内容简介:刚推出的时候,Amazon EC2使用Xen虚拟化。2017年11月6日,AWS宣布新的基于KVM的C5系列实例,称为Nitro,2017年11月28日,AWS宣布推出裸机实例。
如果问用户,使用最多的云资源是什么,得到的答案肯定是云主机,而一切云主机的源头,可以追溯到Amazon EC2(Amazon Elastic Compute Cloud)。 从AWS于2006年8月25日宣布 Amazon EC2进行有限公开测试,正式开启了云计算的宇宙,拉开云计算商用的序幕,至今已经整整十三年了!
一、Amazon EC2 在广度和深度上达到前所未有的高度
刚推出的时候,Amazon EC2使用Xen虚拟化。2017年11月6日,AWS宣布新的基于KVM的C5系列实例,称为Nitro,2017年11月28日,AWS宣布推出裸机实例。
1. Amazon EC2支持芯片的类型广泛
目前,Amazon EC2在芯片上支持以下类型:
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英特尔专为Amazon EC2定制的Skylake处理器
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英伟达GPU处理器
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AMD EPYC处理器
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AWS自研的Gravition ARM处理器。
芯片这里特别强调两点:
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EC2 C5用的是 Intel Xeon Platinum 8124M (Skylake)处理器,18核,主频3.0/ 睿频3.5 ,而其他友商对应实例,往往用的是Intel Xeon Platinum 8163(Skylake) 24核,主频2.5/ 睿频2.9。
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AMD实例是AWS独有的,所以新发布的基于AMD EPYC 处理器的EC2 M5a/R5a实例,性价比优势特别突出。
2. Amazon EC2实例类型超过185种
按照用途,分为以下实例类型, 可选择实例种类超过了185种 :
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通用型: A1(Arm生态),T3,T2,M5,M5a(AMD处理器),M4,T3a
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计算优化型: C5,C5n(100Gbps网络),C4
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内存优化型: R5,R5a,R4,X1e,X1,内存增强型(大型内存数据),z1d(4.0GHz核心频率)
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加速计算: P3( NVIDIA Tesla V100 GPU ),P2( NVIDIA K80 GPU ),G3( NVIDIA Tesla M60 GPU ),F1(FPGA)
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存储优化: H1,I3 (NVMe SSD),I3en (NVMe SSD),D2
3. Amazon EC2形成了完整成熟的体系
Amazon EC2在存储、网络、安全、监控方面形成了完整的体系:
4. Amazon EC2拥有灵活的计费方式
在计费方面形成灵活的多种可选的方式:
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免费: 新注册用户,享受免费套餐包括为期一年、每月 750 小时 Linux 和 Windows t2.micro 实例的使用时间。
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按需: 可以根据运行的实例以按小时或按分钟的方式付费。
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Spot 实例(竞价实例): 以竞价方式 请求 Amazon EC2 备用计算容量。 与按需价格相比,折扣高达90%。作为平衡,Amazon EC2在这些实例上不提供SLA,并且客户承担在Amazon需要回收容量时仅通过两分钟通知就可以中断的风险。
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预留实例: 预留实例使EC2服务用户可以保留一年或三年的实例。该实例的相应小时费率比按需实例收取的费率低35-75%。
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专用实例: 在单一客户专用硬件上的 Virtual Private Cloud (VPC) 中运行的 Amazon EC2 实例。
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专用主机: 专供使用的物理 Amazon EC2 服务器。
综上所述,可以看出, 经过十三年的发展,Amazon EC2在广度和深度上已经越过层层高峰,达到前所未有的高度。更可怕的是,Amazon 还推出了EC2性能方面的杀手级武器:Nitro!
二、Nitro-AWS通过高性价比号令天下的屠龙刀
金庸先生在《倚天屠龙记》中记载,郭靖和黄蓉在“屠龙刀”和“倚天剑”中分别藏入《九阴真经》、《降龙十八掌》和《武穆遗书》。但是,几十年来,虽然江湖流传“屠龙宝刀、号令天下、倚天不出,谁与争锋”的传言,但是没有人知道倚天屠龙的密码,像谢逊拥有屠龙宝刀很多年,也参不透屠龙刀的秘密,最后终于张无忌因缘际会才知道了秘密,拿到了旷世的武功和兵法秘籍。
而今天,AWS厚积薄发,参透了虚拟化性能方面的秘密:虚拟化Hypervisor加硬件定制化,即Nitro架构。让基础架构的性能得到飞速的提升,可以说 Nitro为速度而生。
AWS方面最初于2017年的re: Invent用户大会上公布了关于Nitro项目的细节信息。
Nitro架构由轻量级的Hypervisor,定制的Nitro卡,定制的Nitro芯片组成。
1. Nitro Hypervisor介绍
Amazon EC2业务首席工程师Anthony Liguori表示,Nitro基于Linux KVM技术但并不包含通用型操作系统组件。 Nitro Hypervisor主要负责为EC2实例提供CPU与内存隔离能力,Nitro Hypervisor 取消了主机系统软件组件,从而为EC2虚拟化实例提供更出色的性能一致性,同时提升可用计算与内存资源。 Nitro使 提供更为可观实例规模(例如c5.18xlarge)成为可能,使几乎所有服务器资源都可供客户直接使用。在硬件的支持之下,Nitro Hypervisor 体积得到良好控制,且不涉及任何与网络及数据存储相关的处理任务。
2. Nitro卡和芯片介绍
Nitro卡可以分为为VPC、EBS、实例存储定制的卡,芯片主要是控制芯片和为安全定制的芯片。
Nitro卡在数量上 最高可支持27个PCI设备。举例来说,如果额外向某一使用Nitro Hypervisor 的实例中接入3个网络端口,则可向该实例中再接入24个EBS存储卷。Nitro卡和芯片的主要作用是将以前Hypervisor的 软件功能下沉到硬件,从而获得更好的性能:
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面向VPC定制的Nitro卡: 支持网络数据包的封装和解封,实现安全组,提供路由功能;
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面向EBS定制的Nitro卡: 支持本地NVMe设备,远程存储同样以NVMe设备的形式实现,而且支持裸机;
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面向存储定制的Nitro卡: 同样以NVMe(PCIe非易失性内存)的形式实现,专门面向本地EC2实例 存储;
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Nitro卡控制器: 负责协调所有其它Nitro卡、服务器管理程序以及Nitro安全芯片。
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Nitro安全芯片: 能够涵盖从I/O到非易失性存储的所有保护对象,包括BIOS、各类I/O设备固件以及服务器上的任何其它控制器固件。
3. Nitro使用介绍
Nitro使用是透明的,用户几乎不需要做任何改变,具体如下:
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在API层面, 所有用于同EC2实例交互的公开API都将保持不变,AWS已经做了良好的兼容和适配。
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在镜像层面, 最新的Amazon Linux AMI与Windows AMI也都在支持范畴之内,还包括最新的Ubuntu、Debian、红帽企业Linux、SUSE企业Linux、CentOS以及FreeBSD的AMI等等。如果是用户自定义镜像,要充分发挥性能优势,需要更新下驱动。
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在用户应用层面, 绝大部分应用不需要任何修改就可以享受Nitro的性能优势。
简单一句话总结就是, 要使用Nitro,直接申请使用C5、R5系列实例就可以,用户几乎不需要做任何改变。
三、三招“压榨”Amazon EC2,让用户充分得到实惠
Amazon EC2虽然不断的在提高性价比,但是用户的需求是没有止尽的,下面分享三个小技巧,充分利用EC2资源,节省用户的成本。
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尽量使用新一代EC2, 比如前面介绍的使用Nitro架构的C5、R5系列实例, C5提供了 EC2 产品系列中最佳的价格/计算性能比,与 C4 实例相比, 价格/性能比提高了 49%。 与 R4 实例相比,R5 实例为 每个 vCPU 提供额外 5% 的内存,且每 GiB 价格低 50%。 R5 实例非常适用于高性能数据库、分布式内存缓存、内存数据库和大数据分析等应用程序。更进一步, Amazon独有的基于AMD的 EC2 M5a/R5a实例,价格又比相应的 M5/R5实例 低10%,性价比更高。 特别说明下,C5、R5、M5系列实例目前在全世界和AWS 中国(北京)区域(由光环新网运营)和 AWS 中国(宁夏)区域(由西云数据运营)提供, 用户已经可以开始使用了。
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EC2价格和地域、付费方式都有关系, 如果能够充分调研,可以节省不少费用,因为EC2得到广泛使用,有一些专门协助评估EC2费用的网站,可以使用这些网站协助评估。
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加强自动化和监控, 如果能及时的识别不再用的资源,或者降低资源利用率云主机的配置,可以显著节省费用,但是如果EC2使用规模比较大,人工整理相关资料基本不可能。AWS提供了丰富的 工具 和API,可以充分利用AWS的工具,或者利用API和自己已有工具对接,通过监控获取数据,通过自动化的方法开启或者关闭云主机、 根据需要 降低或者升级云主机配置,则可以达到充分利用云资源的目标,还可以进一步提升基础架构的敏捷性。
四、总结:AWS一直被模仿,从未被超越
从2006年推出云计算服务以来,AWS的市场份额一直稳居第一,在技术上也是一直被模仿,从未被超越。AWS一直坚持高性价比策略,在过去十年, AWS 已经连续降价70多次,不断的让用户享受到实惠,让竞争对手感到压力。 现在,AWS推出的Nitro,又让高性价比再上一个台阶。最后,提醒下, 别忘了,是AWS开启了云计算宇宙,让我们享受到云计算的便捷,AWS的努力值得尊敬!
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Martin Kleppmann / 赵军平、李三平、吕云松、耿煜 / 中国电力出版社 / 2018-9-1 / 128
全书分为三大部分: 第一部分,主要讨论有关增强数据密集型应用系统所需的若干基本原则。首先开篇第1章即瞄准目标:可靠性、可扩展性与可维护性,如何认识这些问题以及如何达成目标。第2章我们比较了多种不同的数据模型和查询语言,讨论各自的适用场景。接下来第3章主要针对存储引擎,即数据库是如何安排磁盘结构从而提高检索效率。第4章转向数据编码(序列化)方面,包括常见模式的演化历程。 第二部分,我们将......一起来看看 《数据密集型应用系统设计》 这本书的介绍吧!