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Was ich auf der re:Invent gelernt habe

Die wichtigsten neuen Tools für AWS

Michael Wittig

© AWS Inc.

Auf dem diesjährigen AWS Summit re:Invent hat Amazon wie immer neue Tools und Services vorgestellt. AWS-Experte Michael Witttig berichtet für uns über die Highlights.

Jedes Jahr veranstaltet Amazon Web Services (AWS) eine große Konferenz in Las Vegas, um ihre neuen Services vorzustellen. Den 19.000 Teilnehmern der re:Invent 2015 wurden über 270 Sessions präsentiert, die die Nutzung von AWS demonstrierten. Obwohl die Konferenz am Montag gestartet ist, kam die erste Keynote erst am Mittwoch. Und wie üblich lag der Fokus dabei auf Unternehmenskunden. Ich stelle die drei Services mit der größten Bedeutung für die Unternehmens-IT vor.

AWS Import/Export Snowball

Daten in die Cloud zu bekommen, ist eine Herausforderung. Wenn Sie jemals probiert haben, Terabyte an Daten hochzuladen, dann wissen Sie das. Wenn man keine gute Verbindung zum Internet hat, kann man Festplatten zu AWS schicken. Sie kümmern sich darum, die Daten zu importieren, und senden die Festplatte auch zurück. Um diesen Prozess einfacher zu machen, hat AWS ein Gerät namens Snowball entwickelt. Ein Snowball kann 50 TB Daten speichern und kümmert sich um alles. Man fordert einen Snwoball an und wenige Tage später liefert UPS eine graue Kiste. Dann ladet man die Daten hoch und schickt die Kiste zu AWS zurück – alles für 200 US-Dollar.

Amazon Quicksight

Amazon möchte, dass jeder Anwender die Daten verstehen kann. Amazon Quicksight kann alle auf AWS gespeicherten Daten durchsuchen (S3, RDS, DynamoDB, EMR, Redshift) und versucht, Beziehungen zwischen den Daten zu verstehen. Der Endanwender kann ein GUI von Amazon nutzen, um die Daten zu untersuchen. In der nahen Zukunft wird es außerdem möglich sein, auf Quicksight als eine Quelle in BI Tools wie Tableu zuzugreifen.

Amazon Insepctor

Amazon Insepctor hebt Sicherheits-Bewertungen auf ein neues Level. Es ist dafür gebaut, den Zielkonflikt zwischen Sicherheit und Agilität zu eliminieren. Der Amazon Insepctor hält laufend nach potenziellen Sicherheitsrisiken Ausschau. Was Risiken sind, lernt das Tool auf Basis einer Wissensdatenbank, die alle Best Practices von Amazon der letzten zehn Jahre enthält.

Und so viel mehr

Es gibt noch viel mehr, worüber man sprechen kann: Mit AWS Config Rules kann man Regeln definieren, denen alle AWS-Quellen folgen müssen – etwa ein Tag, der immer gesetzt sein muss, oder eine Virtual Machine, die in einem privaten Netzwerk gestartet sein muss. Eigene Regeln kann man als Lambda-Funktionen anlegen.

Amazon Kinesis Firehose ist das Bindeglied zwischen Kinesis Stream und Datenspeichern. Ein Kinsesis Stream ist der Startpunkt für Echtzeit-Daten wie Klick-Streams, Anwendungs-Logs oder Finanzmarktdaten. Amazon Kinesis Firehose liest die Daten aus dem Stream aus und speichert sie in S3 zur Archivierung oder im Data Warehouse Redshift.

Außerdem wurde MariaDB als sechste Engine zum Relational Database Service (RDS) hinzugefügt.

Michael and Andreas Wittig with Amazon Web Services in Action

Der AWS Database Migration Service hilft Kunden, ihre proprietären Datenbanken wie Oracle zu offeneren wie PostrgeSQL zu migrieren. Der Migrations-Service versucht das Datenbankschema, gespeicherte Prozesse, Funktionen und alles andere bestmöglich in der neuen Engine abzubilden. Wenn er automatisch keine Entscheidung treffen kann, fragt der Service den Anwender um Hilfe. AWS verspricht aber, dass 80 Prozent der Migration automatisch abläuft.

Mehr über Amazon Web Services lernen

Sind Sie daran interessiert, mehr über Amazon Web Services zu lernen? Andreas und ich haben das Buch Amazon Web Services in Action geschrieben. Das Buch ist für Entwickler und DevOps geschrieben, die traditionell deployte verteilte Anwendungen zu AWS migrieren wollen. Kenntnisse über AWS sind keine Voraussetzung.

 

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Geschrieben von
Michael Wittig
Michael Wittig
Michael Wittig migrierte in einem kleinen Team die IT der ersten Bank in Deutschland komplett in die AWS-Cloud. Er hat einen starken Hintergrund im algorithmischen Handel, wo er tausende Gigabytes an Finanzmarkt­zeitreihen analysierte. Er benutzt die AWS-Cloud für die historische und Echtzeitanalyse von Finanzmarktdaten mit einer Vielzahl an Technologien und Programmiersprachen. Heute berät er zusammen mit seinem Bruder andere Unternehmen, wie sie die AWS-Cloud nutzen können, um ihren Datenschatz zu bergen, und er ist Entwickler der SaaS-Zeitreihen­datenbank „TimeSeries.Guru“.
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