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狂奔萃取液怎么量产(狂奔萃取液技巧)

来源:原点资讯(www.yd166.com)时间:2023-11-03 11:38:45作者:YD166手机阅读>>

最好的证明来自众多用户的采纳,根据亚马逊云科技官方的统计,全球超过100万客户都在使用亚马逊云科技的Lambda服务,每个月发出的服务请求次数就超过10万亿次。

针对Lambda这样一款成熟的产品,亚马逊云科技也没有停下优化的步伐,以这次发布会上再次升级的冷启动(Cold Start)能力为例,全新的Amazon Lambda SnapStart,可将Lambda函数冷启动持续时间降低至不到200毫秒,延迟率降低90%,使得冷启动跟非冷启动(缓存命中)几乎没有区别。

这就好比你冬天的时候发动汽车发动机,燃油车往往需要几分钟来“热车”,发动机才能达到平稳工作的状态;过去亚马逊云科技已经对这个发动机做过了很多的优化调校,缩短了“热车”所需的时间,但这一次他们利用全新的思路,直接给车的燃油发动机换成了“电机和电池”,只要插上钥匙就直接能走,再次实现了自我的大幅超越。

亚马逊云科技高级副总裁Peter DeSantis在现场演讲中还特别提到:这套已经帮很多用户降低了90%以上延迟的全新服务,无需变更代码或架构,也让众多用户能够更快捷地通过Amazon Lambda的Serverless能力面对业务峰值的挑战。

亚马逊云科技此次还重点推进了数据分析服务的全面Serverless化。在别人还在埋头猛追的时候,先一步实现了全覆盖。

在过去的几年里,亚马逊云科技已经打造了一整套丰富而强大的Serverless数据库服务,用户不需要就数据库技术本身支付费用,更不用担心容量不足,整套服务会随着数据量自动缩放,并按照使用量收费。

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而在本次re:Invent 2022大会上,亚马逊云科技CEO Adam Selipsky宣布了Amazon OpenSearch Service Serverless的推出,用户将不再需要管理自己的OpenSearch集群,从而更轻松地运行大规模搜索和分析工作负载。这同时也宣告了亚马逊云科技所有数据分析服务全部具备Serverless特性,目前全球云计算行业中仅此一家。

数据驱动,助力用户高速发展

随着企业云上的数据的类型和规模正在不断增长,数据旅程的各个阶段都需要由云原生数据基础设施来实现赋能,以提升系统的效率、可用性和可扩展性,并降低成本。

而在数据这一块,亚马逊云科技也有着清晰的发展逻辑,亚马逊云科技数据产品掌门人Swami Sivasubramanian将其概括为3点:

1,需要有能够应对所有未来情况的云原生数据基础设施;

2,需要有能力将数据连接起来,打破壁垒,实现数据一体化融合;

3,需要有好的工具与措施来实现数据的普惠。

对于第一点,亚马逊云科技通过十多年来的持续创新,已经形成了一套完整的端到端数据战略方案。从云原生数据库到数据集成工具,再到云原生数据分析工具,再到深层次的机器学习,用户不仅能够充分利用自身的数据资产实现优势整合与成本效益最大化,同时还能缩短企业提取数据价值的创新周期。

关于成本效益最大化,亚马逊云科技已经提供了一系列的专门构建的数据服务,让客户可以在任意场景下获得极致性能的同时保证性价比。比如云上首款专门构建的数据库Amazon DynamoDB,首个云上数据仓库Amazon Redshift,云上首个机器学习IDE Amazon SageMaker。本次新发布的Amazon DocumentDB Elastic Clusters也是这方面的创新,它可以在几分钟内自动上行拓展存储,用户完全不用担心运维或者迁移的复杂度,直接帮助用户减少相关维护成本。

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而关于缩短企业提取数据价值的创新周期,则需要打破数据孤岛,实现数据一体化融合分析,但实现起来尤其困难的有三个部分。一个是企业不同类型的数据源在融合之前,需要确保数据质量,全新升级的Amazon Glue Data Quality旨在解决数据质量管理的问题。现在挖掘数据价值的手段很多,但假如用户不注重、谨慎处理数据质量的话,很快数据会像沼泽一样把价值淹没。过往只能投入更多的人力去提升管理水平,管理成本也随之水涨船高。

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Amazon Glue Data Quality则能将这些手动的数据质量工作从几天缩短到几小时。它可以自动计算统计数据、推荐质量规则、监控并在检测到质量下降时向用户发出警报。并且能够在数据影响业务之前,操作极简地识别丢失、陈旧或不良数据。

第二,为了数据融合分析,就不得不把大量的资源投入到数据的整合工作,比较典型的就是ETL工作,来实现数据的集中分析,亚马逊云科技此次则提出了Zero ETL的理念,尤其是重磅产品Amazon Aurora zero-ETL to Amazon Redshift,允许企业将PB级事务数据上使用Amazon Redshift实现近乎实时的分析和机器学习,而不必构建和维护复杂的数据管道来执行提取、转换和加载(ETL)操作。这将使得企业可以节省大量的不必要的冗余投入,专注于数据分析本身。

不仅如此,亚马逊云科技各种数据集、数据库、数据湖中的信息,都能够通过Zero ETL工具快速流动,进而用不同的工具挖取数据其中的价值。原本用来管理复杂数据的时间,就能够用来拓展数据价值的潜力,并且最终转化为企业实际的业务策略更新。同时,对于一些第三方数据,亚马逊云科技数据服务已经可以连接超过100种外部数据源,像Adobe,Salesforce等各类SaaS应用,让企业可以能更全面地利用所有数据的力量。

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