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AWS Lambda 现已支持.NET Core 2.0

2018 年 1 月 29 日

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Amazon宣称.NET Core 2.0 现在已经支持AWS Lambda 以及无服务器应用程序了。开发者们现在可以使用C#和.NET Core 2.0 来为AWS Lambda 编写代码和编写运行于AWS 的无服务器应用程序了。

自2017 年2 月Amazon 开始了对C#编程语言的支持,这使得.NET 开发者能够使用.NET Core 1.0 运行时开源工具将C#代码发布到服务中。除此之外,开发者还可以在AWS 上使用C#来构建Lambda 功能和无服务器应用程序。随着 2017 年 8 月.NET Core 2.0 的发布,Amazon 随后就对这一版本增加了支持,.NET Core 2.0 提供了更好的运行时性能和更广的跨平台支持

Lambda 是 AWS 中的一项服务,它允许你能够在不提供任何基础架构设施的情况下运行代码。它是 AWS 中的一项无服务器功能,具有自动伸缩、高可用性和按需付费的特点,你可以在其中执行可以对事件进行响应的代码,例如,对 Amazon S3 bucket 的一个修改。开发者可以在 Visual Studio 2017 中选择使用 C#语言进行编码,Amazon 提供一个 AWS 工具包,其中包括一个单独的 C# Lambda 模板。

从Visual Studio 进行部署只需要你右键点击你的Lambda 项目,并且选择“发布至AWS Lambda”就可完成。开发者还可以手动创建一个C# Lambda 功能,只需要将Lambda 运行时参数设置为“notnetcore2.0”就可以了。之后就可以将所有的NuGet 依赖、项目中已发布的DLL 打包成ZIP 文件,然后将该文件通过AWS CLI 或AWS Lambda 控制台上传上去就可以了。

三大云服务提供商Microsoft、Amazon 以及Google 都在它们各自的平台上提供了对无服务器应用程序的支持。只是它们所支持的编程语言的数目不同。AWS 和Microsoft 都在通过增加对更多语言的支持来提高其运行时的性能。Microsoft Azure Functions 支持数种包括 Java 在内的不同语言。AWS 支持 Java、Python、JavaScript 以及使用.NET Core 1.0 和 2.0 的 C#,并且在近期还增加了对 Go 语言的支持。Google Cloud Functions 目前仅支持 JavaScript。Amazon 增加了对.NET Core 2.0 的支持表明了 Amazon 在为 AWS 推广.NET 方面所作的承诺。

关于 AWS Lambda .NET Core 2.0 的更多信息可以在 AWS 开发者博客中找到。对于.NET Core 2.0 的支持在所有提供 Amazon Lambda 服务的所有区域都可用,完整的文档详见 AWS Lambda 文档站点

查看英文原文: AWS Lambda Now Supports .NET Core 2.0 for Serverless Applications

2018 年 1 月 29 日 18:00943

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    演讲嘉宾DB Tsai is an Apache Spark PMC / Committer and an open source and staff software engineer at Apple Siri. He implemented several algorithms including linear models with Elastici-Net (L1/L2) regularization using LBFGS/OWL-QN optimizers in Apache Spark. Prior to joining Apple, DB worked on Personalized Recommendation ML Algorithms at Netflix. DB was a Ph.D. candidate in Applied Physics at Stanford University. He holds a Master’s degree in Electrical Engineering from Stanford.译文参考:蔡東邦老师是 Apache Spark PMC / Committer,同时也是 Apple Siri 的主任工程师。他将多个算法应用到了 Apache Spark 当中,包括使用了 LBFGS / OWL-QN 优化器 的 Elastici-Net(L1 / L2)正则化的线性模型。在加入 Apple Siri 之前,蔡老师在Netflix从事个性化推荐机器学习算法的研究工作。目前是斯坦福大学应用物理专业的博士候选人,也获得了斯坦福大学电气工程硕士学位。内容介绍Making Nested Columns as First Citizen in Apache Spark SQLApple Siri is the world’s largest virtual assistant service powering every iPhone, iPad, Mac, Apple TV, Apple Watch, and HomePod. We use large amounts of data to provide our users the best possible personalized experience. Our raw event data is cleaned and pre-joined into an unified data for our data consumers to use. To keep the rich hierarchical structure of the data, our data schemas are very deep nested structures. In this talk, we will discuss how Spark handles nested structures in Spark 2.4, and we’ll show the fundamental design issues in reading nested fields which is not being well considered when Spark SQL was designed. This results in Spark SQL reading unnecessary data in many operations. Given that Siri’s data is super nested and humongous, this soon becomes a bottleneck in our pipelines.Then we will talk about the various approaches we have taken to tackle this problem. By making nested columns as first citizen in Spark SQL, we can achieve dramatic performance gain. In some of our production queries, the speed-up can be 20x in wall clock time and 8x less data being read. All of our work will be open source, and some has already been merged into upstream.参考译文:Apple Siri是世界上最大的虚拟助理服务,为每部 iPhone,iPad,Mac,Apple TV,Apple Watch 和 HomePod 提供服务支持。我们使用大量数据来为用户提供最佳的个性化体验。所有的原始事件数据被清理并预先加入到统一数据中,供我们的数据使用者使用。为了保持数据的丰富层次结构,我们的数据模式采用了非常深的嵌套结构。在本次演讲中,我将讨论 Spark 如何处理 Spark 2.4 中的嵌套结构,还会展示读取嵌套字段时的基本设计问题,这些问题在设计 Spark SQL 时并未得到充分考虑。这就导致了 Spark SQL 在许多操作中读取不必要的数据。鉴于 Siri 超级嵌套的数据非常庞大,它很快就成了瓶颈所在。之后,我会介绍为解决这个问题所采取的各种方法。将嵌套列作为 Spark SQL 中的第一个公民,在性能上获得显着的提升。在我们的一些生产查询中,加速20倍,读取的数据减少8倍。我们所有的工作都将开源,有些已经合并到了核心区域。

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