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基于AWS云服务的在线广告平台架构代闻AWS解决方案架构师wendai@100毫秒最大延迟最低延迟可达5ms以下每天600亿请求每天150TB数据全球范围每秒超过100万请求1000亿条数据Over 20,000 customers in over 150 countries.With our infrastructure in Amazon AWS, ... We just opened our business in Japan and it only takes us a few minutes to bootstrap our infrastructure and start serving that region of the world with the required low latency.Valentino VolonghiAdRoll CTO日程•需求与方案概览•数据处理架构•大数据分析架构•部署与运维建议广告主...广告平台... 媒体在线广告产业链的角色角色持有需求广告主(Advertiser)资金宣传和推广媒体(Publisher)广告空间和受众盈利广告平台(Ad-Network)广告平台基础架构盈利消费者(Consumer)N/A 免费内容和产品折扣广告主...广告平台... 媒体数据流资金流在线广告平台典型需求•数据管理•实时竞价(RTB)•访客找回(Retargeting)•归因分析•广告效果衡量数据收集部分: 批处理竞价部分: 速度数据处理流程数据收集数据存储数据分发竞价数据实时竞价在线广告平台典型架构数据处理架构数据收集和存储Availability ZoneAvailability ZoneElastic Load BalancinginstancesinstancesAuto Scaling groupAmazon S3Amazon Kinesis数据收集数据存储数据分发竞价数据实时竞价数据复制与分发Availability ZoneAvailability ZoneElastic Load BalancinginstancesinstancesAuto Scaling groupAmazon S3Amazon KinesisReal Time Replication ClusterDynamoDBRemote Region 1Remote Region 2DynamoDBDynamoDB数据收集数据存储数据分发竞价数据实时竞价DynamoDB表的设计HashKey ValueKey{‘segments’: set([‘123’, ‘345’]),‘timestamp’:‘1234556’,‘leads’: ‘to-write-contention’}Improve HashKey RangeKey Value (just a singletimestamp)Key Segment1234554343254Key Segment11231231433235DynamoDB优化–通过批量操作提高吞吐queue.get(1)ddb.update_item(item)queue.get(BATCH_SIZE) ddb.batch_write_items(batch)• 1 Operation -> 1 Item •Low throughput per box • 1 Operation -> 25 Items •25x higher throughput实时竞价数据收集实时竞价Availability Zone Availability ZoneElastic Load Balancinginstances instancesAuto Scaling groupAmazonS3AmazonKinesisApacheStormDynamoDBAvailability Zone Availability ZoneAuto Scaling groupElastic Load Balancing数据收集数据存储数据分发竞价数据实时竞价大数据分析架构在线广告平台典型分析需求FrequencyAttributionOverlapAd-hocAmazon RedshiftAmazon EMRAmazon EC2分析Amazon GlacierAmazon DynamoDB存储AWS Direct Connect收集Amazon KinesisAmazon S3大数据分析相关的AWS 服务典型架构Hadoop or Redshift?数据仓库RedshiftHadoop EMR非结构化数据熟悉MapReduce 大量数据批量处理结构化数据熟悉SQL 查询更快捷Redshift 架构•Leader 节点–SQL endpoint, JDBC/ODBC –存储元数据(metadata)–协调查询执行•Compute 节点–本地，列存储–并行执行查询–通过S3进行Load, backup, restore–从DynamoDB 或SSH 来Load 数据•两种硬件平台–针对数据处理优化–DS2: HDD; scale from 2TB to 2PB–DC1: SSD; scale from 160 GB to 326 TB10 GigE (HPC)Ingestion Backup RestoreJDBC/ODBCRedshift的特点–针对在线广告平台•大数据–160GB –2PB–Access to S3–One cluster vs multiple clusters•成本可控–$1000/TB/year–Flexibility to keep data online/offline•时间可控–MPP columnar–SSD–Approximate functions部署与运维建议部署与运维建议•蓝绿部署–Route53 + ELB 实现更加灵活的部署和切换•跨区域(Cross-Region) AMI–AWS CLI, pakcer.io等•使用ASG 标签(Tags)–Version、Exchange、Application等•自动化部署脚本–Python、AWS CLI等•AWS DevOps服务–Opsworks、CodeDeploy、Cloudformation等部署与运维建议•无状态服务–通过服务标签而不是主机名来管理计算资源–实例健康状态检测（CloudWatch/ELB/Agent）•部署读缓存–处理突发的读请求–写请求的突发量相对较低中国用户案例分享Mobvista是全球领先的移动广告平台，集团旗下业务包括覆盖全球的移动广告网络及海外发行游戏平台。
亚马逊AWS云计算平台的介绍云计算是一种新的计算模式，其核心思想是将计算设备、数据和应用程序都存储在互联网上，使得用户可以在任何时间、任何地点通过网络访问这些服务。
目前，亚马逊AWS云计算平台已经成为了全球领先的云计算服务提供商之一。
本文就对亚马逊AWS 云计算平台做一个简单的介绍。
一、亚马逊AWS云计算平台的历史和发展亚马逊AWS云计算平台是由亚马逊公司于2006年推出的，它最初是为了满足亚马逊自身的业务需求而开发的。
1998年，亚马逊公司的规模开始急剧扩张，当时传统的客户端服务器架构已经无法满足公司的业务需求。
于是，亚马逊公司开始探索新的计算模式，最终决定采用云计算模式，即将计算设备、数据和应用程序都存储在互联网上，以便随时随地访问。
随着亚马逊AWS云计算平台的不断发展和壮大，越来越多的企业和机构开始意识到云计算的重要性，并开始采用亚马逊AWS 云计算平台来提供各种IT服务。
目前，亚马逊AWS云计算平台已经成为全球领先的云计算服务提供商之一，其用户包括了众多知名企业和机构，如NASA、Netflix、Airbnb、Dropbox、Spotify 等。
二、亚马逊AWS云计算平台的服务和应用亚马逊AWS云计算平台提供了包括计算、存储、数据库、安全、开发工具、人工智能、物联网等在内的各种服务和应用程序。
以下是亚马逊AWS云计算平台的一些主要服务和应用的介绍：1.计算服务计算服务是亚马逊AWS云计算平台的核心服务之一。
它包括了EC2、Lambda、Batch等多个服务。
其中，EC2是一种弹性计算服务，它可以让用户在亚马逊的基础设施上租用虚拟计算机实例，并以每小时收费的方式，按需使用计算资源。
Lambda是一种无服务器计算服务，它可以让用户编写和运行代码，而无需担心基础设施的管理和维护。
Batch是一种批处理服务，它可以让用户轻松地在亚马逊的基础设施上运行批处理作业。
2.存储服务存储服务是亚马逊AWS云计算平台中另一个核心服务。
篇一：opnet仿真实验报告南京航空航天大学opnet仿真实验报告计算机网络实验目录1.1 实验一 ............................................................................. . (3)1.2 实验二 ............................................................................. . (3)第二章opnet网络建模及仿真方法 (3)2.1 opnet简介 ............................................................................. . (3)2.2 opnet仿真关键技术 ............................................................................. .. (4)2.2.1 层次化建模技术 ............................................................................. .. (4)2.2.2 离散事件仿真机制 ............................................................................. .. (4)2.2.3 仿真调度机制 ............................................................................. (4)2.2.4 通信机制 ............................................................................. . (4)2.3 opnet仿真流程 ............................................................................. (5)第三章实验仿真过程 ............................................................................. .. (5)3.1 实验一单台服务器场景仿真过程 (6)3.1.1 建立网络拓扑结构 ............................................................................. .. (6)3.1.2 收集统计量 ............................................................................. (8)3.1.3 运行仿真 ............................................................................. . (9)3.1.4 60台pc场景1_expand_60 .................................................................... .. 103.1.5 90台pc场景1_expand_90 .................................................................... . (11)3.2 实验一多台服务器场景仿真过程 (12)3.3 实验二用opnet对rip仿真分析 (13)第四章实验仿真结果及分析.............................................................................. . (13)4.1 单台服务器场景仿真结果及分析 (13)4.1.1 整个网络平均延迟对比曲线图 (14)4.1.2 服务器与交换机链路的平均吞吐量对比曲线图 (14)4.1.3 服务器cpu负载变化对比曲线图，见图16. (15)4.2 多台服务器场景仿真结果及分析 (16)4.2.1 整个网络平均延迟对比曲线图 (16)4.2.2 服务器与交换机链路的平均吞吐量对比曲线图 (16)4.2.3 服务器cpu负载变化对比曲线图 (17)4.3 用opnet对rip仿真结果及分析 (18)4.3.1 rip协议概述 ............................................................................. .. (18)4.3.2 rip的工作原理 ............................................................................. .. (18)4.3.3 rip路由更新机制 ............................................................................. . (20)4.3.4 建立网络拓扑结构 ............................................................................. (21)4.3.5 仿真结果 ............................................................................. .. (23)4.3.6 对rip协议的总结.............................................................................. .. (28)第五章实验心得体会以及不足 ............................................................................. . (29)5.1 心得和体会 ............................................................................. . (29)5.2 实验中的不足 ............................................................................. (29)opnet仿真实验报告第一章实验任务1.1 实验一–设置一个仿真场景，假设pc有n台，服务器有m台，交换机和路由器根据n值进行配置1）整个网络平均延迟对比曲线图2）服务器与交换机链路的平均吞吐量对比曲线图3）服务器cpu负载变化对比曲线图–当n=90，m分别取值1和2时，设置仿真场景，配置连接设备，服务器配置同上，给出m 不同取值时：1）整个网络平均延迟对比曲线图2）服务器与交换机链路的平均吞吐量对比曲线图3）服务器cpu负载变化对比曲线图。
AWS扩大朋友圈，聚焦垂直行业数字化创新作者：石菲来源：《中国信息化》2020年第09期我们都预定过酒店，一键轻松下单的背后，酒店的库存管理非常复杂，不同的入住日期、入住天数、入住人数，有几个成人、几个儿童，不同的儿童年龄段、不同的房型，不同渠道的价格计划都不同，再加上每天价格和房态的变化，库存管理有超过一万亿种变化。
德比软件是从事旅游、网络营销方面的技术服务公司，服务于全球20多万酒店客户。
德比软件每天处理的数据量达到了200TB以上。
2011年德比软件开始使用亚马逊云服务（AWS）的云服务。
“到今天为止，我们几乎100%都在AWS云上，这点对我们全球的扩张起到了很大作用。
”德比软件副总裁夏卫说。
在AWS的机器学习解决方案实验室的帮助下，德比软件应用Amazon SageMaker分析了实时查询价格的请求数据，以及德比软件十多年来的历史订单数据，从中发现酒店库存变化的规律，从而对酒店库存管理进行预测。
项目初步上线以后，预测准确率提高了20%以上，这意味着，按照德比软件目前的订单量，每提高1%的订单成功率，就可以为客户带来上亿美元的额外订单收入。
德比软件通过AWS技术进行业务创新的经验，与AWS大中华区专业服务总经理王承华在AWS技术峰会2020媒体沟通会上的表述一致。
过往的信息化更多地是沉淀流程、系统，如何让系统周转得更快，而如今的数字化更强调如何让服务在各个场景当中不断地细化，如何通过大数据、人工智能等各种技术，让企业的经营达到一个新的高点。
王承华表示，为了更好地提升行业客户体验，截至目前，AWS在中国已经发展出了数十种行业应用场景及相关的技术解决方案。
以中国区域部署的数字资产管理和云上会议系统两个应用场景解决方案为例。
其中，数字资产盘活机器人让客户利用AWS云上资源低成本、批处理的方式标记数字资产，已经在银行、证券、保险领域率先得到客户青睐；AWS上的BigBlueButton，让教育机构或服务商可以在AWS建一套自己的在线会议系统，尤其适合当前急剧增长的在线教育需求。
这场我们会了解到什么?•如何使用AWS移动服务构架移动应用•Unity on AWS•演示– Unity 应用使用AWS的游戏公司认证 & 同步分析用户行为运行商业逻辑存储用户内容 存储数据 推送信息移动应用Mobile SDK 记录实时事件 设备测试管理用户认证和跨设备同步配置 记录活跃用户 运行托管的无状态的客户端代码 跨设备，操作系统测试 存储并共享用户产生数据 通过可靠的发送信息留存客户 高速存储和查询跨用户和设备的NoSQL 数据 收集实时事件日志并做出快速响应Amazon Cognito 认证 & 同步Amazon Mobile Analytics 分析用户行为 AWS Lambda 运行商业逻辑 Amazon S3 Amazon DynamoDB 存储用户内容 存储数据 Amazon SNS Mobile Push 推送信息 AWS上的移动应用Mobile SDK 记录实时事件 Amazon Device Farm 设备测试Amazon Kinesis好的，我们来打造一个应用吧!应用例子: “Find-a-Like”•场景: 创建一个兴趣属性，当周围有志趣相投的用户时，收到通知。
•功能:–创建兴趣属性并上传内容–持续跟踪位置信息–当附近出现志趣相投的用户时，获得通知–记录并分析应用行为逐层考虑一下 创建用户信息, 上传内容,并记录跟踪行为跟踪位置和用户兴趣点 匹配并通知用户 应用关注“你” 活动关注“你做什么”用户关注“他们 & 我”1 2 3创建用户信息, 上传内容,并记录跟踪行为1用户认证: Amazon Cognito•认证匿名用户或者通过第三方提供商•生成临时证书并强制定期更新从而限制证书有效时间(STS)•跨设备和身份验证提供商的单一用户•使用IAM roles提供安全最佳实践创建你的配置文件: Cognito Sync •创建你的配置文件并在Cognito本地数据集存储•会在你所有的设备上同步数据集•Cognito 数据集内容为键/值对AWSCognito *syncClient = [AWSCognito defaultCognito]; AWSCognitoDataset *subs = [syncClient openOrCreateDataset:@”UserProfile"];[dataset setString:”Oli" forKey:@”name"];[dataset setString:”50km" forKey:@”interestRadius"]; [dataset synchronize];上传用户内容: Amazon S3•Amazon S3–高可用的对象存储–设计持久性99.999999999%–提供HTTP / HTTPS 连接点•S3 传输方法–从设备上直接上传–在后台传输数据–直接二进制上传，不必在本地先存为文件Amazon S3记录用户行为: Amazon Mobile Analytics •收集，可视化并分析用户的移动应用行为 •无缝的扩展到每天处理数十亿个事件 •你拥有数据完整的控制和所有权Amazon MobileAnalytics AWSMobileAnalytics *analytics =[AWSMobileAnalyticsmobileAnalyticsForAppId :@"yourAppId ”identityPoolId : @"cognitoId"];逐层考虑一下 创建用户信息, 上传内容, 并记录跟踪行为跟踪位置和用户兴趣点 匹配并通知用户 应用关注“你” 活动关注“你做什么”用户关注“他们 & 我”1 2 3跟踪位置和用户兴趣点2自适应聚焦在商业逻辑，而不是底层架构上 免维护Lambda 根据事件速率自动调整架构适应 你自己的代码“Run your code in the cloud in response to events andscale without any servers to manage ”使用JavaScript, Java 或者Python 编写代码•无状态的代码Lambda 函数•在你的移动应用中直接调用Lambda 函数•根据事件触发函数 (状态转换) 导入其他服务: –在你的对象存储中存入新文件–在你的NoSQL数据库中加入新栏目–在你的通知服务中添加新的信息Amazon LambdaAmazon DynamoDB • 管理的 NoSQL 数据服务–稳定的低延迟性能 –无缝的可扩展性 –没有存储容量限制 –高持久性和可用性 –3个设施上复制 DynamoDBtable itemsattributes如何收集位置和兴趣信息?移动端后端逻辑数据库“位置跟踪” 和 “兴趣” 微服务Amazon LambdaAmazon APIGateway Amazon DynamoDB•/location •/interests•reportLocation() •likeInterest() •createInterest() •listInterest()Microservice•location-table •interest-table概念说明: Geohash •GeoHash是一个将空间划分为网格上桶位置的经纬地理编码系统•可以数据化展示e.g.6093522776912656819 将地球分为6个区(A,B,C,D,E,F) ，例如立方体的6个面。
云计算在游戏开发与娱乐领域的应用案例近年来，随着云计算技术的不断发展和普及，游戏开发与娱乐领域的应用也迅速崛起。
云计算为游戏开发者和娱乐产业带来了许多便利和创新，从而推动了这个行业的进步和发展。
本文将介绍云计算在游戏开发与娱乐领域的一些应用案例。
1. 云计算在游戏开发中的应用案例在游戏开发过程中，云计算为开发者提供了强大的计算和存储能力，极大地提高了游戏开发的效率和质量。
以下是一些典型的云计算在游戏开发中的应用案例：首先，云计算可以为开发者提供灵活的计算资源。
游戏开发过程中，需要进行大量的计算和渲染工作，而云计算可以让开发者根据需要随时扩展计算资源，避免资源的浪费和瓶颈问题，从而提高开发速度。
其次，云计算可以提供可靠的存储和备份服务。
游戏开发过程中，需要处理大量的数据和素材，包括音频、视频、贴图等等，而云计算可以提供高效的存储和备份服务，确保数据的安全和完整性。
另外，云计算还可以为游戏开发者提供强大的分布式计算能力。
游戏中往往需要进行大规模的物理模拟、粒子效果等计算密集型任务，而云计算可以将这些任务分布到多个云服务器上进行并行计算，提高计算效率和效果。
2. 云计算在游戏娱乐领域的应用案例除了在游戏开发中的应用，云计算还广泛应用于游戏娱乐领域，为用户带来更好的娱乐体验。
以下是一些典型的云计算在游戏娱乐领域的应用案例：首先，云计算可以提供高效稳定的游戏服务器。
游戏的在线模式往往需要大量的服务器资源来支持玩家之间的交互和数据传输，而云计算可以提供高性能的服务器和稳定的网络环境，确保游戏的流畅运行和低延迟的游戏体验。
其次，云计算可以为游戏娱乐平台提供强大的存储和计算能力。
游戏娱乐平台需要处理大量的用户数据和游戏数据，包括用户账号、游戏记录、排行榜等等，而云计算可以提供高效的存储和计算服务，确保平台的高可用性和性能。
另外，云计算还可以为游戏娱乐平台提供强大的安全保障。
游戏娱乐平台往往面临各种安全威胁，如黑客攻击、欺诈行为等，而云计算可以提供强大的安全防护和监控能力，确保用户数据和交易的安全。
AWS发布颠覆性工具重塑云计算未来作者：石菲来源：《中国信息化》2020年第12期2020年12月2日，亚马逊re：Invent全球大会正式揭开了帷幕。
今年的大会是亚马逊re：Invent有史以来首次在线举办，第一次免费向全球开放，全世界开发者与用户第一次可以“近距离”接触AWS 的高管和技术大咖。
截至目前，注册的参会人数创造纪录，已超过40万人。
AWS CEO Andy Jassy首先在开场回顾了AWS当前的业务现状。
根据亚马逊公布的财报数字，AWS在2020年第三季度达到年化收入460亿美元，同比增长29%，相当于一年增长100亿美元。
接下来Andy在主题演讲中还发布了的27项创新云服务和功能（当天总共发布43项新服务和功能）。
对于这些新服务在中国落地的问题，AWS大中华区云服务产品管理总经理顾凡表态说，“我们在加速这些服务落地的时候，一方面要考虑如何把全球优势带进来，另外一方面也需要结合中国客户的需求。
比如我们观察到中国客户在数据分析和人工智能应用场景方面的需求，就会加速相关服务的落地。
今年上半年亚马逊在中国区域落地了150多项服务和功能中，数据湖的相关服务以及机器学习的服务就是我们根据中国客户需求加速落地的。
”顾凡认为，过去几年可以明确看到中国市场与全球市场的共通趋势，并且在中国云计算市场机会非常大，在与客户沟通时，很多客户都在考虑怎样用云帮助业务，因此会对数据分析、机器学习、微服务、Severless、容器等话题更感兴趣。
此外，对于AWS来说，在中国云计算市场有一点非常重要，那就是如何在本地交付更多的行业解决方案，去响应并加速中国企业上云的速度。
顾凡表示，AWS对于中国市场一直在持续投入，把AWS先进的服务和产品快速地带到中国，同时帮助中国企业出海解决IT方面的难题。
其中，有两点要素激励AWS在中国市场保持持续投入，首先中国云计算市场还处于早期阶段，未来拥有无数可能；其次，中國客户拥有的数据足够多，客户对人工智能的应用场景有热情，再加上政府在政策层面的支撑。
