Cloud周报第126期：ThousandEyes网络洞察工具新增全球SaaS故障监控地图，供企业掌握自家采用SaaS运作情形

重点新闻（2021/11/11～2021/11/17）

  网络洞察工具     SaaS故障     监控地图  

ThousandEyes全球网络洞察地图添SaaS服务监控，追踪逾2万座机房内SaaS运作状况

思科旗下网络效能监控业者ThousandEyes，近日为自家推出的网络洞察监控工具，添加应用程序故障监控功能，以地图呈现当前全球各地发生的SaaS故障事件，供IT维运人员掌握应用程序的运作情形。企业除可从ThousandEyes网络故障地图上，掌握各地网络服务故障事件，现还可监控应用程序故障事件，并从地图一旁的列表中，了解过去5天发生的SaaS中断事件，然目前无法点选单一事件来获得故障状况的进一步资讯。

这个新功能类似监控网站Downdetector提供的监控工具，但不同的是，新功能的SaaS运作资料是来自，部署在超过2万座资料中心的ThousandEyes可观测性套件回传的资讯，而Downdetector则是仰赖民众主动通报应用程序故障状况，以及采用开源方式收集资讯。因此，思科宣称ThousandEyes地图提供的资讯，相比其他同质性服务更接近源头。（详全文）

  GCP      网络基础设施     中断事件   

Google云端网络基础设施又发生故障，导致Spotify、Snapchat等多个网站停摆

Google云端服务在太平洋标准时间11月16日10点左右，又发生大规模故障事件，导致大量仰赖其云端资源的网站停摆，包含Snapchat、Discord、Spotify、Etsy、Home Depot等网站都受影响，无法提供服务。Google在当日10点10分发布了服务中断事件公告，提到因网络基础设施服务Cloud Networking发生故障，导致由对外代理负载平衡器服务的网站，出现404错误。

此外，Cloud Networking故障也连带造成GCP平台其他服务，包含App Engine、Cloud Functions、Apigee和Cloud Run，暂时中断。整起云端服务故障事件，历经近2小时排除。Google说明，故障发生当下，对外代理负载平衡器的配置更改未生效，使得用户的网站停摆，经调整，配置已可正常推送，并表示，经内部完整调查后，会对外发布此次事件的分析报告。（详全文）

  日本-上云    AWS    GCP平台  

日本-选定AWS和GCP作为首批上云系统的执行环境，目标统一各机关系统基础设施减少维运成本

甫于9月正式成立的日本-数位厅，已在10月底宣布，选定AWS和GCP平台作为执行全国性行政系统的首批公有云环境。这项宣布是隶属在日本-共用平台上云建置工作专案，目的是要统一和标准化各部会和机关自行维运系统的基础设施，以降低维运人力需求，减少维护成本 。

根据日媒日经新闻的报导，数位厅选择外部云端环境时，在安全、资料管理和法遵面，约有350项要求，而经检核AWS和GCP环境，确认两者满足各项需求，会先搬迁数位厅的网站，还有8个市政厅网站上云，作为试点基础，进行测试。数位厅计划鼓励各地方-在2025年前，搬迁所有自行维运的系统上-云，预估可减少约3成的-年度IT预算。（详全文）

  Google云端    机器学习    工作管线建置  

Google推出机器学习工作管线建置服务，加速机器学习工作流程

Google近日推出机器学习工作管线服务Vertex Pipelines，企业可用来建立机器学习工作管线，加速在内部复制机器学习工作流程，甚至可进一步利用工作管线建立系统，来自动重新训练和部署模型，实现MLOps。Vertex Pipelines支援Kubeflow Pipelines（KFP）和TensorFlow Extended（TFX）开源函式库，企业可透过KFP和TFX将工作管线步骤转换成容器，来封装机器学习流程，并在Vertex Pipelines上执行。

另外，Vertex Pipelines是一项无服务器服务，企业上传和执行KFP或TFX工作管线后，不需处理基础设施的配置，可专注机器学习作业，由Vertex AI处理配置和扩充基础设施。Vertex Pipelines与Vertex AI以及其他Google工具紧密整合，企业可在Vertex Pipeline中配置一系列工作管线步骤，包含从BigQuery汇入资料，到使用Vertex AI训练模型，接着用Cloud Storage储存工作管线产出物，最后获得模型评估指标，并且部署模型到Vertex AI端点。（详全文）

  AWS     应用韧性评估      恢复时间目标  

AWS推出可评估应用程序韧性的Resilience Hub服务，可用来发现应用韧性弱点

针对应用程序的韧性需求，AWS推出应用韧性评估服务Resilience Hub，企业可自行定义、追踪和管理应用程序的韧性。Resilience Hub的韧性评估功能采用Well-Architected Framework最佳实践，可发现应用基础设施不完整或是错误的配置，找出潜在的韧性弱点，来评估企业应用程序的韧性。通过Resilience Hub，企业可依自身业务和应用程序的状况，用秒、分、小时和天为单位，来衡量应用恢复时间目标（RTO），也就是应用从故障中恢复的时间，还有设定应用恢复点目标（RPO），代表故障发生后，经最长多少时间应用可能会丢失资料。

接着，Resilience Hub会根据企业设定的目标，评估应用程序的配置是否满足要求，提供建议和韧性分数，来追踪、改善应用程序的韧性。AWS表示，AWS Resilience Hub评估涵盖的范围，不仅是应用程序软件和程式码，还包括托管应用程序的整个基础设施堆叠，像是网络、VM和数据库等。目前新韧性服务已在美国俄亥俄州、奥勒冈州、法兰克福、新加坡、东京等地区提供，会陆续在更多的地区上线。用户可以免费试用Resilience Hub服务6个月，之后按追踪的应用程序数量，每个应用每月15美元来付费。（详全文）

  Google云端     数据库服务     资料清除    

Google Cloud Spanner现在可以设定资料删除政策，降低清理对数据库效能造成的影响

Google在分散式数据库服务Cloud Spanner加入Time To Live（TTL）功能，企业云端管理员可用来设定政策，来定期清理Spanner资料表中不要的资料，除减少储存空间降低成本外，也能确保数据库资料符合资料留存法规。TTL会在Spanner后台持续运作，管理员可用宣告方式指定资料表列的删除政策，像是删除时间点，不需撰写程式码，或是使用外部脚本来清理资料。之后，TTL会依照管理员设定的政策，在指定时间清除资料。

TTL因是Spanner的内建功能，具扩充性，可扫描和删除企业执行实例所有节点的过期资料，即便数据库规模随时间推进，越来越大，TTL也会因应自动扩充扫描范围。此外，与执行一次性的资料清理脚本相比，因TTL清除程序会选在系统处低优先需求的时间段，来运作，能够最大程度减少对数据库工作负载产生的影响。TTL功能还整合进Cloud Monitoring中，管理员能端到端监控进度和警示，不需建立和维护额外的工作管线。TTL现已经上线，提供所有Spanner用户免费使用。（详全文）

  微软     Azure    DDoS 防护   

微软推出内嵌式DDoS防护方案，搭配第三方防护使用Azure DDoS服务，提升Azure环境防护力

因应DDoS攻击复杂性和频率迅速演变的态势，微软近日发布内嵌式DDoS防护方案预览版，可通过部署了Azure Gateway负载平衡器，以及整合Azure DDoS防护标准服务的合作伙伴网络虚拟设备，来缓解DDoS攻击。内嵌式DDoS防护结合了Azure DDoS防护标准服务，提供L3至L7的全面防护，来缓解体积型的DDoS攻击，包含短时间爆发的低量DDoS攻击，保护企业存放在Azure的资源，且不影响对延迟高度敏感应用的可用性或效能。企业可至Azure市集挑选虚拟设备，来部署网络虚拟设备执行实例，就可以展开内嵌式DDoS防护方案的部署工作。新方案未来将在所有Azure地区提供使用。（详全文）

  Google云端    GKE      基础设施管理   

GKE基础设施自动管理功能Autopilot现支援竞价式Pod，供企业执行不需高可靠度负载省成本

Google为K8s服务GKE的基础设施自动管理功能Autopilot，添加竞价式（Spot）Pod的支援，供企业可以为不需高可靠性的工作负载，选择更便宜的方式在GKE Autopilot上执行。Google考量企业有些工作负载不需生产等级的可靠性，像是容错批次处理负载，可使用竞价式Pod执行GKE丛集和节点池，来降低使用成本，因而为可自动管理K8s基础设施的Autopilot，增加竞价式Pod的支援。企业使用竞价式 Pod执行工作负载时，可以获得少于定价6成至91％的折扣，然而，当GCP平台运算资源需求量高时，企业竞价式资源可能会被收回。GKE从1.21.4版本开始提供竞价式Pod，而Autopilot会将竞价式Pod和一般Pod分开，不会落在同一节点上。（详全文）

图片来源／ThousandEyes、Google云端、AWS、微软

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资料来源：iThome整理，2021年11月