AWS基础

AWS编写基础架构

提AWS提供通过接口来控制的基础架构，叫作应用编程接口（application programming interface，API）。用户能通过API控制AWS的每一部分。用户可以使用大多数编程语言、命令行和更复杂的工具的SDK调用这些API。

在AWS上，一切操作都可以通过API来控制。用户通过HTTPS协议调用REST API来与AWS交互，如图4-1所示。一切操作都可以通过API提供。例如，用户可以通过一个API调用启动一台服务器，创建1 TB存储，或通过API启动一个Hadoop集群。这里说的“一切”真的包含了云上的所有操作。

Amazon Web Services概述

使用Amazon Web Services的益处

客户可以使用Amazon Web Services做什么的示例

创建以及设置Amazon Web Services账户

Amazon Web Service（AWS）是一个提供Web服务解决方案的平台，它提供了不同抽象层上的计算、存储和网络的解决方案。客户可以使用这些服务来托管网站，运行企业应用程序和进行大数据挖掘。这里提到的术语Web服务，它的含义是可以通过Web界面来控制服务。Web界面可以由机器或人类通过图形用户界面来操作。其中最突出的服务是提供虚拟服务器的EC2，以及提供存储服务的S3。AWS上的服务可以配合工作，客户可以使用它们来复制现有的在企业内部部署的系统，或者从头开始设计新的设置。这些服务按使用付费定价模式收取服务费用。

AWS的客户可以选择不同的数据中心。AWS数据中心分布在美国、欧洲、亚洲和南美洲等。例如，客户可以在日本启动一个虚拟服务器，与在爱尔兰启动虚拟服务器是一样的。这使你能够为世界各地的客户提供全球性的基础设施服务。

所有客户都可以使用的AWS数据中心分布在德国、美国（西部1处、东部2处）、爱尔兰、日本、新加坡、澳大利亚和巴西

AWS没有公开其数据中心所使用的硬件。AWS运行的计算、网络和存储的硬件的规模是巨大的。与使用品牌硬件设备的额外费用相比，它很可能使用商品化的硬件组件以节省成本。硬件故障的处理依靠真实的流程和软件。[2]

AWS还使用针对其使用场景而特别开发的硬件。一个很好的例子是英特尔Xeon E5-2666 v3 CPU。这款CPU经过优化为EC2 C4系列的虚拟服务器提供支持。[2]Bernard Golden, “Amazon Web Services (AWS) Hardware,” For Dummies.

从更广泛的意义上讲，AWS就是所谓的云计算平台。

什么是云计算

几乎目前每个IT解决方案都标有云计算或者云。一个时髦的词汇可能有助于产品销售，但在本书中却不适用。

云计算或云是针对IT资源的供应和消费的一个比喻。云中的IT资源对用户来说不直接可见，在这之间有多个抽象的层。云计算提供的抽象级别可能会因虚拟硬件与复杂的分布式系统而有所不同。资源可根据需要大量提供，并按使用付费。

下面是美国国家标准和技术研究所（NIST）对云计算的一个较为正式的定义：

云计算是一种普适的、方便的、按需提供网络访问的可配置的计算资源（如网络、服务器、存储、应用程序和服务）的共享池模型，它能够以最少的管理工作量或与服务提供者交互的方式快速进行分配和发布。

云计算通常被划分成以下几种类型。公有云——由某一机构、公司管理并对公众开放使用的云计算。私有云——在单个的机构中通过虚拟化共享出来的IT基础设施。混合云——公有云和私有云的混合。

AWS提供的是公有云服务。云计算服务也有多种分类。基础设施即服务（IaaS）——提供计算、存储和网络功能等基本资源，使用Amazon EC2、Google Compute Engine和Microsoft Azure虚拟机这一类虚拟服务器。平台即服务（PaaS）——提供将定制的应用部署到云上的平台，如AWS Elastic Beanstalk、Google App Engine和Heroku。软件即服务（SaaS）——结合了基础设施和软件并且运行在云端，包括Amazon WorkSpaces、Google Apps for Work和Microsoft Office 365这一类办公应用。

AWS产品阵容包含了IaaS、PaaS和SaaS。让我们更具体地了解一下AWS究竟可以做什么。

前言

要列出S3对象存储里的所有文件，可以向API端点发送一个GET请求：

一、pandas是什么？

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
import  ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

2.读入数据

代码如下（示例）：

data = pd.read_csv(
    'https://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/1283/adult.data.csv')
print(data.head())

该处使用的url网络请求的数据。

总结

例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了AWS基础的使用，而AWS基础提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。