Seite 2: Für Kubernetes AWS ins eigene RZ holen

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Container im eigenen RZ orchestrieren

Bereits seit einigen Jahren bietet AWS mit Amazon EKS und Amazon ECS zwei Orchestrierungsprogramme für Container. Während letzteres die hauseigene Software darstellt, ist EKS eine gemanagte Variante des populären Kubernetes. Mit Amazon ECS Anywhere sowie Amazon EKS Anywhere will AWS seinen Kunden nun die gleichen Dienste auch im eigenen Rechenzentrum bereitstellen.

Amazon EKS Anywhere nutzt Amazon EKS-Distro, eine Open-Source-Version von Kubernetes, mit der sich Kubernetes-Cluster unter Berücksichtigung von EKS Best Practices erstellen lassen. Amazon EKS Anywhere kann auf jeder Infrastruktur verwendet werden: direkt auf Bare Metal, auf VMware vSphere oder auf Cloud-VMs. Allerdings müssen sich die Kunden noch ein bisschen gedulden, denn beide Dienste sollen erst in der ersten Jahreshälfte 2021 erscheinen.

Während Microsoft Azure sowie die Google Cloud Platform (GCP) Netapp SANs als First-Class-Dienst anbieten, geht AWS eigene Wege: Mit einer eigenen für die Cloud entwickelten SAN will Amazon den Kunden mehr Speicherleistung, Ausfallsicherheit sowie weitere Mehrwerte bieten.

Amazons Cloud SAN soll als Grundlage für verschiedene neue Features dienen: Die neuen io2-Block-Express-EBS-Volumes, die als Vorschau verfügbar sind, sollen in der größten Ausbaustufe nach Angaben von AWS bis zu 256.000 IOPS, 4000 Mbps Durchsatz sowie bis zu 64 TiB große Volumes bieten – und dies bei einer Latenz von weniger als einer Millisekunde. Eine weitere Neuerung sind die gp3-Volumes. Sie sind die Nachfolger der gp2 und erlauben es, IOPS unabhängig vom Storagevolumen zu skalieren und die Storage-Preise um etwa 20 Prozent zu senken.

Maschinelles Lernen für die Industrie

Die Cloud hat Machine-Learning-Anwendungen für die breite Masse verfügbar gemacht. Dieses Jahr kündigte AWS fünf neue ML-Dienste für die Fertigungsindustrie an: Mit AWS Monitron erhalten Kunden eine End-to-End-Überwachung von Maschinen, die Software setzt sich aus Sensoren, Gateway sowie ML-Diensten zusammen. Ziel ist es Anomalien zu erkennen, um somit frühzeitig Fehler zu entdecken, die eine Wartung erfordern – das sogennante Predictive Maintanance.

Sollten Kunden ihre Maschinen bereits mit Sensoren ausgerüstet haben, können sie mit Amazon Lookout for Equipment diese auch mit den ML-Funktionen von AWS verknüpfen. Einen ähnlichen Ansatz bietet AWS Panorama Appliance, mit dem sich bestehende Kameras mit sogenannter Computer Vision ergänzen lassen. Dies bietet sich zum Beispiel für die Qualitätskontrolle oder die Arbeitsplatzsicherheit an.

Ferner können Hersteller von Industriekameras AWS Panorama SDK einsetzen, um so Computer-Vision-Funktionen in ihre Kameras zu integrieren. Mit dem fünften angekündigten Dienst Amazon Lookout for Vision lassen sich in Bilder und Videostreams Anomalien und Fehlern von Produkten oder Prozessen erkennen.

Alle Details zu den Ankündigungen finden Sie im AWS-Blog.

(fo)