AWS Re-Invent 2018

Ruka
Ruka
Dec 11, 2018 · 11 min read

Зөвхөн технологи гэлтгүй инноваци сонирхдог хүмүүсийн дунд жил бүрийн хамгийн их хүлээлт үүсгэдэг AWS Re-Invent 2018 чуулга уулзалт 11- сарын 25–30 ний хооронд АНУ-гийн Лас Вегас хотод болж өнгөрлөө.

Энэхүү чуулга уулзалт нь салбар бүрийн удирдах албан тушаалтан, мэдээлэл технологийн мэргэжилтнүүд, мөн AWS-ын үүлэн системд өөрийн бизнесийг эхлэх гэж байгаа, явуулж байгаа хүн бүрт нээлттэй болдог гэдгээрээ онцлогтойгоос гадна AWS-ын шинээр нэвтрүүлж буй үйлчилгээнүүдээ танилцуулдаг. Эдгээр “цоо шинэхэн” үйлчилгээнүүдийг энэхүү бичвэрээр товчлон хүргэхийг хичээлээ.

Эхний ээлжид хадгалалтын хэсэгт 8-н шинээр нэмэгдсэн, шинэчлэгдсэн зүйлсээс дурдвал:

  • Amazon S3 Intelligent — Tiering бол шинэ Amazon S3 хадгалах систем бөгөөд автоматаар хэрэглэгчийн өгөгдөл хадгалалтын төлбөрийг үл мэдэгдэх эсвэл байнга өөрчлөгдөх нэвтрэх горимд тааруулдаг ба хамгийн өртөг багатай хадгалалтын төвшинд өгөгдлийг шилжүүлдэг. 2 нэвтрэх төрөлд хуваасан ба тогтмол ба тогтмол бус гэж хуваасан. Энэ нь 30 хоногийн дотор ашиглагдаагүй зүйлсийг тогтмол бус руу автоматаар шилжүүлж, дахин хэрэглэхээр нэвтэрсэн тохиолдолд автоматаар тогтмол хэсэг рүү орно. Тухайн зүйлээ буцаан татахтай холбоотой ямар нэг төлбөр хураамж байхгүй тулд илүү зардлыг багасгаж байгаа юм.
  • Amazon S3 Glacier Deep Archive нь ямар ч үүлэн системийн үйлчилгээ үзүүлэгчээс хямд, хамгийн бага өртөгтэй хадгалалтын ангилал бөгөөд GB-сард $ 0,00099 байна. (1 центийн аравны нэгээс бага, эсвэл TB-сар тутамд $ 1)
  • Amazon S3 Batch Operations нь хадгалалтын менежмент, автоматжуулалтын онцлог бөгөөд хэрэглэгчид AWS Lambda функцийн гүйцэтгэх, эсвэл олон тэрбум объектуудад өөрчлөлт оруулахад хялбар болгож өгдөг.
  • Amazon FSx for Windows File Server нь хэрэглэгчдэд AWS-д өөрийн аппликэйшнээ өргөжүүлж, шилжүүлэхэд туслах зорилгоор Windows-д суурилсан хуваалцсан файлын сангаар хангахаар загварчлагдсан.
  • Amazon FSx for Lustre нь өндөр үзүүлэлттэй тооцоолох, machine learning, медиа өгөгдөл боловсруулах ажлын үйл явц гэх мэт ажлын хэт ачааллыг тооцоолоход ашиглагддаг бүрэн ажиллагаатай файлын систем юм.
  • Amazon EFS Infrequent Amazon нь EFS-д зориулсан хадгалах агуулах класс бөгөөд байнга ханддаг файлуудад зориулагдсан EFS Стандарт хадгалалтын класстай харьцуулахад зардлыг 85% хүртэл бууруулах боломжийг хэрэглэгчдэд олгодог.
  • AWS DataSync нь сүлжээний хурдатгалыг ашигладаг өгөгдөл дамжуулах үйлчилгээ бөгөөд хэрэглэгч байрлалтай хадгалалт болон Amazon S3 эсвэл Amazon EFS хооронд шилжих өгөгдлийг автоматжуулахад хялбар болгодог.
  • AWS Transfer for SFTP нь бүрэн зохицуулалттай үйлчилгээ бөгөөд хэрэглэгчийн хувьд Amazon S3-руу Secure File Transfer Protocol (SFTP) -ийг ашиглан файлуудаа оруулах ба авах систем бөгөөд өөрөөр Secure Shell (SSH) File Transfer Protocol гэгддэг.

Дараагийн үйлчилгээ нь:

AWS ground station

AWS re:Invent, Amazon Web Services, Inc. (AWS), Amazon.com-ы компани AWS Ground Station-ыг танилцуулсан ба Хэрэглэгчдэд хиймэл дагуулаас өгөгдлийг AWS Глобал Дэд Бүтцийн Бүсүүд рүү дэлхий даяар байрлах 12 антены бүрэн сүлжээг ашиглан татаж авах, хялбар, хямд өртөгтэй шинэ үйлчилгээ юм. Ground Station-дээ өгөгдлийг хүлээн авсны дараа Amazon EC2 instance-д шууд боловсруулж, Amazon S3-д хадгалж, AWS аналитик, machine learning үйлчилгээг ашиглан ойлголт авч, Amazon-ы сүлжээг ашиглан өгөгдлөө өөр бусад бүсүүд болон боловсруулах байгууламжууд руу шилжүүлэх боломжтой юм. AWS Ground Station-ыг ашиглаж антен сонгон цаг товлон, хиймэл дагуултай холбогдох Amazon EC2 instance нээн эхлэхийн тулд AWS менежментийн консольд хэдхэн товчлуур дарахад л хангалттай.

Урьдчилан төлбөр хийх эсвэл урт хугацааны эрх авах шаардлагагүй, бүтээх, удирдахад туслах дэд бүтэц байхгүй, хэрэглэгчид антенд хандах хандалтын хугацааг ашиглан төлбөрөө төлнө.

Бас нэг шинэ үйлчилгээ нь:

AWS Робомэйкер — Хөгжүүлэлт, Тест, Байршуулалт, Ухаалаг Роботын аппликэйшн зохицуулалт.

Энэ үйлчилгээ нь үүлэн системд суурилсан хөгжүүлэлтийн орчинтой, Gazebo симуляцид тест хийх боломжтой ба бэлэн болсон код-оо байршуулан нэг болон түүнээс илүү робот удирдах боломжтой болно. Код байршуулагдсан л бол та хэдхэн үйлдэл хийгээд л шинэчлэлт хийх, алдаа засах гэх мэт үйлдлүүдээ хийж болно. Таны код нь Amazon Lexmark, Amazon, Recognition, Amazon Kinesis Video Streams, Amazon CloudWatch зэрэг AWS үйлчилгээнүүдийг ашиглах боломжтой. Энэ нь ROS (Robotic Operating System) багцын багц хэлбэрээр хүртээмжтэй робот тархи бүтээх боломжтой болгож байгаа юм. Мөн та өөрийн роботын тархинд machine learning ашиглахын тулд Amazon SageMaker загваруудыг бүтээж, сургаж болно.

AWS 3-н шинэ өгөгдлийг амархан богино хугацаанд бүтээн байршуулах, зохицуулах үйлчилгээ

  • AWS Control Tower

Аюулгүй, нийцтэй олон хаягтай орчинг бий болгох, удирдахад зориулж автомат буултын бүсийг бий болгодог.

  • AWS Security Hub

AWS-ын орчин дахь аюулгүй байдлын гол цөм болж ерөнхийд нь хангана.

  • AWS Lake Formation

Энэ бол хэрэглэгчдэд өгөгдлийг аюулгүй байлгах талаар амарчлах зорилгоор хэдэн сарын дотор хадгалагддаг байсан бол хэдхэн хоногийн дотор хадгалах боломжтой болсон.

AWS IoT аппликэйшн бүтээх, Edge –д өгөгдөл дээр ажиллах зэргийг хялбарчлах зорилгоор 4-н шинэ чадамжуудыг танилцууллаа.

  • AWS IoT SiteWise үйлдвэрлэлийн тоног төхөөрөмжөөс өгөгдөл цуглуулах, бүтэц, хайлт хийхэд хялбар болгодог.
  • AWS IoT Events хэрэглэгчид олон тооны IoT мэдрэгч болон програмуудаас үйл явдлуудад амархан илрүүлэх, хариу өгөх чадвартай болсон
  • AWS IoT Things Graph хөгжүүлэгчдэд шинэ IoT програмыг бага зэрэг кодоор эсхүл бүр ямар ч кодгүйгээр сүлжээ, төхөөрөмж, харилцан холбоог нь холбон бүтээх боломжийг олгож байна.
  • AWS IoT Greengrass Connectors хөгжүүлэгчид болон AWS partner сүлжээний хамтрагчид төхөөрөмжөө гуравдагч програмтай AWS үйлчилгээнд болон өөрийн хувийн төхөөрөмжид холбоход хялбар болгодог.

AWS үйлчлүүлэгчид, хамтрагчид эдгээр чадамжуудыг мөн Intel, Bayer, LogicSupply, Reply, Onica, Uptake зэргийг хамт ашиглаж байна.

AWS 13-н шинэ жишээ нь машин сургалтад зориулж Custom Chip, хөгжүүлэгчдэд зориулж 1/18 Scale Autonomous Race Car гэсэн машин сургалтын үйлчилгээ, чадамжуудыг зарлалаа.

  • Шинэ Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) GPU instances: Найман NVIDIA V100 GPUs, 32GB GPU санах ой, хурдан NVMe хадгалалт, Intel “Skylake” vCPUs, 100Gbps сүлжээ, шинэ P3dn.24xl шинэ загварууд нь үүлэн дотор байгаа хамгийн хүчирхэг machine learning процессорууд бөгөөд хөгжүүлэгчдэд илүү их өгөгдлөөр богино хугацаанд загвар гаргах боломжийг олгож байгаа юм.
  • AWS-Optimized TensorFlow framework: Их хэмжээний өгөгдөлтэй сургалт хийхдээ TensorFlow-ийг ашиглахаар сонгож буй хөгжүүлэгчид TensorFlow-г олон GPU-ээр хэмжихэд бэрхшээлтэй гэдгийг олж мэдсэн бөгөөд энэ нь ихэвчлэн эдгээр GPU бага ашиглагдаж, том сургалтын ажиллагаанд зориулан сургалтад хамрагдах хугацаа урт байдаг. Шинэчлэгдсэн хувилбар, P3dn instance-р алдартай ResNet-50 загвар (бүртгэгдсэн хамгийн богино хугацаа) 14 минутад сургах боломжтой ба өмнөх үзүүлэлтээсээ 50%-р хурдан байгаа юм. Мөн эдгээр нь компьютерт тулгуурласан загвараас гадна арай өргөн хэмжээний deep learning загварт ч ашиглах боломжтой.
  • Amazon Elastic Inference: хөгжүүлэгчид GPU instance-д төсөвлөсөн зардлаа ашиглалтын зардалтай харьцуулахад, 75 % хүртэл багасгах боломжтой. Amazon EC2 P2, P3 instance-г тэр чигээр нь таамагласнаас бага хэрэглээтэй нь ашиглахын оронд хөгжүүлэгчид Amazon EC2 instance-г яг таарсан GPU үзүүлэлттэй нь Amazon Elastic Inference-с ашиглаж болно. Зөвхөн 1 TFLOP-ээс эхлээд хөгжүүлэгчид дүгнэх ажиллагааны хэмжээг ихэсгэх буюу багасгах боломжтой бөгөөд зөвхөн ашигладаг зүйлийнхээ төлбөрийг төлөх болно. Мэдрэмжтэй дүгнэлт нь бүх түгээмэл хамрах хүрээг дэмждэг бөгөөд Amazon SageMaker болон Amazon EC2 Deep Learning Amazon Machine Image (AMI) -тай нэгтгэгддэг. Мөн хөгжүүлэгчид одоогийн загварт өөрчлөлт оруулахгүйгээр Amazon Elastic Inference ашиглан эхэлж болно.
  • AWS Inferentia: Том GPU эзлэх эсвэл бага ачаалал шаардагдах ажилд тохируулан AWS өндөр төвшний үйл ажиллагаатай machine learning дүгнэлтийн ялтсыг тусгайлан гаргаж байна. AWS Inferentia ялтсыц тус бүрд зуу зуун терафлоп, Amazon EC2 inctance- хэд хэдэн ерөнхий бүтэц TensorFlow, Apache MXNet, PyTorch), хэд хэдэн өгөгдлийн төрөл (INT-8, FP-16 bfloat16-ын холимог) үүсэхэд хэдэн мянган терафлоп шаардагддаг.
  • Amazon SageMaker Ground Truth : Machine Learning загвар бүтээхийн тулд хөгжүүлэгчид өөрсдийн өгөгдлийн цогцыг ML загварууддаа сургахад бэлдэх ёстой. Алгоритмаа сонгохоосоо өмнө тэд загвараа бүтээж, байршуулж байж таамаглал гаргах ба тусдаа тэмдэглэл хөтлөх хүмүүс хэдэн мянган жишээг бодитоор хянан machine learning загвараа сурган хөгжүүлэхийн тулд хэрэгцээтэй шошгуудыг нэмж өгдөг. Энэ үйл явц их үнэтэй бас цаг үрдэг. Amazon SageMaker Ground Truth нь хөгжүүлэгчдэд өгөгдлөө Механик Турк, гуравдагч борлуулагч эсхүл өөрсдийн ажилчин гэх мэт бусад хүмүүсээр шошгожуулах үйл явцыг амархан болгож өгч байгаа юм. Amazon SageMaker Ground Truth эдгээр хүмүүсээс суралцан, автоматаар үлдсэн өгөгдлийн цогцыг шошгожуулж, тус бүрт ажиллах ёстой байсан хүмүүсийн дүгнэлтийг багасгаж өгч байгаа юм. Amazon SageMaker Ground Truth маш өндөр төвшний зөв сургалтын өгөгдлийн цогцыг бий болгодог ба ингэснээр цаг хэмнэж, хүмүүсээр хийлгээд гардаг байсан зардлыг ч 70 хүртэл хувиар бууруулсан.
  • AWS Marketplace for Machine Learning : Machine learning маш хурдацтай хөгжиж байгаа бөгөөд академик төвшний шинэ загварууд, алгоритмууд виртуал хэлбэрээр долоо хоног бүр гарч байна. Amazon SageMaker-д хамгийн алдартай загвар, алгоритмуудыг өөртөө багтаасан байдаг ба хөгжүүлэгчид өргөн цар хүрээ бүхий боломж, чадамжуудыг ашиглах шинэ AWS Marketplace for Machine Learning үйлчилгээнд 150 гаруй алгоритм, загварууд (өдөр тутамд нэмэгдсээр байгаа) шууд Amazon SageMaker-д байршуулагдхаар бэлэн байна. Хөгжүүлэгчид SageMaker-ыг одоо ч хэрэглээд эхэлж болно. Marketplace-д жагсаалт нэмэхдээ өөрөө хийж болох ба хөгжүүлэгчид AWS Marketplace-д зарж болно.
  • Amazon SageMaker RL(Reinforcement learning) : RL их хэмжээний өгөгдлийг сургахгүйгээр загваруудыг сургах боломжтой ба энэ үйлчилгээ хүссэн үр дүнгийн шагналын функц нь тодорхой боловч түүнд хүрэх зам нь тодорхойгүй тохиолдолд өргөн хэрэглэгддэг. RL-ын тусалж болох хэсгүүдээс дурдвал, системийн эрүүлжүүлэлт, үйлдвэрлэлийн хангамжийн сүлжээг оновчтой болгох, сорилтуудыг даван гарах зэрэг багтана. Гэсэн хэдий ч RL нь олон хөдөлгөөнтэй хэсгүүд болон хурдан суралцах чадвартай бөгөөд хамгийн сайн хөрөнгө оруулалттай, техникийн байгууллагуудын гараас холдуулдаг. Амазоны SageMaker RL, үүлэн системийн менежментийн сургалтын анхны үйлчилгээг бий болгосон бөгөөд ямар ч хөгжүүлэгчид бүтээх, сургах, байршуулах алгоритмуудаар дамжуулан өргөн хамрах хүрээ бүхий (Intel Coach, Ray RL гэх мэт) олон симуляцийн орчинд дэмжлэг үзүүлэх (SimuLink болон MatLab), AWS RoboMaker, AWS-ийн шинэ робот үйлчилгээг нэгтгэх, SageMaker RL-тэй нийцдэг симулятор платформыг бий болгох боломжтой.
  • AWS DeepRacer : Хэдхэн мөр кодоор хөгжүүлэгчид AWS DeepRacer(1/18 төвшний бүрэн автомат уралдааны машин) RL хоёрын талаар мэдлэгтэй болох боломжтой. Уг машин (бүх дугуй нь мацдаг, мангас мэт том дугуйтай, HD видео камертай, дээр нь тооцоолох боломжтой) нь Amazon SageMaker, RL-ын загваруудыг ашиглан жолоодогддог. Хөгжүүлэгчид өөрсдийн чадвараа сорьж машинаа болон загваруудаа хооронд нь уралдуулж DeepRacer League(Дэлхийн хамгийн анхны хүн бүрт нээлттэй, олон улсын нууцлалтай уралдааны лиг)-д шагнал , нэр хүнд олж авах боломжтой.
  • Amazon SageMaker Neo: Шинэ deep learning загвар эмхтгэгч нь хэрэглэгчдийг загваруудаа нэг удаа сургаад хаана ч хамаагүй тэдгээр загвараа хоёр дахин сайжруулсан үйлдлээр ажиллуулж үзэх боломжийг олгодог. Холбогдсон төхөөрөмжүүд дээр ажиллаж байгаа програм, machine learning загварын үйлдэлд эмзэг байдаг. Тэд бага давтамжтай шийдвэр шаарддаг бөгөөд өргөн хүрээний олон төрлийн тоног төхөөрөмжийн платформ дээр байрладаг. Энэ үйлчилгээ загваруудыг тодорхой тоног төхөөрөмжийн платформд нэгтгэн автоматаар үйлдлийг нь тохируулж, ямар нэг алдаагүйгээр 2 дахин илүү сайн ажиллах боломжтой болгодог. Ингэснээр хөгжүүлэгчид сургасан загвараа тоног төхөөрөмжийн платформ тус бүрд тохируулан цаг үрэх шаардлагагүй(цаг, мөнгө хэмнэнэ) болгож байгаа юм. SageMaker Neo нь NVIDIA, Intel, Xilinx, Cadence, Arm-ын тоног төхөөрөмжийн платформууд ба TensorFlow, Apache MXNet, PyTorch зэрэг бүтцийг дэмждэг.
  • Amazon Textract : Энэ үйлчилгээ нь machine learning-ыг ашиглан тэр дороо виртуал хэлбэрээр ямар ч төрлийн материалаас текст, өгөгдөл хоёрыг ямар нэг гар шалгалт, тусгай кодгүйгээр, алдаагүй зөв салгадаг. МӨн хөгжүүлэгчдэд түргэн хугацаанд материалын ажлын явцыг автоматжуулах, хэдэн сая материалын хуудаснуудыг хэдэн цагийн дотор боловсруулах зэрэг үйлдлийг хийхэд тус болно.
  • Amazon Comprehend Medical : Энэ үйлчилгээ нь анагаахын текстийн үйлчилгээг боловсруулах үнэн зөв алдаагүй хэл бөгөөд machine learning-ыг ашиглан өвчний нөхцөл байдлыг тодорхойлох, эм, эмчилгээ хийх, өвчтөний тэмдэглэлээс үр дүнг гаргах, амбулторын хяналтын тайлан, бусад электронтой холбоотой эрүүл мэндийн нөхцөл байдлыг бас тодорхойлох чадвартай. Мөн хэрэглэхийн тулд заавал machine learning-ын мэргэжилтэн байх албагүй, бичихэд хэцүү биш, сургах загвар байхгүй бөгөөд тогтмол хөгжиж байдаг. Та хэрэглэснийхээ л төлбөрийг төлөх ба таны хэрэглээ хандалтаас ямар нэг байдлаар ур;дчилж авах тогтмол төлбөр байхгүй.
  • Amazon Personalize: Видео, дуу, бүтээгдэхүүн, мэдээ гэх мэт бүх л зүйлс хувийн онцлогтой, хувийн өгөгдөл, алгоритм, тохируулгатай байдаг. Энэ үйлчилгээ хэрэглэгчдэд тухайн загваруудаа виртуал хэлбэрээр бүрэн дүүрэн хянах үйлчилгээ, тэр дундаа бүтээх, сургах, байршуулах онцлог, хувийн тохируулга хийх зэрэг боломжийг олгож байгаа юм. Мөн шинэ хувилбаруудыг санал болгож, хайлтын үр дүнг онцлогжуулж, цахим шуудан болон мэдэгдлээр хувийн маркетингийн үйлчилгээг хүртэл хэрэглэгчдэд санал болгох чадвартай.
  • Amazon Forecast: Мэдээлэх үйл ажиллагаа гэдэг сайн гүйцэтгэхэд их хэцүү. Яагаад гэвэл өөр бусад хүчин зүйлүүдтэй (үнэ, үйл ажиллагаа, цаг агаар гэх мэт) холбоотой байдаг. Зөв мэдээлж чадаагүй тохиолдолд үр дүнд нь хэрэглэгчийн шаардлагад нийцүүлж чадаагүй эсвэл илүү зардал гаргах гэх мэт үр нөлөө үзүүлнэ. Энэ үйлчилгээ нь цагийн үечлэлтэй мэдээлэл гаргадаг. Түүхэн өгөгдөл, холбогдох энгийн өгөгдлүүдийг ашиглан энэ үйлчилгээ хувийн machine learning загварт автоматаар сургаж, тохируулга хийж, байршуулалтыг нь тохируулж өгөн хэрэглэгчдэд тэдний төлбөрийг авч байхдаа ядаж л зөв мэдээллээр хангана гэсэн итгэл найдварыг давхар өгдөг.

AWS Outposts нь AWS үйлчилгээнүүдийг, дэд бүтцийг мөн үйл ажиллагаа явуулах загваруудыг виртуал хэлбэрээр ямар ч өгөгдлийн төвд, хамт байрлуулах орон зай, эсвэл хувийн байгууламжид ч ашиглах боломжтой болж байна. Тэр дундаа Амазоны веб сервисийн үйлчилгээг өөрийн өгөгдлийн төвд авах боломжтой болж байгаа юм. Та нэг ижил API, ижил хэрэгслүүд, ижил тоног төхөөрөмж, өөрийн төхөөрөмж дээрх ижил функц, ижил үүлэн системдээ жинхэнэ хосолсон гайхалтай үйлчилгээг авах боломжтой ба энэ нь мөн дотоодын мэдээлэл боловсруулах хэрэгцээ шаардлага бага байдгаас шалтгаалан ажлын байрны хэрэгцээг хангахад шаардагдах ажлын ачааллыг дэмжихэд ашиглагдана. Энэ үйлчилгээ 2 хувилбартай ба 1) AWS Outposts дахь VMware үүлэн систем (VMware-ын удирдлага, API зэргийг өөрийн дэд бүтцэдээ ашиглах) 2)AWS Outposts дахь AWS-ын үндсэн хувилбарууд буюу AWS дээр ашигладаг API, удирдлага зэргээ өөрийн хувийн төхөөрөмж дээрээ ашиглах боломжтой гэсэн үг. AWS Outposts-ын дэд бүтэц AWS-аас бүрэн хянагдаж, дэмжигдэж байх ба AWS-ын хамгийн сүүлийн үеийн бүх л үйлчилгээг ашиглах боломжийг олгоно. Ашиглаж эхлэхэд амархан, та эхлээд AWS Management Console-д нэвтрээд Outposts-ын үйлчилгээг захиалан, өргөн цар хүрээ бүхий тооцооллын болон хадгалалтын сонголтуудаас сонгох юм. Мөн дахин нэг өөр сервер, дөрөвний нэг, хагас, эсвэл бүтнээр нь захиалах боломжтой.

Amazon Managed Blockchain
Хамгийн алдартай нээлттэй эхийн фрэймворкууд болох Hyperledger Fabric and Ethereum дээр тулгуурлаж хийсэн бөгөөд гол давуу талууд нь сүлжээ үүсгэх, дэд бүтцийг scale up, certificate manage зэргээс гадна compute, memory, storage — ашигтай мониторинг хийх боломж болон сүлжээнд шинэ хэрэглэгч нэмэгдэх эсэхэд санал авах боломж (voting) олгож байна. Таны сүлжээ нээлттэй ажиллаж байх үед Managed Blockchain таны blockchain сүлжээг хянахад амархан болгодог. Таны сертификатыг зохицуулж, сүлжээнд шинэ гишүүдийг урихад хялбарчилж өгсөн ба хэрэглээ, тооцоо, ой санамж, хадгалах эх үүсвэрүүд зэрэг үйл ажиллагааны хэмжилтүүдийг хянадаг. Дээр нь Managed Blockchain таны blockchain сүлжээний үйл ажиллагааг Amazon Quantum Ledger Database (QLDB) буюу бүрэн зохион байгуулалттай Ledger Database-д хөдлөшгүй хуулбарыг үүсгэж чадна. Ингэснээр сүлжээнээс гаднах сүлжээний үйл ажиллагаанд хялбархан дүн шинжилгээ хийх, чиг хандлагын талаар ойлголт авах боломжтой болох юм.

Amazon Quantum Ledger Database (QLDB)
Fully managed ledger database бөгөөд энд хөдлөшгүй transaction log(immutable) журнал хэлбэрээр хадгалснаар үндсэн blockchain-ы сүлжээнд нөлөө үзүүлэлгүй дэд бүтцийг хянах, шинжилгээ хийх зэрэг боломжуудыг олгоно. Мөн “Managed” сервис учраас сервер маллах зовлонгоос гэтэлгэхээс гадна автоматаар scale up/down хийх боломжтой зэргээрээ давуу талтай байна. Amazon QLDB хөгжүүлэлтийн чадвар шаардсан өөрийн хувийн ledger програм бүтээх хэрэгцээ шаардлагыг үгүй болгосон шинэ мэдээллийн бааз юм. QLDB-г ашигласнаар таны өгөгдлийн өөрчлөлт орсон түүх зэрэг нь хөдлөшгүй байх ба устгаж эсвэл өөрчлөх боломжгүй бөгөөд криптограф ашиглан та өөрийн програмын өгөгдөлд санаандгүй хийсэн өөрчлөлт зэргийг дахин бататгах боломжийг олгож байгаа юм. QLDB нь хөгжүүлэгчдэд SQL шиг API, уян хатан өгөгдлийн загварын баримттай, transaction буюу шилжүүлэг хийх тал дээр бүрэн дэмжлэг үзүүлж байгаа. QLDB мөн сервергүй учраас автоматаар програмын шаардлагатай зүйлсэд тусламж дэмжлэг үзүүлнэ. Хянах сервергүй, хязгаартай унших, бичих тохиргоо байхгүй мөн хэрэглэснээрээ төлбөрөө төлнө.

Шинээр танилцуулсан бүх үйлчилгээг эндээс хараарай.

fibostories

A cloud computing consulting company

Ruka

Written by

Ruka

fibostories

A cloud computing consulting company

Welcome to a place where words matter. On Medium, smart voices and original ideas take center stage - with no ads in sight. Watch
Follow all the topics you care about, and we’ll deliver the best stories for you to your homepage and inbox. Explore
Get unlimited access to the best stories on Medium — and support writers while you’re at it. Just $5/month. Upgrade