Snowball Edge是一个物理的、可运输的、独立的数据存储和计算设备。它使组织能够将大量数据移入和移出AWS云。Snowball edge可以作为独立的设备使用，也可以集群在一起，提供PB级规模的数据移动性。
每个设备都包括板载的计算能力，可以进行数据收集、数据操作和数据准备活动。数据被收集，随后被导入AWS云中。它也可以作为一个独立的操作，无需导入。
机载计算能力使客户能够将AWS云的力量扩展到他们的本地环境。它还增加了创建各种解决方案所需的功能，以满足他们的需求。
雪球边缘能为您做什么？
Snowball边缘设备是一个多用途的设备，可用于增强您与云的连接。您可以用它来简化向云端传输大型数据集的工作。Snowball边缘使你能够加速将你的数据迁移到云中。你可以把它作为一个独立的设备，在远程位置存储数据，并且可以简单地把应用存储重定向到这个设备，而不改变你的应用逻辑。
你可以使用多个设备来形成一个集群，以增加容量和数据的耐久性。它还允许亚马逊弹性云计算或EC2实例和Lambda函数在将你的数据导入云端之前，在边缘执行计算操作和处理数据供本地使用。这种功能使你能够进行现场分析、日志处理、数据标记、数据转换和数据组织等活动。存储在其中的数据是以S3兼容的格式。S3兼容的数据可以直接导入AWS云中的Amazon S3桶中，或从AWS云中的桶中导出供本地使用。你可以使用Snowball的Amazon S3适配器，使用Amazon S3 REST API调用的子网，以编程方式将数据传输到Snowball Edge设备中。
功能
AWS Snowball Edge支持NFS version3和NFS version4.1协议。你可以开始使用一个至少有5个节点的Snowball Edge集群，并扩大集群的规模，最多可达10个节点。当群集在一起时，每个节点的可用使用存储容量会减少。为了获得更高的耐用性，数据会在多个集群设备上受到保护。集群还增加了可用的计算资源，以满足您的应用案例需求。
雪球边缘模型选项
优化的Snowball Edge存储
- 80TB的可用存储空间。
- 24个vCPUs。
- 用于计算功能的32 GiB内存
优化的Snowball Edge计算功能
- 39.5TB的可用存储空间。
- 52个vCPU。
- 用于计算功能的208GiB内存
带有图形处理单元的雪球边缘计算优化版
- 39.5TB的可用存储空间。
- 52个vCPU。
- 用于计算功能的208GiB内存
- 安装的GPU
Snowball Edge工作类型
Snowball Edge实现了三个高级别的主要客户用例场景：
- 将大型数据集导入到AWS云中。
- 将大型数据集从AWS云中导出。
- 本地数据收集和处理。
每个Snowball Edge都是为单一用例配置的，一次只能用于一项工作。如果您有多个用例要求，多个地点或多个作业发生，那么您就需要创建多个Snowball Edge订单和作业来满足您的需求。
将作业导入到Amazon S3
在你在AWS Snow Family管理控制台或作业管理API中创建作业后，aws会给你发送一个Snowball。一旦它到达，你可以将Snowball连接到你的网络，并使用Snowball客户端或Amazon S3 Adapter for Snowball将你想要导入Amazon S3的数据传输到该Snowball。当你完成数据传输后，将Snowball运回AWS，然后AWS将你的数据导入到Amazon S3。
从Amazon S3导出作业
当你在AWS Snow Family管理控制台中创建一个作业后，在Amazon S3中启动一个列表操作，将你的作业分成几个部分，这些部分的大小可以达到80TB左右，每个作业部分正好有一个雪球与之相关。此后不久，aws开始将你的数据导出到Snowball上。当Snowball到达你的数据中心时，你将把Snowball连接到你的网络，并通过使用Snowball客户端或Amazon S3 Adapter for Snowball将你想要导出的数据传输到你的服务器上。
仅限本地计算和存储作业
本地计算和存储作业使您能够在本地使用由AWS IoT Greengrass支持的Amazon S3和AWS Lambda，而不需要互联网连接。虽然本地存储和计算功能也存在于导入和导出作业类型中，但这种作业类型仅用于本地使用。你不能从Amazon S3导出数据到设备上，也不能在设备返回时将数据导入Amazon S3。你可以使用Amazon S3 Adapter for Snowball或文件接口向AWS Snowball Edge设备读取和写入对象。该适配器内置在设备中。
Snowball Edge使用案例
1.离线数据收集。
Snowball Edge对于大量的数据很有用。当快速和经济有效的运输很困难时，它是最有用的。客户也可能希望在数据产生后短时间内在本地消费。例如，飞机、轮船或潜艇上的研究人员可能会捕捉详细的科学或环境数据，以便立即进行分析，然后再将数据发送到云端进行进一步分析。在这种情况下，他们需要进行数据收集和处理。数据被安全地存储，与云的高速和可靠的连接不可用，在将数据上传到云端供以后使用之前，工作发生的时间有限。
2.本地分层和计算。
Snowball Edge集群可以支持独立于云的工作负载，当连接是间歇性的或延迟是至关重要的，例如在医疗机构。一个医疗机构的客户将Snowball Edge与他们的核磁共振成像系统集成。与MRI图像检索系统对接和管理的代码也在Snowball Edge集群上运行。如果与外部世界的连接被切断，核磁共振成像机器继续运作并在Snowball集群上存储数据。后来，数据的副本可以在几周后从AWS云中旋转出来。使用Snowball Edge可以实现混合云的实施，有特定的本地处理，并将数据安全地导入云端，以达到保留和安全的目的。
3.本地数据转换。
在许多用例中，必须对原始数据进行存储、分析和转换，以提取或产生新的信息。一个例子是大规模的物理文件扫描和OCR。原始扫描的文件图像被发送到Snowball Edge。在执行OCR操作后，它将文本与图像一起存储。Snowball Edge有足够的计算能力，可以在到达导入AWS云之前方便地执行部分或全部计算工作。另一个类似的例子是图像应用的缩略图生成、标记和大小调整。
4.物联网
雪球边缘提供了一个收集和分析的平台，可以捕获原始数据流并快速反应。考虑到一个工业风电场，来自风车的传感器数据流到Snowball Edge。Lambda函数检查数据流的异常情况，汇总指标，并发送警报或控制信号。原始数据在Snowball Edge集群上的阶段，后来被发送到AWS云，在那里它加入了更大的整体数据集。
客户-举例
飞利浦医疗为客户、患者、供应商和护理人员开发技术解决方案，涉及健康领域，从支持健康生活和预防到诊断、治疗和家庭护理。
飞利浦公司在1200多个重症监护室收集和处理病人数据。它收集和分析病人数据，以帮助预测并向医疗保健提供者提供可操作的数据。在某些情况下，医疗服务提供者需要在几秒钟内做出反应。以前的解决方案是在每个医院拥有多个服务器和本地存储。挑战在于建立、维护和管理基础设施和系统的高可用性和可靠性。
与AWS合作的解决方案是在其医院网络中嵌入Snowball Edge设备。它将收集数据并启动实时分析。Lambda函数实时执行分析。Snowball Edge的实施提供了一个本地数据集，以便在出现连接问题时运行。它还能安全地将较冷的数据上传到AWS云，以便检索和遵守保留。
