{"id":15418,"date":"2019-12-12T11:15:00","date_gmt":"2019-12-12T10:15:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=15418"},"modified":"2019-12-10T09:25:07","modified_gmt":"2019-12-10T08:25:07","slug":"aws-reinvent-in-las-vegas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sysbus.eu\/?p=15418","title":{"rendered":"AWS re:Invent in Las Vegas"},"content":{"rendered":"\n

Autor\/Redakteur: Dr. Constantin S\u00f6ldner, S\u00f6ldner Consult<\/a>\/gg<\/p>\n\n\n\n

Die allj\u00e4hrliche AWS re:Invent Konferenz in Las Vegas ist bereits eine Institution in der Cloud-Welt. So wie auch letztes Jahr hat AWS dieses Jahr auf der Veranstaltung, die vom 30. November bis zum dritten Dezember stattfand, mit mehr als 65.000 Besuchern wieder seinen eigenen Rekord \u00fcbertroffen. Damit zeigt das Unternehmen, welche Rolle die Public Cloud in der IT bereits einnimmt. So klang Andy Jassy’s (CEO von AWS) Aussage in der Keynote, dass bislang nur drei Prozent der IT-Ausgaben in die Cloud wandern, wie ein Understatement, aber gleichzeitig auch wie eine Kampfansage. <\/p>\n\n\n\n

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Bild: Dr. Constantin S\u00f6ldner<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n\n\n\n\n

Wie\n\u00fcblich, gab es diese Jahr wieder eine gro\u00dfe Anzahl an Ank\u00fcndigungen, angefangen\nvon Infrastrukturthemen wie Amazons neueste Generation des hauseigenen\nARM-Prozessors Graviton 2 bis hin zu exotisch klingenden Machine Learning  (ML)-Diensten zur maschinenunterst\u00fctzen\nKomposition von Musikst\u00fccken wie AWS DeepComposer. Gleichzeitig betonte Andy\nJassy in seiner Keynote immer wieder die Bedeutung der\n„Transformation“ \u2013 also die Notwendigkeit, dass Firmen\nCloud-Technologien adaptieren, damit sie nicht den Anschluss verlieren.<\/p>\n\n\n\n

Besseres\nPreis-Leistungs-Verh\u00e4ltnis mit ARM Prozessoren Marke Amazon<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Eine\nEntwicklung, welche den Prozessor-Herstellern Intel oder AMD Sorgen machen\nk\u00f6nnte, sind Amazons verst\u00e4rkte Investitionen in eigene Hardware-Technologien,\nnicht zuletzt den eigenen ARM-basierten Prozessor AWS Graviton 2. Der in der sieben\nNanometer-Technik gefertigte Prozessor soll in den Instanztypen m6g, m6gd, c6g\nc6gd, r6g sowie r6gd zum Einsatz kommen. Dabei sind Instanzen der m-Klasse f\u00fcr\nden Allzweckeinsatz gedacht, r-Instanzen f\u00fcr erh\u00f6hte Speicher- und c-Instanzen\nf\u00fcr erh\u00f6hte Rechenleistungsanforderungen. Das „d“ kennzeichnet\nInstanzen, welche lokale nvme-Platten mitbringen. Amazon verspricht zum Teil\ndeutliche Leistungssteigerungen (zum Beispiel beim Einsatz von nginx im\nVergleich zur bisherigen m5-Instanz von 24 Prozent, bei EDA Simulationen mit\nCadence Xcellium sogar bis zu 54 Prozent). Allerdings m\u00fcssen sich interessierte\nKunden noch etwas gedulden, um etwaige Performancegewinne mit eigenen\nAnwendungen zu testen, da AWS gerade erst mit einem Preview der neuen m6g-Instanzen\nstartet. Neben den neuen Graviton 2 Prozessoren hat AWS au\u00dferdem spezielle\nChips f\u00fcr ML-Workloads angek\u00fcndigt \u2013 den AWS Inferentia Chip welcher in Zukunft\nInf1-Instanzen best\u00fccken soll. Der Name ist Programm, so soll dieser Chip\nspeziell f\u00fcr Inferenz-Operationen ausgelegt sein, ein Vorgang, der f\u00fcr bis zu\n90 Prozent der Kosten f\u00fcr Machine-Learning-Operationen verantwortlich sein\nsoll.<\/p>\n\n\n\n

Verst\u00e4rkung\nim Bereich der NoSQL-Datenbanken<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Nach\nAussage von CEO Andy Jassy gibt es bei der Auswahl von Datenbanken kein Schweizer\nTaschenmesser, dass f\u00fcr alle Anforderungen geeignet w\u00e4re. Deshalb nimmt AWS mit\ndem Amazon Managed Apache Cassandra Service (MCS) einen weiteren Vertreter von\npopul\u00e4ren NoSQL-Datenbanken (Apache Cassandra) ins Portfolio auf. Bietet AWS\nbereits mit Amazon DocumentDB eine mit MongoDB kompatible Version, will AWS\njetzt auch Cassandra-Nutzern die Vorteile von Managed Services n\u00e4herbringen.\nDamit sollen Kunden von der B\u00fcrde der Administration von Cassandra-Clustern\nentlastet werden, wor\u00fcber Entwickler h\u00e4ufig dankbar sind. Zudem soll MCS\nserverless sein, was bedeutet, dass der Kunde nur verbrauchsabh\u00e4ngig bezahlen\nmuss und AWS sich automatisch um die Skalierung der einzelnen Tabellen k\u00fcmmert.\n<\/p>\n\n\n\n

AWS\nSageMaker Studio als umfassende Entwicklungsumgebung f\u00fcr ML-Entwickler<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Eines\nder am hei\u00dfesten diskutierten Themen ist zum jetzigen Zeitpunkt „Machine\nLearning“. So versuchen alle Cloud-Anbieter auf diesem vielversprechenden\nZukunftsmarkt die Oberhand zu gewinnen. AWS versucht jetzt mit einigen\nbedeutenden Erweiterungen ihrer ML-Plattform SageMaker Marktanteile auf diesem\nMarkt zu gewinnen. Mit AWS SageMaker Studio bringt AWS eine auf ML\nspezialisierte IDE (Integrated Development Environment) auf den Markt, welche\nden kompletten Lebenszyklus beim Erstellen, Trainieren sowie Implementieren von\nML-Modellen unterst\u00fctzen soll. Als Teil von SageMaker Studio sind dabei auch\ndie neuen SageMaker-Angebote bereits integriert: Notebooks, Experiments,\nDebugger, Model Monitor sowie AutoPilot. Besonders hervorzuheben ist vor allem\nauch SageMaker AutoPilot: Dieser Dienst kann automatisch ML-Modelle auf Basis\nvon 50 verschiedenen ML-Algorithmen trainieren. Allerdings setzt dieser Dienst\nbereits voraus, dass der Kunde die Daten in CSV-Form bereits vorliegen hat, war\nnormalerweise zur Bedingung macht, dass der Kunde sich schon intensiv \u00fcber die\nEingangsdaten befasst hat. <\/p>\n\n\n\n

Weitere\nAnk\u00fcndigungen<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Weitere\nspannende Ank\u00fcndigungen gab es unter anderem auch in den Bereichen Hybrid Cloud\nsowie Data Lakes beziehungsweise Data Warehouse. Kunden k\u00f6nnen jetzt mit AWS\nOutposts Amazon-eigene Hardware ins private Rechenzentrum stellen. Diese von\nAWS verwalteten Racks lassen sich hinsichtlich der Rechenleistung individuell\nvom Kunden zusammenstellen. Dienstseitig ist Outposts allerdings noch begrenzt.\nAktuell werden nur die grundlegenden Infrastruktur-Dienste EC2, EBS, VPC, sowie\ndie Container-Orchestrierungsdienste ECS und EKS und der Big-Data-Dienst EMR\nangeboten. Im Preview befindet sich noch der gemanagte Datenbankdienst RDS (f\u00fcr\nPostgreSQL und MySQL).<\/p>\n\n\n\n

Auch\nim Data Lake-Bereich versucht AWS seine Position zu st\u00e4rken. So hat AWS seinen\nCloud-Data-Warehouse Dienst „Amazon Redshift“ mit vielen neuen Features\nversorgt (Materialized Views, Redshift Federated Queries, Data Lake Export,\nAdvanced Query Accelerator). Zudem setzt sich der Trend zu spezialisierterer\nHardware auch in diesem Bereich fort. So bieten die neuen Amazon Redshift RA3\nInstances with Managed Storage eine entkoppelte Skalierung von CPU und Storage\nsowie auf dem Data Warehouse-Betrieb ma\u00dfgeschneiderte Hardware-Ausstattung.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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