亚马逊AWS的云计算服务有哪些优势

亚马逊AWS作为云计算服务的领军者， AWS对SaaS解决方案的设计提供了一些云计算服务最佳实践。

一、将平台化的功能隔离出来，SaaS产品的更新速度是非常快的，但是我们仍然能够总结出一些核心的功能是基本不变或者能够在很多其他新的产品模块中重用的。我们要将这部分功能分离出来进行平台化改造以服务于更多的其它功能，将这些功能平台化以后也会降低整个系统的耦合性从而支撑更多的SaaS应用的功能。对通用功能的平台服务隔离可以更好的调优和独立扩展，同时重用核心服务并结合应用框架的使用会极大提升应用开发的效率。

二、优化成本和性能，在传统的技术架构下这两者之间往往需要进行一定的平衡，而在AWS云的架构下的SaaS服务云模式下往往可以实现鱼与熊掌兼得。在每个架构层次实现弹性的横向扩展可以让我们实现按使用量付费的模式，而不需要为了获得强大的性能而提前付出大量的资源成本，同时我们在SaaS的AWS架构下可以使用更小的、平行的资源单位进行扩展，从而更为贴近SaaS环境下的实际资源需求，在合适的场景下尽可能的采用完全由AWS托管的服务(比如Amazon DynamoDB等)来降低SaaS合作伙伴的运维成本并提升效率。

三、针对SaaS解决方案设计的。云计算服务，首先对于多租户的设计要针对SaaS应用自身的特点来进行规划，总体的设计原则是系统会有多个帐号，而一个帐号会对应多个用户，一个用户又会对应多个角色其次是对于系统处理各种请求时要按照优先级进行分级管理，在通过使用AWS各种服务如SQS、SWF等对系统进行解偶后，对AWS资源集约使用的前提下，对请求分优先级处理会极大提升SaaS架构的处理能力和稳定性接下来要对监控加大投入力度，借助AWS CloudWatch等监控服务，通过粒度更细的监控来控制分布式资源更为有效的弹性伸缩最后合作伙伴还需要非常了解SaaS应用架构中所有数据的生命周期以及在在各个周期内数据的特点，依据这些特点为数据在AWS的服务中选择正确恰当的存储方式以优化技术架构及降低成本。

四、收集一切可以收集的数据并从这些数据中挖掘出价值。AWS基础架构自身通过CloudWatch服务就可以收集粒度非常细的指标，同时SaaS应用自身也会产生大量日志及指标数据，这些数据和指标不但要密切监控同时也要全量的妥善保存起来，以便后续的大数据挖掘工作。云计算服务,不要担心在传统模式下数据存储的高昂成本，在AWS云的架构模式下有大量诸如Amazon S3、Glacier等成本极低的存储方式。通过分析这些大量的数据来了解你SaaS服务的客户，能够为业务带来巨大的价值，例如实时自动调整用户体验及与之相关的基础架构，通过使用量的分析改进业务模型等等。

北京——2022年1月18日 ，近日，亚马逊云 科技 宣布推出专为紧耦合高性能计算（HPC）工作负载构建的全新实例Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Hpc6a。Amazon EC2 Hpc6a实例搭载了第三代AMD EPYC处理器，与计算优化型Amazon EC2实例相比，用于HPC工作负载的性价比提升高达65%，进一步扩展了亚马逊云 科技 的HPC计算选项组合。客户通过Hpc6a实例可以更经济、高效地在亚马逊云 科技 中扩展HPC集群，运行计算密集型工作负载，如基因组学、计算流体动力学、天气预报、分子动力学、计算化学、金融风险建模、计算机辅助工程和地震成像。客户可以按照即用即付的低成本模式，按需使用Hpc6a实例，而无需预付费用。

众多不同行业机构都使用HPC解决他们最复杂的学术、科学和业务问题。然而，有效使用HPC的成本很高，为了处理大量数据，HPC集群需要具备强大的计算力、高性能的内存和存储，以及低延迟的网络。一些机构通过在本地构建基础设施来运行HPC工作负载，这需要高昂的前期投资，包括冗长的采购周期、监控软硬件更新等持续的管理开销，而当基础设施变得过时且必须升级时，又必然会面临灵活性受限的挑战。许多行业客户选择在云中运行其HPC工作负载，充分利用云提供的安全性、可扩展性和弹性。众多工程师、研究人员和科学家通过亚马逊云 科技 运行其最大型、复杂的 HPC 工作负载，并选择使用具有增强网络的Amazon EC2实例（例如C5n、R5n、M5n和C6gn）来扩展高性能紧耦合HPC工作负载，这些工作负载需要实例间高水平通信，处理数千个相互依赖的任务。虽然这些实例的性能能够满足大多数 HPC 用例，但随着需要解决的问题越来越困难，工作负载不断扩展，规模可能增长至需要亚马逊云 科技 中的数万台服务器处理，客户希望在运行HPC工作负载时最大限度地提高性价比。

新的Hpc6a实例专为在云中大规模运行 HPC 工作负载提供最佳性价比。HPC6a实例将HPC工作负载性价比提升高达65%，可在一系列集群规模（多达数万个内核）中执行复杂计算。默认状态下，Hpc6a实例搭载了网络接口Elastic Fabric Adapter (EFA)。EFA网络具有低延迟、低抖动和高达100 Gbps的网络带宽，可帮助客户提高运营效率，对于实例间有大量通信的工作负载可以快速交付计算结果。 Hpc6a 实例搭载了主频可高达3.6 GHz频率的第三代 AMD EPYC 处理器，并提供 384 GB 内存。使用 Hpc6a 实例，客户可以更经济高效地通过HPC解决他们最大、最困难的学术、科学和业务问题，并以高性价比获得亚马逊云 科技 服务的诸多优势。

亚马逊云 科技 Amazon EC2副总裁David Brown 表示：“通过为几乎所有类型的工作负载持续创新，并推出新的专门构建的Amazon EC2实例，我们为客户一些最关键的业务应用提供了超高的性价比。虽然高性能计算帮助解决了科学、工程和商业等领域一些最困难的问题，但对于许多机构而言，有效运行 HPC 工作负载仍然非常昂贵。Hpc6a实例专为HPC工作负载构建，可以帮助客户在几乎任何规模的 HPC 集群中将性价比提升高达65%，消除客户对成本的顾虑，专注于解决核心业务问题。”

AMD服务器业务高级副总裁兼总经理Dan McNamara 表示“我们很高兴能够继续与亚马逊云 科技 合作，为他们的客户提供用于高性能计算工作负载的全新、强大的实例。AMD EPYC处理器正帮助各种规模的客户解决一些最困难、复杂的问题。从大学到企业再到大型研究机构，由第三代AMD EPYC处理器支持的HPC6a实例为更多全球客户带来强大的HPC性能，且具有云的可扩展性。”

客户可通过Amazon ParallelCluster（一种开源集群管理工具）使用Hpc6a实例，可与其他实例一起预置Hpc6a实例，并在相同HPC集群中灵活地为不同的工作负载运行不同的优化实例。Hpc6a实例基于Amazon Nitro 系统，Amazon Nitro将许多传统虚拟化功能卸载到专用硬件和软件，而具有更高性能、高可用性和更高的安全性，同时减少虚拟化开销。Hpc6a 实例可作为按需实例或预留实例购买，也可通过 Savings Plans 购买。 Hpc6a 实例现已在美国东部（俄亥俄）和 Amazon GovCloud（美国西部）区域推出，其他区域也将很快推出。

Maxar是一家地理空间智慧公司，与诸多创新企业和50多个政府合作监测全球变化、提供宽频通信，以及基于空间架构和地球智能的能力提供先进的空间操作。“Amazon EC2 Hpc6实例的推出是亚马逊云 科技 又一次重大的发布，让Maxar能够继续满足并超越客户对大型计算工作流的要求，无论是加速数值天气预报工作负载的研究和运营，还是使用Maxar Precision3D 产品套件创建全球最优秀、先进和精确的数字孪生模型。” Maxar Technologies高级副总裁兼首席产品官Dan Nord 表示，“Hpc6a的AMD EPYC（Milan）处理器与EFA网络功能相结合，与其他可选项相比，帮助我们将性能提升了60%，同时更具成本效益。这让Maxar能够在自己构建的一套亚马逊云 科技 HPC集群配置中进行战略性选择，最大限度的满足客户需求，同时最大限度地提高灵活性和韧性。”

DTN的全球气象站网络提供超本地、准确和实时的气象情报，为企业提供可操作的见解。 DTN首席技术官Lars Ewe 表示：“与亚马逊云 科技 合作，让我们能够更好地服务客户，为他们提供高分辨率天气预报系统，并为分析引擎提供数据。我们很高兴看到 Hpc6a 实例的高性价比，希望它将成为我们未来HPC工作负载的首选Amazon EC2 实例。”

TotalCAE在计算机辅助工程（CAE）高性能计算方面拥有超过 20 年的经验。 TotalCAE 通过管理客户的HPC工程环境和工程应用程序，来帮助客户消除IT难题，让客户专注于工程，而不是IT。 “TotalCAE平台让CAE部门可以轻松地获得亚马逊云 科技 的敏捷性和灵活性，只需单击几下即可用于数百个工程应用程序，例如Ansys Fluent、Siemens Simcenter STAR-CCM+和Dassault Systèmes Abaqus。” TotalCAE总裁 Rod Mach 表示，“作为亚马逊云 科技 HPC能力合作伙伴网络成员（HPC Competency Partner），我们帮助客户在云中运行其CAE 工作负载。通过HPC6a 实例，我们以更低的成本将计算流体动力学工作负载的性能提升了 30%，让 TotalCAE 能够为客户提供行业领先的性价比和云强大的可扩展性。”

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