今年第二次参加 AWS re:Invent，说一些感想。
0x00 思路
云计算很复杂，产品列表那么长，需要整理一个简单的思路再来看产品。下面是我的一个肤浅的看法：
- 水平看，分为 Iaas 和 Paas
- IaaS 就是简单的卖标准的资源，例如虚拟机
- PaaS 就是包装成厂商独有的服务，迁移需要成本，例如 Dynamodb、Lambda
- 垂直来看，我们使用云计算主要就是用计算、存储、网络
- 剩下边边角角的就是安全和工具类的服务
0x01 计算
Fargate
计算方面，除了现有功能改进外，亮点就是 Fargate：按需付费的 Docker 容器服务。类似数据库里面的 Aurora Serverless，将 docker 作为 API 提供服务，用户底层的 EC2 虚拟机都看不到。
Kubernetes
除了 Fargate，Kubernetes 这大势所趋的技术 AWS 也不会落后， 提供了跟 ECS 类似的服务 EKS（Elastic Kubernetes Service），托管 Kubernetes 服务。
裸机服务
AWS 居然提供了裸机服务，类似i3.metal的机型就是，这样应用程序就可以直接访问裸机，很好奇为何哪些客户促使 AWS 开展这项业务
0x02 存储
这次存储方面亮点不多，唯一一个我感兴趣的是 S3 SELECT：支持 API 下推 SELECT 语句到 S3 Object，减少数据传输，提升查询效率。但这个需要整个生态支持，后续要看 Hadoop 社区、Spark 社区多给力才行，而且暂时仅仅支持 CSV 和 JSON 格式，用处也不是很大，就看后续是否有其他文件格式的支持了.
0x03 数据库
今年 Aurora 真的是大放异彩:
- 支持 Multi-Master, 可以在多个 AZ 的 master 实例, 如果一个 Master 有问题, 其他 master 自动接管, 做到 zero-downtime. 多 master 都是可读可写的, 理论上会提升 Aurora 集群的吞吐, 但一个疑问就是既然多 master 可写, 一定要有冲突解决方案才行, 那么整个集群的 latency 会不会提升也是有待检验的.
- 更进一步, Aurora 支持 serverless: 按需付费, 不需要再选择机型, 所有的东西都不可见.
更多设计的细节, 可以去看这个 session 的视频Deep Dive on the Amazon Aurora MySQL-compatible Edition (DAT301)
Dynamodb 最令人注意的是发布了 Global Tables: 也就是说可以多 region 读写的全球分布的表. 这是对标 Google 的 Spanner 的节奏?
出乎我意料的是, AWS 这回还发布了一个 Graph Database: Neptune. 我对 Graph Database 不是很了解, 需要补课了.
0x04 机器学习
AI 相关的东西不是很懂, 发布的东西唯一让我醒目的是 SageMaker: 调参都靠机器学习的节奏?
0x05 Chaos Engineering
跟往年不同的是, AWS 的 CTO 这次的 session 没有发布任何新产品, 带着 Netflix 的 Senior Chaos Engineer Nora Jones 上台大谈 Chaos Engineering, 看来 Chaos Engineering 要火起来了? Nora Jones 还有一个单独的 session: Performing Chaos at Netflix Scale (DEV334), 内容基本重复, 看一个就够了. 他们还有一本书: Chaos Engineering - Building Confidence in System Behavior through Experiments, 讲真, 这个 Chaos Engineering 吹吹牛容易, 实施起来不简单啊.
0x06 网红 Netflix
AWS re:Invent 上历年最大的网红都是 Netflix, 没有之一. 今年更是不例外, 官方博客 Netflix at AWS re:Invent 2017 介绍了今年 re:Invent 上 Netflix 的所有 session.
总结
会虽然开完了, 但知识的消化与实践却才刚刚开始, 后续准备针对一些 session 写一写笔记消化一下, 找一找可以实践的点, 在工作上提升一下, 不能白倒一回时差, 困死了.....
