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亚马逊云科技存储服务持续创新为客户带来广泛可能性

2006年,亚马逊云科技成立,作为亚马逊云科技推出的第一个云服务,Amazon Simple Storage Servi…

2006年,亚马逊云科技成立,作为亚马逊云科技推出的第一个云服务,Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)对象存储服务揭开了云计算时代的大幕。

现在,诞生18年的Amazon S3是最受欢迎的亚马逊云科技服务之一。随着云计算生态日益繁荣,计算场景来到机器推理、生成式人工智能等高阶应用,Amazon S3也在一路发展成长,成为云计算中基础但又从不缺席的环节。

Amazon S3揭开云计算时代的大幕

作为亚马逊云科技的“元老”级服务,Amazon S3目前为全球数百万各行各业的客户提供可靠、便捷的云存储。现在,Amazon S3存储了超过350万亿个对象,平均每秒处理超过1亿次请求,能够胜任几乎所有工作负载。

Amazon S3能拥有持续18年的旺盛生命力,来自云计算所开创的颠覆性存储范式。云计算通过功能和服务取代了本地存储,上至无限的弹性容量、按用量付费……云计算使存储拥有了与业务同步成长的可能。

而且Amazon S3还提供了远超本地存储的可靠性,具有的11个9(99.999999999%)的持久性,意味着一万年时间跨度中1000万个对象才可能会丢一个,用户使用Amazon S3不需要在本地构建数据中心,无需操心数据存放位置,不用担心扩容问题,也几乎不用担心数据丢失的风险。

Amazon S3以更经济的方式承载更多数据与应用

随着企业数字化转型的逐步推进,以及云计算技术对企业IT技术的重塑,企业在云上存放了数量众多、类型多样的数据,并在云上构建了越来越多的应用。企业一方面要解决存储成本持续增加的挑战;另一方面还需要满足不同应用的数据不同访问模式,比如,有的数据访问频次不同,需要的检索时效不同,有的需要即时检索,有的在几十个小时检索。

针对客户的这些需求,亚马逊云科技针对Amazon S3持续开展创新,如今Amazon S3提供了9个存储层级,不同层级有不同的访问特性和成本水平。2012年是云计算方兴未艾的年代,亚马逊云科技在标准Amazon S3的基础上又发布了Amazon S3 Glacier(现已更名为Amazon S3 Glacier Flexible Retrieval ),它为需要长期存储,且低访问频次的数据提供了低成本的数据存储方案,也成了云上存储多样化的一个重要开端。

此后,为了提供更加灵活的数据存取速度和成本效率,满足更多应用需求,亚马逊云科技先后推出了成本最低的深度归档存储Amazon S3 Glacier Deep Archive,支持快速检索的归档存储Amazon S3 Glacier Instant Retrieval,以及不常访问、但在需要时要能快速访问的Amazon S3 Standard-IA和Amazon S3 One Zone-IA等。

金山办公的旗舰产品 WPS Office是全球主流办公软件产品之一。为了降低最终用户的延迟和存储成本,WPS Office在亚马逊云科技的协助下,最终通过 Amazon S3 完成了自动化生命周期管理流程的建立。其中,针对很少访问且需要毫秒级检索的长期数据,将其归档在更具有成本效益的 Amazon S3 Glacier Instant Retrieval 中。最终,WPS Office 有近一半的存储进入到了 Amazon S3 Glacier Instant Retrieval 中,达成了数据访问速度提升和存储成本大幅优化的双重效果。

Amazon S3迎接人工智能技术发展

Amazon S3上存储着各种不同类型的大量非结构化数据,这些非结构化数据通常是直接从真实世界中获取的,因此它能更真实地反映现实世界的复杂性和多维度信息,利用这些数据做训练能提高模型的实用价值,更好地满足企业用户需求。去年底,亚马逊云科技在2023年re:Invent全球大会上,发布Amazon S3 Express One Zone,这是Amazon S3在性能方面的一次突破性提升。它采用了单可用区的架构设计,拥有个位数毫秒级响应时间,性能比标准版Amazon S3快了10倍,每分钟可处理数百万次请求。

除了Amazon S3 Express One Zone以外,亚马逊云科技还发布了多个新特性,让Amazon S3更好地支撑人工智能/机器学习工作负载,使其更快完成训练任务,进而帮助企业节省成本。

在过去18年里,Amazon S3成为众多用户上云的第一步,从存储开始步入云计算驱动的数字化转型。如今,Amazon S3还在持续创新,全球数百万客户正使用Amazon S3存储各种类型的数据,并将Amazon S3的数据对接到亚马逊云科技各种计算引擎、数据库引擎,与人工智能/机器学习和大数据分析等服务高度集成,为其业务创新带来了更广泛的可能性。(记者 段树军)

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作者: 云采编

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