aws算力模块
① AWS培训云计算课程学习几天能学到什么
我们上次在慧科教育报的名学习的（貌似国内就有这一家负责亚马逊AWS培训），感觉还是蛮有用处的。对于AWS培训分为不同的课程模块，不同模块的学生进入培训是有一定的基础要求的，因此对于这些有基础的学生学习起来是事半功倍的。
这个是我从网站上的，你看下有没有用
不同课程有不同的知识点，常见的部分有以下几个方面
1实现在 AWZS 上常见解决方案的架构模式： Web 应用程序、批处理和托管内部 IT 应用程序
2利用各种设计组件和功能，从而实现可扩展性、弹性和高可用性
3 通过 AWS 设计应用的安全性、身份验证和授权
4 列出向云中迁移的路径
5 为成本优化而设计
② 中链云IPFS云算力平台怎么样好不好
公司实力挺大的，还不错
③ 如何评价 MXNet 被 Amazon AWS 选为官方深度学习平台
能够让AWS放弃自己造的轮子，并且明确的表示会支持一个主要由开源社区开发的系统，其实非常不容易。对于AWS来说，最关心的是用户体验，然后是买资源赚钱。这里最保险的是支持所有流行的DL框架。但AWS能够强调说未来会大力投入MXNet，主要是对框架的发展前景，和小伙伴们工作的肯定。（例如我今早得知Amazon CTO发blog了，第一反应是CTO是谁，怎么没听说过？）
MXNet最早就是几个人抱着纯粹对技术和开发的热情做起来的兴趣项目，既没有指望靠它毕业，也没想着用它赚钱。能够一步一步慢慢的扩大，我觉得最重要的是每个小伙伴对这个事情的投入，和抱着降低深度学习门槛的使命。也是让大家只需要关心“数据量和运算量”，而不是如何有效实现利用硬件；只需要“数学公式写好，根本就不想知道你支持哪些layer，分别是干什么的”，不用管自动求导如何训练；只需要“把手上的数据交出去给云即可，然后花钱租算力”，而不是云上如何管理如何优化。
④ 如何在aws云平台上构建千万级用户应用
AWS服务概述
高扩展性应用建设并非把应用直接迁移到云平台上就能轻易实现，相反我们需要根据云平台的特性进行专门的设计，这包括选择合适的云服务类型并进行良好的应用架构设计。对于希望基于AWS构建千万级用户应用的开发者而言，不仅需要对区域（Region）、可用区（AZ）和边缘站点等基础设施的分布有所了解，更需要了解不同的AWS服务各自的特点和最佳实践。
AWS的服务可大致按照其所处层面分为三类，从下到上依次是基础服务层、应用服务层、部署和管理层。基础服务层也有两层，下层是计算（EC2、WorkSpaces）、存储（S3、EBS、Glacier、Storage Gateway）、网络（VPC、Direct Connect、ELB、Route53），上层是数据库（RDS、Dynamo、ElastiCache、RedShift）、数据分析（EMR、Data Pipeline、Kinesis）、内容分发（CloudFront）。应用服务层主要是把邮件服务、消息队列服务等通用的功能单独抽离出来。部署和管理层则有用于监控的CloudWatch，用于部署运维工作的BeanStalk、OpsWorks、CloudFormation和CloudTrail等，以及IAM、Federation等身份管理服务。
单机到多实例
传统的单机服务，到AWS上面就是跑在一个EC2实例上，这个实例上跟以前的服务器一样上面安装所有的Web应用、数据库等，搭配一个EIP，外部用Route53做DNS。遇到瓶颈后，简单的扩展就是将小的实例换成大的实例，比如small换成2xlarge、8xlarge，服务结构不变，可以快速实现，但是最终都会遇到极限。
到了这一步，就要从单实例服务变成多实例。这一步骤涉及到Web实例和数据库实例的拆分，数据库可以开始考虑选择SQL或者NoSQL。SQL大家比较熟悉，优点很明显，缺点主要在规模变大之后呈现，不过一般对于百万级用户量内的应用，SQL是能够满足需求的；但如果数据量增长速度很快，数据是非结构化或者半结构化的，应用要求的延时低、写入的速度要求快，那考虑NoSQL会更合适一些。
几百个用户的情况，一个RDS实例+一个Web实例即可满足需求，前端直接用一个EIP，即单机的情况；用户上千的情况，建议启动两个RDS实例+Web实例并将实例部署在不同的可用区，前端用ELB做负载均衡。
对于百万级以下用户的规模，每一个可用区内会有多个Web实例和RDS实例组成的集群，其中Active RDS实例和Standby RDS实例要放在不同的可用区，其他RDS实例均为只读。
到了这个规模之后，再要往上扩展到百万级，就需要改变部分工作负载的设计方式了。
改变部分工作负载的设计方式
第一步可以引入S3和CloudFront。把静态内容从Web实例中迁移到S3上，适合的文件类型包括静态数据（CSS、JS、图片、视频）、日志、备份等。S3具备11个9的持久性，本身是海量存储，可以支撑大量的并发访问，而且成本很低。CDN方面，CloudFront以Web Service接口的方式提供服务，支持动态和静态内容、流式视频，支持根域，支持客户化SSL证书。
第二步可以引入ElastiCache和DynamoDB。ElastiCache是托管的Memcached和Redis服务，API是一样的，两者都是非常快的缓存服务（毫秒级别），区别在于Memcached使用一个AZ，Redis可以跨AZ复制。DynamoDB是NoSQL服务，后台存储基于SSD，平均延时在毫秒级别。
这时候我们可以开始考虑弹性的问题，即应用的自动扩展。弹性的实现有四个前提：
完善的、基于指标的监控体系
自动化构建
自动化部署
集中化日志管理
在AWS上实现自动构建部署，可以选择Beanstalk、OpsWorks或CloudFormation，也可以完全自己写脚本配合定制AMI来实现。Elastic Beanstalk是全自动化的，基于容器实现，适合常规的Web应用；OpsWorks是半自动化的，适合较为复杂的应用开发流程，可以对资源配给、配置管理、应用部署、软件升级、监控、身份控制进行定制化；CloudFormation是基于模板的管理模式，可定制的范围更大。
如果以上都做到，那么一个百万级用户量的应用基本上可以比较好的管理起来。进一步到千万级用户量的规模，我们需要更多的引入面向服务的架构设计，即SOA。
SOA、SOA、SOA
SOA在04、05年讲得比较多，到现在基本上已经是大家都认可的做法，非常适合大规模应用的场景，其核心在于松耦合。
比如消息队列服务SQS，加在模块A和模块B之间，这样即使模块A宕掉了，模块B也仍然可以正常运行一段时间。美国大选网站就是采用了这样的思路，在SQL实例压力大的时候把实例关掉，换上一个更大的实例，因为前面有SQS顶着才可以这样做。
而AWS上的通知服务（SNS）、邮件服务（SES），也建议大家多多采用，而不要自己搭建Web实例来做，因为此类服务在处理海量请求方面的能力要远远超过一般的实现。
千万级规模对数据库的性能挑战是很大的，对于SQL，联邦（federation）、分片（sharding）都是常用的方法，将“热”表、快速写数据迁移到NoSQL也是一种思路。应用的性能挑战方面，重点则在于即时获得反馈（完善实时的监控+报警），以及持续的调优各个模块。
⑤ 和利时DCS模块的分类有多少种型号
大致有SM和FM两种系列。
两种类型的模块都包括DPU模块、电源模块、通信模块、模拟量输入输出模块以及数字量输入输出模块，还有一些实现特殊功能的模块等。
例如FM系列的8通道模拟量输入模块：FM148A、FM148E、FM148R，8通道的模拟量输出模块FM151A等。
SM简介：
http://wenku..com/link?url=lyRWWE8b-x5rhDusCaWSvElSHk80BhLvrkqDW
FM简介：
http://wenku..com/link?url=qyEKRkv2SyIQ0cx_TH1OPeM-jqC-Ff9ZSlDuq
⑥ 阿里云，腾讯，AWS云主机
国内的话，阿里云起步比较早，而且因为阿里系的基因，云计算这种开放性的服务做得比较好。
腾讯刚起步，还不行，而且我也不看好，不是因为技术能力，而是基因。并且这家公司总是做这种阻击型产品，谁知道最后做成什么样(想想当初用来阻击新浪微博的腾讯微博)。
AWS很不错，云服务最好用最牛的一家，无可挑剔。但是在国内使用你得慎重。一是他在国内刚起步；二是它很多功能属于特有PaaS服务，离开AWS就不那么好用了。如果你未来想迁移极其痛苦(等于你要把你用到的AWS服务的至少简化版自己实现一遍)。毕竟云计算虽然是趋势，但在国内不一定那么快普及(再想想万恶的IE6)。不过这也可能是阿里云不那么在PaaS上大规模发力的原因之一。
顺便说一句，阿里云包括类似的国内云做的都是IaaS居多，而这些都是AWS在2006年就出现了的。
那时候"Cloud Computing"作为一个完整的词都还没出现呢。
扯远了……你在国内做且你的用户是国内用户的话，阿里云和AWS之间取舍吧。如果项目够大，可以考虑分模块两家都用。
如果你在国外或用户很大部分是国外用户，那可选择的范围其实很多。AWS虽然好，但不是那么全面的。云计算在国外比国内早了至少5年的水平。
⑦ 云计算是什么意思
云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
(7)aws算力模块扩展阅读
SaaS(software as a service，软件即服务)
这种类型的公有云在互联网上通过浏览器对应用程序进行交付。最受欢迎的商务级SaaS应用程序有谷歌的G Suite和微软的Office 365;而在企业级应用中，Salesforce独占鳌头。但是几乎所有的企业级应用，包括从Oracle到SAP的ERP套件，都采用SaaS模型。通常，SaaS应用可提供广泛的配置选项以及开发环境，使客户能够自己对代码进行修改和添加。
IaaS(infrastructure as a service，基础设施即服务)
在基础层面上，IaaS公有云供应商提供存储和计算服务。但所有主要公有云供应商提供的服务都是惊人的：高可伸缩数据库、虚拟专用网络、大数据分析、开发工具、机器学习、应用程序监控等等。AWS是第一个IaaS供应商，且目前仍是领袖，紧随其后的是微软Azure、谷歌云平台和IBM Cloud。
⑧ 亚马逊AWS的云计算服务有哪些优势
亚马逊AWS作为云计算服务的领军者， AWS对SaaS解决方案的设计提供了一些云计算服务最佳实践。
一、将平台化的功能隔离出来，SaaS产品的更新速度是非常快的，但是我们仍然能够总结出一些核心的功能是基本不变或者能够在很多其他新的产品模块中重用的。我们要将这部分功能分离出来进行平台化改造以服务于更多的其它功能，将这些功能平台化以后也会降低整个系统的耦合性从而支撑更多的SaaS应用的功能。对通用功能的平台服务隔离可以更好的调优和独立扩展，同时重用核心服务并结合应用框架的使用会极大提升应用开发的效率。
二、优化成本和性能，在传统的技术架构下这两者之间往往需要进行一定的平衡，而在AWS云的架构下的SaaS服务云模式下往往可以实现鱼与熊掌兼得。在每个架构层次实现弹性的横向扩展可以让我们实现按使用量付费的模式，而不需要为了获得强大的性能而提前付出大量的资源成本，同时我们在SaaS的AWS架构下可以使用更小的、平行的资源单位进行扩展，从而更为贴近SaaS环境下的实际资源需求，在合适的场景下尽可能的采用完全由AWS托管的服务(比如Amazon DynamoDB等)来降低SaaS合作伙伴的运维成本并提升效率。
三、针对SaaS解决方案设计的。云计算服务，首先对于多租户的设计要针对SaaS应用自身的特点来进行规划，总体的设计原则是系统会有多个帐号，而一个帐号会对应多个用户，一个用户又会对应多个角色;其次是对于系统处理各种请求时要按照优先级进行分级管理，在通过使用AWS各种服务如SQS、SWF等对系统进行解偶后，对AWS资源集约使用的前提下，对请求分优先级处理会极大提升SaaS架构的处理能力和稳定性;接下来要对监控加大投入力度，借助AWS CloudWatch等监控服务，通过粒度更细的监控来控制分布式资源更为有效的弹性伸缩;最后合作伙伴还需要非常了解SaaS应用架构中所有数据的生命周期以及在在各个周期内数据的特点，依据这些特点为数据在AWS的服务中选择正确恰当的存储方式以优化技术架构及降低成本。
四、收集一切可以收集的数据并从这些数据中挖掘出价值。AWS基础架构自身通过CloudWatch服务就可以收集粒度非常细的指标，同时SaaS应用自身也会产生大量日志及指标数据，这些数据和指标不但要密切监控同时也要全量的妥善保存起来，以便后续的大数据挖掘工作。云计算服务,不要担心在传统模式下数据存储的高昂成本，在AWS云的架构模式下有大量诸如Amazon S3、Glacier等成本极低的存储方式。通过分析这些大量的数据来了解你SaaS服务的客户，能够为业务带来巨大的价值，例如实时自动调整用户体验及与之相关的基础架构，通过使用量的分析改进业务模型等等。