AWS发布SaaS数据与云共享服务AppFlow

这项全面托管的服务让用户可以创建双向数据流并实现自动化，无需编写任何自定义集成代码。AWS表示，这些数据流可以是由特定事件触发的，可以是在预设时间或按需触发。

尽管AWS称数据流可以是双向的，但该服务似乎更侧重于将数据从SaaS应用迁移到其他可以进行数据分析的AWS服务。为了解决这个问题，Amazon AppFlow附带了许多用于转换数据的工具。

值得注意的是，AppFlow服务支持Amazon专用私有互联网连接技术PrivateLink。

AWS首席布道师Martin Beeby在公布该服务的博客文章中表示，开发者花费大量时间编写自定义集成，以便能够在他们使用的SaaS应用和Amazon之间共享数据。

Beeby说：“如果数据需求发生变化，就还要对集成进行修改，这个过程不仅成本高而且十分复杂。没有大量工程资源的公司可能会发现，他们自己需要手动从应用导入和导出数据，这很耗时，而且存在数据泄漏风险，有可能存在人为错误。”

使用Amazon AppFlow的话就能避免这个问题。但是，这项服务需要一定的成本，每个数据流每次运行的成本是0.1美分，数据处理费用为每GB 2美分起。

AWS副总裁Kurt Kufeld说：“Amazon AppFlow为客户提供了一种直观、简便的方法，让他们可以将来自AWS和SaaS应用的数据进行合并，而无需通过公共互联网转移数据。客户可以借助Amazon AppFlow聚合并管理分散在其所有应用中多达PB甚至EB级的数据，而无需开发自定义连接器或者管理基础API和网络连接。”

另外，AWS还宣布现在EC2 Inf1实例可以运行在全面托管的机器学习服务AWS SageMaker上。Inf1实例运行在Inferentia上，这是一种专为机器学习工作负载设计的高性能芯片，于2019年底的re:Invent大会上首次宣布推出。

Amazon在公告中表示，Inf1实例具有以下优势：延迟降低，吞吐量提高三倍，每次推理的成本比其他芯片低40%。

亚马逊表示，这一宣布意味着开发人员现在可以选择与SageMaker一起使用的EC2实例类型，从而在为每个工作负载选择最佳成本/性能比时提供更大的灵活性。

（编辑：核心网）

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