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AWS 提供的服务和基础设施能够在云环境中建设可靠，容错和高可用的 Web 应用程序。在生产环境中，这些应用产生大量的日志信息。这些数据是任何公司运营 web 应用程序的重要知识来源，分析日志可以揭示信息，如交通模式，用户行为，市场资料等。
然而，作为 Web 应用程序的增长和的访问者数量的增加，存储和分析网络日志变得越来越具有挑战性。下图展示了如何使用 AWS 构建一个可扩展且可靠的大规模日志分析平台。该架构的核心组件是 AmazonElastic MapReduce, 这是一个使分析师能够经济方便地进行大数据处理的 Hadoop 框架。
1. Web 前端服务器运行在 Amazon ElasticCompute Cloud (Amazon EC2) 实例上.
2. Amazon CloudFront 是一个 CDN，它将静态文件分发给用用户，同时用户低时延和高传输速率的特点，也产生有价值的日志信息。
3. 通过多个 web 服务器或者边缘节点的并行发送数据，日志文件被周期性地上传到 AmazonSimple Storage Service (Amazon S3)。
4. Amazon ElasticMapReduce 集群来处理数据集，AmazonElastic MapReduce 采用了 Hadoop 框架，能够在并行的作业流中处理数据。
5. 当 Amazon EC2 有了未使用的容量时，可以通过 SpotPrice 削减成本，这一价格是基于可用性和现实请求的。如果工作负载在一段时间内耗尽或者需要扩容，可以使用 SpotInstances 来动态扩展集群的容量，显著地削减运行作业流的成本。
6. 使用类似 Apache Hive 这样的工具，数据处理的结果被推送到关系型数据库中，可以是一个 AmazonRelational Database Service (Amazon RDS) 实例。AmazonRDS 在云环境中易于安装，操作和扩展。
7. 和很多服务一样, AmazonRDS 实例同样基于按需付费的模型来定价。分析之后，数据库作为快照备份到 Amazon S3 中，然后终止服务。该数据库可以在任何需要的时候被重新创建。
