“如今計算已經無處不在,作為AWS的彈性計算云,Amazon EC2有一個很重要的使命:要服務云上所有的工作負載。”在近日舉行的媒體溝通會上,AWS大中華區云服務產品管理總經理顧凡告訴記者,截至2021年1月,亞馬遜云服務(AWS)已經推出了近400種EC2實例,被全球幾百萬客戶廣泛使用,這樣的業務相當于一家提供400種服務器型號的中大型服務器廠商。
實例就是在一段時間內分配的一組計算資源,也被稱為云服務器、虛擬服務器、云主機、虛擬機等等。Amazon EC2能在云中提供大小可調的計算容量,讓開發者可以輕松地進行互聯網規模的計算。
顧凡指出,AWS之前以能夠提供比其它云服務商更豐富的實例類型,主要有三個關鍵因素:一是AWS與半導體廠商進行了全面合作;二是基于AWS Nitro系統;三是采用了AWS自研處理器。
“AWS在云計算方面的創新一直沒有停止,而AWS創新的動力源泉就是客戶的需求。”顧凡表示,每一個實例背后都有一個客戶應用場景,為了滿足客戶不同的需求, AWS與英特爾、AMD、英偉達、賽靈思等芯片廠商都達成了深入的合作,會第一時間將它們的最新技術放在云端,提供給客戶。AWS還把蘋果Mac Mini的算力搬上云端,讓蘋果的應用開發者也可以方便地使用云上算力資源進行應用開發。
可以說,在處理器方面,AWS是與業內廠商合作最廣的。顧凡強調,“AWS的思路是把選擇權交給客戶,讓客戶去選擇最適合自己的方案。”
作為云服務器虛擬化的公共平臺,Nitro系統可以大大加速AWS推出新的計算實例,不斷豐富實例類型。
早在2013年,AWS就開始定制第一代AWS Nitro芯片。2017年,AWS對外宣布第三代Nitro芯片和Nitro系統。2020年,AWS開始使用第四代Nitro芯片的Nitro系統作為AWS所有計算實例的基礎。
第四代AWS Nitro匯集了由 AWS設計的硬件和軟件兩方面創新。在硬件方面,AWS設計了一個Nitro卡,提供網絡、存儲、管理、安全和監控的功能,實現多租戶隔離、私有網絡和快速的本地存儲,實現高效、靈活、安全的云實例交付。在軟件方面,AWS設計了一個非常輕量級的虛擬化管理程序。由于Nitro卡分擔了很大部分的虛擬化管理工作,AWS Nitro虛擬化管理程序占用物理服務器的系統資源通常不到1%,也就是說,99%以上的物理服務器性能都交給了客戶。而傳統的Hypervisor會占用大約30%的系統資源。
此外,AWS Nitro系統還能提供獨立的網絡和存儲卡來保證I/O性能,讓AWS能不斷推出具備更高存儲帶寬和網絡帶寬的計算實例。
據顧凡介紹,AWS Nitro系統的另一個優勢是安全性高,“因為安全是AWS所有服務設置的根本基礎。”Nitro系統設計了一個專門的安全區域Enclaves,用于臨時存儲實例中的個人身份信息、醫療保健、金融和知識產權等敏感數據。Nitro Enclaves只提供與EC2實例的本地連接,沒有持久性存儲,也沒有管理員和操作員訪問權限,只能被EC2實例本地訪問,禁止包括亞馬遜員工在內的所有管理員訪問,可以消除人為錯誤和篡改的可能性,讓攻擊面最小化,減少了漏洞風險。
AWS大中華區產品部計算與存儲總監周舸告訴記者,“AWS推出自研處理器,旨在為客戶提供更多樣化的計算實例選擇,在提供出色性能的同時節省大量成本,滿足客戶不同應用場景的需求。”
Graviton 2是AWS第二代基于Arm架構的處理器,基于 64位Arm Neoverse N1微架構設計,2020年開始正式提供給客戶使用。
與2018年推出的第一代 AWS Graviton 處理器相比,AWS Graviton 2處理器在性能和功能方面實現了重大飛躍,性能達到前者的7倍、計算核心數量達到 4倍、緩存達到 2 倍、內存速度達到 5 倍。而且,AWS Graviton 2 處理器具有全天候運行的256 位內存加密功能,每個核心的加密性能速度比第一代 AWS Graviton 處理器提高50%。
近日,由 AWS Graviton 2 處理器提供支持的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) M6g、C6g 和 R6g 實例在由光環新網運營的 AWS 中國(北京)地區和由西云數據運營的 AWS 中國(寧夏)區域推出,這是AWS自研的、原生為云而設計開發的芯片,也是AWS自研處理器首次落地中國區域。
據介紹,Amazon EC2 M6g、C6g和R6g實例也是在AWS Nitro 系統基礎上構建的。與同配置X86實例相比,Amazon EC2 M6g、C6g 和 R6g 實例的性價比提高了40%。
其中,Amazon EC2 M6g為通用型實例,為工作負載提供均衡的計算、內存和網絡資源,可用于開源軟件應用程序,例如微服務、游戲服務器和消息隊列等。
C6g為計算優化型實例,計算資源配比較高,適用于計算密集型應用程序,例如高性能計算、批處理、廣告服務、視頻編碼、游戲、科學建模、分布式分析和基于 CPU 的機器學習推理等工作負載。
北京大觥科技有限公司采用的就是C6g實例。這是一家專注AI影像處理領域科研和應用的公司,針對企業級客戶,大觥科技為國內外多家電影廠、電視臺、影視后期公司提供老舊照片修復、畫質增強服務;針對消費端用戶,大觥科技在國內和海外分別推出了“你我當年”和“Remini”APP,在很多國家和地區都成為了熱門的現象級應用。大觥科技CEO黃碩表示:“AWS全球化的生態和視野,讓大觥科技無需擔心底層的支持。AWS為我們提供的充沛算力,幫助我們成功服務數千萬用戶。”根據大觥科技的數據測算結果,同樣處理250萬張圖片,使用C6g實例與使用C5實例相比,可節省近40%成本。
R6g則為內存優化型實例,內存資源配比較高,適用于內存密集型應用程序,例如開源數據庫、內存數據庫和實時大數據分析。
三類實例都分別有8種資源大小可供選擇,分別為 1 個、2 個、4 個、8 個、16 個、32 個、48 個和 64 個 vCPU,并且可以作為按需實例、預留實例或Spot實例購買,充分體現了云計算資源配置的靈活性。
涂鴉智能也是受益于AWS Graviton2實例的客戶之一。作為一家全球化AI+IoT企業,涂鴉智能連接消費者、制造品牌、OEM廠商和連鎖零售商的智能化需求,為開發者提供一站式人工智能物聯網的PaaS級解決方案。涂鴉智能首席架構師陳亞焱表示,“通過使用AWS Graviton2實例來處理我們在MQTT(消息隊列遙測傳輸協議) 網關服務的協議解析和長連接狀態,整體性價比提升了2.5倍。”
“云計算里的計算創新從來沒有停止過,只是從不同的維度被驅動、迭代。”顧凡指出,AWS彈性計算服務產品在迭代時,一直以客戶的需求為“北極星”,不同的客戶會帶來不同的工作負載,每個工作負載的特征也不盡相同,而彈性計算可以為客戶“量體裁衣”。