AWS數(shù)據(jù)庫、緩存、數(shù)據(jù)倉庫邁向真正無服務器化與新量子芯片

《美國拉斯維加斯現(xiàn)場報道》AWS re:Invent 2023今日（27）在美國拉斯維加斯展開，其公用運算部門（Utility Computing）資深副總裁Peter DeSantis在晚間首場主題演講中，首度披露旗下三款云計算服務在無服務器功能方面皆有新的進展，包括Aurora數(shù)據(jù)庫服務、ElastiCache緩存服務與Redshift數(shù)據(jù)倉庫服務，終于在技術持續(xù)精進之下，達到他們心目中真正無服務器化的里程碑；同時也如以往發(fā)布硬件芯片的慣例，首度披露錯誤率僅0.1%的新量子芯片。

Amazon Aurora是兼容于MySQL與PostgreSQL的云計算數(shù)據(jù)庫服務，AWS在2018年推出Aurora的首款無服務版本，接著在去年2022年推出Aurora Serverless V2第二版，賦予云計算數(shù)據(jù)庫服務更大的線上擴展能力，不過雖然訴求數(shù)據(jù)庫用戶可在服務不中斷的情況下擴展數(shù)據(jù)庫，但仍有一定容量的限制。

Aurora Serverless數(shù)據(jù)庫服務之所以能實現(xiàn)線上擴展容量，DeSantis表示，主要是依賴虛擬化技術。AWS開發(fā)了一個稱之為Caspian的虛擬層，由Caspian Heat Management System來管理實體主機如何分配虛擬內存給數(shù)據(jù)庫。Aurora所使用的每一臺實體主機配置容量256GB的內存，雖然Aurora數(shù)據(jù)庫打開服務可以使用256GB內存，但實體主機的內存并不會因此而被完全占用，Caspian管理軟件會依據(jù)每個Aurora數(shù)據(jù)庫服務運行所需配置適當?shù)奈锢韮却嫒萘浚虼嗣颗_實體主機皆可承載多個Aurora數(shù)據(jù)庫服務，如此就可以極大化利用計算資源。

在上述機制下，當一臺實體主機所承載的Aurora運行所需內存超過256GB，迫于內存物理限制就必須轉移到另一臺主機。DeSantis指出，如此機制尚無法達到無服務器化可以自動擴展調整的最高境界，因此AWS繼而運用數(shù)據(jù)庫分區(qū)（Sharding）技術，將單一數(shù)據(jù)庫分配到不同主機，以達到水平擴展的能力。

數(shù)據(jù)庫分區(qū)并不難實現(xiàn)，DeSantis表示，但要達到自動分配的境界，最難突破的關鍵在于數(shù)據(jù)路由與數(shù)據(jù)庫分區(qū)彈性擴展的設計。為此AWS開發(fā)出一個數(shù)據(jù)請求路由層（Request Routing Layer），它采取輕量化設計，具有快速反應擴展的特性，加諸分區(qū)彈性擴展設計，則可達到跨區(qū)域執(zhí)行數(shù)據(jù)庫切片與重組，并確保數(shù)據(jù)庫的可靠度。

由于上述兩項技術的創(chuàng)新突破，DeSantis指出，AWS終于能在今年推出真正無服務器化的Aurora數(shù)據(jù)庫服務，稱之為Amazon Aurora Limitless Database，意指可不受單一數(shù)據(jù)庫的容量限制，皆可自動擴展配置而不影響數(shù)據(jù)庫運行。

除了Aurora Limitless Database，AWS今天也推出緩存服務無服務器版本ElastiCache Serverless。DeSantis表示，這依賴第三項創(chuàng)新技術突破，也就是減少時鐘誤差范圍（Reducing Clock Error Bounds）。分布式運算系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同步需要依賴同步計時，他指出主要的三種做法，分別為Wall Clock（現(xiàn)實世界時間）、Logical Clock（邏輯時間）與單一TimeKeeper服務器，其中Wall Clock方式會因不同時鐘的差異而導致計時同步不可靠。

為了提供準確的同步計時，AWS在2017年推出Amazon Time Sync Service，結合衛(wèi)星通信與原子鐘參照，提供與世界協(xié)調時間（UTC）誤差僅1毫秒（millisecond）的同步計時。但是，DeSantis指出，時間誤差1毫秒代表著總延遲時間是2毫秒，也即每秒500次交易的延遲速度，而這對于緩存的同步來說太慢了。為此，AWS以Nitro網(wǎng)絡加速芯片為基礎設計一個分布式計時網(wǎng)絡，并搭配備援電力模塊與原子鐘，安裝在一個標準48U機柜，終于將同步計時誤差由毫秒縮短至微秒（microsecond）等級，其ElastiCache Serverless p50的延遲僅500微秒，并可支持最大5TB內存容量。

至于在2021年推出的數(shù)據(jù)庫倉儲服務無服務器版本Redshift Serverless，也有更進一步的精進。DeSantis表示，數(shù)據(jù)庫倉儲不只是要應對數(shù)據(jù)量，也得應對運算任務多樣化的需求。Redshift Serverless是由請求管理（Request Management）系統(tǒng)來判斷實體主機的負荷量，如果有運算需求較大的ETL（Extract,Transform,Load）任務產(chǎn)生，若既有的主機無法承擔，請求管理系統(tǒng)就會將其分配到新的主機，但若既有的主機可以承擔，雖然該ETL任務可以分配到既有主機，但由于運算需求大，完成運算的時間較久，也會因此牽累該主機的其他運算任務，導致時間拖延。

為了解決Redshift Serverless上述問題，AWS在請求管理系統(tǒng)導入機器學習預測功能，DeSantis指出，其實數(shù)據(jù)分析任務有80%是雷同的，因此先以機器學習創(chuàng)建好這80%任務的模型，將其內置在請求管理系統(tǒng)的緩存，加速其快速分析任務類型，同時，有另一個模型用來學習屬于個別企業(yè)組織慣用習慣的另外20%任務，讓請求管理層可以在接到任務時分析與預測其類型，據(jù)以分配合適的計算資源。而有了這項AI功能后，Amazon Redshift Serverless Next-generation AI-driven scaling and optimizations也提供用戶自行設置機器學習的政策，以在數(shù)據(jù)分析運算時間與運算成本之間有所取舍。

此外，AWS歷年來皆會利用re:Invent的首日晚間主題演講發(fā)布其在硬件芯片的著墨，今年也不例外，DeSantis首度公開發(fā)布新的量子芯片，他表示，Aamzon量子運算團隊在量子糾錯有重大的進展，以邏輯量子位元的方式，將位元反轉（Bit-flip）與相位翻譯（Phase-flip）錯誤分開，DeSantis指出，借由被動糾錯方法，已可將錯誤率降低100倍，達到0.1%，也即千分之一的錯誤率，而硬件過熱也預期可減少6倍。不過，他也說，雖然新芯片在量子糾錯方面有重大的進展，但現(xiàn)在尚于量子運算發(fā)展非常早期的階段。

Amazon ElastiCache Serverless目前已可提供服務，Amazon Aurora Limitless Database與Amazon Redshift Serverless Next-generation AI-driven scaling and optimizations則提供預覽。