什么是AWS？为什么每个数据科学专家都应该学习Amazon Web Services

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什么是AWS？为什么每个数据科学专家都应该学习Amazon Web Services
“您的机器内存不足。”
听起来很熟悉？这当然对我来说特别是当我尝试在个人计算机上运行复杂的机器学习算法时。许多数据科学专业人员都感到非常沮丧的经历。我们没有技术庞然大物的无限计算能力-那么我们该怎么办？
这就是云的力量改变了数据科学的地方。亚马逊凭借其AWS产品，以前所未有的方式征服了数据科学市场。
亚马逊网络服务
在过去的几年中，云计算取得了巨大的增长。如今，几乎每个组织都将云计算用于其广泛的服务。到2020年底，预计将有70％的技术支出用于云服务。
您是否知道AWS在2020年第一季度的收入为100亿美元？这几乎是其下一个最接近的竞争对手的两倍！从数据科学到数据分析师的每位数据科学专业人员都需要学习AWS及其工作原理。
因此，在本文中，让我们深入了解什么是AWS，并找出它为什么出现在云计算服务的最前沿。
目录
什么是Amazon Web Services（AWS）？
亚马逊网络服务的历史
Amazon Web Services提供的服务
这就是为什么您不能将本地系统用于所有数据任务的原因
Amazon Web Services如何为您提供帮助？
什么是Amazon Web Services（AWS）？
AWS是Amazon的云计算平台，可按需付费，提供基础设施即服务（IaaS），平台即服务（PaaS）和打包软件即服务（SaaS）等服务。它于2006年推出，但最初用于处理亚马逊的在线零售业务。
AWS有3种主要产品：
EC2（Amazon Elastic Compute Cloud）：
EC2允许用户租用运行自己的应用程序的虚拟机/服务器。这些服务器使用不同的操作系统，Amazon根据服务器的计算能力和容量（即硬盘容量，CPU，内存等）和服务器的启动时间向您收费。
Glacier
Glacier是一种低成本的在线文件存储Web服务。Amazon Glacier设计用于长期存储不需要恢复的非活动数据
S3（Amazon Simple Storage Services）
S3通过Web服务界面提供对象存储，可扩展性和高速性是其福音亚马逊网络服务
AWS为消费者提供了许多优势：
安全性：AWS提供全面的安全性功能以确保最苛刻的要求
合规性：AWS具有丰富的控制，审计和广泛的安全认证
混合主义：它允许构建混合体系结构，以将本地基础结构扩展到云
可扩展性：它允许轻松地放大和缩小
即付即用：这意味着您根据所使用的服务付款。没用，少付钱。使用更多，支付更多，但随着单位规模的扩大，单价下降
以下文章将帮助您开始使用AWS的旅程：
使用Amazon Web Services（AWS）启动ML的综合初学者指南
亚马逊网络服务（AWS）的历史
AWS最初于2002年启动，但仅提供了一些服务。2006年，AWS推出了其云产品，其中包括Amazon S3云存储，SQS（简单队列服务）和EC2，并以此标志着其在在线核心服务行业的进入。
在2009年，AWS看到了AWS在国际上的扩展，并在欧洲启动了S3和EC2。提供块级存储的弹性块存储（EBS）和内容交付网络Amazon CloudFront已发布并合并到AWS中。
它提供了块级存储以与Amazon EC2实例一起使用。Amazon Elastic Block Store卷是通过网络连接的，并且与实例的生命周期无关。
多年来，AWS平台上增加了许多服务，这使其成为具有成本效益和高度可扩展的平台。现在，AWS的数据中心遍布全球，包括美国，日本，欧洲，澳大利亚和巴西。
AWS全球基础设施地图
Amazon Web Services提供的服务
AWS在各自的域中提供以下服务：
计算服务：
EC2（弹性计算云）
EKS（Kubernetes的弹性容器服务）
拉姆达
亚马逊LightSail
弹性豆茎
数据库服务：
海王星
RDS
极光
红移
DynamoDB
ElastiCache
安全服务：
KMS（密钥管理服务）
AWS IAM（身份和访问管理）
检验员
WAF（Web应用程序防火墙）
云目录
证书管理员
组织机构
屏蔽
梅西
警卫职责
仓储服务：
亚马逊冰川
S3（简单存储服务）
AWS雪球
弹性块存储
迁移服务：
雪球
DMS（数据库迁移服务）
SMS（服务器迁移服务）
分析服务：
运动学
QuickSight EMR（减少弹性贴图）
数据管道
云搜索
雅典娜
弹性搜索
管理工具：
CloudWatch
云形成
CloudTrail
OpsWorks
设定档
AWS自动扩展
讯息服务：
查明
SQS
SES
社交网络
有关AWS提供的服务的更多信息，请单击此处。
到目前为止，您将对什么是AWS有了一个广泛的了解。现在，让我们阐明一些为什么公司要求其数据科学家了解AWS的原因。
这就是为什么您不能将本地系统用于所有数据任务的原因
还记得您只是在空闲时等待系统响应吗？在这里，我们重点列出了本地系统必须能够解决的问题：
您在其上部署任务的系统的处理能力很低，这会影响您的守时性。您在处理大量数据时一定已经注意到了这一点，而且我很确定外部集中管理系统的想法一定已经引起您的注意。
大数据集不适合进行分析或模型训练所需的IDE系统内存。还记得您的Jupyter Notebook卡住了吗？
安装和维护自己的硬件在时间和金钱上都花费很多
Amazon Web Services如何为您提供帮助？
我敢肯定，你们中的许多人仍会怀疑为什么要使用AWS？为什么不去找别的东西（例如Google的GCP）呢？让我通过为AWS提供以下好处来回答这个问题：
方便使用的
AWS拥??有记录良好的用户界面，该界面消除了满足IT需求的现场服务器的需求。这样可以不时地简化程序，软件的部署。AWS满足您的所有需求。
多样的工具
在本文的前面，我们了解了AWS必须提供的各种服务。考虑到其效率，它是针对您的IT和云需求的全能解决方案。
计算能力
您无需担心大型数据集是否适合您IDE的系统内存。
基础设施
AWS全球云基础设施是最广泛，最可靠的云平台，可从全球数据中心提供超过175种全功能服务。无论您需要一次单击即可在全球范围内部署应用程序工作负载，还是想要以一位数毫秒的延迟将更接近最终用户的特定应用程序构建和部署，AWS均可在需要的时间和地点为您提供云基础架构容易。
价钱
我认为这将是最令人信服的观点！AWS是最便宜的云服务平台之一。这对于小型企业在不分配大量运营资本的情况下正常运作和发展非常有用。
CIPS_MQ_transparent
2020年Gartner云基础设施和平台服务魔力象限
公司为什么要为数据科学家强调AWS知识？
无论您为哪个公司工作，云基础架构都将成为您日常数据科学体系中的重要组成部分，因为公司已越来越倾向于将云计算用于解决方案。
根据Indeed.com的报告，AWS从2014年的2.7％的技术技能份额上升到了2019年的14.2％。这是418％的变化！
这是因为AWS使用的定价模型。AWS采用按需付费模式，按小时或每秒收费。它还提供了以折扣价保留特定数量的计算能力的选项。
此外，AWS还牢记无法负担其服务的潜在消费者。对于他们，它提供了AWS Free Tier服务，使他们可以绝对免费地获得AWS服务的实践经验。
所有企业，无论大小，都希望节省成本。小公司可以节省购买服务器的成本，而大企业可以提高真实性和生产率。AWS服务也非常强大。一方面，使用Spark建立Hadoop集群需要花费几天的时间，而AWS只需几分钟即可完成。
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关键词：services service Amazon 数据科学 WEB