aws算力模塊

① AWS培訓雲計算課程學習幾天能學到什麼

我們上次在慧科教育報的名學習的（貌似國內就有這一家負責亞馬遜AWS培訓），感覺還是蠻有用處的。對於AWS培訓分為不同的課程模塊，不同模塊的學生進入培訓是有一定的基礎要求的，因此對於這些有基礎的學生學習起來是事半功倍的。
這個是我從網站上的，你看下有沒有用
不同課程有不同的知識點，常見的部分有以下幾個方面
1實現在 AWZS 上常見解決方案的架構模式： Web 應用程序、批處理和託管內部 IT 應用程序
2利用各種設計組件和功能，從而實現可擴展性、彈性和高可用性
3 通過 AWS 設計應用的安全性、身份驗證和授權
4 列出向雲中遷移的路徑
5 為成本優化而設計

② 中鏈雲IPFS雲算力平台怎麼樣好不好

公司實力挺大的，還不錯

③ 如何評價 MXNet 被 Amazon AWS 選為官方深度學習平台

能夠讓AWS放棄自己造的輪子，並且明確的表示會支持一個主要由開源社區開發的系統，其實非常不容易。對於AWS來說，最關心的是用戶體驗，然後是買資源賺錢。這里最保險的是支持所有流行的DL框架。但AWS能夠強調說未來會大力投入MXNet，主要是對框架的發展前景，和小夥伴們工作的肯定。（例如我今早得知Amazon CTO發blog了，第一反應是CTO是誰，怎麼沒聽說過？）

MXNet最早就是幾個人抱著純粹對技術和開發的熱情做起來的興趣項目，既沒有指望靠它畢業，也沒想著用它賺錢。能夠一步一步慢慢的擴大，我覺得最重要的是每個小夥伴對這個事情的投入，和抱著降低深度學習門檻的使命。也是讓大家只需要關心「數據量和運算量」，而不是如何有效實現利用硬體；只需要「數學公式寫好，根本就不想知道你支持哪些layer，分別是干什麼的」，不用管自動求導如何訓練；只需要「把手上的數據交出去給雲即可，然後花錢租算力」，而不是雲上如何管理如何優化。

④ 如何在aws雲平台上構建千萬級用戶應用

AWS服務概述
高擴展性應用建設並非把應用直接遷移到雲平台上就能輕易實現，相反我們需要根據雲平台的特性進行專門的設計，這包括選擇合適的雲服務類型並進行良好的應用架構設計。對於希望基於AWS構建千萬級用戶應用的開發者而言，不僅需要對區域（Region）、可用區（AZ）和邊緣站點等基礎設施的分布有所了解，更需要了解不同的AWS服務各自的特點和最佳實踐。
AWS的服務可大致按照其所處層面分為三類，從下到上依次是基礎服務層、應用服務層、部署和管理層。基礎服務層也有兩層，下層是計算（EC2、WorkSpaces）、存儲（S3、EBS、Glacier、Storage Gateway）、網路（VPC、Direct Connect、ELB、Route53），上層是資料庫（RDS、Dynamo、ElastiCache、RedShift）、數據分析（EMR、Data Pipeline、Kinesis）、內容分發（CloudFront）。應用服務層主要是把郵件服務、消息隊列服務等通用的功能單獨抽離出來。部署和管理層則有用於監控的CloudWatch，用於部署運維工作的BeanStalk、OpsWorks、CloudFormation和CloudTrail等，以及IAM、Federation等身份管理服務。
單機到多實例
傳統的單機服務，到AWS上面就是跑在一個EC2實例上，這個實例上跟以前的伺服器一樣上面安裝所有的Web應用、資料庫等，搭配一個EIP，外部用Route53做DNS。遇到瓶頸後，簡單的擴展就是將小的實例換成大的實例，比如small換成2xlarge、8xlarge，服務結構不變，可以快速實現，但是最終都會遇到極限。
到了這一步，就要從單實例服務變成多實例。這一步驟涉及到Web實例和資料庫實例的拆分，資料庫可以開始考慮選擇SQL或者NoSQL。SQL大家比較熟悉，優點很明顯，缺點主要在規模變大之後呈現，不過一般對於百萬級用戶量內的應用，SQL是能夠滿足需求的；但如果數據量增長速度很快，數據是非結構化或者半結構化的，應用要求的延時低、寫入的速度要求快，那考慮NoSQL會更合適一些。
幾百個用戶的情況，一個RDS實例+一個Web實例即可滿足需求，前端直接用一個EIP，即單機的情況；用戶上千的情況，建議啟動兩個RDS實例+Web實例並將實例部署在不同的可用區，前端用ELB做負載均衡。
對於百萬級以下用戶的規模，每一個可用區內會有多個Web實例和RDS實例組成的集群，其中Active RDS實例和Standby RDS實例要放在不同的可用區，其他RDS實例均為只讀。
到了這個規模之後，再要往上擴展到百萬級，就需要改變部分工作負載的設計方式了。
改變部分工作負載的設計方式
第一步可以引入S3和CloudFront。把靜態內容從Web實例中遷移到S3上，適合的文件類型包括靜態數據（CSS、JS、圖片、視頻）、日誌、備份等。S3具備11個9的持久性，本身是海量存儲，可以支撐大量的並發訪問，而且成本很低。CDN方面，CloudFront以Web Service介面的方式提供服務，支持動態和靜態內容、流式視頻，支持根域，支持客戶化SSL證書。
第二步可以引入ElastiCache和DynamoDB。ElastiCache是託管的Memcached和Redis服務，API是一樣的，兩者都是非常快的緩存服務（毫秒級別），區別在於Memcached使用一個AZ，Redis可以跨AZ復制。DynamoDB是NoSQL服務，後台存儲基於SSD，平均延時在毫秒級別。
這時候我們可以開始考慮彈性的問題，即應用的自動擴展。彈性的實現有四個前提：
完善的、基於指標的監控體系
自動化構建
自動化部署
集中化日誌管理
在AWS上實現自動構建部署，可以選擇Beanstalk、OpsWorks或CloudFormation，也可以完全自己寫腳本配合定製AMI來實現。Elastic Beanstalk是全自動化的，基於容器實現，適合常規的Web應用；OpsWorks是半自動化的，適合較為復雜的應用開發流程，可以對資源配給、配置管理、應用部署、軟體升級、監控、身份控制進行定製化；CloudFormation是基於模板的管理模式，可定製的范圍更大。
如果以上都做到，那麼一個百萬級用戶量的應用基本上可以比較好的管理起來。進一步到千萬級用戶量的規模，我們需要更多的引入面向服務的架構設計，即SOA。
SOA、SOA、SOA
SOA在04、05年講得比較多，到現在基本上已經是大家都認可的做法，非常適合大規模應用的場景，其核心在於松耦合。
比如消息隊列服務SQS，加在模塊A和模塊B之間，這樣即使模塊A宕掉了，模塊B也仍然可以正常運行一段時間。美國大選網站就是採用了這樣的思路，在SQL實例壓力大的時候把實例關掉，換上一個更大的實例，因為前面有SQS頂著才可以這樣做。
而AWS上的通知服務（SNS）、郵件服務（SES），也建議大家多多採用，而不要自己搭建Web實例來做，因為此類服務在處理海量請求方面的能力要遠遠超過一般的實現。
千萬級規模對資料庫的性能挑戰是很大的，對於SQL，聯邦（federation）、分片（sharding）都是常用的方法，將「熱」表、快速寫數據遷移到NoSQL也是一種思路。應用的性能挑戰方面，重點則在於即時獲得反饋（完善實時的監控+報警），以及持續的調優各個模塊。

⑤ 和利時DCS模塊的分類有多少種型號

大致有SM和FM兩種系列。

兩種類型的模塊都包括DPU模塊、電源模塊、通信模塊、模擬量輸入輸出模塊以及數字量輸入輸出模塊，還有一些實現特殊功能的模塊等。
例如FM系列的8通道模擬量輸入模塊：FM148A、FM148E、FM148R，8通道的模擬量輸出模塊FM151A等。
SM簡介：
http://wenku..com/link?url=lyRWWE8b-x5rhDusCaWSvElSHk80BhLvrkqDW
FM簡介：
http://wenku..com/link?url=qyEKRkv2SyIQ0cx_TH1OPeM-jqC-Ff9ZSlDuq

⑥ 阿里雲，騰訊，AWS雲主機

國內的話，阿里雲起步比較早，而且因為阿里系的基因，雲計算這種開放性的服務做得比較好。

騰訊剛起步，還不行，而且我也不看好，不是因為技術能力，而是基因。並且這家公司總是做這種阻擊型產品，誰知道最後做成什麼樣(想想當初用來阻擊新浪微博的騰訊微博)。

AWS很不錯，雲服務最好用最牛的一家，無可挑剔。但是在國內使用你得慎重。一是他在國內剛起步；二是它很多功能屬於特有PaaS服務，離開AWS就不那麼好用了。如果你未來想遷移極其痛苦(等於你要把你用到的AWS服務的至少簡化版自己實現一遍)。畢竟雲計算雖然是趨勢，但在國內不一定那麼快普及(再想想萬惡的IE6)。不過這也可能是阿里雲不那麼在PaaS上大規模發力的原因之一。

順便說一句，阿里雲包括類似的國內雲做的都是IaaS居多，而這些都是AWS在2006年就出現了的。
那時候"Cloud Computing"作為一個完整的詞都還沒出現呢。

扯遠了……你在國內做且你的用戶是國內用戶的話，阿里雲和AWS之間取捨吧。如果項目夠大，可以考慮分模塊兩家都用。

如果你在國外或用戶很大部分是國外用戶，那可選擇的范圍其實很多。AWS雖然好，但不是那麼全面的。雲計算在國外比國內早了至少5年的水平。

⑦ 雲計算是什麼意思

雲計算（cloud computing）是分布式計算的一種，指的是通過網路「雲」將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序，然後，通過多部伺服器組成的系統進行處理和分析這些小程序得到結果並返回給用戶。

簡單地說，就是簡單的分布式計算，解決任務分發，並進行計算結果的合並。因而，雲計算又稱為網格計算。通過這項技術，可以在很短的時間內（幾秒種）完成對數以萬計的數據的處理，從而達到強大的網路服務。

(7)aws算力模塊擴展閱讀

SaaS(software as a service，軟體即服務)

這種類型的公有雲在互聯網上通過瀏覽器對應用程序進行交付。最受歡迎的商務級SaaS應用程序有谷歌的G Suite和微軟的Office 365;而在企業級應用中，Salesforce獨占鰲頭。但是幾乎所有的企業級應用，包括從Oracle到SAP的ERP套件，都採用SaaS模型。通常，SaaS應用可提供廣泛的配置選項以及開發環境，使客戶能夠自己對代碼進行修改和添加。

IaaS(infrastructure as a service，基礎設施即服務)

在基礎層面上，IaaS公有雲供應商提供存儲和計算服務。但所有主要公有雲供應商提供的服務都是驚人的：高可伸縮資料庫、虛擬專用網路、大數據分析、開發工具、機器學習、應用程序監控等等。AWS是第一個IaaS供應商，且目前仍是領袖，緊隨其後的是微軟Azure、谷歌雲平台和IBM Cloud。

⑧ 亞馬遜AWS的雲計算服務有哪些優勢

亞馬遜AWS作為雲計算服務的領軍者， AWS對SaaS解決方案的設計提供了一些雲計算服務最佳實踐。

一、將平台化的功能隔離出來，SaaS產品的更新速度是非常快的，但是我們仍然能夠總結出一些核心的功能是基本不變或者能夠在很多其他新的產品模塊中重用的。我們要將這部分功能分離出來進行平台化改造以服務於更多的其它功能，將這些功能平台化以後也會降低整個系統的耦合性從而支撐更多的SaaS應用的功能。對通用功能的平台服務隔離可以更好的調優和獨立擴展，同時重用核心服務並結合應用框架的使用會極大提升應用開發的效率。

二、優化成本和性能，在傳統的技術架構下這兩者之間往往需要進行一定的平衡，而在AWS雲的架構下的SaaS服務雲模式下往往可以實現魚與熊掌兼得。在每個架構層次實現彈性的橫向擴展可以讓我們實現按使用量付費的模式，而不需要為了獲得強大的性能而提前付出大量的資源成本，同時我們在SaaS的AWS架構下可以使用更小的、平行的資源單位進行擴展，從而更為貼近SaaS環境下的實際資源需求，在合適的場景下盡可能的採用完全由AWS託管的服務(比如Amazon DynamoDB等)來降低SaaS合作夥伴的運維成本並提升效率。

三、針對SaaS解決方案設計的。雲計算服務，首先對於多租戶的設計要針對SaaS應用自身的特點來進行規劃，總體的設計原則是系統會有多個帳號，而一個帳號會對應多個用戶，一個用戶又會對應多個角色;其次是對於系統處理各種請求時要按照優先順序進行分級管理，在通過使用AWS各種服務如SQS、SWF等對系統進行解偶後，對AWS資源集約使用的前提下，對請求分優先順序處理會極大提升SaaS架構的處理能力和穩定性;接下來要對監控加大投入力度，藉助AWS CloudWatch等監控服務，通過粒度更細的監控來控制分布式資源更為有效的彈性伸縮;最後合作夥伴還需要非常了解SaaS應用架構中所有數據的生命周期以及在在各個周期內數據的特點，依據這些特點為數據在AWS的服務中選擇正確恰當的存儲方式以優化技術架構及降低成本。

四、收集一切可以收集的數據並從這些數據中挖掘出價值。AWS基礎架構自身通過CloudWatch服務就可以收集粒度非常細的指標，同時SaaS應用自身也會產生大量日誌及指標數據，這些數據和指標不但要密切監控同時也要全量的妥善保存起來，以便後續的大數據挖掘工作。雲計算服務,不要擔心在傳統模式下數據存儲的高昂成本，在AWS雲的架構模式下有大量諸如Amazon S3、Glacier等成本極低的存儲方式。通過分析這些大量的數據來了解你SaaS服務的客戶，能夠為業務帶來巨大的價值，例如實時自動調整用戶體驗及與之相關的基礎架構，通過使用量的分析改進業務模型等等。