Définition des principaux services AMAZON

Définition des principaux services AMAZON

24 avril 2022 0 Par Michael PERES

Billing :

Console qui permet en toute simplicité de comprendre vos dépenses AWS, de consulter et payer des factures, de gérer les préférences de facturation et les paramètres fiscaux et d’accéder à des services cloud de gestion financière supplémentaires. Évaluez rapidement vos dépenses mensuelles par rapport à vos délais, prévisions ou budgets préalables et examinez, puis prenez des mesures correctives en temps opportun.

IAM :

AWS Identity and Access Management (IAM) fournit un filtre de contrôle d’accès dans tous les services AWS. Avec IAM, vous pouvez contrôler l’accès aux services et ressources AWS et sous conditions. Avec les politiques IAM, vous pouvez gérer les autorisations de votre main-d’œuvre et de vos systèmes afin de garantir des autorisations limitées.

Route53 :

Amazon Route 53 est un service Web de système de noms de domaine (DNS) dans le cloud hautement disponible et évolutif. Il est conçu pour offrir aux développeurs et aux entreprises un moyen extrêmement fiable et rentable d’acheminer les utilisateurs finaux vers des applications Internet en traduisant des noms comme www.example.com par des adresses IP de type 192.0.2.1, que les ordinateurs utilisent pour se connecter l’un à l’autre. De plus, Amazon Route 53 est entièrement conforme au protocole IPv6.

Amazon Route 53 connecte efficacement les requêtes des utilisateurs à l’infrastructure s’exécutant dans AWS, et notamment, aux instances Amazon EC2, aux programmes d’équilibrage de charge Elastic Load Balancing ou aux compartiments Amazon S3. Ce service permet également d’acheminer les utilisateurs vers une infrastructure extérieure à AWS. Vous pouvez utiliser Amazon Route 53 pour configurer les surveillances de l’état du DNS, contrôler en permanence la capacité de vos applications à se rétablir après un échec et contrôler la reprise des applications avec Route 53 Application Recovery Controller.

Amazon Route 53 Traffic Flow vous permet de gérer facilement et globalement le trafic via divers types de routage, notamment le routage basé sur la latence, le Geo DNS, la géoproximité et le WRR (Weighted Round Robin, technique du tourniquet pondéré) – c’est-à-dire ceux pouvant être combinés au basculement DNS pour vous permettre de bâtir différentes architectures de faible latence, tolérantes aux pannes. A l’aide de l’éditeur visuel simplifié d’Amazon Route 53 Traffic Flow, vous pouvez facilement gérer la manière dont vos utilisateurs finaux sont acheminés vers les points de terminaison de votre application – que ce soit dans une région AWS unique ou sur des sites répartis dans le monde entier. Amazon Route 53 propose également l’enregistrement de noms de domaine. Vous pouvez acheter et gérer des noms de domaine tels que exemple.com, et les paramètres DNS correspondants sont automatiquement configurés.

S3 :

Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) est un service de stockage d’objets qui offre une capacité de mise à l’échelle, une disponibilité des données, une sécurité et des performances de pointe. Les clients de toutes les tailles et de tous les secteurs peuvent stocker et protéger n’importe quelle quantité de données pour la quasi-totalité des cas d’utilisation, par exemple les lacs de données ainsi que les applications natives cloud et mobiles. Grâce à des classes de stockage économiques et à des fonctions de gestion faciles à utiliser, vous pouvez optimiser les coûts, organiser les données et configurer des contrôles d’accès affinés pour répondre à des exigences opérationnelles, organisationnelles et de conformité spécifique.

DynamoDB :

Amazon DynamoDB est une base de données clé-valeur NoSQL entièrement gérée et sans serveur, conçue pour exécuter des applications hautes performances à n’importe quelle échelle. DynamoDB offre une sécurité intégrée, des sauvegardes continues, une réplication multi-régions automatisée, une mise en cache en mémoire et des outils d’exportation de données.

VPC : Virtual Private Cloud

Amazon Virtual Private Cloud est un service commercial de cloud computing qui fournit aux utilisateurs une section de réseau au sein d’Amazon Web Services isolée du réseau traditionnel et des réseaux des autres clients d’AWS. Les utilisateurs peuvent sélectionner leur propre plage d’adresses IP et sous-réseaux.

ELB : Elastic Load Balancer

Elastic Load Balancer répartit automatiquement le trafic entrant d’applications sur plusieurs cibles et appliances virtuelles dans une, ou plus d’une, zones de disponibilité (AZ).

EC2 : Elastic Cloud Compute

Amazon Elastic Compute Cloud ou EC2 est un service proposé par Amazon permettant à des tiers de louer des serveurs sur lesquels exécuter leurs propres applications web

RDS : Raw Device Storage

Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) vous permet d’installer, de gérer et de mettre à l’échelle facilement une base de données relationnelle dans le cloud. La solution fournit une capacité économique et ajustable tout en automatisant les tâches d’administration fastidieuses, telles que l’approvisionnement de matériel, la configuration de bases de données, l’application de correctifs et les sauvegardes. Vous pouvez ainsi vous concentrer librement sur vos applications, de sorte à leur fournir les performances rapides, la haute disponibilité, la sécurité et la compatibilité dont elles ont besoin.

Amazon RDS est disponible sur plusieurs types d’instances de base de données, optimisées pour la mémoire, les performances ou les I/O. Amazon RDS vous donne le choix entre six moteurs de base de données courants, à savoir : Amazon Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle Database, et SQL Server. Vous pouvez utiliser AWS Database Migration Service pour migrer ou répliquer facilement vos bases de données existantes sur Amazon RDS.

EBS : Amazon Elastic Block Store

Amazon EBS est un service de stockage par bloc facile à utiliser, évolutif et haute performance conçue pour Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)

EMR : Elastic MapReduce

Amazon EMR (précédemment appelé Amazon Elastic MapReduce) est une plate-forme de cluster gérée qui simplifie l’exécution des frameworks Big Data, tels qu’Apache Hadoop .et Apache Spark, sur AWS pour traiter et analyser de grandes quantités de données. À l’aide de ces frameworks et des projets open source associés, vous pouvez traiter des données à des fins d’analyse et de charges de travail d’informatique décisionnelle. Amazon EMR vous permet également de transformer et de déplacer de grandes quantités de données vers et depuis d’autres magasins de données et bases de données AWS, comme Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) et Amazon DynamoDB.

Auto Scaling :

AWS Auto Scaling contrôle vos applications et ajuste automatiquement la capacité à maintenir des performances constantes et prévisibles de la manière la plus rentable possible. Grâce à AWS Auto Scaling, il est facile de configurer le dimensionnement de l’application pour diverses ressources réparties entre de multiples services en quelques minutes seulement. AWS Auto Scaling est doté d’une interface utilisateur à la fois simple et performante qui vous permet de mettre en place des plans de dimensionnement pour les ressources, notamment les instances Amazon EC2 et celles du parc d’instances Spot, les tâches Amazon ECS, les tables et indices Amazon DynamoDB, ainsi que les réplicas Amazon Aurora. AWS Auto Scaling simplifie le dimensionnement tout en apportant des recommandations qui vous permettent d’optimiser vos performances et vos coûts, mais aussi de maintenir l’équilibre entre ces valeurs. Si vous utilisez déjà Amazon EC2 Auto Scaling pour mettre dynamiquement à l’échelle vos instances Amazon EC2, vous pouvez désormais le combiner avec AWS Auto Scaling afin d’effectuer le dimensionnement de ressources supplémentaires pour d’autres services AWS. Avec AWS Auto Scaling, vos applications disposent toujours des bonnes ressources, au bon moment.

Il est facile de démarrer avec AWS Auto Scaling en utilisant l’AWS Management Console, l’interface de ligne de commande (CLI) ou un kit SDK. AWS Auto Scaling est disponible sans frais supplémentaires. Vous ne payez que les ressources AWS requises pour exécuter vos applications, ainsi que les frais de surveillance d’Amazon CloudWatch.

Kinesis :

Amazon Kinesis facilite la collecte, le traitement et l’analyse de données en streaming en temps réel, afin d’obtenir rapidement des informations stratégiques et de réagir rapidement. Amazon Kinesis offre des capacités cruciales pour traiter de façon économique des données en streaming à n’importe quelle échelle, ainsi que la possibilité de choisir les outils les mieux adaptés aux besoins de votre application. Avec Amazon Kinesis, vous pouvez intégrer des données en temps réel, comme de la vidéo, de l’audio, des journaux d’applications, des flux de clics sur le site web et des données de télémétrie IoT pour l’apprentissage automatique, l’analyse et d’autres applications. Amazon Kinesis permet de traiter et d’analyser des données à mesure de leur réception et de réagir instantanément au lieu d’attendre que toutes les données soient collectées pour démarrer leur traitement.

Lambda :

AWS Lambda est un service de calcul d’événement sans serveur qui vous permet d’exécuter du code pour presque tout type d’application ou de service de backend, sans vous soucier de l’allocation ou de la gestion des serveurs. Vous pouvez activer Lambda pour plus de 200 services AWS et applications SaaS (logiciel en tant que service). En plus, vous ne payez que pour ce que vous utilisez.

Athena :

Amazon Athena est un service de requête interactif qui facilite l’analyse des données dans Amazon S3 à l’aide de la syntaxe SQL standard. Athena fonctionne sans serveur. Il n’existe aucune infrastructure à gérer et vous ne payez que pour les requêtes que vous exécutez.

Athena est facile à utiliser. Cliquez simplement sur vos données dans Amazon S3, définissez le schéma et commencez à lancer vos requêtes à l’aide du SQL standard. La plupart des résultats sont fournis en quelques secondes. Avec Athena, inutile d’exécuter des tâches ETL complexes pour préparer vos données en vue de leur analyse. Cela permet à quiconque possédant des compétences SQL d’analyser rapidement des ensembles à grande échelle.

Athena s’intègre clé en main au catalogue de données AWS Glue, vous permettant de créer un référentiel de métadonnées unifié pour divers services, d’analyser des sources de données pour découvrir des schémas et alimenter votre catalogue avec des tables nouvelles ou mises à jour tout en partitionnant les données et en assurant la gestion des versions de schéma.

QuickSight :

Amazon QuickSight permet à tous les membres de votre organisation de comprendre vos données en posant des questions en langage naturel, en explorant via des tableaux de bord interactif, ou en recherchant automatiquement des modèles et des anomalies alimentés par le « machine learning ».

AWS Glue :

AWS Glue est un service d’intégration des données sans serveur qui facilite la découverte, la préparation et la combinaison des données pour l’analytique, le « machine learning » et le développement des applications. AWS Glue offre toutes les fonctionnalités nécessaires à l’intégration des données, de sorte que vous puissiez commencer à analyser et à exploiter vos données en quelques minutes, plutôt qu’en plusieurs mois.

L’intégration des données se rapporte au processus impliquant la préparation et leur combinaison pour l’analytique, le machine learning et le développement d’applications. Elle comprend plusieurs tâches, comme la découverte et l’extraction des données à partir de différentes sources ; l’enrichissement, le nettoyage, la normalisation et la combinaison des données ; ainsi que le chargement et l’organisation des données dans des bases de données, des entrepôts de données et des lacs de données. Ces tâches sont souvent gérées par différents types d’utilisateurs, qui utilisent différents produits.

AWS Glue propose des interfaces visuelles et codées pour faciliter l’intégration des données. Les utilisateurs peuvent facilement trouver et accéder aux données à l’aide du catalogue de données AWS Glue. Les ingénieurs de données et les développeurs ETL (extraire, transformer et charger) peuvent visuellement créer, exécuter et surveiller des flux de travail ETL en quelques clics dans AWS Glue Studio. Les analystes des données et les scientifiques des données peuvent utiliser AWS Glue DataBrew pour visuellement enrichir, nettoyer et normaliser les données sans écrire de code. Avec AWS Glue Elastic Views, les développeurs d’applications peuvent utiliser le langage SQL (Structured Query Language) courant pour combiner et répliquer les données dans plusieurs entrepôts de données.