“探路者”亚马逊云科技 如何探路云计算

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12月10日消息,近期2021亚马逊云科技re:Invent全球大会正式举行,大会上发布了一系列亚马逊云科技新服务、新功能。作为一年一度的云计算大会,re:Invent大会既是对亚马逊云科技过去一年业务的总结,更是对未来云技术趋势的展望,云服务的风向从这些新发布的服务和功能中也可窥见一斑。

值得一提的是,在这次大会上,新任亚马逊云科技首席执行官 Adam Selipsky首次亮相,对亚马逊云科技过去十五年的发展历程进行了回顾总结并发布了十数款新服务和新功能。而在此期间Adam一直将亚马逊云科技看作云计算领域的“探路者”。

Adam总结了“探路者”的三大主要特点:首先,他们不被规则所限,从不安于现状,永远在积极探索新的可能性和更优解、甚至改变现有的游戏规则;第二,探路者会深入洞察,开放视野,发现一些容易被忽略的机会,并用自己的洞察来战胜挑战,创造价值;第三,探路者还会不断赋能他人,通过提供能力和工具,帮更多人找到前行的道路。

在云计算领域,亚马逊云科技究竟是如何来探路,如何帮助更多的企业成为探路者?

在亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡看来,如同Adam所言,亚马逊云科技在云计算领域的探路可以分为三个方向。

探路者第一个方向,不墨守常规,总是积极探索新的可能性和更优的解决方案,甚至找到可能改变游戏规则的方法。

具体到亚马逊云科技而言,顾凡介绍,从15年前首次推出Amazon EC2服务以来,亚马逊云科技一直都在快速创新,今天亚马逊云科技已经提供了超过475种不同的计算实例类型。

但是亚马逊云科技发现如果还想进一步帮助客户在不同负载下提供最佳的性价比,创新的空间还有很大。亚马逊云科技必须更加深入地思考和重新定义计算实例,而这一切离不开计算的核心,就是芯片。

于是,亚马逊云科技从2013年开始自研芯片的创新,截至目前拥有三条自研芯片产品家族。包括Nitro产品线,已经发展到第四代Nitro;基于机器学习推理和训练的芯片产品线Inf1;以及基于ARM架构的CPU Graviton产品线。

在2021年re:Invent全球大会上,亚马逊云科技一气又推出3款自研芯片:

一是,新一代自研芯片Graviton3,及基于Graviton3的第一个实列Amazon EC2 C7g。新C7g 实例由Amazon Graviton3 处理器支持,与由 Amazon Graviton2 处理器支持的当前一代 C6g 实例相比,性能提高25%。在相同性能下,与同类型Amazon EC2实例对比,可节省高达60%的能源消耗。

二是,Amazon Trainium:支持Amazon EC2 Trn1实例。由Amazon Trainium芯片支持的Trn1新实例,在Amazon EC2中训练绝大多数机器学习模型提供最佳性价比,及最快的训练速度。

三是,Amazon Nitro SSDs(固态驱动器):支持Amazon EC2 Im4gn/Is4gen/I4i实例。可为在Amazon EC2上运行的I/O密集型工作负载提供最佳存储性能。

顾凡强调,亚马逊云科技不会止步于在计算领域创新,也在寻求更好的方法,让每个工作负载在云上获得更强大的性能和性价比。

因此,亚马逊云科技推出服务大型机的Amazon Mainframe Modernization服务,该服务可以加快实现大型机上的程序迁移和大型机上的程序现代化改造,最终运行在亚马逊云科技云中。可将大型机程序迁移到云所需的时间减少了2/3。

如果用户需要进行平移,Amazon Mainframe Modernization里有重编译器,可以帮助用户把代码从COBOL转化成Java。如果用户选择重构, Amazon Mainframe Modernization的服务可以帮助用户识别大型机程序里如何切割微服务模块,也可以帮用户将COBOL代码转换为Java,最终完成微服务以及采用云中的容器。

在服务混合云需求方面,两年前亚马逊云科技发布了Outposts,它的硬件形态看起来是一个硬件机柜。去年在re:Invent上亚马逊云科技推出了小尺寸、1U、2U的Outposts Server,大大降低托管的空间要求,把云服务快速延伸到办公室、工厂、医院这种在托管空间并不是很严苛的场景下部署云服务。现在在1U、2U的Outposts上也支持IoT Core的服务,用户可以在边缘端更好的支持IoT设备的超大数量连接。

而在更远端,亚马逊云科技推出5G网络服务,此前有WaveLength,将云服务延伸到边缘侧。此次大会,亚马逊云科技推出Amazon 5G专网服务。Amazon Private 5G将企业搭建5G专网的时间从数月降低到几天。客户只需在亚马逊云科技的控制台点击几下,就可以指定想要建立移动专网的位置,以及终端设备所需的网络容量。亚马逊云科技负责交付、维护、建立5G专网和连接终端设备所需的小型基站、服务器、5G核心和无线接入网络(RAN)软件,以及用户身份模块(SIM卡)。Amazon Private 5G可以自动设置和部署网络,并按需根据额外设备和网络流量的增长扩容。

探路者的第二个方向,是拥有自己独特的见解,会看到别人看不到的一些洞察,同时基于这些洞察指引大家行动、不断前进。具体到云计算服务中,则强调“通过数据驱动业务”。

顾凡表示,亚马逊云科技通过在数据库、数据湖、分析引擎和机器学习工具之间让数据自由流动、融合,从而会产生更好的价值,得到更好的洞察。

毫无疑问,为了实现数据驱动业务,首先要解决的是“数据”问题。

此次大会,亚马逊云科技数据湖服务Amazon Lake Formation,增加两个功能

Row and cell-level security for Lake Formation,为湖中数据提供精确到数据行和单元格的细颗粒度访问控制。

Transactions for governed tables in Lake Formation,可确保湖中数据的一致性。

这两项功能让数据湖的搭建、治理和管理更加容易。

在分析引擎领域,亚马逊云科技已经有了Amazon Athena和Amazon Guru两个无服务器的分析服务。在此次大会上,亚马逊云科技又推出4个新的无服务器分析服务,分别是Redshift, EMR, MSK和KinesisStreams。

Amazon Redshift Serverless,可在几秒钟内自动设置和扩展资源,让客户在PB级数据规模运行高性能工作负载,而无需管理数据仓库集群。

Amazon EMR Serverless,让客户无需部署、管理和扩展底层基础设施,即可使用开源大数据框架(如 Apache Spark、Hive 和 Presto)运行分析应用程序。

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) Serverless,可快速扩展资源,极大地简化实时数据摄取和流式传输。

Amazon Kinesis On-Demand,是亚马逊云科技为Amazon Kinesis Data Streams(一种用于捕获、处理和存储流媒体数据的无服务器服务)推出的新功能(新的容量模式),利用它可以提供每分钟GB级别的读写吞吐量,而无需进行容量规划。

在机器学习工具箱方面,2017年亚马逊云科技推出的Amazon SageMaker这样一个全托管的机器学习集成开发环境,它面向的是最广大的机器学习构建者,已经添加了150多项功能和特性。

只会SQL的开发者,可以在数据仓库Amazon Redshift、Amazon Aurora和Amazon Neptune里直接靠写SQL语句就可以自动地调取唤起Amazon SageMaker,也可以利用Amazon SageMaker进行大量机器学习针对业务场景的创新。

现在,为了进一步降低用户使用机器学习工具的门槛,亚马逊云科技推出Amazon SageMaker Canvas功能,这项功能让业务人员和数据分析人员能够使用可视化的点选界面,生成高准确度的机器学习预测,甚至不需要写程序代码。

探路者的第三个方向,不光自己是探路者,还是能帮助他人、赋能他人,让这些人自己找到应该前进的道路。具体到亚马逊云科技,顾凡认为,就是不断赋能各行各业技术人员、行业企业提升使用云服务的能力。

在赋能技术人员方面,此次大会上亚马逊云科技承诺到2025年要培训2900万人掌握云技术。并为此推出新项目Amazon Skill Builder,通过在线数字化学习体验,免费提供500多个课程,面向16种语言。这个课程可以在Amazon.com上获取。同时亚马逊全球新项目re/start,是一个为期12周的免费培训。

同时,在赋能行业企业上,亚马逊云科技推出多项行业解决方案。包括Amazon Monitron,一套使用机器学习的技术,可以检测工业设备的异常状况,做预先的维护。

在这次大会上,亚马逊云科技还发布Amazon IoT TwinMaker、Amazon IoT FleetWise新服务。

Amazon IoT TwinMaker让开发人员可以轻松汇集来自多个来源(如设备传感器、摄像机和业务应用程序)的数据,并将这些数据结合起来创建一个知识图谱,对现实世界环境进行建模。客户可以通过Amazon IoT TwinMaker,使用数字孪生来构建反映现实世界的应用程序,提高运营效率并减少停机时间。

Amazon IoT FleetWise解决汽车制造商数据收集、管理和上云的难题汽车制造商可以轻松地收集和管理汽车中任何格式的数据(无论品牌、车型或配置),并将数据格式标准化,方便在云上轻松进行数据分析。Amazon IoT FleetWise的智能过滤功能,帮助汽车制造商近乎实时地将数据高效上传到云端,为减少网络流量的使用,这个功能也允许开发人员选择需要上传的数据,还可以根据天气条件、位置或汽车类型等参数来制定上传数据的时间规则。当数据进入云端后,汽车制造商就可以将数据应用于车辆的远程诊断程序,分析车队的健康状况,帮助汽车制造商预防潜在的召回或安全问题,或通过数据分析和机器学习来改进自动驾驶和高级辅助驾驶等技术。

总结

亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事张文翊表示,中国已经成为全球第二大云计算细分市场,但云计算支出只占整体IT支出的2.7%,机会庞大,而且我们也看到最近的“十四五”也把云计算定义成一个非常重要的对未来经济发展的技术底座。

亚马逊云科技在中国的策略是不断地发挥全球优势,更好的帮助中国企业快速上云,不断探索新的边界,带来更多的创新服务和产品。

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