信力的第三方合作,提供三種功能:
- 不同的地圖樣式,未來也會持續增加更多樣式。
- 經緯度位置搜尋:利用
SearchPlaceIndexForPosition
函式搜尋特定經緯度的實際地址
$ aws location search-place-index-for-position --index-name MyIndex1 \
--position "[-122.33805,47.62748]" --output json \
| jq .Results[].Place.Label
"Terry Ave N, Seattle, WA 98109, United States"
"900 Westlake Ave N, Seattle, WA 98109-3523, United States"
"851 Terry Ave N, Seattle, WA 98109-4348, United States"
"860 Terry Ave N, Seattle, WA 98109-4330, United States"
"Seattle Fireboat Duwamish, 860 Terry Ave N, Seattle, WA 98109-4330, United States"
"824 Terry Ave N, Seattle, WA 98109-4330, United States"
"9th Ave N, Seattle, WA 98109, United States"
或是也可以在 Console 畫面,透過地理位置名稱搜尋,便可以獲得相關地點的經緯度資料。
- 劃分地理位置範圍:使用者可在地圖上,劃分出特定區域的範圍,作為標示區域資訊的用途。
- 追蹤裝置位置:使用者可以利用
BatchUpdateDevicePosition
函式抓取多個裝置的即時位置;也可以利用geojson.io
在地圖上畫出指定區塊,結合兩個函式,就可以做到當裝備離開所選區域時,傳送通知。
可直接串接 Amazon EventBridge 來傳遞通知
Amazon CloudWatch 推出 Resource Health 功能
Amazon CloudWatch 是一項可以幫助使用者監控 AWS 資源的服務。針對 EC2 Instance,先前使用者可透過 CloudWatch Metrics 資料,知道 Instance 的 CPU、Disk、Network 封包傳輸…等相關的資訊。
現在 CloudWatch 新推出的 Resource Health 功能,可以讓使用者先依據 Availability Zones、VPC、Instance type、Auto Scaling Group…等進行分組;或是透過 Filter 做篩選並做排序之後,在單一個頁面上,觀看 EC2 Instance 的運行狀況和性能,快速的將 Metrics 資料變得更容易閱讀及分析。
也可以點選 View dashboard,看詳細的 Metrics 資料。
其他服務更新
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Amazon API Gateway REST APIs 現在可直接觸發 Step Functions Synchronous Express Workflows
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Amazon FSx for Lustre 新增支援 data compression (資料壓縮) 功能:透過資料壓縮的功能,當使用者寫入資料至 FSx 檔案系統時,會自動壓縮;同時在讀取時,自動解壓縮。藉此可減少使用者儲存在 FSx 的空間,幫助降低成本。
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現在 Amazon CloudWatch Logs 可利用 Dimension 來篩選 Metric:使用者透過 Dimension 來篩選 Metric 的方式,了解應用程式發出了多少 error 等問題。例如:使用此功能從 webserver 的訪問日誌中做篩選,藉此測量每種事件類型傳輸的封包大小
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運行在 AWS Fargate 的 Amazon EKS pods 新增支援自定義的 security groups:運行在 AWS Fargate 上的 EKS pods,也可以套用使用者自定義的 Security Group,掌控進出 pods 流量的權限。
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Amazon Polly 推出新的加拿大法語的自然語音聲音:新的加拿大法語的自然語音聲音 – Gabrielle 正式上線,使用者現在可以挑選使用一般的加拿大法語語音(Chantal),或是利用 Gabrielle 來轉成更加自然的語音。
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Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility) 推出 Global Clusters 功能:使用者可以在原先 primary cluster 所在的其他 Region 創建 secondary cluster。不僅可以幫助降低其他 Region 使用者讀取資料的 latency,也可以作為 DR 的備援資源。