因綠際會讓我有機會去研究 Amazon Web Service 。那是個與 GAE 功能相同,但操作模式不盡相同的雲端服務。

GAE 像是個套裝雲端平台,有些東西它已幫你決定好,要就用,不用就拉倒,當然可以寫 ticket 去建議他們,但不一定會立案。犧性自由的收獲就是得到『自動擴展性』,當你的網站流量大時, GAE 自動開分身,也因為你寫的程式一開始就受 GAE 平台的限制,而這些限制的目的主要就是為了提升擴展性,所以一開始在 GAE 上寫網站很痛苦,但後期維護很輕鬆。

AWS 就像是個高級積木組,你想怎麼兜就怎麼組,在自己架站環境中跑的網站,不用改任何一行程式碼就能移至 AWS 上。但等到你的網站流量大,使用者多時,就得再利用 AWS 提供的系統維護工具來自行維護了。缺點當然是你得多請一組系統管理員,但相較於自己搞機房、架站,利用 AWS 平台可以讓系統管理員工作簡單多了。

對我而言,兩種開發平台各有好處,這我當然兩者都學,唯其資源分配乃先 GAE ,後 AWS 。

AWS 的主力產品就是 Elastic Compute Cloud (EC2) ,一個 EC2 可以想像它就是你的一台電腦,只是放在 Amazon 機房裡。

我們可以開一台 EC2 出來後,在裡面安裝 ubuntu, nginx, django, postgresql 等軟體,讓它跑網頁伺服器。或是裝了 postfix 就能變郵件伺服器,或是裝了 vlc 變影音串流伺服器。簡單講,只要有安裝相對應的軟體, EC2 也能變火箭。

但是 EC2 的硬碟不多,近 10 G 而已,如果你想放很多資料,那就需要 Simple Storage Service(S3) 。而且為了擴展性,你也得用 S3 ,用了 S3 ,當網站熱門到得多開幾台 EC2 出來時,它們才有共同儲存的地方。

當網站只用一台 EC2 時,可以把 MySQL/PostgreSQL/Oracle 資料庫裝在同一個 EC2 裡,但當有多個 EC2 時,怎麼辦?  AWS 有給獨立的資料庫伺服器,除了關聯式資料庫( RDS )外,也有 NoSQL ( DynamoDB )的。把資料庫託給 RDS/DynamoDB 管理,也省得自己作備援、備份、調校等管理工作,而且以 Oracle DB 來看,可以不用購買授權改以每小時租用計費,這相當方便。易言之,在 AWS 上花錢就能換得輕鬆。

整個 AWS 架構是在一個虛擬化的機房內,每開啟一個 EC2 實體,它會得到一個虛擬 IP ,我們可以透過 boto(Python base) 去管理它,也可以直接在 AWS Management Console 頁面管理。

目前 AWS 在美國維吉尼亞、奧勒岡、北加州、愛爾蘭、日本、新加坡、巴西聖保羅都有機房。你想把機器開在那裡,自己決定就行了。

如果要讓 EC2 有公共 IP ,可以到 Elastic IPs 去索取一個實體 IP ,但記得在索取後就要把它綁定到 EC2 實體去,如果要了公共 IP ,但沒有拿去用,是會被 AWS 索取 0.01/hours 的罰款,我就被罰了 0.71 元美金,因為我關了 EC2 實體後,並沒有再去退 IP ,結果那個 IP 就被我佔了 71 個小時。

其他 AWS 產品還有 CloudWatch, CloudFront, CloudCache, SQS, SES, SNS, SWF...,實在很多,請自行到官網了解。

目前 AWS 有免費試用方案,方案為註冊後一年之內使用,而每個月的免費額度如下:

AWS Free Usage Tier (Per Month):

  • 750 hours of Amazon EC2 Linux Micro Instance usage (613 MB of memory and 32-bit and 64-bit platform support) – enough hours to run continuously each month*
  • 750 hours of Amazon EC2 Microsoft Windows Server Micro Instance usage (613 MB of memory and 32-bit and 64-bit platform support) – enough hours to run continuously each month*
  • 750 hours of an Elastic Load Balancer plus 15 GB data processing*
  • 30 GB of Amazon Elastic Block Storage, plus 2 million I/Os and 1 GB of snapshot storage*
  • 5 GB of Amazon S3 standard storage, 20,000 Get Requests, and 2,000 Put Requests*
  • 100 MB of storage, 5 units of write capacity, and 10 units of read capacity for Amazon DynamoDB.**
  • 25 Amazon SimpleDB Machine Hours and 1 GB of Storage**
  • 1,000 Amazon SWF workflow executions can be initiated for free. A total of 10,000 activity tasks, signals, timers and markers, and 30,000 workflow-days can also be used for free**
  • 100,000 Requests of Amazon Simple Queue Service**
  • 100,000 Requests, 100,000 HTTP notifications and 1,000 email notifications for Amazon Simple Notification Service**
  • 10 Amazon Cloudwatch metrics, 10 alarms, and 1,000,000 API requests**
  • 15 GB of bandwidth out aggregated across all AWS services*

我已把未送到 bitbucket.org 的專案及 zotero webdav 丟上 AWS 了。

自己家裡的機器正式結束「網站」的工作,專職作「寫程式機」了。