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segunda-feira, 4 de novembro de 2024

 

 

                                  Diferenças entre AWS Batch e AWS Lambda 

 


Cientistas e engenheiros de dados podem usar modelos de treinamento de aprendizado de máquina para realizar análises de big data. Por outro lado, os desenvolvedores precisam construir os aplicativos escrevendo o código para o back-end do software. Todas estas tarefas podem ser realizadas na nuvem através da plataforma AWS que nos permite aceder a serviços pertencentes ao domínio da computação.

 

AWS Batch

O AWS Batch permitiu que cientistas de dados, engenheiros, desenvolvedores, etc. executassem com eficiência milhares de trabalhos de computação em lote na AWS. Este serviço transporta algumas das maiores cargas de trabalho já executadas na nuvem. Para trabalhar no Batch, o usuário precisa interagir com os endpoints de serviço da API do AWS Batch para especificar ou enviar trabalhos/itens de trabalho: 

 

Recursos do AWS Batch

Recursos importantes do lote AWS são mencionados abaixo:

AWS Batch é um serviço totalmente gerenciado, pois o usuário precisa especificar os parâmetros básicos de recursos como GPU, CPU, memória, etc. e o restante será gerenciado pelo serviço.

Ele interage com outros serviços da AWS, como o S3, para obter os dados de seu bucket pela nuvem.

O AWS Batch usará para executar milhares de lotes e usará ferramentas de aprendizado de máquina apropriadas para futuras previsões


AWS Lambda

Os desenvolvedores preferem construir aplicativos/software responsivos para que seus consumidores obtenham uma resposta melhor com menos latência e tempo de inatividade. O AWS Lambda permite que eles criem, executem e implantem código para seu software e, em seguida, anexem gatilhos, camadas, etc. Tudo isso em um serviço sem servidor na nuvem usando AWS lambda, o que significa que os desenvolvedores não precisam se preocupar em gerenciar seus aplicações:


Recursos do AWS Lambda


Recursos essenciais do AWS Lambda estão descritos abaixo:

 

Lambda é um serviço de computação para executar códigos de back-end em resposta a eventos como uploads de objetos para o bucket S3, atualizações no banco de dados RDS, etc.
    

Depois que o código é carregado no lambda, ele gerencia automaticamente a escalabilidade, aplicação de patches e administração da infraestrutura.
    

Ele permite ao usuário criar ambientes para múltiplas linguagens de programação para testar e implantar seu código na nuvem:

 

Lambda vs. Batch

AWS Batch é um serviço gerenciado que permite ao usuário lidar com big data e executar trabalhos/cargas de trabalho de computação em lote. Embora o AWS Lambda seja um serviço de computação sem servidor para criar códigos de back-end, testar e implantar tarefas orientadas a eventos. Ambos os serviços pertencem ao domínio da computação e realizam suas tarefas na nuvem. 

 

Conclusão

Resumindo, os serviços Lambda e Batch são de alguma forma diferentes entre si em seu funcionamento e trabalhos na nuvem AWS. Lambda é usado para criar ambientes para diferentes linguagens de programação para construir código backend para os aplicativos. Considerando que Batch é um serviço gerenciado para lidar com grandes quantidades de trabalhos de computação em lote usando ferramentas de análise de Big Data.

 

 

                   Diferenças entre AWS SNS, MQ e  SQS

 


 A AWS fornece uma variedade de serviços de mensagens, entre os quais o Amazon Simple Notification Service (SNS) e o Amazon Simple Queue Service (SQS) se destacam como escolhas populares. Apesar do seu potencial para utilização semelhante, estes serviços são fundamentalmente distintos.

Este artigo visa elucidar os paralelos e distinções entre SNS, SQS e MQ, auxiliando os leitores na tomada de decisões informadas sobre qual serviço melhor atende às suas necessidades.

 

Amazon Simple Queue Service (SNS)

 

O Amazon SNS é um serviço de publicação e assinatura que fornece entrega de mensagens de editores (também conhecidos como produtores) para vários endpoints de assinantes (também conhecidos como consumidores).

O SNS se diferencia em seus métodos de envio. É Aplicativo para Aplicativo (A2A) ou Aplicativo para Pessoa (A2P).

 

Amazon Simple Queue Service (SQS)

 

O Amazon SQS se destaca como um serviço de enfileiramento distribuído totalmente gerenciado, operando em um mecanismo baseado em pesquisa em vez de em um mecanismo baseado em push, apesar de às vezes aparecer. Frequentemente empregado para desacoplar sistemas e facilitar cargas de trabalho assíncronas, serve para desconectar componentes e promover operações eficientes.

O padrão principal do SQS envolve produtores enviando mensagens para uma fila, onde essas mensagens persistem por um período especificado, normalmente definido como 4 dias por padrão, com limite máximo de 14 dias.

Se um consumidor trabalhar em uma mensagem, a mensagem será excluída se for bem-sucedida. Caso contrário, também poderá ser adquirido por outros consumidores.

O SQS fornece recursos robustos de novas tentativas por meio de sua política de reencaminhamento. Esse recurso permite configurar diversas tentativas de repetição e designar uma fila de devoluções (DLQ) para lidar com mensagens com falha. As DLQs servem como um mecanismo para gerenciar mensagens que encontram erros; se uma mensagem não puder ser processada com êxito, ela será direcionada ao DLQ para notificar o desenvolvedor do aplicativo sobre o problema e, opcionalmente, armazenar a mensagem para reprodução na fila original.

 

Amazon Simple Queue Service (MQ)

 

O Amazon MQ é um serviço de agente de mensagens gerenciado que oferece compatibilidade com protocolos de mensagens padrão do setor, como Advanced Message Queuing Protocol (AMQP) e Message Queuing Telemetry Transport (MQTT). Atualmente, o Amazon MQ oferece suporte aos tipos de mecanismo Apache ActiveMQ e RabbitMQ.

 

 

O gráfico a seguir fornece uma visão geral do tipo de recurso de cada serviço:

Tipo de recurso Amazon SNS Amazon SQS Amazon MQ
Síncrona Não Não Sim
Assíncrona Sim Sim Sim
Filas Não Sim Sim
Sistema de publicador e assinante de mensagens Sim Não Sim
Agente de mensagens Não Não Sim