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AWS 採用「共同責任模型」 助客戶在雲端系統上構建高韌性方案

AWS 採用「共同責任模型」 助客戶在雲端系統上構建高韌性方案
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AWS 採用「共同責任模型」 助客戶在雲端系統上構建高韌性方案

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    2024-06-26

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    7分鐘

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透過雲端技術建立高韌性的項目架構,往往需要確保數據的安全性、可用性、可控制度、從災難中復原的能力、容錯,以及對混沌工程的理解與應用。由 AWS 建構及採用的「共同責任模型」中,AWS 負責操作、管理和控制客戶的硬體、軟件、網絡和設施,而客戶則須負責管理數據、應用程式及配置,以確保數據受到保障。這套模式的建立,一方面可以減輕客戶操作上的負擔,同時亦有助客戶,尤其是需要保護數據的初創企業提升數據安全意識,為建立高韌性架構奠定基礎。

在 AWS,精簡而可靠的工作文化是組織架構上的一大要點。透過業界著名的「兩個披薩團隊」理論,以「能夠被兩個披薩餵飽」的原則組建團隊,最大限度地提升員工為客戶進行革新的專注度,同時減少因官僚主義帶來的延誤,以高效率的工作進程及簡化的溝通渠道,提升員工滿意度、工作效率及減少決策開支。這種結構確保每個團隊對其服務的營運和性能負責,從而培養員工的責任感並加快解決問題的效率。

這樣的企業文化,使 AWS 在為客戶設計方案時,也能考慮到以最快、最直接、最有效的方式處理事件與危機,並在不同的服務中反映出這種管治邏輯,有效協助客戶建立具韌性的方案。

以雲端服務為例, Amazon EC2 的 Auto Scaling 組件能夠確保客戶的應用程式擁有正確數量的 EC2 執行個體,適時應對不同程度的流量,其主要組件包括:

  1. Auto Scaling 組:包含一組 Amazon EC2 執行個體組成,在開始作業時會啟動足夠的執行個體,以滿足所需的容量
  2. 啟動配置:用於啟動 EC2 執行個體的組態範本
  3. 擴展策略動態:能夠動態地根據 CPU 使用率或網絡流量等指標,增加或減少群組中執行個體的數量,以滿足不斷變化的條件

Auto Scaling 能夠透過自動調整 EC2 執行個體的數量來回應用戶需求,從而增加應用程序的可用性,同時通過在需求較低的時期縮減執行個體,並在需求較高的時期擴展執行個體,自動地為客戶節省成本,滿足高韌性的要求。

在災難復原選項方面,AWS 中可用的災難復原策略可以大致分為四種方法,涵蓋低成本、低複雜性的製作備份,到使用多個主動區域的較複雜策略。其中一項能夠提升平台韌性的策略為「暖待命」。暖待命策略主要是在另一區域中建立一個規模較細,但功能齊全的環境副本,此策略在可以在災難發生時快速擴展到完整容量,並在出現故障或災難情況時,將流量重新定向到備用環境,最大限度地減少停機時間和數據丟失,並確保業務連續性。

另一方面,透過分離儲存與運算資源,確保跨區域的低延遲數據能夠成功同步,提升韌性與災難復原能力。這種設計在故障或災難出現時才會啟動計算執行個體的功能,確保數據一致性與系統韌性,並得以從經歷災難中復原。這項方法有著高可用性,對於客戶關鍵應用至為重要。

在故障或災難發生的過程中,Aurora 會自動切換到另一個可用區域中的備用執行個體,從而將應用程序中斷降至最低。過程包括持續監控主執行個體的健康狀況,並自動將副本更新為主執行個體、並確保所有副本的數據完整性和一致性。

此外,可用區域 (AZ) 是 AWS 區域中一個或多個擁有冗餘電源、網路和連接性的獨立數據中心。AZ 讓客戶能夠操作生產應用程式和數據庫,比單一數據中心具有更高可用性、容錯能力和可擴展性。AWS 區域中的所有 AZ 透過高頻寬、低延遲網路與完全冗餘的專用以光纖互連,在 AZ 之間提供高輸送量、低延遲的網路。

其中,AWS 的 Amazon RDS 異地同步備份功能則會在不同的 AZ 中建立及維護執行個體,當主執行個體發生故障時,RDS 會自動將作為後備的執行個體提升為新的主執行個體,這個過程不需要手動干預;在故障轉移的過程中,DNS 紀錄更會自動更新,以確保應用程式能夠迅速恢復正常運行。這樣的設計確保高可用性和數據持久性,即使在基礎設施發生故障時也能夠保證業務的連續性。

AWS 的技術總監 Werner Vogels 曾說「一切都會失敗」,強調在設計基礎設施時應假設錯誤或災難的情況總會無可避免、毫無預兆地會出現錯誤或災難。通過預先計劃出現問題時的應對策略,系統得以自動執行快速恢復和容錯機制,提升方案的韌性。

AWS 提供全面的工具和最佳應用方案,幫助客戶設計韌性架構,當中包括通過利用多 AZ 部署、多區域策略以及 Auto Scaling 和一系列監控工具,讓初創公司得以構建能夠承受各種故障場景的強大、高性能系統。

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