2022年2月3日 星期四

Google推分散式雲端服務,延伸基礎設施至邊緣和企業資料中心

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Google新推出的分散式雲端(Google Distributed Cloud)服務,建立在混合雲平臺Anthos之上,可將Google雲端基礎設施,擴展到網路邊緣和企業本地資料中心



Google在其Next 21大會上,發布了新服務Google分散式雲端(Google Distributed Cloud),這是一項由硬體以及軟體結合而成的解決方案,能夠將Google雲端的基礎設施,延伸到網路邊緣,以及企業的資料中心。

根據Google的說法,在許多位置都能夠執行Google Distributed Cloud,包括Google網路邊緣、網路營運商邊緣、用戶邊緣甚至是用戶資料中心。Google網路邊緣包括了全球140個Google網路邊緣位置,而網路營運商邊緣,能讓用戶能夠從5G/LTE通訊服務受益,網路營運商經最佳化支援低延遲使用案例,以支援有嚴格延遲和頻寬要求的邊緣網路應用程式。

客戶邊緣則是支援用戶擁有的邊緣和遠端位置,像是零售店、工廠車間或是分支機構,支援這些需要直接在邊緣位置進行本地化運算和處理的用例。Google Distributed Cloud也讓基礎設施能夠延伸到客戶資料中心,以滿足嚴格的資料安全和隱私要求,在符合法規的同時實現本地部署現代化。

Google Distributed Cloud建立在Anthos之上,而Anthos是一個混合雲平臺,可跨本地、邊緣和多個公有雲基礎設施,統一管理應用程式,以達到一致的大規模營運。而Google Distributed Cloud透過在用戶本地端,或是邊緣位置的Google託管硬體上執行Anthos,供用戶能夠安全地遠端執行應用程式。

Google Distributed Cloud的用戶可以使用Google雲端服務,包括資料庫、機器學習和容器管理等,在本地端更新應用程式或是處理資料。另外,用戶也可以在自己的專有環境中利用第三方服務,屆時服務正式推出,將會受包括Cisco、Dell、HPE和NetApp等廠商支援。

Google Distributed Cloud先發布適用邊緣以及企業資料中心兩個解決方案。適用於邊緣的Google Distributed Cloud Edge現在已經推出預覽版,是一款完全託管的產品,能夠讓Google的基礎設施和服務,更加靠近資料生成和使用的位置,並且能夠在邊緣執行5G核心、無線電存取網路功能和企業應用程式,以支援像是電腦視覺或是AI邊緣推理的應用。

另一個適用於企業資料中心的Google Distributed Cloud Hosted,目的則是供用戶在本地執行敏感工作負載,針對擁有資料落地、安全和隱私要求的公部門或是企業用戶。Google Distributed Cloud Hosted不需連接到Google雲端,供用戶使用本地Anthos控制平面進行操作,管理基礎設施、服務、API和工具,預計會在2022上半年推出預覽版。

DeepMind程式設計AI AlphaCode具人類工程師中等水準

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Alphabet旗下DeepMind宣布其打造的AlphaCode系統,透過實際參與Codeforces的評比,來證明該模型所產出的程式碼,具備中等程式設計師水準

Alphabet旗下AI公司DeepMind又有新進展了。DeepMind本周表示該公司設計的AlphaCode AI系統具備能撰寫程式的能力,且在程式競賽中證明已經具備人類中等程式設計師水準。

DeepMind發展的AlphaCode系統是機器學習系統,可學習解決問題能力。DeepMind利用過去程式碼及資料集訓練後,AlphaCode的變換器(transformer)語言模型產出極大規模的程式碼後,從中產出特定程式。透過程式競賽平臺Codeforces評比,AlphaCode 被認為具「中等參賽者」的水準,也是AI程式撰寫系統首次達到具競爭力的水準。

DeepMind指出,程式競賽本質上是程式設計師解決問題的過程。參賽者接到多個問題描述,並被要求在幾小時內撰寫程式解決問題。贏得程式競賽需要的問題解決能力超出現有AI系統能力,而這集結了分析思維、邏輯、演算法、程式撰寫及自然語言理解。為此,DeepMind結合了大規模變化器(transformer)模型大量程式取樣(sampling)及篩選(filtering)試圖開發出能解決未知問題的AI系統。

在作法上,DeepMind預先以GitHub上公開程式碼來預訓練模型,並以少量高品質的編程資料集來微調。在評估階段,他們為程式競爭主辦單位給定的問題各建立了該公司歷來最大量C++和Phyton程式,然後開始針對這些程式進行篩選、集合及重新排名,最後完成10支最有希望的程式,並且提交給主辦單位。DeepMind指出,這套自動化系統運作不同於一般競爭者使用的嘗試錯誤(trial and error)過程,即除錯、編譯、測試及提交。

圖片來源/DeepMind

最後,他們在主辦單位同意下,模擬參賽近年10次競賽,每一次AlphaCode都必須開發出新式解決方案。總結而言,AlphaCode能力在所有參賽者中,大約名列前54%的水準,居中等能力。雖然無法贏得大賽,但DeepMind認為AlphaCode已顯示深度學習模型解決分析思維任務的能力進展。

DeepMind相信這有助於推進問題解決型AI的研究。DeepMind也將AlphaCode使用的資料集公布在GitHub上,包括每一次測試的資料供外界使用。

2022年1月24日 星期一

無痛轉移新服務!【Google G Suite 免費版】今年5月起停止服務

 

G-Suite 停止服務

Google於1/20宣佈,G Suite免費版會在今年5月1日終止服務,並強制轉移至付費版Google Workspace,若使用者在今年7月1日後不進行付費,帳戶會被立即停權,這對很多使用超過十年G Suite免費版的客戶來說,無疑是個重大的衝擊;但也不用太過擔心,Epic Cloud會手把手帶著您無痛渡過這段轉換期,接下來一一的為您說明。

在2022年5月及7月,G Suite免費版的轉移是如何進行的?

    • 5月1日前:管理者可以自行由後台轉移至Google Workspace,而且在7月1日前免費。
    • 5月1日後:系統會強制將停留在G Suite免費版的網域轉移至Google Workspace,而且在7月1日前免費。
    • 7月1日後:系統開始由管理者付款帳戶(如信用卡)進行扣款,如不付款則該網域會被立即停權,無法使用,也無法切換回G Suite版本。

如果您已經決定在7月1日後不使用Google Workspace,可自行在後台取消訂閱,使用者仍可以透過Google提供的工具來進行資料匯出。

剩下不到半年的時間,就讓Epic Cloud的專業GWS顧問服務,協助貴公司行全面性的GWS健檢服務及升級服務:

  1. 專人一對一的說明協助
  2. 完整的管理者及使用者的教育訓練
  3. 開立台灣企業報帳所需要三聯式統一發票,費用報銷沒煩惱
  4. 直接由Epic Cloud的代理商付款帳戶支付訂閱費用,無需使用者自行綁定信用卡
  5. 針對貴公司的使用情境,規劃出最適合的數量及版本
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2021年8月12日 星期四

亞馬遜開髮廊!為什麼電商巨頭連剪髮生意也要搶?

 轉貼自: https://www.businessweekly.com.tw/management/blog/3007469?utm_source=Line&utm_medium=social&utm_content=bw&utm_campaign=content

 亞馬遜創辦人貝佐斯最近順利登上太空。回到地球後,他揚言要和馬斯克創辦的SpaceX爭奪美國太空總署的合約。他一手創辦的亞馬遜,也不滿足於在電商中稱霸。它近年來不但開設了多間無人商店,甚至還開了一家髮廊,讓很多實體商家都擔心電商霸主連「線下」的機會都不肯放過!

創新點:在髮廊中用擴增實境技術,讓顧客可以快速的看到不同的顏色在自己頭髮上的感覺。

本文3大重點:1.無人店用大量的鏡頭與重量感測器,精準的記錄顧客買了什麼。2.平板搭配擴增實境,用高科技輔助美髮服務。3. 實體店最主要不是賺錢,而是加強線上與線下聯繫。

1.無人店用大量的鏡頭與重量感測器,精準的記錄顧客買了什麼

2018年1月22日,亞馬遜第一家實體商店Amazon Go在西雅圖正式對外開放。當天,很多民眾在門口排隊,想要見識一下這家號稱「無人」的商店有什麼特別。

亞馬遜接著在美國開了25間無人店,其中除了型態接近「便利商店」的Amazon Go,還有比較大間像是超市的Amazon Go Grocery。今年3月,亞馬遜還衝出了美國,趁著英國的疫情漸漸好轉在倫敦開了一家名為Amazon Fresh的實體店。Amazon Fresh和Amazon Go Grocery類似,是一家有賣生鮮的超市。

要進到這家無人店消費的顧客,首先需要下載專屬的亞馬遜App並註冊成為會員。然後在進店前,只要用App掃描一下柵門的QR Code(就和大家在過去2個月每次到超市會做的一樣),柵門就會打開讓顧客入內。在柵門打開的同時,App也會同時將顧客的帳號登入,在賣場內所進行的一切活動就會被紀錄在這個帳號內。

為了讓顧客有更好購物體驗,Amazon Fresh沒有提供推車或購物籃(在購物時不會被推車擋路,或是被購物籃撞到)。所以,客戶需要攜帶自己的購物袋,不然也可以花1英鎊(約新台幣39元)購買亞馬遜的購物袋。但一直拿著購物袋會很重,所以,Amazon Fresh的目標客戶其實是住在城市中,不需要一次採買太多的民眾。

而記錄顧客在店內一舉一動的,則是掛在屋頂上過百支鏡頭,以及每個貨架上都有的重量感測器。當顧客從貨架上拿下任何產品時,重量感測器和鏡頭就會透過複雜的演算法來判斷他拿了什麼,然後加到這次的購物清單中。當客戶把手上的商品放回貨架時,同樣的機制也會在判斷後將對應的商品從購物清單中移除。

但這個機制有一個小問題。當顧客幫其他人從貨架拿下商品時,例如:當一位路人阿嬤請你幫他拿貨架最頂端的那包泡麵時,系統就會判斷這是你買的。因為,目前的機制是沒有辦法判斷顧客將商品交給別人這件事。所以,喜歡一群好友一起去購物,又會互相幫忙拿東西的人可能就比較困擾了。

這間號稱「無人」的商店其實還是「有人」的。畢竟一些服務還是要透過人來處理。第一種服務就是買酒的區域。在那個被圍起來的區域,有一位店員站在出口。當顧客選好了酒並要離開時,店員就會請顧客出示身份證,以確保他到了合法的年齡。

另外一個服務區是藥物販賣。想要買藥的顧客在貨架上拿了寫著藥品名稱的卡片,然後就交給專門櫃檯的店員換取真正的藥物。這是為了避免有顧客大量購買成藥,同時需要更多資訊的顧客也可以乘機諮詢有相關知識的店員。

這家無人店甚至還可以讓顧客購買「套餐」,就好像我們在便利商店常看到買飲料搭配特定麵包會有「經濟早餐」組合。當顧客在Amazon Fresh購買了一份餐點(例如:沙拉),就可以用一英鎊購買一份特定的飲料或零食。

顧客買夠了之後,他們不需要排隊結帳,可以直接離開。畢竟,購買的商品早已經記錄在清單內,系統偵測到顧客離開後,就會自動結帳。但唯一的問題就是顧客無法馬上看到帳單。所以喜歡在現場一筆一筆核對商品,以確保沒有被多收錢的顧客可能要回到家才能這樣做了。當然,如果對結帳金額有任何爭議,都可以事後和亞馬遜客服聯繫,請他們協助處理。

2.平板搭配擴增實境,用高科技輔助美髮服務

除了Amazon Fresh,亞馬遜今年4月宣佈會在倫敦東部開設一家兩層樓,佔地1500平方公尺(約454坪)的美髮店Amazon Salon!這家髮廊除了提供傳統的剪髮、吹髮、染髮等服務之外,最特別的地方在於是它大量採用科技來提升顧客的體驗。

理髮時很常會需要等待。在一般的髮廊,我們會從座位旁邊的書架中抽出一本不知什麼時候出版的雜誌,然後將就著翻閱。亞馬遜當然不可能讓這樣的事發生,它將雜誌放到Amazon Fire平板中,讓顧客可以輕易的找到自己想看,而且是最新的雜誌。既然有了平板,之後亞馬遜如果要將自家的Prime Video網路電視服務放到平板中讓顧客使用也不是太困難的事。

除此之外,亞馬遜也在店內的牆壁裝上可以使用擴增實境技術(Augmented Reality)的螢幕。想要染髮的顧客在選擇了顏色後,就可以利用平板看到所選的顏色在自己頭髮上的感覺。更好的是,平板上同時可以看到自己目前頭髮的顏色,讓顧客可以馬上做比較。這樣,顧客就能快速的嘗試不同的顏色,也不用擔心染了不喜歡的顏色而後悔莫及。

當然,亞馬遜沒有忘記它電商的身份。顧客在店裡看到的任何有興趣的產品,就能夠在牆上的螢幕中找到完整的資訊。如果他想要購買這項產品,只要拿起手機掃描一下銀幕中或貨架上的QR Code,亞馬遜就會將產品寄到家中。

由於英國的疫情還在不斷反覆中,Amazon Salon會免費提供口罩和消毒酒精給到訪的顧客,而且會在他們進門前先量體溫。髮廊內也裝置了隔板,確保每位顧客都在安全的情況下接受服務。美髮師在每位顧客離開後會為設備消毒。為了避免群聚,店內的來客數也會被嚴格管控。目前,這家髮廊只開放給亞馬遜員工。它們期待在經過幾週的試營運後,能夠讓一般民眾來享受這高科技的美髮服務。

3.實體店最主要不是賺錢,而是加強線上與線下聯繫

亞馬遜進入美髮業讓很多同行的都感到非常憂慮,畢竟沒有人想要和最大的電商競爭。但亞馬遜很快的就跳出來澄清它並沒有想要開更多的髮廊。畢竟對亞馬遜來說,線上才是它的本業,而開設實體店都是為了讓線上的服務變得更好。

例如,它在Amazon Fresh中設有Amazon Hub,一個讓顧客可以領取在亞馬遜購買的商品或是辦理退貨的區域。這個服務加強了線上線下的聯繫與服務,讓沒辦法在家收貨的顧客也可以在亞馬遜購物。

另外,實體店也可以用來推廣亞馬遜販售的新產品,特別是它們自己的品牌。這些實體店讓顧客能夠真的看到與觸摸到實際產品,讓新推出的產品更容易被顧客接受。例如亞馬遜就可以在Amazon Fresh推廣它們家的鮮食,在Amazon Salon則是推廣和亞馬遜合作的美髮產品。

亞馬遜還可以用這些實體店來測試各種新技術,並在它變得更成熟時用在更賺錢的地方。在Amazon Fresh大量使用鏡頭與重量感測器的技術,往後可以拿來加強亞馬遜的倉儲自動化。在Amazon Salon使用的擴增實境,之後更可以用來推出不同類型的服務。

亞馬遜最近也在2017年收購的Whole Foods超市中推出「掌紋結帳」,讓顧客沒帶手機也能購物。這個技術成熟後,不但亞馬遜可以用在其他地方,甚至會完全改變我們付款的方式!

對亞馬遜來說,這些實體店最重要的功能,當然是協助收集更多的顧客資訊。我們大概都知道買吐司的人很可能會買果醬,所以這兩項產品應該要放在附近。亞馬遜透過Amazon Fresh可以收集到更多類似的資訊,並從中找出更多關聯讓它在電商平台中也可以使用。

而在Amazon Salon,亞馬遜根據顧客在染髮時所收集的資訊,可以運算出目前最流行的顏色與不同年齡層的人偏愛什麼顏色。另外,顧客瀏覽與購買產品的模式,也可以用在加強網路購物的商品推薦中。

過去一年多的新冠肺炎疫情,讓很多公司都面臨財務困難。但亞馬遜卻因為大家都轉用網路購物而成為少數股價狂飆的公司,讓它持續是世界最賺錢的公司之一。因此,它有能力做很多新的嘗試,持續的這產業中保持領先的地位。

未來,亞馬遜會不會將實體店擴展到更多地區,甚至台灣?這就讓我們拭目以待!

 

2021年7月14日 星期三

Amazon SageMaker 被企業 MLOps 平台的絕對領導者

 轉貼:https://reurl.cc/bXqo0y

在過去幾年中,機器學習 (ML) 已證明其在幫助組織提高效率和促進創新方面的價值。

隨著機器學習逐漸成熟,其重點自然會從實驗轉向生產。機器學習流程需要簡化、標準化和自動化,以便以一致和可靠的方式建立、訓練、部署和管理模型。

安全性、高可用性、擴展、監控和自動化等長期存在的 IT 問題也變得更為關鍵。如果出色的 ML 模型無法為業務應用程序提供全天候、任何規模的快速準確預測,那麼它們就不會發揮多大作用。 

2017 年 11 月,我們推出了 Amazon SageMaker,旨在幫助機器學習工程師和數據科學家不僅構建最佳的模型,而且更高效地運行這些模型。為了給客戶提供最全面的服務,我們隨後增加了數百種功能,涵蓋了機器學習生命週期的每一步,如數據標記、數據準備、特徵工程、偏差檢測、AutoML、訓練、調整、託管、可解釋性、監控和自動化。我們還將這些功能集成到基於 Web 的開發環境 Amazon SageMaker Studio 中。

  

由於 SageMaker 提供了廣泛的機器學習功能,所有行業領域的數万名 AWS 客戶已經採用機器學習來加速業務流程、創造創新的用戶體驗、提高收入和降低成本。例如,Engie(能源)、Deliveroo(食品配送)、SNCF(鐵路)、Nerdwallet(金融服務)、Autodesk(計算機輔助設計)、F1(賽車)以及我們自己的 Amazon Fulfillment Technologies 和 Amazon Robotics。 

今天,我們很高興地宣布,Omdia 的首席分析師Bradley Shimmin 在他關於企業MLOps 平台的最新報告中,對SageMaker 進行了這樣的讚揚:“在Omdia 對企業MLOps 平台的比較研究中,AWS 成為絕對的領導者。在幾乎每一項衡量指標方面,該公司都顯著超過了競爭對手,在整個機器學習生命週期中提供了一致的價值。AWS 提供了高度差異化的功能,針對的是企業AI 從業者所關注的高度影響性領域,這些從業者不僅尋求在整個業務中實現AI 的運作,而且還希望擴大AI 的規模。”

 OMDIA  

您可以下载 完整报告

2021年7月4日 星期日

利用AWS Cloudify實施5G網路切片

 得益於 4G 和 5G 蜂窩技術的最新進步,網絡功能虛擬化 (NFV) 現在得到應用。 4G 和 5G 網絡功能從以前託管在供應商特定的一體化設備上轉為現在的硬件和軟件分離,可以託管在通用硬件上(在本地部署或在雲中)。

此外,基於微服務的架構(網絡服務元素可以根據需求獨立擴展)的雲原生原則正在成為新的效仿目標。這一趨勢向 ISV、系統集成商 (SI) 和第三方管理服務提供商的新參與者開放了電信合作夥伴生態系統。

管理和編排 (MANO) 是電信行業定義的術語,也是 ETSI 網絡功能虛擬化 (NFV) 架構的一個關鍵因素。它負責為虛擬網絡功能 (VNF)、雲原生網絡功能 (CNF) 和端到端網絡服務 (NS) 的生命週期管理分配和管理網絡資源。 MANO 由 NFV Orchestrator (NFVO)、VNF Manager (VNFM) 和Virtual Infrastructure Manager (VIM) 組成。由於 5G 基於服務的架構、雲原生組件以及隨之而來的可擴展性要求,對 MANO 解決方案的需求隨著 5G 的發展而不斷增加。

為了讓 MANO 解決方案實現其對 5G 的預期業務成果,它們需要監督整個運營商的網絡。無線接入網 (RAN)、邊緣、核心、數據網絡和集中式雲。

這使得亞馬遜雲科技的云成為 5G MANO 的完美解決方案,因為亞馬遜雲科技擁有廣泛的集成服務,面向運營商網絡的不同部分,如:

1. Amazon Snow 系列-用於 RAN 和邊緣部

2.Amazon Outposts-用於邊緣以及核心

3.Amazon Wavelength-用於數據網絡和 IT 數據中心

4. AWS 提供的Amazon Managed Services-實現了在單一窗口中可以進行全部監控、管理和自動控制

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5G 的主要用例之一是 5G 網絡切片,它需要很高級別的管理和編排。 5G 網絡切片使運營商能夠在同一基礎設施上部署多個獨立的虛擬 E2E 網絡。可以為不同的服務和/或業務案例分別定制每個切片,並可以為每個特定用例和/或業務模式形成一個 5G 網絡功能集合,支持所有垂直行業的不同要求。

5G 切片可以跨越網絡的所有域:5G 設備 (UE)、接入/RAN、傳輸網絡/SDN、核心和數據網絡,這可能是多接入邊緣計算 (MEC)。

切片的關鍵概念之一是成為一個孤立的、自成一體的實體,它的所有功能和能力都相互鏈接,可以最好地滿足所有的需求、服務和用例。

網絡切片實例 (NSI) 通過將網絡功能、資源和連接關係構成一個小組,實現了網絡切片概念,通常涵蓋多個 5G 用例。為 5G 確定了三種基本的網絡切片類型:增強型移動寬帶 (eMBB)、大規模機器類型通信 (mMTC) 和超可靠低延遲通信 (URLLC)。

可以利用網絡切片的用例有:

1. 虛擬體驗和媒體用例。如 4/8K 實時交付、智能家居/辦公場所/城市、AR/VR 和廣播服務

2. 大規模連接用例。如燃氣和電力的智能計量、智能環境、智能農場和漁業、智能電網和傳感器網絡、個人可穿戴設備

3. 關鍵任務用例。如自動駕駛、機器人應用、遠程控制機器、工業 4.0、觸覺互聯網、公共安全網絡、電子醫療和遠程手術

在這篇Blog中,我們詳細介紹了 Cloudify 的管理和編排解決方案如何在亞馬遜雲科技上運行,以創建和管理 5G 網絡切片的生命週期。

Cloudify 解決方案

Cloudify 是一個開源多雲邊緣編排平台,允許企業輕鬆地過渡到亞馬遜雲科技和雲原生架構,使他們能夠將其現有的基礎設施與雲原生和分佈式邊緣資源同時實現自動化。

Cloudify 被許多一級運營商用作管理其網絡服務和雲基礎設施的方式。 Cloudify 也被 VNF 供應商用作 VNF Manager (VNFM),以管理他們的特定網絡域。

Cloudify 可以靈活地與現有本地基礎設施、託管網絡服務(如 SD-WAN、EPC、IMS)以及現代云原生服務協同工作,這是它能夠將 NFV 轉型項目成功交付給生產的關鍵。 Cloudify 被領先的開源社區項目(如 ONAP)用來展示完全開放的 5G 網絡切片,如下圖所示。

使用 Cloudify 與 ONAP 來提供完整的 5G 網絡切片

Cloudify 對許多亞馬遜雲科技服務提供原生支持,這些服務包括Amazon EKS、Amazon RDS、Amazon Lambda、Amazon CodePipeline 以及 Amazon CloudFormation 。除了對 Amazon CloudFormation 的支持外,與亞馬遜雲科技資源的原生集成的結合使 Cloudify 能夠與許多亞馬遜雲科技服務合作,而不依賴於特定的資源映射和集成,如以下圖所示。
亞馬遜雲科技的 Cloudify 架構

Cloudify 和亞馬遜雲服務可進行網絡切片

為了使 MANO 解決方案能夠提供 5G 網絡切片功能,它必須能夠創建多個網絡切片並管理生命週期。這包括:切片模板創建(設計階段)、切片實例化(部署階段)、切片擴展、配置管理和終止(運維階段)。
Amazon CodePipeline 用於全面管理邊緣站點 (Amazon Outposts) 上 5G 核心實例的創建、刪除、管理和配置。 Cloudify 將 Amazon Lambda 集用作 Amazon CodePipeline 向 Cloudify 系統的北向接口,通過一組插件與 Amazon CodePipeline 集成。這使得可以從運營商的角度將網絡切片設置和配置到底層核心網絡,如下圖所示。

每個 Lambda 函數被映射到一個特定的 Amazon CodePipeline 服務,每個 Amazon CodePipeline 服務被映射到一個網絡切片的生命週期操作(創建/刪除/修改/驗證)。
通過在不同的 Amazon EKS 邊緣站點上實例化 CNF(在 Amazon Outposts 上運行),創建一個 5G 移動核心切片域(用戶平面功能 (UPF))。對每個網絡切片都要重複這個過程。
之前展示的這種分層架構的關鍵概念之一是將詳細的編排工作流程和與之相關的所有網絡配置從運營商那裡抽像出來。在這種情況下,Cloudify 目錄服務被用來允許一個簡單的界面來運行網絡切片,如以下截圖所示。
作為切片創建的一部分,用戶需要填寫幾個輸入項,這些輸入項在執行階段會變換成數值,如切片邊緣站點、切片差分器、切片域(Core_UPF、Core_Full、RAN、MEC、Transport、Slice E2E ) 。切片執行包括 Amazon EKS 集群部署、UPF 實例化/許可證激活/基線配置/後續配置。

切片修改是在現有的切片上實施的,其中包括現有 Amazon EKS 集群中的 Core UPF。用戶使用 Cloudify UI 在切片內部署一個額外的管道,切片參數作為工作流程的一部分被更新。為此,我們利用 SD(切片差分器)值,代表現有切片的特色。使用第二天的配置 (SD) 來更新切片的特色將影響切片內的 QOS/優先級/服務。評估了兩個選項:在 UPF 後續配置中直接修改切片和通過 PCF 集中修改。

當刪除一個網絡切片作為生命週期管理的一部分時,用戶可以利用卸載工作流程刪除所有的切片資源(Amazon EKS 集群、UPF...)。

Cloudify 管理器使用一致的工作流程,每個切片執行任務後都有一個 Cloudify 履行執行視圖和詳細日誌。創建過程的每一步後面都有一個針對資源真實狀態的驗證任務。在編排之後,用戶可以使用 Cloudify 用戶界面對所有切片的資源狀態(運行時屬性)進行全面了解。下圖顯示了管理門戶。

5G 網絡切片正在成為 5G 支持的一個關鍵功能,以使通信服務提供商能夠在同一網絡上支持具有不同服務水平要求的各種應用,同時保持它們的隔離和安全。

Cloudify 的管理和編排解決方案與亞馬遜雲科技服務(如Amazon CloudFormation、Amazon CodePipeline、Amazon CloudWatch、Amazon EKS)完全集成,同時支持在Amazon Outposts 等本地部署或在Amazon EKS 的任意位置預置工作負載和集群,使其成為支持5G 網絡切片使用案例的絕佳解決方案。


2021年7月1日 星期四

Descartes Labs使用AWS EC2建置超級電腦TOP500排名41

 轉貼自: https://www.ithome.com.tw/news/145337

Descartes Labs使用4,096個EC2執行個體,總共使用172,692個核心,最高效能達9.95 PFLOPS,進入TOP500排名第41名

地理分析平臺Descartes Labs使用AWS EC2雲端服務,執行High-Performance LINPACK(HPL)基準,達到每秒接近10 PFLOPS,在2021年6月的TOP500超級電腦排名中進入第41名。這項試驗證明了按需取得的虛擬超級電腦,已經可以應付超大規模的密集運算任務,而且能在使用完畢,立刻釋出所有運算資源。

Descartes Labs使用HPC和機器學習技術,處理來自全世界的感測器資料,並以接近即時的速度,計算、分析和儲存這些資料,提供全球農業、礦業、國防情報和消費市場重要的產業分析報告。

Descartes Labs提到,對全球範圍的地理空間分析能力,像是環境監測、惡劣天氣追蹤和預測,或是多模式資料融合以及氣候變化分析等,逐漸變得重要,面對極端氣候,他們必須更加頻繁地處理像是大範圍野火事件。最近Descartes Labs就處理了6 PB的Sentinel-1雷達資料,以追蹤大陸森林砍伐、野火發生高風險區域,並且監控再生農業的實踐。

這類型高效能運算工作負載,需要用到超級電腦大量的計算能力,而當前要建立超級計算機,必須由政府或是財力雄厚的研究機構和企業,投資數千萬美元建構而成,這個過程除了需要專業知識外,還需要經多年規畫和實踐,且一旦超級電腦建構完成,便必須要保持使用率,藉由使用者排隊輪流使用超級電腦,以確保投資的有效性。

Descartes Labs在2019年的時候,嘗試在AWS上建構超級電腦,其首次執行的結果為1.93 PFLOPS,同年6月,他們在C5執行個體叢集上執行,總共使用41,472核心,這次在TOP500列表推進排名到達136名,Descartes Labs提到,透過使用AWS美東US-East 1地區的1組節點,大概花費5,000美元,在不需要等待以及付出建置硬體成本的狀況下,快速獲取超級電腦的運算資源。

於雲端建構虛擬超級電腦的好處,除了不需要投入大量資金,只要在需要的時候配置資源,完成運算後,還能立刻釋放資源,用戶可以按照需要規畫使用的資源,不必為了提高利用率而增加運算工作,而且因為不需要購買硬體,能夠隨時在新興技術可用時,租用包括GPU或是機器學習專用硬體等資源。

在今年,Descartes Labs團隊決定再進行一次更大規模的測試,他們使用了4,096個EC2執行個體,包括C5、C5d、R5、R5d、M5和M5d,總共使用172,692個核心,實現最高效能9.95 PFLOPS,在TOP500排名進到了41名,從2019年到2021兩年間,效能提升了417%,是傳統系統的效能提升速度的10倍。結束歷時9小時的計算,Descartes Labs在24分鐘內關閉叢集,停止所有執行個體運作,展示了按需超級電腦的彈性。

Semiconductor Companies Use SAS Software Support Engineers for Data Analysis (EDA)

Semiconductor manufacturing is a highly complex process that generates vast amounts of data. From equipment performance to product yield, e...