AWS 初試

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。