滴搭滴搭…時間不斷往前進，又到了月底啦。 11月只有30天，所以沒辦法多偷一天啊! 這幾個月我都沒時間好好看Google Reader，未閱讀數目早就爆表了。另外知道了一件事…Google Reader的未閱讀數最多只到1000，超過就只顯示1000+，是不希望給我太大的壓力嗎!

AWS Free Usage Tier (免費使用層級)

AWS從公開以來，已經降價好多次了，不過始終沒有免費試用，現在終於有免費的方案了，就是AWS Free Usage Tier。在2010年11月1日以後註冊AWS帳號，可以有一年的免費使用期限。只要是在AWS免費的配額內，就不用收錢。如果是對AWS還不熟悉的使用者，我覺得這是一個很好的嘗試機會，可以瞭解AWS的概念和實際操作。如果是已經在用AWS的使用者，也有免費的配額！ 以下是免費的配額，以每個月的使用量來計算。

• 750個機器小時（machine hours）的EC2 Linux Micro Instances，也就是開1台micro instance可以開一個月。不能使用Windows、IBM、SUSE Linux這些AMI。
• 750個機器小時（machine hours）的ELB，及15GB的傳輸量。
• 10GB的EBS容量，1百萬次的讀寫，1GB的快照容量，1萬次讀取快照，1千次儲存快照。
• 5GB的S3容量，2萬次的讀取，及2千次的儲存，因為S3是很常用的功能，所以這個比較容易超過。
• 15GB的網路傳輸量，上傳和下載各有15GB。CloudFront是沒有免費的，所以CloudFront的網路傳輸是要收費的。

另外，和AWS Free Usage Tier一起更新的是，SimpleDB、SQS、SNS也有免費配額，而且是新舊客戶都適用，也沒有期限的。可以看得出來AWS想要促銷這三項產品。
以下是這三個服務的免費配額，一樣以每個月計算：

• 25個機器小時(machine hours，就是每次請求回傳值裡的「Box Usage」的總合)的SimpleDB，及1GB的儲存量。
• 10萬次的SQS請求。
• 10萬次的SNS請求，10萬次的HTTP通知，和1千次的email通知。

S3 更新

降價
AWS降價好像不是新聞，而是常態了。在1TB以下的儲存量大約降了7%，50 TB左右的儲存量則是降最多，約19%，可以說是大小客戶都照顧了，夠誠意吧! 請看S3 pricing有詳細的價錢。

Multipart upload
S3的功能真的很強，這個功能就更強了。Multipart upload是把大檔案分成許多小檔案上傳，每一個小檔案如果傳爛了，可以只重傳這個小檔案，而且可以同時上傳多個小檔案。所以如果是在網路不穩的地方，你可以一次上傳一個小檔案，如果有一個小檔案掛了，重傳那一份就好了。如果你是在頻寬很大的網路，那就不要客氣了，一次上傳個3個小檔案，可能節省3倍的上傳時間。這個功能真是太好啦!

CloudFront 更新

CloudFront Custom Origins
以前CloudFront只能用S3作為原始資料來源，一般來說有一些問題。最麻煩的就是要把S3 Object的權限全部改成public-read，才能讓CloudFront來讀，或是建立CloudFront的Distribution時，建立一個original access identity，然後授權S3的Object，讓CloudFront可以讀取。其實用original access idenitity還更麻煩，差別只在於用original access identity可以防止使用者直接去S3下載。 自定來源伺服器要滿足一些要求，例如不能使用query string，所以可能無法直接使用原本的web server，所以還是有一些地方要注意。請看CloudFront文件 (沒錯…我懶得翻譯)。

SLA
CloudFront也增加了SLA，和其它服務類似，也是99.9%~99.0% uptime退10%，99.0%以下退25%。

Cluster GPU Instance

強大的Cluster GPU Instance，是用GPU來提供一般性的運算。以前就有看過一張圖表，是說使用GPU來做Parallel Computing，可以比用一般CPU得到8x以上的運算能力。現在這個Cluster GPU Instance，就是提供大量運算的更強大的選擇。Cluster GPU的規格如下：

• 2個NVIDIA Tesla M2050 Fermi GPU, 每個GPU上有3GB的ECC RAM
• 2個4核心的Intel Nehalem X5570處理器
• 22 GB RAM, 另有1 GB專門給GPU使用
• 1680 GB instance storage
• 10 Gbps 低延遲、獨立的ethernet

要使用NVIDIA的GPU來做運算，就要使用NVIDIA的CUDA架構，可以使用多種語言來開發。例如C/C++、Java、Python、Ruby、FORTRAN等。如果拿來和MapReduce搭配可以說是完美組合啊! 可以儘量榨乾每一滴運算資源! 不過和Cluster Compute一樣，目前只在us-east-1地區可以用，而且只能用Linux作業系統，不過這應該不是什麼大問題，因為這種大量運算通常不是服務線上使用者的，所以開在美東是沒什麼關係的。

最後，在Google搜尋AWS，第一名終於是AWS啦！之前都是American Welding Society…有圖為證