Amazon S3 Files kullanıma sunuldu – S3 bucket’larına dosya sistemi gibi erişim

• Amazon S3 Files, S3 bucket’larını yüksek performanslı bir dosya sistemi olarak doğrudan mount etmeyi sağlayan ve EC2, ECS, EKS, Lambda gibi ortamlardan anında erişim sunan bir özellik
• Nesne depolamanın dayanıklılığını ve maliyet verimliliğini korurken, etkileşimli dosya erişimi ve düşük gecikme (~1 ms) sağlar
• NFS v4.1+ protokolünü destekler; dosya oluşturma, değiştirme, silme gibi yaygın dosya işlemleri ile otomatik senkronizasyon sunar
• IAM entegrasyonu, TLS 1.3 şifreleme, POSIX izin denetimi gibi özelliklerle güvenlik ve erişim kontrolünü güçlendirir; CloudWatch ve CloudTrail ile izleme yapılabilir
• Yapay zeka, makine öğrenimi ve veri işleme iş yüklerinde veri silolarını ortadan kaldırıp S3’ü merkezi veri merkezi olarak kullanmaya imkan tanıyan bir temel sağlar

---

Amazon S3 Files’a giriş

• Amazon S3 Files, AWS işlem kaynaklarından Amazon S3 bucket’larına yüksek performanslı bir dosya sistemi gibi doğrudan erişim sağlayan yeni bir özelliktir
• Nesne depolama ile dosya sistemi arasındaki sınırı yumuşatarak, S3’ün dayanıklılığını ve maliyet verimliliğini korurken etkileşimli dosya erişimi sunar
• Birden fazla işlem kaynağı aynı veriyi çoğaltmadan paylaşabilir ve yapılan değişiklikler otomatik olarak S3 bucket’ı ile senkronize edilir
• ~1 ms seviyesinde gecikme ve NFS v4.1+ protokolü desteği sunar
• EC2, ECS, EKS, Lambda gibi çeşitli AWS servislerinde S3 verilerine yerel dosya sistemi biçiminde erişim mümkün olur

Başlıca özellikler ve çalışma şekli

• Dosya sistemi, S3 nesnelerini dosya ve dizin yapısı olarak gösterir; oluşturma, okuma, değiştirme, silme gibi yaygın dosya işlemlerini destekler
• Sık erişilen dosyalar yüksek performanslı depolamada önbelleğe alınarak düşük gecikmeyle sunulur; büyük sıralı okuma dosyaları ise doğrudan S3 üzerinden stream edilir
• Bayt aralığı okuma (byte-range read) özelliği ile yalnızca istenen bölüm aktarılır; böylece veri hareketi ve maliyet azalır
• Akıllı önceden yükleme (prefetching) ile erişim kalıpları tahmin edilerek performans optimize edilir
• Tüm dosyanın mı yoksa yalnızca metadatanın mı yükleneceği seçilebilir; böylece ayrıntılı önbellek kontrolü sağlanır

İç yapı ve performans

• İçeride Amazon Elastic File System (EFS) temel alınır ve aktif veri için yaklaşık 1 ms gecikme sunar
• Birden fazla işlem kaynağından eşzamanlı erişimi destekler ve NFS close-to-open tutarlılık modelini korur
• Yapay zeka ajanı iş birliği, makine öğrenimi eğitim pipeline’ları, veri işleme iş yükleri gibi dosya tabanlı paylaşımlı çalışmalar için uygundur

EC2 üzerinde kullanım örneği

• EC2 instance’ı ve standart bir S3 bucket’ı hazırladıktan sonra, konsol veya CLI ile S3 dosya sistemi oluşturulup mount target yapılandırılır
• EC2 üzerinde şu komutla mount edilebilir
  • sudo mkdir /home/ec2-user/s3files
  • sudo mount -t s3files fs-0aa860d05df9afdfe:/ /home/ec2-user/s3files
• Sonrasında ~/s3files dizininde standart dosya komutlarıyla S3 verileri doğrudan işlenebilir
• Dosya değişiklikleri birkaç dakika içinde otomatik olarak S3 bucket’ına yansır; bucket üzerindeki değişiklikler ise birkaç saniye içinde dosya sistemine yansır

Güvenlik ve yönetim

• AWS Identity and Access Management (IAM) ile entegredir; dosya sistemi ve nesne düzeyinde erişim denetimi yapılabilir
• Veriler aktarım sırasında TLS 1.3 ile şifrelenir, depolamada ise SSE-S3 veya AWS KMS anahtarları ile şifrelenir
• POSIX izin modeli kullanılarak UID/GID tabanlı erişim denetimi uygulanır
• Amazon CloudWatch ile performans ve güncellemeler izlenebilir, AWS CloudTrail ile yönetim olayları loglanabilir
• EC2 instance’larında en güncel amazon-efs-utils paketi kurulu olmalıdır (AWS AMI’de varsayılan olarak bulunur)
• ECS, EKS, Fargate, Lambda gibi ortamlarda da aynı yöntemle S3 bucket’ı dosya sistemi olarak mount edilebilir

Servis seçimi rehberi

• S3 Files, S3’te depolanan verilere etkileşimli ve paylaşımlı dosya sistemi arayüzüyle erişmesi gereken iş yükleri için uygundur
  • Örnek: prodüksiyon uygulamaları, Python tabanlı yapay zeka ajanları, makine öğrenimi eğitim pipeline’ları
• Amazon FSx, şirket içi NAS ortamı geçişleri veya belirli dosya sistemi özelliklerinin gerektiği durumlar için uygundur
  • FSx for Lustre: HPC ve GPU kümeleri için yüksek performanslı depolama
  • FSx for NetApp ONTAP / OpenZFS / Windows File Server: belirli dosya sistemi uyumluluğu gerektiğinde kullanılır

Fiyatlandırma ve sunulan bölgeler

• S3 Files, tüm ticari AWS region’larında hemen kullanılabilir
• Ücretlendirme kalemleri şunlardır
  • Dosya sisteminde depolanan veri miktarı
  • Küçük dosya okumaları ve tüm yazma işlemleri
  • Dosya sistemi ile S3 bucket’ı arasındaki senkronizasyonda oluşan S3 istekleri
• Ayrıntılı ücretler Amazon S3 fiyatlandırma sayfasında görülebilir

Sağladığı değer

• S3 Files, veri silolarının ortadan kaldırılmasına, senkronizasyon karmaşıklığının azaltılmasına ve nesne ile dosya arasında manuel veri taşımanın kaldırılmasına katkı sağlar
• Dosya sistemi tabanlı araçlar veya script’ler kullanan yapay zeka, makine öğrenimi ve veri mühendisliği iş yükleri, S3 verilerini doğrudan kullanabilir
• Kurumdaki tüm veriler S3’te birleşik biçimde depolanırken, bu veriler tüm AWS işlem kaynaklarından doğrudan erişilebilen merkezi bir hub olarak kullanılabilir