AWS Snowball Edge Compute Optimized
AWS Snowball Edge Compute Optimized は、データ転送やエッジコンピューティングのために設計された堅牢なデバイスです。このデバイスは、大量のデータをクラウドに移行するだけでなく、エッジでのデータ処理や分析を行うための計算リソースを提供します。
具体的な機能と仕様
- データ転送:
- 大量のデータをオンプレミス環境からAWSに安全かつ効率的に移行できます。
- ネットワーク接続が遅い、信頼性が低い、またはコストが高い場合でも、データを迅速に移動できます。
- エッジコンピューティング:
- ローカル環境でデータを処理、フィルタリング、分析するための強力な計算能力を備えています。
- AWS Lambda関数やAmazon EC2インスタンスを実行でき、AWSサービスと統合されたエッジアプリケーションを構築可能です。
- 耐久性と可搬性:
- 堅牢な設計により、過酷な環境でも利用可能です。
- ポータブルで、データセンター、オフィス、フィールドサイト間の移動が簡単です。
主な仕様
- 計算能力: 最大52 vCPUsと208 GiBのRAMを提供。
- ストレージ容量: 最大42 TBの可用ストレージ容量。
- ネットワーク接続: 10GBase-T、25G SFP28などの高速ネットワーク接続オプション。
- セキュリティ: データは転送中および保存中に暗号化され、AWS Key Management Service (KMS) を使用してキー管理が行われます。
主な使用例
- リモートおよび過酷な環境:
- 油田、鉱山、船舶、その他のリモートロケーションでデータを収集し、現地で処理。
- インターネット接続が限られている場所でのデータ分析。
- データセンター移行:
- オンプレミスのデータセンターからAWSクラウドへの大規模データ移行プロジェクト。
- データセンターの更新や移設に伴う大量データの移行。
- コンテンツ配信:
- 映画、テレビ番組、スポーツイベントなど、大容量のメディアコンテンツをリモートロケーションに配信。
- エッジロケーションでのコンテンツキャッシュと配信。
- IoTおよびリアルタイムデータ処理:
- IoTデバイスからのデータを収集し、リアルタイムで処理および分析。
- ローカルでのデータ処理により、低レイテンシでの応答が可能。
AWS Snowball Edge Compute Optimizedは、エッジでのデータ処理を必要とする多様なシナリオに対応するための柔軟で強力なツールです。
AWS Snowball Edge Storage Optimized
AWS Snowball Edge Compute Optimized と AWS Snowball Edge Storage Optimized は、いずれもデータ転送とエッジコンピューティングのためのデバイスですが、それぞれのデバイスは異なるニーズに応じた設計となっています。
AWS Snowball Edge Compute Optimized
- 主な用途: エッジコンピューティングとデータ転送
- 計算能力: 高いコンピューティングリソース(最大52 vCPUsと208 GiBのRAM)を提供
- ストレージ容量: 最大42 TBの可用ストレージ容量
- 使用例: 高度なデータ処理や分析、機械学習、IoTアプリケーションの実行
AWS Snowball Edge Storage Optimized
- 主な用途: 大量データの転送とストレージ
- 計算能力: 基本的なコンピューティングリソース(最大40 vCPUsと80 GiBのRAM)を提供
- ストレージ容量: より多くのストレージ容量(最大80 TBの可用ストレージ容量)
- 使用例: 大規模なデータ転送、データアーカイブ、データバックアップ
具体的な違い
- コンピューティングリソース:
- Compute Optimized: 高い計算能力を持ち、複雑なデータ処理やリアルタイム分析が可能。
- Storage Optimized: 基本的な計算能力を持ち、主にデータストレージと転送に焦点を当てる。
- ストレージ容量:
- Compute Optimized: ストレージ容量は最大42 TB。
- Storage Optimized: より多くのデータを保存可能で、ストレージ容量は最大80 TB。
- 主な用途:
- Compute Optimized: リアルタイムデータ処理、機械学習モデルの実行、エッジでの高度な計算作業。
- Storage Optimized: 大量データの転送、アーカイブ、バックアップに適している。
例
- Compute Optimized:
- オイルリグやリモートの鉱山でデータを収集し、現地で分析を行う。
- リアルタイムのIoTデータ処理やフィルタリング。
- Storage Optimized:
- 大規模なデータ移行プロジェクト(例:データセンターからAWSクラウドへの移行)。
- 映画スタジオが大量の映像データをAWSに移行し、アーカイブする。
それぞれのデバイスは特定のユースケースに最適化されており、ユーザーのニーズに応じて選択されます。Compute Optimizedは計算集約型のタスクに、Storage Optimizedはストレージ集約型のタスクに適しています。