Stockage de fichiers permanent pour les applications modernes
Quelle est l'importance du stockage de fichiers persistant pour le développement des applications modernes ?
Les équipes de développement modernisent leurs applications à travers l'adoption d'architectures de conteneurs, sans serveur et de microservices. Les conteneurs étant transitoires par nature, les applications à exécution longue peuvent tirer parti de la conservation de l'état dans un stockage durable. Les applications distribuées, comme l'entraînement de machine learning et le service web, tirent parti d'une couche de stockage partagée. HAQM Elastic File System (HAQM EFS) est un système de fichiers natif cloud simple, sans serveur et de type « set-and-forget » qui permet de créer des applications modernes, ainsi que de faire persister et partager les données de vos applications sans serveur et conteneurs AWS, et ce sans aucune gestion.
Persistance des données pour vos applications sans serveur
Le calcul sans serveur vous permet d'être plus agile tout en consacrant moins de temps à la gestion de la sécurité, de la capacité de mise à l'échelle et de la disponibilité de vos applications. Parallèlement, les applications modernes gourmandes en données requièrent un accès rapide à de grands volumes de données partagées. AWS Lambda vous permet d'exécuter des applications sans serveur stratégiques et à grande échelle. HAQM EFS fournit un stockage sans serveur durable et hautement disponible pour ces applications. Le service simplifie en outre le partage de données qui doivent persister entre les exécutions des fonctions Lambda et des tâches AWS Fargate, ainsi qu'au-delà. Cette combinaison est idéale pour créer des applications de machine learning, charger des modèles, bibliothèques et autres données de référence volumineux, traiter et sauvegarder de grandes quantités de données, héberger du contenu web et développer des systèmes de génération internes.
Avantages
Simple
Les attachements HAQM EFS sont configurés dans les métadonnées d'applications, par exemple la définition de tâches HAQM Elastic Container Service (HAQM ECS) ou le volume Kubernetes persistant, notamment la connectivité. Ainsi, les développeurs peuvent se concentrer sur leurs applications, plutôt que sur l'infrastructure.
Élastique
HAQM ECS, HAQM Elastic Kubernetes Service (HAQM EKS), AWS Fargate et HAQM EFS sont entièrement élastiques et augmentent ou réduisent l'échelle rapidement en fonction de la demande.
Disponible et durable
HAQM ECS, HAQM EKS, AWS Fargate, AWS Lambda et HAQM EFS sont des services régionaux. Vous pouvez créer des applications qui couvrent plusieurs zones de disponibilité, avec un basculement automatique.
Sécurisé
Optimisé pour les coûts
Payez uniquement l'espace de stockage et le calcul que vous utilisez. HAQM EFS peut être mis à l'échelle à la demande, de zéro à plusieurs pétaoctets sans interruption, en augmentant et en diminuant automatiquement à mesure que vous ajoutez ou supprimez des fichiers. Par ailleurs, l'Auto Scaling des clusters HAQM ECS, HAQM EKS et AWS Fargate permet d'adapter la capacité en fonction de la demande.
Fonctionnement
Cas d'utilisation
Services web et gestion de contenu
Les systèmes de services web et de gestion de contenu nécessitent l'accès aux données partagées sur plusieurs instances d'applications conteneurisées, ainsi que la persistance et la durabilité des données. Les exemples incluent des applications, telles que WordPress et Drupal, qui tirent parti de l'évolutivité horizontale sur plusieurs instances à des fins de performances et de redondance et doivent partager des téléchargements, des plugins et des modèles.
Microservices avec état
Un microservice avec état est un composant d'une application faiblement couplée qui doit se rappeler son état à chaque exécution, de la même façon qu'une application de météo mémorise votre ville natale. Pour ces applications modernes, HAQM EFS est un socle de données qui fonctionne de concert avec les conteneurs et les technologies sans serveur pour permettre des déploiements fiables et cohérents sur AWS, garantissant ainsi la persistance de l'état de l'application.
ML et IA
Les conteneurs permettent de déployer des tâches d'entraînement de machine learning (ML), des points de terminaison d'inférence ainsi que des outils qui s'exécutent de manière homogène dans plusieurs environnements. Avec les conteneurs, vous pouvez résoudre les problèmes de gestion de la cohérence, de la portabilité et de la dépendance qui compliquent la tâche des scientifiques de données et des développeurs, dont l'objectif est de se concentrer sur le code, les jeux de données et les modèles d'entraînement, plutôt que sur l'infrastructure. Les outils ML, comme HAQM SageMaker Notebooks, et les outils open source, par exemple Jupyter, s'appuient sur HAQM EFS pour gérer les répertoires de base des scientifiques des données. HAQM FSx for Lustre peut être utilisé pour vos tâches d'entraînement ML les plus gourmandes en calcul qui nécessitent un débit maximal.
Études de cas
T-Mobile améliore l'expérience client et réduit les coûts de stockage Kubernetes avec HAQM EFS
Caltech utilise HAQM EFS pour automatiser la gestion des fichiers du département d'informatique
Discover Financial Services crée des environnements de collaboration pour les scientifiques des données à l'aide d'HAQM EFS
Faculty s'appuie sur HAQM EFS pour mettre à l'échelle une plateforme de machine learning innovante
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