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AWS大数据分析与机器学习曹玮祺博士解决方案架构师团队高级主管AWS中国weiqicao@1个实例算1,000小时=1,000个实例算1小时弹性数据中心用于分析的应用数据和日志放到Amazon Elastic MapReduce name node 用于控制分析NMapReduceElastic DataCenterN增加成百上千的节点N 作业完成后释放资源将分析结果放回你的系统多样(Variety)高速(Velocity)价值(Value)大数据多样大数据VarietyS3Kinesis DynamoDB RDS (Aurora)AWS LambdaKCL AppsEMR RedshiftMachine采集处理分析存储数据采集和存储数据处理事件处理数据分析数据结果结构化–简单查询NoSQLAmazon DynamoDB CacheAmazon ElastiCache 结构化–复杂查询SQLAmazon RDS SearchAmazon CloudSearch非结构化Cloud StorageAmazon S3数据结构复杂程度查询结构复杂程度热数据温数据冷数据容量MB–GB GB–TB PB项的大小B–KB KB–MB KB–TB 延迟毫秒毫秒, 秒分钟, 小时持久性低–高高非常高请求率非常高高低花费/GB$$-$$-¢¢¢Amazon RDS请求率高低花费/GB 高低延迟低高低高Amazon GlacierAmazon CloudSearch结构低高Amazon DynamoDBAmazon ElastiCacheAmazon ElastiCache AmazonDynamoDBAmazonRDSAmazonCloudSearchAmazon S3Amazon Glacier平均延迟毫秒毫秒毫秒, 秒毫秒,秒毫秒,秒,分钟(~ 大小)小时数据量GB GB–TBs(无限制)GB–TB(最大3TB)GB–TB GB–PB(无限制)GB–PB(无限制)项的大小B-KB KB(最大400 KB)KB(~行大小)KB(最大1 MB)KB-GB(最大5 TB)GB(最大40 TB)请求率非常高非常高高高低–非常高(无限制)非常低(无限制)存储花费$/GB/month$$¢¢¢¢$¢¢持久性低–中非常高高高非常高非常高Amazon Kinesis•分离生产者和消费者•临时缓冲区•保持客户端顺序•流式MapReduce44332211432143214321432144332211生产者1Shard 1Shard 2消费者1Count of Red = 4Count of Violet = 4消费者2Count of Blue = 4Count of Green = 4生产者2生产者3生产者NKey = RedKey = Green云端大数据最佳服务大数据实时大数据Velocity原始模式AWS LambdaKCL Apps采集处理分析存储数据采集和存储Amazon EMR•实时–在数据流中对事件实时应答–相对简单的数据计算(聚类, 过滤, 滑动窗口)•Micro-batching (近实时)–数据流中的小批量事件的近实时操作–标准处理和查询引擎分析•端到端低延迟•高可扩展性，弹性•持久性和容错•专注写分析逻辑事件处理框架KinesisAWS LambdaClientLibraryAmazon EMR使用KCL的实时监控Amazon Kinesis Kinesis-enabled ApplicationProducer on Amazon EC2AmazonDynamoDBDashboard onAmazon EC2 2秒点击流数据滑动窗口分析Amazon Kinesis 连接器•Amazon S3–批处理文件写入S3–基于序列的文件命名•Amazon Redshift–支持微批量加载至Redshift–用户自定义消息转换•Amazon DynamoDB–批量追加至表–用户自定义消息转换•Elasticsearch–上传至Elasticsearch集群–用户自定义消息转换S3Dynamo DB RedshiftKinesisData 驱动: Amazon S3Amazon S3 桶事件AWS Lambda原始映像缩略图映像123数据驱动: Amazon DynamoDBAWS LambdaAmazon DynamoDB表和流发送Amazon SNS通知更新另一个表AWS Lambda 从Kinesis读Amazon EMR 整合直接读取数据进入Hive, Pig, Streaming 和Cascading•面向批处理系统的实时源•多应用支持Amazon EMR 整合: HiveCREATE TABLE call_data_records(start_time bigint,end_time bigint,phone_number STRING,carrier STRING,recorded_duration bigint,calculated_duration bigint,lat double,long double)ROW FORMAT DELIMITEDFIELDS TERMINATED BY ","STORED BY'com.amazon.emr.kinesis.hive.KinesisStorageHandler' TBLPROPERTIES(""=”MyTestStream");•高级抽象的离散流：Dstreams •表示为RDDs 序列DStreamRDD@T1RDD@T2消息接收者Spark 流–基本概念/docs/latest/streaming-kinesis-integration.html处理Amazon Kinesis 流AmazonKinesisSpark-Streaming实时:基于事件的处理KinesisStormSpoutProducerAmazonKinesisApache StormElastiCacheClient(D3)/bigdata/post/Tx36LYSCY2R0A9B/Implement-a-Real-time-Sliding-Window-Application-Using-Amazon-Kinesis-and-Apache云端大数据最佳服务大数据机器学习Value机器学习经典算法推荐聚类分类协同过滤CF(基于用户、基于项目)斜坡算法SVD++矩阵分解(Matrix Factorization w/ ALS)聚类算法(Canopy 、K-Means)模糊流式光谱分析决策树(Decision Trees)线性回归(Linear Regression)逻辑回归(Logistic Regression)贝叶斯模型(Naïve Bayes)随机森林算法(Random Forest)隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models)多层感知器(Multilayer Perceptron)AWS 平台上的机器学习存储可视化&分析R Octave Matlab ExcelDAS SPSSGraphlab Mahout Spark MLlibH200xData Hbase HDFS Radoop Prediction.IORDBMS SAN/NAS BigMLKNIME WEKA Python Kits 单节点大数据机器学习的弹性伸缩•用正确的工具做正确的事情Amazon ML介绍为开发人员打造的，简单易用的机器学习服务●通过直观而强大的服务控制台来发现和建构学习模型●通过全功能的API和SDK来完成模型生命周期的自动化管理-Java, Python, .NET, JavaScript, Ruby, Javascript●通过AWS Mobile SDK快速建构iOS ，Android智能应用基于Amazon内部系统的，健壮的，强大的机器学习技术●基于Amazon内部众多经过实战考验的系统●不仅仅是算法:智能数据转换、输入数据的质量警告以及模型的质量警告、内置的业界最佳实践●和AWS的数据生态系统完美集成：S3、Amazon Redshift、RDS MySQL、IAM完全托管的模型和预测服务●端到端的服务，不需要对底层服务器进行管理●预测模型一键部署●可以通过程序获得模型的元数据，使数据获取流程自动化成为可能●可以通过Amazon CloudWatch监控预测使用模式按使用量付费，非常便宜●数据分析，模型训练和校验: $0.42/实例小时●批量预测: $0.10/1000条●实时预测: $0.10/1000条日志存储提取转换加载ETL建模打分用户网关服务层用户推荐引擎NRT情感处理社交媒体源其它源(信号灯)的在线机器学习平台用户媒资平台手机Web 日志(Amazon CloudWatch)Web 日志ETL (AmazonElastic MapReduce)机器学习推荐引擎(EMR)Model Updates查询播放购买比率AWS ElasticBeanstalk推荐AmazonCloudSearch流媒体事件社会媒体活动社会信号处理Amazon S3Amazon S3Amazon CloudFront Netflix基于AWS的在线机器学习平台大数据参考架构应用设备日志框架摄入存储处理可视化热数据温数据热数据冷数据热数据快快快慢快Hadoop全系列与Spark全系列完美支持使用AWS做大数据的行业无线/有线电信石油和天然气工业生产零售/消费娱乐生命科学探索金融服务媒体广告在线媒体社交网络游戏Sling 使用AWS存储和分析TB 级的数据通过使用AWS, 我们对于新功能的决定又快又容易.•需要平衡TB级的数据使用来了解用户需求同时主动占领市场份额。
软件系统集成方案目录1. 内容描述 (3)1.1 背景与意义 (4)1.2 目的和范围 (5)1.3 定义和术语 (5)2. 集成架构设计 (7)2.1 系统架构概述 (8)2.2 集成模式选择 (10)2.2.1 分布式集成 (11)2.2.2 集中式集成 (12)2.3 集成架构图 (14)3. 集成方法论 (15)3.1 需求分析 (16)3.2 设计与开发 (18)3.4 部署与上线 (20)4. 技术选型 (22)4.1 编程语言 (24)4.2 数据库技术 (25)4.3 中间件技术 (26)4.4 安全策略 (27)5. 实施步骤 (28)5.1 项目启动会议 (30)5.2 需求收集与分析 (30)5.3 系统设计 (32)5.4 开发与实现 (33)5.5 测试与调试 (34)5.6 文档编写与培训 (37)5.7 上线与运维 (39)6.1 单元测试 (41)6.2 集成测试计划 (42)6.3 性能测试 (43)6.4 安全测试 (45)6.5 回归测试 (46)7. 风险管理 (48)7.1 风险识别 (49)7.2 风险评估 (50)7.3 风险缓解措施 (51)7.4 应急计划 (53)8. 运维管理 (54)8.1 监控与日志 (55)8.2 性能优化 (56)8.3 故障排除 (58)8.4 更新与升级 (58)9. 成功案例与经验分享 (60)9.1 案例一 (61)9.2 案例二 (63)9.3 经验总结 (65)10. 结论与展望 (66)10.1 方案总结 (67)10.2 未来发展趋势 (68)10.3 建议与展望 (70)1. 内容描述本文件阐述了（软件系统名称）软件系统的集成方案，旨在清晰地记录不同软件组件之间的交互方式、数据流向和接口定义，为系统集成、测试和维护提供技术依据。
系统整体架构：介绍软件系统的主要结构、功能模块以及各模块之间的关系。
集成组件：列出参与系统集成的所有软件组件，包括第三方软件、自研模块、API 接口等等，并简要描述其功能和职责。
使用AWS轻松构建PB级企业BI解决方案AWS（Amazon Web Services）是一家全球领先的云计算服务提供商，其面向企业的各种云服务可以帮助企业快速构建和部署高度可扩展的解决方案。
在本文中，我们将探讨如何使用AWS来构建PB级企业BI（商业智能）解决方案。
在当今竞争激烈的市场环境中，企业需要及时准确地获取和分析大量的数据，以便做出明智的业务决策。
传统的BI解决方案通常昂贵且复杂，在处理大数据量时往往效率低下。
但使用AWS的云服务，可以轻松构建PB级企业BI解决方案，具备高性能、高可扩展性和低成本的特点。
首先，我们可以使用AWS的存储服务S3（Simple Storage Service）来存储PB级别的数据。
S3是一种可扩展且高度安全的对象存储服务，可容纳任意数量的数据，并可通过简单的API进行访问和管理。
使用S3存储数据可以轻松实现数据的高可用性和持久性，同时还可以根据需要扩展存储容量。
其次，我们可以使用AWS的数据处理服务，如Amazon Redshift和Amazon EMR来处理PB级别的数据。
Amazon Redshift是一种用于大规模数据仓库和分析的完全托管的云数据仓库服务，能够快速高效地处理PB级别的数据。
Amazon Redshift还与业界主流的BI工具集成，可以方便地进行数据可视化和分析。
而Amazon EMR是一种完全托管的Hadoop框架，可用于处理和分析大数据集。
使用Amazon EMR，我们可以方便地进行大规模数据处理和分析操作。
另外，AWS的分析服务还提供了其他强大的工具和服务，如Amazon Athena和Amazon QuickSight。
Amazon Athena是一种无服务器的交互式查询服务，可用于分析S3中的大量数据。
使用Amazon Athena，我们可以轻松地查询PB级别的数据，并快速获得结果。
另外，Amazon QuickSight是一种云端BI工具，可以帮助用户从多个数据源中快速创建交互式可视化分析报表。
【总结】AWS的（助理）架构师认证体系详解演讲者：黄涛 AWS⾼级技术讲师下载地址：MP4完整视频下载1. 邱洋的总结AWS的服务和技术繁多，选择适合⾃⼰的⽅向，⽽不是什么都去学AWS的学习资源异常丰富，包括视频、免费⽂档、在线实验、社区以及专家课程（收费）AWS的考试包括助理级和专家级，并且分别针对架构师、开发与运维⼈员助理架构师考试主要针对：设计、实施部署、数据安全、故障排除等4个⽅⾯进⾏考核AWS的架构师考试重点需要掌握7⼤“云设计架构”如：弹性原则、最⼩授权原则等等，熟悉这些⾮常有助于答题（就好⽐当初考车的⽂科⼀样，是有规律可循的）多动⼿⾮常有助于通过考试，同时也是熟练掌握的不⼆法宝助理架构师考试，建议考⽣拥有6个⽉AWS实战经验专家级架构师考试，建议考⽣拥有2年的实战经验2. 概述2.1 AWS的服务列表概览2.2 需要确定好⾃⼰的定位与⽅向包括三个维度：- 什么⾏业– （移动？视频？互联⽹？企业？⾦融？）- 解决什么问题– ⼤规模分发？⼤数据？混合⽹络？- 使⽤哪些服务– 虚拟主机？虚拟⽹络和安全？hadoop集群？数据仓库？2.3 学习⽅法是以赛代练（步步实践，边学边⽤）1. ⾸先【观看⾃学视频】2. 然后听取【在线课堂】3. 理论差不多有，开始【动⼿实验室】（15个免费实验）4. 深⼊了解需要【详细查看⽂档】建议⾄少先从FAQ阅读，可以缩短很长时间5. 利⽤【免费AWS套餐】注意平时的理解和学习6. 再进⾏⾼级实验7. 需要了解各个服务之间的关联等，【听取讲师指导课程】，就可以⾼层次的了解服务内容8. 参加认证考试2.4 AWS导师课程分类和级别⼈员分类：解决⽅案师、开发⼈员、系统操作⼈员课程分类：⼊门级、基础级、⾼级、专项3. AWS认证的背景信息3.1 认证的类型助理级– 助理架构师– 助理开发⼈员– 助理系统管理员专家级– 专家架构师– 专家开发运维认证共有5个，如果要参加专家级认证必须先通过助理级认证，其中“专家开发运维(devops)”的认证则通过任意(开发 or 运维)的助理级认证即可3.2 获得认证后的收益？对个⼈– 可以证明个⼈在AWS平台上具备设计、部署和管理⾼可⽤、低成本、安全应⽤的能⼒– 在⼯作上或社区中得到尊重和认可– 可以把认证放到简历中，linkedin中整合了AWS认证徽章对企业雇主– 具备AWS上服务和⼯具的使⽤的认可– 客户认可，降低AWS项⽬实施风险– 增加客户满意度3.3 再认证模式因为AWS的服务在更新，因此每两年要重新认证（证件的有效期2年），再次参加考试时，题⽬、时间将会更少，且认证费⽤更低3.4 助理架构师认证的知识领域四⼤知识域1 设计：⾼可⽤、⾼效率、可容错低、可扩展的系统2 实施和部署：强调部署操作能⼒3 数据安全性：在部署操作时，始终保持数据保存和传输的安全4 排除故障：在系统出现问题时，可以快速找到问题并解决问题知识权重- 设计：60%的题⽬- 实施和部署：10%的题⽬- 数据安全：20%的题⽬- 排除故障：10%的题⽬PS：考试不会按照上⾯的次序、考试不会注明考试题⽬的分类3.5 认证过程1. 需要在⽹上注册，找到距离家⾥⽐较近的地⽅考试（考点）2. 到了现场需要携带⾝份证，证明⾃⼰并不允许带⼿机⼊场证件上必须有照⽚3. 签署NDA保证不会泄露考题4. 考试中⼼的电脑中考试（80分钟，55个考题）5. 考试后马上知道分数和是否通过（不会看到每道题⽬是否正确）6. 通过后的成绩、认证证书等将发到email邮箱中3.6 考试机制助理级别考试的重点是：单⼀服务和⼩规模的组合服务的掌握程度所有题⽬都是选择题（多选或单选）不惩罚打错，所以留⽩没意义，可以猜⼀个55道题可以给不确定的题⽬打标签，没提交前都可以回来改答案3.7 题⽬⽰例1. 单选题1. 多选题（会告诉你有多少个答案）1. 汇总查看答案以及mark（标记）4 AWS架构的7⼤设计原则4.1 松耦合松耦合是容错、运维⾃动扩容的基础，在设计上应该尽量减少模块间的依赖性，将不会成为未来应⽤调整、发展的阻碍松耦合模式的情况不要标⽰（依赖）特定对象，依赖特定对象耦合性将⾮常⾼– 使⽤负载均衡器– 域名解析– 弹性IP– 可以动态找到配合的对象，为松耦合带来⽅便，为应⽤将来的扩展带来好处不要依赖其他模块的正确处理或及时的处理– 使⽤尽量使⽤异步的处理，⽽不是同步的（SQS可以帮到⽤户）4.2 模块出错后⼯作不会有问题问问某个模块出了问题，应⽤会怎么样？在设计的时候，在出了问题会有影响的模块，进⾏处理，建⽴⾃动恢复性4.3 实现弹性在设计上，不要假定模块是正常的、始终不变的– 可以配合AutoScaling、EIP和可⽤区AZ来满⾜允许模块的失败重启– ⽆状态设计⽐有状态设计好– 使⽤ELB、云监控去检测“实例”运⾏状态有引导参数的实例（实现⾃动配置）– 例如：加⼊user data在启动的时候，告知它应该做的事情在关闭实例的时候，保存其配置和个性化– 例如⽤DynamoDB保存session信息弹性后就不会为了超配资源⽽浪费钱了4.4 安全是整体的事，需要在每个层⾯综合考虑基础架构层计算/⽹络架构层数据层应⽤层4.5 最⼩授权原则只付于操作者完成⼯作的必要权限所有⽤户的操作必须授权三种类型的权限能操作AWS– 主账户– IAM⽤户– 授权服务(主要是开发的app）5 设计：⾼可⽤、⾼效率、可容错、可扩展的系统本部分的⽬标是设计出⾼可⽤、⾼效率低成本、可容错、可扩展的系统架构- ⾼可⽤– 了解AWS服务⾃⾝的⾼可靠性（例如弹性负载均衡）—-因为ELB是可以多AZ部署的– ⽤好这些服务可以减少可⽤性的后顾之忧- ⾼效率(低成本)– 了解⾃⼰的容量需求，避免超额分配– 利⽤不同的价格策略，例如：使⽤预留实例– 尽量使⽤AWS的托管服务（如SNS、SQS）- 可容错– 了解HA和容错的区别– 如果说HA是结果，那么容错则是保障HA的⼀个重要策略– HA强调系统不要出问题，⽽容错是在系统出了问题后尽量不要影响业务- 可扩展性– 需要了解AWS哪些服务⾃⾝就可以扩展，例如SQS、ELB– 了解⾃动伸缩组（AS）运⽤好 AWS 7⼤架构设计原则的：松耦合、实现弹性6 实施和部署设计本部分的在设计的基础上找到合适的⼯具来实现对⽐第⼀部分“设计”，第⼀章主要针对⽤什么，⽽第⼆章则讨论怎么⽤主要考核AWS云的核⼼的服务⽬录和核⼼服务，包括：计算机和⽹络– EC2、VPC存储和内容分发– S3、Glacier数据库相关分类– RDS部署和管理服务– CloudFormation、CloudWatch、IAM应⽤服务– SQS、SNS7 数据安全数据安全的基础，是AWS责任共担的安全模型模型，必须要读懂数据安全包括4个层⾯：基础设施层、计算/⽹络层、数据层、应⽤层- 基础设施层1. 基础硬件安全2. 授权访问、流程等- 计算/⽹络层1. 主要靠VPC保障⽹络（防护、路由、⽹络隔离、易管理）2. 认识安全组和NACLs以及他们的差别安全组⽐ACL多⼀点，安全组可以针对其他安全组，ACL只能针对IP安全组只允许统⼀，ACL可以设置拒绝安全组有状态！很重要（只要⼀条⼊站规则通过，那么出站也可以⾃动通过），ACL没有状态（必须分别指定出站、⼊站规则）安全组的⼯作的对象是⽹卡（实例）、ACL⼯作的对象是⼦⽹1. 认识4种⽹关，以及他们的差别共有4种⽹关，⽀撑流量进出VPCinternet gatway：互联⽹的访问virtual private gateway：负责VPN的访问direct connect：负责企业直连⽹络的访问vpc peering：负责VPC的peering的访问数据层2. 数据传输安全– 进⼊和出AWS的安全– AWS内部传输安全通过https访问API链路的安全– 通过SSL访问web– 通过IP加密访问VPN– 使⽤直连– 使⽤OFFLINE的导⼊导出3. 数据的持久化保存– 使⽤EBS– 使⽤S3访问访问– 使⽤IAM策略– 使⽤bucket策略– 访问控制列表临时授权– 使⽤签名的URL加密– 服务器端加密– 客户端加密应⽤层1. 主要强调的是共担风险模型2. 多种类型的认证鉴权3. 给⽤户在应⽤层的保障建议– 选择⼀种认证鉴权机制（⽽不要不鉴权）– ⽤安全的密码和强安全策略– 保护你的OS（如打开防⽕墙）– ⽤强壮的⾓⾊来控制权限（RBAC）4. 判断AWS和⽤户分担的安全中的标志是，哪些是AWS可以控制的，那些不能，能的就是AWS负责，否则就是⽤户（举个例⼦：安全组的功能由AWS负责—是否⽣效，但是如何使⽤是⽤户负责—⾃⼰开放所有端⼝跟AWS⽆关）AWS可以保障的⽤户需要保障的⼯具与服务操作系统AWS可以保障的⽤户需要保障的物理内部流程安全应⽤程序物理基础设施安全组⽹络设施虚拟化设施OS防⽕墙⽹络规则管理账号8 故障排除问题经常包括的类型：- EC2实例的连接性问题- 恢复EC2实例或EBS卷上的数据- 服务使⽤限制问题8.1 EC2实例的连接性问题经常会有多个原因造成⽆法连接外部VPC到内部VPC的实例– ⽹关（IGW–internet⽹关、VPG–虚拟私有⽹关）的添加问题– 公司⽹络到VPC的路由规则设置问题– VPC各个⼦⽹间的路由表问题– 弹性IP和公有IP的问题– NACLs（⽹络访问规则）– 安全组– OS层⾯的防⽕墙8.2 恢复EC2实例或EBS卷上的数据注意EBS或EC2没有任何强绑定关系– EBS是可以从旧实例上分离的– 如有必要尽快做将EBS卷挂载到新的、健康的实例上执⾏流程可以针对恢复没有⼯作的启动卷（boot volume）– 将root卷分离出来– 像数据⼀样挂载到其他实例– 修复⽂件– 重新挂载到原来的实例中重新启动8.3 服务使⽤限制问题AWS有很多软性限制– 例如AWS初始化的时候，每个类型的EBS实例最多启动20个还有⼀些硬性限制例如– 每个账号最多拥有100个S3的bucket– ……别的服务限制了当前服务– 例如⽆法启动新EC2实例，原因可能是EBS卷达到上限– Trusted Advisor这个⼯具可以根据服务⽔平的不同给出你⼀些限制的参考（从免费试⽤，到商业试⽤，和企业试⽤的建议）常见的软性限制公共的限制– 每个⽤户最多创建20个实例，或更少的实例类型– 每个区域最多5个弹性ip– 每个vpc最多100个安全组– 最多20个负载均衡– 最多20个⾃动伸缩组– 5000个EBS卷、10000个快照，4w的IOPS和总共20TB的磁盘– …更多则需要申请了你不需要记住限制– 知道限制，并保持数值敏感度就好– ⽇后遇到问题时可以排除掉软限制的相关的问题9. 总结9.1 认证的主要⽬标是：确认架构师能否搜集需求，并且使⽤最佳实践，在AWS中构建出这个系统是否能为应⽤的整个⽣命周期给出指导意见9.2 希望架构师(助理或专家级)考试前的准备：深度掌握⾄少1门⾼级别语⾔（c，c++，java等）掌握AWS的三份⽩⽪书– aws概览– aws安全流程– aws风险和应对– 云中的存储选项– aws的架构最佳实践按照客户需求，使⽤AWS组件来部署混合系统的经验使⽤AWS架构中⼼⽹站了解更多信息9.3 经验⽅⾯的建议助理架构师– ⾄少6个⽉的实际操作经验、在AWS中管理⽣产系统的经验– 学习过AWS的基本课程专家架构师– ⾄少2年的实际操作经验、在AWS中管理多种不同种类的复杂⽣产系统的经验（多种服务、动态伸缩、⾼可⽤、重构或容错）– 在AWS中执⾏构建的能⼒，架构的⾼级概念能⼒9.4 相关资源认证学习的资源地址- 可以⾃⼰练习，模拟考试需要付费的接下来就去⽹上报名参加考试。
AWS的职业规划1. 概述Amazon Web Services (AWS) 是全球领先的公有云服务提供商，拥有广泛的云计算服务和解决方案。
AWS的不断发展和创新为众多 IT 专业人士提供了丰富的职业发展机会。
本文将探讨AWS的职业规划和发展路径。
2. AWS职业认证AWS认证是一种衡量自己在云计算上技能的方式，它可以帮助您在职业生涯中取得更好的发展。
AWS认证分为不同的级别和专业领域，包括以下几种：2.1 基础认证•AWS 认证云从业者（AWS Certified Cloud Practitioner）：适用于希望理解 AWS 平台和云计算基本概念的人员。
这是 AWS 认证的入门级别。
2.2 角色证书•AWS 认证解决方案架构师（AWS Certified Solutions Architect）：适用于在设计和部署可靠的系统和应用程序方面有经验的人员。
•AWS 认证开发者（AWS Certified Developer）：适用于在 AWS 上编写、部署和维护应用程序的开发人员。
•AWS 认证运维工程师（AWS Certified SysOps Administrator）：适用于在 AWS 上操作、管理和维护系统的运维人员。
2.3 专业证书•AWS 认证高级解决方案架构师（AWS Certified Solutions Architect - Professional）：适用于具有一定经验的解决方案架构师，能够设计和部署复杂的 AWS 应用程序和服务。
•AWS 认证高级开发者（AWS Certified DevOps Engineer - Professional）：适用于具备开发和运维经验的人员，能够使用自动化工具和流程来提升软件交付质量。
•AWS 认证高级运营工程师（AWS Certified SysOps Administrator - Professional）：适用于具备系统运维经验的人员，能够管理和操作复杂的AWS 环境。
AWS产品介绍及BPM解决方案AWS（Amazon Web Services）是亚马逊公司提供的一系列云计算服务。
AWS提供了各种基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）解决方案，帮助企业实现更高效、安全、灵活和可扩展的云端运算。
以下是AWS的一些主要产品和服务介绍：1.EC2（云计算服务-虚拟服务器）：提供可定制的虚拟机实例，可根据需求进行弹性伸缩，支持各种操作系统。
2.S3（云存储服务）：提供安全、持久且高可扩展的对象存储，可用于存储和检索任意数量的数据。
3. RDS（关系型数据库服务）：提供托管的关系数据库服务，支持多种数据库引擎，包括MySQL、PostgreSQL、Oracle等。
4. Lambda（无服务器计算）：无需管理服务器，直接运行代码，根据触发器自动处理请求。
5. DynamoDB（NoSQL数据库服务）：快速、灵活且完全托管的NoSQL数据库服务。
6.VPC（虚拟私有云）：创建和管控虚拟网络环境，可以与数据中心或其他云服务进行安全通信。
7.IAM（身份和访问管理）：帮助控制对AWS资源的访问权限，并管理多个用户和组。
8. CloudFront（内容分发网络）：分发静态和动态网络内容，提高用户的访问速度。
9. Route 53（域名系统服务）：提供可扩展的域名注册、解析和管理的服务。
10.SNS（简单通知服务）：提供可靠的消息传递机制，用于构建分布式应用。
针对BPM（Business Process Management）的解决方案，AWS提供了以下服务：1. Step Functions：提供了一种可视化和弹性的方式来协调和管理应用程序中的多个任务和工作流程。
用户可以通过创建状态机来定义和执行复杂的业务流程。
2. Simple Queue Service（SQS）：提供了一种简单的消息队列服务，用于在分布式系统之间传递消息。
可以用于实现异步通信、削峰填谷、解耦等场景。
云计算企业级安全架构探索黄德滨亚马逊AWS云计算合作伙伴架构师本次分享的主要内容•云计算环境下构建企业级应用的最佳模式•结合使用亚马逊AWS云构件安全性应用•成熟的AWS企业客户安全架构的要点安全即代码最小化的安全工作资产管理安全管理层安全应用无处不在的加密恰到好处的授权无处不在的日志DevSecOps安全服务和API安全应用安全即代码最小化的安全工作资产管理安全管理层指令预防监测响应控制框架角色和责任风险注册和安全指标安全应用－安全责任融入DNA•在业务流程中确保有安全相关人员的参与•通过简单、通畅的方式沟通能力原则行动指令基础设施即代码通过代码、自动化和DevSecOps来提升安全团队的技能设计安全的“扶手”而不是“门禁”构建良好的架构引导好的行为预防使用云来保护云在云中构建、运营和管理安全工具使用最新的安全的应用使用应用最新的安全功能、补丁并经常更新减少对超级授权的依赖建立角色目录，通过KMI安全服务自动授权监测完全可视集合AWS日志和操作系统、应用的元数据和日志深入洞悉使用安全数据仓库并通过BI工具进行分析响应可扩展事件响应更新共享责任框架的标准操作流程保留现成证据更新工作负载要支持证据的保留安全应用－企业级安全战略•AWS CAF框架帮助组织•安全文化的转变•对特定的行动能够度量进展基础服务计算存储数据库网络AWS Global Infrastructure区域可用区（AZ ）边缘站点治理和风险业务安全运营合规产品和平台团队企业安全安全应用－通过合作伙伴扩展云中的安全共担模型合作或变生态圈技术类合作伙伴生态圈服务类安全应用－帐户治理AWSConfigAWSCloudTrail跨帐户交叉授权AWS密码管理(“根帐户”)联邦认证AWS帐户所有权AWS帐户联系信息AWS 销售和服务支持基本需求安全应用－帐户治理－指标安全即代码－使用AWS CodeDeploy •镜像实例的内存•LiME-https:///504ensicslabs/lime •AWS CodeDeploy:安全即代码1.使用云保护云2.安全的基础架构应该是基于云的3.将安全的功能作为服务通过API暴露出来4.自动做任何事情这样所有的架构都是可扩展的安全即代码－创新、稳定和安全业务开发运维快速构建它稳定它安全保护它安全即代码－更短到客户的距离需求收集发布自动构建和部署一些研究少量研究更多研究安全即代码－部署更频繁风险更低更小的投入“减少的风险”频繁的发布事件：“敏捷方法论”时间改变稀少的发布事件：“瀑布方法论”更大的投入“增加的风险”时间改变AWS合规的演进AWS 认证客户授权文档客户案例研究Security byDesign技术(SbD)AWSCloudTrailAWSCloudHSMAWS IAMAWS KMSAWSConfigSecurity by Design -SbDSecurity by Design (SbD)是一个流行的安全保障的方法，规范了AWS 帐号的设计、自动化安全控制和一致的审计。
基于SOA、ESB、BPM实施敏捷的企业IT系统
辛鹏
【期刊名称】《程序员》
【年(卷),期】2011(000)012
【摘要】企业也好，政府也罢，要做信息化，要做IT，目的是什么？四字即可概
括之，“卓越绩效”。
这个绩效，可以是外延很大的绩效概念。
企业要发展、政府、公共组织也要发展，发展的目标是什么？还是那四个字“卓越绩效”。
因此取得卓越绩效是企业、公共组织、政府的共同战略目标。
企业的运营发展，都要遵循战略目标。
【总页数】5页(P75-79)
【作者】辛鹏
【作者单位】不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于SOA和ALBPM的流程管理系统（BPMS）的实现 [J], 唐飚;
2.基于SOA和BPEL的电信业务流程管理系统(BPMS)的设计与实现 [J], 胡睿达;
刘连浩
3.架构以BPM为中心的SOA系统实现业务敏捷 [J], 潘昊;何祥军;;
4.架构基于BPM和SOA组合框架的敏捷企业 [J], 魏亚清;闫宏印;张冀川
5.基于SOA—BPM组合架构的智能敏捷的第三方物流管理信息技术的研究 [J],
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