Persistente Dateispeicherung für moderne Anwendungen

Warum ist persistente Dateispeicherung für die moderne Anwendungsentwicklung wichtig?

Entwicklungsteams modernisieren ihre Anwendungen durch die Einführung von Containern, serverlosen und Microservices-basierten Architekturen. Da Container von Natur aus flüchtig sind, können langlaufende Anwendungen davon profitieren, den Status in einem dauerhaften Speicher zu halten. Verteilte Anwendungen wie das Training für maschinelles Lernen und Web-Serving profitieren von einer gemeinsamen Speicherebene. HAQM Elastic File System (HAQM EFS) ist ein einfaches, serverloses, Cloud-natives Dateisystem, mit dem Sie moderne Anwendungen erstellen, Daten aus Ihren AWS-Containern und serverlosen Anwendungen persistieren und freigeben können, ohne dass eine Verwaltung erforderlich ist.

Modernisierung serverloser Anwendungen mit AWS Lambda und HAQM EFS (1:47)

Datenpersistenz für Ihre serverlosen Anwendungen

Serverless Computing ermöglicht es Ihnen, agiler zu sein und weniger Zeit mit der Sicherheit, Skalierbarkeit und Verfügbarkeit Ihrer Anwendungen zu verbringen. Gleichzeitig erfordern moderne datenintensive Anwendungen einen schnellen Zugriff auf große Mengen an gemeinsamen Daten. Mit AWS Lambda können Sie groß angelegte und unternehmenskritische serverlose Anwendungen ausführen. HAQM EFS bietet hochverfügbaren und dauerhaften serverlosen Speicher für diese Anwendungen und vereinfacht die gemeinsame Nutzung von Daten, die über die Ausführung von Lambda-Funktionen und AWS Fargate-Aufgaben hinaus und zwischen diesen bestehen bleiben müssen. Diese leistungsstarke Kombination ist ideal für die Erstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen, das Laden großer Modelle, Bibliotheken und anderer Referenzdaten, die Verarbeitung und Sicherung großer Datenmengen, das Hosting von Webinhalten und die Entwicklung interner Build-Systeme.

HAQM EFS: Sichere Datenpersistenz mit HAQM ECS und AWS Fargate (14:11)

Vorteile

Einfach

HAQM EFS-Anhänge werden in den Anwendungs-Metadaten konfiguriert, z. B. in der Aufgabendefinition von HAQM Elastic Container Service (HAQM ECS) oder im persistenten Kubernetes-Volume, einschließlich der Konnektivität, sodass sich die Entwickler auf ihre Anwendungen und nicht auf die Infrastruktur konzentrieren können.

Elastic

HAQM ECS, HAQM Elastic Kubernetes Service (HAQM EKS), AWS Fargate und HAQM EFS sind vollständig elastisch und lassen sich je nach Bedarf schnell vergrößern und verkleinern. 

Verfügbar und beständig

HAQM ECS, HAQM EKS, AWS Fargate, AWS Lambda, und HAQM EFS sind regionale Dienste. Sie können Anwendungen erstellen, die sich über mehrere Verfügbarkeitszonen erstrecken, mit automatischem Failover. 

Sicher

AWS bietet eine sichere Cloud-Computing-Umgebung. Der Zugriff auf HAQM EFS kann auf der Grundlage der IAM-Rolle der HAQM ECS-Aufgabe gesteuert werden.

Kostenoptimiert

Sie zahlen nur für den Speicherplatz und die Rechenleistung, die Sie nutzen. HAQM EFS lässt sich bei Bedarf unterbrechungsfrei von null auf Petabyte skalieren und wächst und schrumpft automatisch, wenn Sie Dateien hinzufügen oder entfernen. HAQM ECS, HAQM EKS und AWS Fargate Cluster Auto Scaling ermöglichen ein bedarfsgerechtes Wachstum und Schrumpfen der Kapazität.

Funktionsweise

Anwendungsfälle

Webserving und Content Management

Web-Serving- und Content-Management-Systeme erfordern einen gemeinsamen Datenzugriff über mehrere containerisierte Anwendungsinstanzen, Datenpersistenz und Datenbeständigkeit. Beispiele hierfür sind Anwendungen wie WordPress und Drupal, die aus Leistungs- und Redundanzgründen von einer Skalierung auf mehrere Instanzen profitieren und Uploads, Plugins und Vorlagen gemeinsam nutzen müssen.

Zustandsabhängige Microservices

Ein zustandsbehafteter Microservice ist Teil einer lose gekoppelten Anwendung, die sich bei jeder Ausführung einige Dinge über ihren Zustand merken muss, so wie sich eine Wetteranwendung Ihre Heimatstadt merkt. Für diese modernen Anwendungen ist HAQM EFS eine Datengrundlage, die im Zusammenspiel mit Containern und serverlosen Technologien für eine zuverlässige und konsistente Bereitstellung auf AWS sorgt und es ermöglicht, dass Daten den Anwendungsstatus beibehalten.

ML und AI

Container sind eine Möglichkeit zur Bereitstellung von Trainingsaufträgen für maschinelles Lernen (ML), Inferenzendpunkten und Tools, die in mehreren Umgebungen konsistent ausgeführt werden. Durch die Verwendung von Containern können Probleme wie Konsistenz, Portabilität und Abhängigkeitsmanagement gelöst werden, die für Datenwissenschaftler und Entwickler, die sich eigentlich auf ihren Code, ihre Datensätze und Trainingsmodelle konzentrieren sollten und nicht auf die Infrastruktur, kompliziert sind. ML-Tools wie HAQM SageMaker Notebooks sowie Open-Source-Tools wie Jupyter verwenden HAQM EFS zur Verwaltung der Home-Verzeichnisse von Datenwissenschaftlern. HAQM FSx for Lustre kann für Ihre rechenintensivsten ML-Trainingsaufträge verwendet werden, bei denen der höchste Durchsatz erforderlich ist.

Fallstudien

T-Mobile verbessert das Kundenerlebnis und senkt die Kosten für Kubernetes-Speicher mit HAQM EFS

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Caltech nutzt HAQM EFS zur Automatisierung der Dateiverwaltung für akademische Computer 

Discover Financial Services schafft Umgebungen, in denen Datenwissenschaftler mit HAQM EFS zusammenarbeiten können 

Fakultät nutzt HAQM EFS zur Skalierung einer innovativen Plattform für maschinelles Lernen
 

Blog-Beiträge

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Bereitstellung zustandsbehafteter Docker-Containern mit HAQM ECS und HAQM EFS
 

Ressourcen

AWS re:Invent 2020: Modernisieren Sie Ihre Anwendungen mit AWS Lambda und HAQM EFS
Führen Sie Stateful-Container-Workloads auf ECS ODER EKS mit HAQM EFS aus!
AWS re:Invent 2020: Modernisieren Sie Ihre Anwendungen mit Containern mit HAQM EFS
AWS Cloud Containers Conference - Persistente Speicherung auf Containern
AWS Container Day - Persistente Dateispeicherung für HAQM EKS mit HAQM EFS

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Weitere Informationen zu HAQM S3
Entwicklerhandbuch zur Verwendung von HAQM EFS mit HAQM ECS und AWS Fargate - Teil 1
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Verwendung von HAQM EFS für AWS Lambda in Ihren serverlosen Anwendungen
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