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AWS Lambda 支援 Node.js v8.10

AWS LambdaNode.js 宣佈支援目前最新的 LTS 版本,v8.10:「AWS Lambda Supports Node.js v8.10」。

You can now develop your AWS Lambda functions using Node.js v8.10. In addition to the leveraging new features in Node.js v8.10 such as the new V8 6.0 engine, Lambda functions written in Node.js 8.10 can now use the async/await pattern to specify error or return values for the function execution.

就如同公告裡提到的,有很多語言特性是大家等很久的... 有些老東西可以考慮重寫 :o

出租 GPU 的服務...

前陣子在「Rent out your GPU compute to AI researchers and make ~2x more than mining the most profitable cryptocurrency.」這邊看到的消息,服務網站是「Vectordash: GPU instances for deep learning」。

起因是搞計算的弄不到顯卡計算,而雲服務的 GPU 又太貴,所以再找方法解決... 結果注意到 cryptocurrency 計算的獲利與雲服務的 GPU 中間有不少差價,於是就弄出一個服務來媒合手上有顯卡與需要科學計算的人,一邊提供較高的獲利給本來在挖礦的人,另外一邊提供較低的價錢給需要科學計算的人。

目前支援的平台有限 (Nvidia 的顯卡,另外不支援 Windows,不知道是不是 Linux only),其他支援目前都還沒列 ETA,不過感覺是個解決大家痛點的服務 (而且挖礦這邊就是在拼獲利),應該有機會弄得很大...

繼續觀望... XD

Amazon DynamoDB 的 Point-In-Time Recovery

Amazon DynamoDB 在 3/26 發出來的功能,以秒為單位的備份與還原機制:「New – Amazon DynamoDB Continuous Backups and Point-In-Time Recovery (PITR)」。

先打開這個功能:

打開後就會開始記錄,最多可以還原 35 天內的任何一個時間點的資料:

DynamoDB can back up your data with per-second granularity and restore to any single second from the time PITR was enabled up to the prior 35 days.

這時候就算改變資料或是刪除資料,實際上在系統內都是 Copy-on-write 操作,所以需要另外的空間,這部份會另外計價:

Pricing for continuous backups is detailed on the DynamoDB Pricing Pages. Pricing varies by region and is based on the current size of the table and indexes. For example, in US East (N. Virginia) you pay $0.20 per GB based on the size of the data and all local secondary indexes.

有這樣的功能通常是一開始設計時就有考慮 (讓底層的資料結構可以很方便的達成這樣的效果),現在只是把功能實作出來... 像 MySQL 之類的軟體就沒辦法弄成這樣 XDDD

最後有提到支援的地區,是用條列的而不是說所有有 Amazon DynamoDB 的區域都支援:

PITR is available in the US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (N. California), US West (Oregon), Asia Pacific (Tokyo), Asia Pacific (Seoul), Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacific (Singapore), Asia Pacific (Sydney), Canada (Central), EU (Frankfurt), EU (Ireland), EU (London), and South America (Sao Paulo) Regions starting today.

比對一下,應該是巴黎與美國政府用的區域沒進去... 一個是去年年底開幕的區域,另一個是本來上新功能就偏慢的區域。

Percona 的人接受 AWS 的建議,重新測試了 Percona XtraDB Cluster 在 gp2 上的效能...

去年年底的時候 Percona 的人在 AWS 上測試 Percona XtraDB Cluster 的效能,尤其是針對底層應該選擇哪種 EBS 的部分給了一些建議。可以參考先前寫的「Percona 分析在 AWS 上跑 Percona XtraDB Cluster 的效能 (I/O bound)」這篇。

當時的建議是用 io1,雖然是比較貴,但對於效能比較好。

而後來 Percona 的人收到 AWS 工程師的建議,可以用另外一個方式,可以在 gp2 上拉出類似的效能,但成本會比 io1 低不少:「Percona XtraDB Cluster on Amazon GP2 Volumes」。

這個方式是利用 gp2 會依照空間大小,計算可用的 IOPS。在官方的文件裡是這樣描述 gp2 的效能 (IOPS):

General Purpose SSD (gp2) volumes offer cost-effective storage that is ideal for a broad range of workloads. These volumes deliver single-digit millisecond latencies and the ability to burst to 3,000 IOPS for extended periods of time. Between a minimum of 100 IOPS (at 33.33 GiB and below) and a maximum of 10,000 IOPS (at 3,334 GiB and above), baseline performance scales linearly at 3 IOPS per GiB of volume size. AWS designs gp2 volumes to deliver the provisioned performance 99% of the time. A gp2 volume can range in size from 1 GiB to 16 TiB.

在這個前提下,需要 10000 IOPS 的效能會需要 3.3TB 以上的空間,所以 Percona 就被 AWS 的工程師建議直接拉高空間重新測試:

After publishing our material, Amazon engineers pointed that we should try GP2 volumes with the size allocated to provide 10000 IOPS. If we allocated volumes with size 3.3 TiB or more, we should achieve 10000 IOPS.

首先是測出來的效能,可以看到沒有太大差異:

接下來就比較儲存成本,大約是 io1 版本的一半價錢:

如上面文件中提到的,gp1 不完全保證效能,但統計出來經常能夠提供出 3 IOPS/GB 的效能。而 io1 則是保證效能,不太需要擔心效能不穩定的問題。就是這個差異,反應到成本上面就有蠻大的差距。善用這點設計系統,應該會對整體成本有蠻大的幫助... (但對 latency 就未必了,尤其是 P99 之類的數值)

算是另外一種搞法讓大家可以考慮...

AWS 提供模擬 Amazon Aurora 異常的測試功能...

Twitter 上看到 Jeff Barr 提到了在 Amazon Aurora 上的模擬 (這邊應該是講 MySQL):

指到的頁面是文件「Managing Amazon Aurora MySQL - Amazon Relational Database Service」,翻了一下 Wayback Machine,看起來之前就有了,只是現在拿出來再宣傳一下:「Managing Amazon Aurora MySQL - Amazon Relational Database Service」。

透過主動觸發 Amazon Aurora 異常,可以測試整個系統的後續反應:

  • A crash of the master instance or an Aurora Replica
  • A failure of an Aurora Replica
  • A disk failure
  • Disk congestion

前面三種都屬於 Aurora 本身的故障測試,第四種除了有可能是 Aurora 本身的問題外,也可以測壓力過大時的情境 (i.e. 前面透過 auto scaling 撐住了,但後面的資料庫可能沒有足夠的能力支撐)。

Amazon ECS 的 Service Discovery

AWS 宣佈了 Amazon ECS 也支援 Route 53 提供的 Service Discovery 了:「Introducing Service Discovery for Amazon ECS」。

也就是說現在都整合好了... 比較一下先前需要自己包裝起來套用的方式會少不少功夫:

Previously, to ensure that services were able to discover and connect with each other, you had to configure and run your own service discovery system or connect every service to a load balancer. Now, you can enable service discovery for your containerized services with a simple selection in the ECS console, AWS CLI, or using the ECS API.

AWS 在 2016 年的時候有寫一篇「Service Discovery for Amazon ECS Using DNS」在講怎麼透過事件的觸發配合 AWS Lambda 把服務掛上去或是移除掉:

Recently, we proposed a reference architecture for ELB-based service discovery that uses Amazon CloudWatch Events and AWS Lambda to register the service in Amazon Route 53 and uses Elastic Load Balancing functionality to perform health checks and manage request routing. An ELB-based service discovery solution works well for most services, but some services do not need a load balancer.

現在看起來都可以改用 Auto Naming API 了...

AWS 文件丟上 GitHub 讓大家可以提供意見

AWS 宣佈把文件丟上 GitHub 讓大家參與修改:「AWS Documentation is Now Open Source and on GitHub」,整包放在「Amazon Web Services - Documentation」這邊。

看了一下授權的部份,文件大多是 Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International Public License (在 SUMMARY 的部份會寫「Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License」),而 sample code 用的授權看起來有點像 MIT license 或是 ISC license,但比對了一下好像不是這兩個...

這樣做另外的好處是有歷史記錄,要查一些歷史故事的時候比較好查...

Microsoft SQL Server 可以跑在 t2.large 與 t2.xlarge 了...

AWS 宣佈 Microsoft SQL Server 可以跑在 t2 系列的機器上了:「Amazon EC2 T2 instance types are now supported on Windows with SQL Server Enterprise」。

不過應該是因為記憶體限制,目前只開放 t2.xlarge (8GB RAM) 與 t2.2xlarge (16GB RAM) 上可以跑:

Windows with SQL Server Enterprise Edition is now available on t2.xlarge and t2.2xlarge instance types.

馬上可以想到的是測試環境,另外就是某些不能關機的內部系統,可以用離峰時間累積 CPU credit 之類的應用?

GitHub 在 2/28 遭受的攻擊...

GitHub 在 2/28 遭受 DDoS 攻擊,蠻快就把事故報告丟出來了:「February 28th DDoS Incident Report」。

不過跟 GitHub 其他文章不太一樣,這篇算是 PR 稿吧,簡單來說就是花錢買 Akamai Prolexic 的過濾服務解決... Akamai 方的 PR 稿則是在「Memcached-fueled 1.3 Tbps attacks - The Akamai Blog」這邊可以看到。

17:21 UTC 發現問題,然後判斷超過 100Gbps,所以 17:26 決定讓 Akamai Prolexic 接管過濾:

At 17:21 UTC our network monitoring system detected an anomaly in the ratio of ingress to egress traffic and notified the on-call engineer and others in our chat system. This graph shows inbound versus outbound throughput over transit links:

Given the increase in inbound transit bandwidth to over 100Gbps in one of our facilities, the decision was made to move traffic to Akamai, who could help provide additional edge network capacity. At 17:26 UTC the command was initiated via our ChatOps tooling to withdraw BGP announcements over transit providers and announce AS36459 exclusively over our links to Akamai. Routes reconverged in the next few minutes and access control lists mitigated the attack at their border. Monitoring of transit bandwidth levels and load balancer response codes indicated a full recovery at 17:30 UTC. At 17:34 UTC routes to internet exchanges were withdrawn as a follow-up to shift an additional 40Gbps away from our edge.

就這樣而已,完全就是 PR 稿 XDDD

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