AWS 专题学习 P7 (FSx、SQS、SNS)

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1. Amazon FSx – 概述

在 AWS 上启动的第三方高性能文件系统，以下是一些 AWS 完全托管的服务：

适用于 Windows 的 Amazon FSx（文件服务器）

• FSx for Windows 是完全托管的 Windows 文件系统共享驱动器
• 支持 SMB 协议和 Windows NTFS
• Microsoft Active Directory 集成、ACL、用户配额
• 可以安装在 Linux EC2 实例上
• 支持 Microsoft 的分布式文件系统 (DFS) 命名空间（跨多个 FS 的组文件）
• 扩展到 10 GB/s、数百万 IOPS、100 PB 数据
• 存储选项：
  • SSD：延迟敏感的工作负载（数据库、媒体处理、数据分析……）
  • HDD：广泛的工作负载（主目录、CMS，…）
• 可以从您的本地基础设施（VPN 或 Direct Connect）进行访问
• 可配置为多可用区（高可用性）
• 数据每天备份到S3

Amazon FSx for Lustre

• Lustre 是一种并行分布式文件系统，用于大规模计算
• Lustre 这个名字源自“Linux”和“cluster”
• 机器学习、高性能计算（HPC）
• 视频处理、财务建模、电子设计自动化
• 可扩展至 100 GB/s、数百万 IOPS、亚毫秒级延迟
• 存储选项：
  • SSD：低延迟、IOPS 密集型工作负载、小文件和随机文件操作
  • HDD：吞吐量密集型工作负载、大型连续文件操作
• 与S3无缝集成
• 可以“读取 S3”作为文件系统（通过 FSx）
• 可以将计算的输出写回到S3（通过FSx）
• 可以从本地服务器（VPN 或 Direct Connect）使用

FSx Lustre - 文件系统部署选项

• 暂存文件系统
  • 临时存储
  • 数据不会被复制（如果文件服务器出现故障，数据不会保留）
  • 高突发（速度提高 6 倍，每 TiB 200MBps）
  • 用途：短期加工，优化成本
• 持久文件系统
  • 长期储存
  • 数据在同一可用区内复制
  • 在几分钟内替换失败的文件
  • 用途：长期处理、敏感数据

Amazon FSx for NetApp ONTAP

• AWS 上的托管 NetApp ONTAP
• 文件系统兼容NFS、SMB、iSCSI协议
• 将 ONTAP 或 NAS 上运行的工作负载移至 AWS
• 适用于：
  • Linux
  • 窗户
  • 苹果系统
  • AWS 上的 VMware 云
  • Amazon Workspaces 和 AppStream 2.0
  • Amazon EC2、ECS 和 EKS
• 存储自动缩小或增长
• 快照、复制、低成本、压缩和数据
• 时间点瞬时克隆（有助于测试新工作负载）

Amazon FSx for OpenZFS

• AWS 上的托管 OpenZFS 文件系统
• 与 NFS 兼容的文件系统（v3、v4、v4.1、v4.2）
• 将 ZFS 上运行的工作负载迁移到 AWS
• 适用于：
  • Linux
  • Window
  • 苹果系统
  • VMware Cloud on AWS
  • Amazon Workspaces 和 AppStream 2.0
  • Amazon EC2、ECS 和 EKS
• 高达 1,000,000 IOPS，延迟 < 0.5 毫秒
• 快照、压缩和低成本
• 时间点瞬时克隆（有助于测试新工作负载）

Hybrid Cloud 存储

• AWS 正在推动“混合云”
  • 您的部分基础设施位于云端
  • 您的部分基础设施位于本地
• 这可能是由于
  • 长时间的云迁移
  • 安全要求
  • 合规要求
  • 信息技术战略
• S3 是一种专有存储技术（与 EFS / NFS 不同），那么如何在本地公开 S3 数据？
• AWS 存储网关！

AWS 存储云原生选项

AWS 存储网关

• 本地数据和云数据之间的桥梁
• 用例：
  • 灾难恢复
  • 备份和恢复
  • 分层存储
  • 本地缓存和低延迟文件访问
• 存储网关的类型：
  • S3 文件网关
  • FSx 文件网关
  • 卷网关
  • 磁带网关

Amazon S3 File Gateway

• 可使用 NFS 和 SMB 协议访问配置的 S3 存储桶
• 最近使用的数据缓存在文件网关中
• 支持S3Standard、S3StandardIA、S3OneZoneA、S3Intelligent Tiering
• 使用生命周期策略过渡到 S3 Glacier
• 使用每个文件网关的 IAM 角色进行存储桶访问
• SMB 协议与 Active Directory (AD) 集成以进行用户身份验证

Amazon FSx File Gateway

• 对 Amazon FSx for Windows File Server 的本机访问
• 经常访问的数据的本地缓存
• Windows 本机兼容性（SMB、NTFS、Active Directory…）
• 对于组文件共享和主目录有用

Volume Gateway

• 使用 S3 支持的 iSCSI 协议的块存储
• 由 EBS 快照支持，可以帮助恢复本地卷！
• 缓存卷：低延迟访问最新数据
• 存储卷：整个数据集都在本地，计划备份到 S3

Tape Gateway

• 一些公司使用物理磁带进行备份过程（！）
• 通过磁带网关，公司可以使用相同的流程，但是在云中
• 由 Amazon S3 和 Glacier 支持的虚拟磁带库 (VTL)
• 使用现有的基于磁带的流程（和 iSCSI 接口）备份数据
• 与领先的备份软件供应商合作

Storage Gateway – 硬件设备

• 使用 Storage Gateway 意味着您需要本地虚拟化
• 否则，您可以使用 Storage Gateway 硬件设备
• 您可以在 amazon.com 上购买
• 可与文件网关、卷网关、磁带网关配合使用
• 拥有所需的CPU、内存、网络、SSD缓存资源
• 有助于小型数据中心的日常 NFS 备份

AWS Storage Gateway

AWS Transfer Family

• 使用 FTP 协议将文件传入和传出 Amazon S3 或 Amazon EFS 的完全托管服务
• 支持的协议
  • AWS Transfer for FTP（文件传输协议 (FTP)）
  • AWS Transfer for FTPS（基于 SSL 的文件传输协议 (FTPS)）
  • AWS Transfer for SFTP（安全文件传输协议 (SFTP)）
• 托管基础设施、可扩展、可靠、高可用性（多可用区）
• 按每小时每个配置端点付费 + 以 GB 为单位的数据传输
• 在服务中存储和管理用户的凭据
• 与现有身份验证系统集成（Microsoft Active Directory、LDAP、Okta、Amazon Cognito、自定义）
• 用途：共享文件、公共数据集、CRM、ERP…

AWS DataSync

• 移入和移出大量数据
  • 本地/其他云到 AWS（NFS、SMB、HDFS、S3 API…） – 需要代理
  • AWS 到 AWS（不同的存储服务） – 无需代理
• 可以同步到：
  • Amazon S3（任何存储类别 - 包括 Glacier）
  • Amazon EFS
  • Amazon FSx（Windows、Lustre、NetApp、OpenZFS…）
• 复制任务可以安排为每小时、每天、每周
• 保留文件权限和元数据（NFS POSIX、SMB…）
• 一个代理任务可以使用10 Gbps，可以设置带宽限制

NFS / SMB 到 AWS（S3、EFS、FSx…）

AWS 存储服务之间的传输

存储比较

• S3：对象存储
• S3 Glacier：对象档案
• EBS 卷：一次用于一个 EC2 实例的网络存储
• 实例存储：EC2 实例的物理存储（高 IOPS）
• EFS：Linux 实例的网络文件系统、POSIX 文件系统
• FSx for Windows：适用于 Windows 服务器的网络文件系统
• FSx for Lustre：高性能计算 Linux 文件系统
• 适用于 NetApp ONTAP 的 FSx：高操作系统兼容性
• FSx for OpenZFS：托管 ZFS 文件系统
• 存储网关：S3 和 FSx 文件网关、卷网关（缓存和存储）、磁带网关
• 传输系列：Amazon S3 或 Amazon EFS 之上的 FTP、FTPS、SFTP 接口
• 数据同步：安排从本地到 AWS 或 AWS 到 AWS 的数据同步
• Snowcone / Snowball / Snowmobile：以物理方式将大量数据移动到云端
• 数据库：针对特定工作负载，通常带有索引和查询

2. AWS 集成和消息传递

章节介绍

• 当我们开始部署多个应用程序时，它们将不可避免地需要相互通信
• 应用程序通信有两种模式：

1. 同步通信（应用程序到应用程序）
2. 异步/基于事件（应用程序到队列到应用程序）

• 如果流量突然激增，应用程序之间的同步可能会出现问题
• 如果您突然需要编码 1000 个视频但通常是 10 个怎么办？
• 在这种情况下，最好解耦你的应用程序，
  • 使用SQS：队列模型
  • 使用SNS：发布/订阅模型
  • 使用Kinesis：实时流模型
• 这些服务可以独立于我们的应用程序进行扩展！

Amazon SQS - 什么是队列？

Amazon SQS – 标准队列

• 最旧的产品（超过 10 年）
• 完全托管的服务，用于解耦应用程序
• 属性：
  • 无限吞吐量，无限队列中的消息数量
  • 消息默认保留：4 天，最多 14 天
  • 低延迟（发布和接收<10毫秒）
  • 每条发送的消息限制为 256KB
• 可能有重复的消息（至少一次传递，偶尔）
• 消息可能无序（尽力而为）

SQS 一 生成消息

• 使用 SDK（SendMessage API）生成到 SQS
• 消息保留在SQS中，直到消费者将其删除
• 消息保留：默认4天，最长14天
• 示例：发送要处理的订单
  • 订单编号
  • 客户ID
  • 任何你想要的属性
• SQS标准：无限吞吐量

SQS 一 消费消息

• 消费者（在 EC2 实例、服务器或 AWS Lambda 上运行）…
• 轮询 SQS 消息（一次最多接收 10 条消息）
• 处理消息（示例：将消息插入 RDS 数据库）
• 使用DeleteMessage API删除消息

SQS – 多个 EC2 实例使用者

• 消费者并行接收和处理消息
• 至少一次交货
• 尽力而为的消息排序
• 消费者处理消息后删除消息
• 我们可以水平扩展消费者以提高处理吞吐量

SQS with Auto Scaling Group (ASG)

SQS 可以在应用程序层之间解耦

Amazon SQS - 安全

• 加密：
  • 使用 HTTPS API 进行飞行加密
  • 使用 KMS 密钥进行静态加密
  • 客户端加密（如果客户端想要自己执行加密/解密）
• 访问控制：用于管理对 SQS API 访问的 IAM 策略
• SQS访问策略（类似于S3存储桶策略）
  • 对于跨账户访问 SQS 队列很有用
  • 用于允许其他服务（SNS、S3…）写入 SQS 队列

SQS – Message Visibility Timeout

• 消息被消费者轮询后，其他消费者将看不到该消息
• 默认情况下，“消息可见超时”为 30 秒
• 这意味着消息有 30 秒的时间来处理
• 消息可见性超时结束后，消息在 SQS 中“可见”

• 如果消息在可见性超时内没有被处理，它将被处理两次
• 消费者可以调用 ChangeMessageVisibility API 来获得更多时间
• 如果可见性超时很高（小时）并且消费者崩溃，重新处理将需要时间
• 如果可见性超时太低（秒），我们可能会得到重复项

Amazon SQS - Long Polling

• 当消费者从队列中请求消息时，如果队列中没有消息，它可以选择“等待”消息到达
• 这称为长轮询
• LongPolling 减少了对 SQS 的 API 调用数量，同时提高了应用程序的效率并减少了延迟
• 等待时间可以在 1 秒到 20 秒之间（最好是 20 秒）
• 长轮询优于短轮询
• 可以使用 WaitTimeSeconds 在队列级别或 API 级别启用长轮询

Amazon SQS – FIFO Queue

• FIFO = 先进先出（队列中消息的排序）
• 吞吐量有限：不进行批处理时为 300 条消息/秒，使用批处理时为 3000 条消息/秒
• 一次性发送能力（通过删除重复项）
• 消息由消费者按顺序处理

SQS with Auto Scaling Group (ASG)

如果负载过大，部分交易可能会丢失

SQS 作为数据库写入的缓冲区

SQS 在应用程序层之间解耦

Amazon SNS

• 如果您想将一条消息发送给多个接收者怎么办？
• “事件生产者”仅向一个 SNS 主题发送消息
• 我们想要收听 SNS 主题通知就有多少个“事件接收者”（订阅）
• 每个主题订阅者都会收到所有消息（注意：过滤消息的新功能）
• 每个主题最多 12,500,000 个订阅
• 100,000 个主题限制

SNS 与 许多 AWS 服务集成

• 许多AWS服务可以直接将数据发送到SNS以进行通知

Amazon SNS – 如何发布

• 主题发布（使用SDK）
  • 创建主题
  • 创建订阅（或多个）
  • 发布到主题
• 直接发布（用于移动应用程序SDK）
  • 创建平台应用程序
  • 创建平台端点
  • 发布到平台端点
  • 可与 Google GCM、Apple APNS、Amazon ADM 配合使用…

Amazon SNS – 安全

• 加密：
  • 使用 HTTPS API 进行飞行加密
  • 使用 KMS 密钥进行静态加密
  • 客户端加密（如果客户端想要自己执行加密/解密）
• 访问控制：用于规范对 SNS API 访问的 IAM 策略
• SNS 访问策略（类似于 S3 存储桶策略）
  • 对于跨帐户访问 SNS 主题很有用
  • 用于允许其他服务（S3…）写入 SNS 主题

SNS + SQS：Fan Out (扇出)

• 在SNS中推送一次，在所有订阅者的SQS队列中接收
• 完全解耦，无数据丢失
• SQS 允许：数据持久性、延迟处理和工作重试
• 能够随着时间的推移添加更多 SQS 订阅者
• 确保您的 SQS 队列访问策略允许 SNS 写入
• 跨区域交付：与其他区域的 SQS 队列配合使用

应用：S3 事件到多个队列

• 对于相同的组合：事件类型（例如对象创建）和前缀
  （例如 images/）您只能有一个 S3 事件规则
• 如果您想将相同的S3事件发送到多个SQS队列，请使用扇出

应用程序：通过 Kinesis Data Firehose SNS 到 Amazon S3

• SNS 可以发送到 Kinesis，因此我们可以拥有以下解决方案架构：

Amazon SNS – FIFO topic

• FIFO = 先进先出（topic 中的消息排序）

• 与 SQS FIFO 类似的功能：
  • 按消息组 ID 排序（同一组中的所有消息均排序）
  • 使用重复数据删除 ID 或基于内容的重复数据删除
• 只能将 SQS FIFO 队列作为订阅者
• 吞吐量有限（与 SQS FIFO 相同的吞吐量）

SNS FIFO + SQS FIFO：扇出

• 如果您需要扇出+排序+重复数据删除

SNS – 消息过滤

• JSON 策略用于过滤发送到 SNS topic 订阅的消息
• 如果订阅没有过滤策略，它会收到每条消息

3. Kinesis 概述

• 轻松实时收集、处理和分析流数据
• 摄取实时数据，例如：应用程序日志、指标、网站点击流、物联网遥测数据…
• Kinesis Data Streams：捕获、处理和存储数据流
• Kinesis Data Firehose：将数据流加载到 AWS 数据存储中
• Kinesis Data Analytics：使用 SQL 或 Apache Flink 分析数据流
• Kinesis Video Streams：捕获、处理和存储视频流

Kinesis Data Streams

• 保留 1 天至 365 天
• 能够重新处理（重放）数据
• 数据一旦插入 Kinesis，就无法删除（不变性）
• 共享同一分区的数据进入同一分片（排序）
• 生产者：AWS SDK、Kinesis Producer Library (KPL)、Kinesis Agent
• 消费者：
  • 编写您自己的：Kinesis 客户端库 (KCL)、AWS SDK
  • 托管：AWS Lambda、Kinesis Data Firehose、Kinesis Data Analytics、

Kinesis Data Streams – Capacity Modes

• Provisioned(配置)模式：
  • 您可以选择配置的分片数量、手动扩展或使用 API
  • 每个分片的速度为 1MB/s（或每秒 1000 条记录）
  • 每个分片的输出速度为 2MB/s（经典或增强型扇出消费者）
  • 您按每小时配置的分片付费
• On-demand(点播)模式：
  • 无需配置或管理容量
  • 配置默认容量（4 MB/秒或每秒 4000 条记录）
  • 根据过去 30 天内观察到的吞吐量峰值自动扩展
  • 按每小时流和按 GB 数据输入/输出付费

Kinesis Data Streams 安全

• 使用 IAM 策略控制访问/授权
• 使用 HTTPS 端点进行动态加密
• 使用 KMS 静态加密
• 您可以在客户端实现数据的加密/解密（较难）
• VPC 端点可供 Kinesis 在 VPC 内访问
• 使用 CloudTrail 监控 API 调用

Kinesis Firehose

• 完全托管服务，无需管理，自动扩展，无服务器
  • AWS：Redshift / Amazon S3 / OpenSearch
  • 第 3 方合作伙伴：Splunk / MongoDB / DataDog / NewRelic / …
  • 自定义：发送到任何 HTTP 端点
• 为通过 Firehose 的数据付费
• 近乎实时
  • 非完整批次的最低延迟为 60 秒
  • 每次至少 1MB 数据
• 支持多种数据格式、转换、转换、压缩
• 支持使用 AWS Lambda 进行自定义数据转换
• 可以将失败或所有数据发送到备份 S3 存储桶

Kinesis Data Streams vs Firehose

Kinesis Data Streams

• 用于大规模摄取的流媒体服务
• 编写自定义代码（生产者/消费者）
• 实时（~200 毫秒）
• 管理扩展（分片拆分/合并）
• 数据存储1至365天
• 支持重播功能

Kinesis Data Firehose

• 将流数据加载到 S3 / Redshift / OpenSearch / 3rd party / 自定义 HTTP
• 完全托管
• 近乎实时（缓冲时间最少 60 秒）
• 自动缩放
• 无数据存储
• 不支持重播功能

将数据排序到 Kinesis 中

• 假设您有 100 辆卡车（truck_1、truck_2、…truck_100）在路上定期将其 GPS 位置发送到 AWS。
• 您想要按顺序使用每辆卡车的数据，以便您可以准确跟踪它们的移动。
• 您应该如何将该数据发送到 Kinesis？
• 答案：使用“truck_id”的“分区键”值发送
• 相同的密钥将始终进入相同的分片

将数据排序到 SQS 中

• 对于 SQS 标准，数据是无序的
• 对于 SQS FIFO，如果不使用 Group ID，消息将按照发送的顺序被消费，只有一个消费者

• 您想要扩大消费者的数量，但希望消息在彼此相关时能够“分组”
• 然后使用组 ID（类似于 Kinesis 中的分区键）

Kinesis 与 SQS 排序

• 假设有 100 辆卡车、5 个 kinesis 分片、1 个 SQS FIFO
• Kinesis 数据流：
  • 平均每个分片有 20 辆卡车
  • 卡车的数据将在每个分片中排序
  • 我们可以拥有的最大并行消费者数量是 5
  • 可以接收高达 5 MB/s 的数据
• SQS 先进先出
  • 你只有一个SQS FIFO队列
  • 您将拥有 100 个群组 ID
  • 您最多可以有 100 个消费者（由于有 100 个组 ID）
  • 每秒最多有 300 条消息（如果使用批处理则为 3000 条）

SQS vs SNS vs Kinesis

SQS

• 消费者“拉数据”
• 数据被消耗后被删除
• 可以拥有任意数量的工人（消费者）
• 无需配置吞吐量
• 仅在 FIFO 队列上保证排序
• 单独的消息延迟能力

SNS

• 将数据推送给许多订阅者
• 多达 12,500,000 名订户
• 数据不持久（如果未交付就会丢失）
• 酒吧/订阅者
• 多达 100,000 个主题
• 无需配置吞吐量
• 与 SQS 集成以实现扇出架构模式
• SQS FIFO 的 FIFO 功能

Kinesis

• 标准：拉取数据 - 每个分片 2 MB
• 增强扇出：推送数据 - 每个消费者每个分片 2 MB
• 可以重播数据
• 适用于实时大数据、分析和 ETL
• 在分片级别排序
• 数据在 X 天后过期
• 预配置模式或按需容量模式

Amazon MQ

• SQS、SNS 是“云原生”服务：来自 AWS 的专有协议
• 从本地运行的传统应用程序可能使用开放协议，例如：MQTT、AMQP、STOMP、Openwire、WSS
• 迁移到云时，我们可以使用 Amazon MQ，而不是重新设计应用程序以使用 SQS 和 SNS
• Amazon MQ 是 RabbitMQ 或 ActiveMQ 的托管消息代理服务
• Amazon MQ 的“扩展性”不如 SQS / SNS
• Amazon MQ 在服务器上运行，可以在多可用区中运行并进行故障转移
• Amazon MQ 具有队列功能 (~SQS) 和主题功能 (~SNS)

Amazon MQ – 高可用性

文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-810864.html

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