AWS investiert in Machine Learning
Neue Machine-Learningund IoT-Services bestimmen Hausmesse re:Invent.
Auf der Entwicklerkonferenz re:Invent 2018 präsentierte Amazon Web Services (AWS) eine Vielzahl zusätzlicher Services für Machine-Learningund IoT-Umgebungen. Neu im Portfolio sind auch eine Plattform für die Entwicklung von Robotikanwendungen und ein Cloud-Angebot zur Verarbeitung von Satellitendaten.
Einmal mehr kündigte der Public-CloudMarktführer AWS eine Fülle von Erweiterungen seines ohnehin schon umfangreichen Portfolios an. Neue Infrastrukturdienste und Optionen für eine effizientere Nutzung von Cloud-Ressourcen gehören ebenso dazu wie Services für die Entwicklung von MachineLearning- und IoT-Applikationen (Internet of Things).
Neuland erfasst der Cloud-Arm des AmazonKonzerns mit einem Angebot für den Raumfahrtsektor. Der Cloud-Service „AWS Ground Station“soll es Kunden erlauben, die Übertragung und Verarbeitung von Satellitendaten einfacher und kostengünstiger zu gestalten. Dazu greift AWS auf ein weltweit verteiltes Netz aus zwölf Bodenstationen zurück, die jeweils mit Antennen ausgestattet sind. Dort werden Satellitendaten empfangen und anschließend in einer Amazon-EC2-Instanz verarbeitet und über den Cloud-Storage-Service S3 gespeichert.
Die Informationen stehen dann auch für weitere Analyse- und Machine-Learning-Dienste von AWS zur Verfügung. Der Anstoß für das Projekt kam von den Kunden, berichtete AWS-Chef Andy Jassy auf der re:Invent-Konferenz in Las Vegas. Zu diesen gehören etwa die European Space Agency (ESA), das NASA Jet Propulsion Lab und das Raumfahrtunternehmen Blue Origin von Amazon-Chef Jeff Bezos.
Ebenfalls neu im Portfolio ist die Robotikplattform „AWS Robomaker“. Unternehmen sollen damit Robotikanwendungen einfach entwickeln, testen und nutzen können, so das Ver- sprechen. Dienste von AWS ließen sich dabei auch mit dem Robot Operating System (ROS) verbinden, einem Open-Source-Framework, das im Bereich Robotik weitverbreitet ist. Zu AWS Robomaker gehört unter anderem eine integrierte Entwicklungsumgebung auf Basis von AWS Cloud.
AWS lockt Developer mit neuen Entwicklungswerkzeugen
Benutzer können mit Hilfe der Plattform auch eine Art Flotten-Management für Roboter einrichten und Remote-Applikationen bereitstellen. Erste Kunden setzten AWS Robomaker bereits ein, berichtete der Anbieter, darunter die NASA und der Werkzeughersteller Stanley Black & Decker.
Wie wichtig AWS die Themen künstliche Intelligenz und Machine Learning sind, zeigten zahlreiche neue Produkte, die besonders Entwicklern die Arbeit erleichtern sollen. Dazu gehört beispielsweise eine für die AWS-Infrastruktur optimierte Version des quelloffenen Entwickler-Frameworks TensorFlow, die ab sofort verfügbar ist. TensorFlow-Jobs sollen sich damit automatisch über mehrere EC2-Knoten
hinweg skalieren lassen. Unternehmen könnten mit dem Dienst Machine-Learning-Modelle schneller trainieren, verspricht der Anbieter.
Ein weiterer Service, „Amazon Elastic Inference“, soll Kunden helfen, die Kosten von Deep-Learning-Anwendungen um bis zu 75 Prozent zu senken. Den Angaben zufolge sorgt der CloudDienst dafür, dass besonders anspruchsvolle Anwendungen immer nur die jeweils benötigte Menge an GPU-Verarbeitungsleistung zugeteilt bekommen (GPU = Graphics Processing Unit). Der Kunde zahle nur für die GPUs in der AWSInfrastruktur, die er auch tatsächlich nutze.
Für seine Machine-Learning-Plattform Amazon Sagemaker kündigte AWS eine Viezahl von Erweiterungen an. Dazu gehört beispielsweise der Dienst „Amazon Sagemaker Ground Truth“, der Kunden den meist aufwendigen Prozess des Data Labeling für Machine-Learning-Modelle erleichtern soll. Auch hier verspricht der Provider Kosteneinsparungen im Vergleich zu manuellen Verfahren.
Vor allem auf Industriekunden zielen mehrere neue IoT-Services. Noch im Preview-Stadium befindet sich etwa „AWS IoT Sitewise“, ein Managed Service, der IoT-Daten von Industrieanlagen sammelt und mit gängigen IndustrieMetriken anreichert. Geräte und Produktionsanlagen sollen sich damit einfacher überwachen und analysieren lassen. Mit dem ebenfalls verwalteten Dienst „AWS IoT Events“können Unternehmen Ereignisse aus IoT-Sensoren erkennen und automatisch darauf reagieren. Das System identifiziert Events als Datenmuster, die etwa einen Zustandswechsel in Geräten anzeigen und beispielsweise von einem fehlerhaften Gerät oder einem feststehenden Förderband stammen können. Im Fehlerfall löst der Service selbständig Reaktionen oder Warnmeldungen aus.
Neue Cloud-Services für IoT-Anwendungen
AWS IoT Events ist derzeit als Preview verfügbar, ebenso wie der neue Dienst „AWS IoT Things Graph“. Er soll es erlauben, IoT-Anwendungen mit wenig oder ganz ohne klassischen Code zu erstellen. Dazu verbinden Nutzer verschiedene Geräte und Cloud-Dienste über eine visuelle Drag-and-Drop-Schnittstelle. Bereits verfügbar sind die „AWS IoT Greengrass Connectors“. Entwickler können damit Anwendungen von Drittanbietern über gängige Cloud-Schnittstellen (APIs) mit AWS-IoT-Greengrass-Geräten verbinden.
Auf die immer häufiger anzutreffenden hybriden Cloud-Umgebungen zugeschnitten ist das Tool „AWS Transit Gateway“. Unternehmen können damit eine Netztopologie aufbauen, die AWS-eigene und On-Premise-Ressourcen verbindet.
Der Cloud-Marktführer hat mit „Amazon Virtual Private Cloud“(VPC) bereits ein Produkt im Portfolio, mit dem Kunden private Instanzen ihrer Anwendungen einrichten können. Diese machen davon reichlich Gebrauch, so dass sich teilweise mehrere Hundert VPCs in Unternehmen finden. Die Verbindung zwischen einzelnen VPCs herzustellen, ist allerdings kein einfaches Unterfangen. Das verwaltete Transit Gateway soll hier Abhilfe schaffen und bis zu 500 einzelne VPCs anbinden können. Unterm Strich ermögliche es der Service Unternehmen, sichere und einfach administrierbare Netze aufzubauen, die sowohl On-Premise- als auch Cloud-Umgebungen umfassen, erklärte AWS-Manager Peter DeSantis auf der re:Invent.