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PaaS領(lǐng)域風(fēng)云再起,AWS將實時特性打入其云服務(wù)

云計算 PaaS
在 一大三小:亞馬遜,微軟、谷歌、IBM ,IaaS四強(qiáng)爭霸中,我們有報道過IaaS領(lǐng)域的硝煙彌漫,而Amazon在市場占有率上有著壓倒性的優(yōu)勢——租用的計算資源是象限中其它14個供應(yīng)商的5倍,IaaS霸主地位毋庸置疑。

在 一大三小:亞馬遜,微軟、谷歌、IBM ,IaaS四強(qiáng)爭霸中,我們有報道過IaaS領(lǐng)域的硝煙彌漫,而Amazon在市場占有率上有著壓倒性的優(yōu)勢——租用的計算資源是象限中其它14個供應(yīng)商的5倍,IaaS霸主地位毋庸置疑。然而,區(qū)別于其IaaS的絕對優(yōu)勢,AWS在PaaS領(lǐng)域的日子似乎“沒那么好過”,其領(lǐng)先地位受GCE、Azure、Heroku等眾多勁敵窺伺。然而AWS之所以為AWS,不僅因為其數(shù)量龐大的合作伙伴,還有其獨一無二的云服務(wù),就在本個月,Amazon一掃之前在PaaS領(lǐng)域的低調(diào),在宣布EMR支持Impala之后,更推出了流計算服務(wù)Kinesis。

EMR支持Impala:AWS軍團(tuán)亮劍流計算之始

本月,Amazon宣布EMR支持Impala,Impala是專為實時、ad-hoc查詢設(shè)計的開源工具,使用類SQL語言。在AmazonEMR上使用Impala,用戶可以在非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)上執(zhí)行快速的交互分析。對于許多類型的查詢,比Hive快很多。Impala的性能使它成為迭代查詢和許多流行BI工具一個很好的引擎。通過Amazon EMR,用戶可以用Impala作一個可靠的數(shù)據(jù)倉庫來執(zhí)行數(shù)據(jù)分析、監(jiān)控和商務(wù)智能等任務(wù)。這里是三個用例:

取代Hive,在長期運行的集群上使用Impala來執(zhí)行ad-hoc查詢。Impala可以將迭代查詢時間減少至秒級,使它非常適合做快速調(diào)研。用戶可以在同一個集群上進(jìn)行流計算和批處理,在一個長期運行的Hive和Pig分析集群上使用Impala,或者為Impala查詢建立一個經(jīng)過專門調(diào)優(yōu)的集群。

在短暫的Amazon EMR集群上使用Impala而不是Hive來進(jìn)行批ETL作業(yè)。對于很多查詢來說,Impala比Hive快,就像Hive,Impala使用SQL,所以,從Hive到Impala查詢修改工作量并不大。

結(jié)合使用Impala和第三方商業(yè)智能工具。通過給集群連一個客戶端ODBC或者JDBC驅(qū)動,你可以將Impala作為強(qiáng)大可視化工具及監(jiān)視面板的查詢引擎。

Kinesis的全面可用:AWS之所以為AWS的原因

Kinesis,AWS于11月宣布的流數(shù)據(jù)服務(wù),現(xiàn)已公開使用。這種服務(wù)理論上可以與流行的開源技術(shù)(比如Apache Strom)相匹敵,而當(dāng)下也只有Kinesis能帶來完全的管理經(jīng)驗,這種經(jīng)驗成為AWS的進(jìn)程中的標(biāo)準(zhǔn)。

隨著公司(尤其是基于因特網(wǎng)的公司)尋求超越他們倚仗已久的批處理方式,流處理正變得越來越流行。流處理主要利用數(shù)據(jù)的實時優(yōu)勢,而不是等待幾分鐘,甚至是數(shù)小時來分析收集所有(前一批正在處理之后)的數(shù)據(jù),對這項工作而言Storm可能是最流行的工具,在發(fā)往其它地方(比如Hadoop)與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之前,Storm就會在數(shù)據(jù)傳輸過程中進(jìn)行處理。

Twitter通過2011年購買Backtype獲得Strom建立者Nathan Marz,因此它應(yīng)該是個典型的Storm用戶。Storm幫助Twitter完成許多事情,比如讓用戶Timeline保持實時更新,但是該公司同樣依靠了許多其他工具(Hadoop,當(dāng)然名列其中)來做一些長期趨勢分析和搜索引擎模型訓(xùn)練。

 

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Amazon CTO Werner Vopgels在11月對外公布了Kinesis服務(wù)

就像Storm,在將數(shù)據(jù)運輸?shù)搅硪粋€數(shù)據(jù)存儲(基于AWS平臺的ElasticMapReduce、Redshift或者DynamoDB)之前,Kinesis就能夠進(jìn)行實時處理。但是區(qū)別于Storm,Kinesis保存數(shù)據(jù)的時間可以長達(dá)24小時,同時,通過軟件開發(fā)工作包或者SDK可以自動地擴(kuò)展到每小時上千個TB 。Kinesis還含一個轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)到Storm的連接器,AWS數(shù)據(jù)科學(xué)經(jīng)理Matt Wood解釋到,在當(dāng)現(xiàn)存Storm用戶想繼續(xù)使用它來處理數(shù)據(jù)時,Kinesis可以實現(xiàn)自動連接。

對Kinesis來說SDK是一項關(guān)鍵,因為這項服務(wù)的設(shè)計宗旨就是“降低建立響應(yīng)式應(yīng)用程序的門檻”,AWS在一次采訪中說到。早期訪問用戶,包括移動游戲開發(fā)商Supercell,正在使用Kinesis對游戲服務(wù)器和市場平臺Bizo中的數(shù)據(jù)流進(jìn)行處理,然后供給實時監(jiān)控面板。 Wood說Bizo有一個異常小的研發(fā)團(tuán)隊,能有機(jī)會省卻管理數(shù)據(jù)管道的工時,從而轉(zhuǎn)移到更具價值的任務(wù)上,這得感謝AWS。

當(dāng)Amazon首次公開Knesis這個產(chǎn)品時,我們就會發(fā)現(xiàn),AWS的云服務(wù)無可比擬,這里我們不妨計算一下其他云供應(yīng)商提供自己流處理服務(wù)的時間。當(dāng)下企業(yè)的計算基礎(chǔ)設(shè)施一般都包括一個完整的數(shù)據(jù)管道,用以收集和處理數(shù)據(jù),因此如果其他云服務(wù)供應(yīng)商想遏制用于瘋狂涌向AWS,那么他們不可以只有一個Hadoop。

原文鏈接: Amazon’s streaming data service, Kinesis, is now available

責(zé)任編輯:王程程 來源: Gigaom
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