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云计算作为数字经济的“技术底座”已经是已经当下寰球备受关注的最抢手产业之一。寰球市场占有率最高的亚马逊云科技从20十二年开始举行 re:Invent 寰球大会，日益成为寰球云计算行业翻新的风向标。每一年亚马逊云科技都会在大会上宣告推出少量冲破性的新技术新办事，有些乃至创始了全新的技术畛域。
邻近 re:Invent，业界会有许多对于亚马逊云科技年度翻新的料想。日前，美国科技网站 Protocol 登载了对亚马逊云科技 CEO Adam Selipsky 的采访，其中，Adam 剧透了往年 re:Invent 大会的翻新标的目的。
首先，Adam表现，只管亚马逊云科技目前曾经提供了超过200项云办事，但翻新还远没有完结。
“我不知道何时会是起点。”他说，“咱们不停公布新办事，由于客户需求，他们但愿咱们提供这些办事。同时，咱们也付出了微小的致力在现有办事中不停减少新功用。这两个方面都很首要。”
在亚马逊云科技，一项新办事的公布向来不是起点，而是一个终点，亚马逊云科技会不停为其减少新功用，其中一个标的目的就是帮忙客户衔接和集成不同的亚马逊云科技办事。
Adam说，亚马逊云科技会在三个方面不停投入：构建新办事；深入现有办事的功用；整合不同的办事。
建设端到真个数据之旅，获得数据洞察
Adam从2005年开始参预亚马逊云科技的创立，2016从亚马逊云科技首席经营官的职位分开，参加可视化业务剖析软件公司Tableau负责首席履行官， 2021年再次回归亚马逊云科技，负责首席履行官。
在Tableau的阅历，让Adam有五年时间沉迷在数据、数据剖析和商业智能的世界。回归亚马逊云科技，他带来了数据世界的粗浅印记。他以为，数据世界的标的目的是数据、数据剖析、数据库、机器学习的结合，需求从端到真个视角意识数据。不克不及停留在数据库或数据剖析办事这样单点的解决计划，要真正理解数据流的全进程，从数据进入组织，到前面如何利用数据合作、同享、做决策。亚马逊云科技在这些方面投入了微小的资源。
Adam谈到：数据库、数据剖析才能和机器学习之间的瓜葛，就像小学数学课本中学习的文氏图（也叫维恩图），三个圆圈有堆叠的部份。每个畛域依然互相独立，但三者之间有十分大、十分强的交加。也因此，亚马逊云科技专门任命了一名担任人办理这三个畛域，让它们能真实的融会在一同。
以后，数据爆炸式增长，一方面带来了微小的时机，另外一方面也带来了微小的应战。被吞没在数据中，不知道如何使用数据做出决策。也有一些机构找到曾经找到理解决方法，利用弱小的技术，疾速地从数据获取洞察。
亚马逊云科技在正致力钻研端到真个数据之旅，并在数据之旅的每一个站都构建弱小的功用和办事，而后将这些功用和办事利用数据治理这样弱小的概念结合在一同。明白谁有权拜候哪些数据，哪些数据需求设置维护，经过良好的数据治理，人们就能自在发扬发明力，探究可用的一切数据。
底层翻新和运用解决计划双轮驱动
亚马逊云科技在寰球有几百万客户，客户类型应有尽有。没有一种放之四海而皆准的解决计划。
技术才能特别强的客户但愿本人“掌握标的目的盘”，通常使用最底层的办事，例如Amazon EC2用于计算，Amazon S3用于存储，他们但愿间接与这些办事进行交互。
Adam以为，即便这些底层的办事，仍然很大的翻新空间，次要在两个方面：一是机能，二是性价比。Adam表现，15年前，很难想象到了2022年还会环抱计算单元的机能和性价比有这么多前沿翻新，很难想象计算单元的翻新到了明天仍然如斯首要。之所以如斯，一个缘故是明天的数据集十分大，而且要构建机器学习，需求巨量的计算。假如不克不及明显进步性价比，就无奈担负如斯巨量的计算。
除了底层不停翻新，Adam还谈到，愈来愈多的客户但愿在更高的档次——即在运用层和解决计划层面使用亚马逊云科技。因此亚马逊云科技正在不停将少量资源投入到一系列高层级的解决计划中。Amazon Connect全渠道云联络核心是一个例子，这个解决计划能够让客户在几分钟、几小时或几天外在云中启动并运转呼唤核心。
新冠疫情之初，巴克莱银行一切客服座席都居家了。10地利间里，他们就利用Amazon Connect启动运转了6000个客服座席，能够持续为客户提供办事。
Amazon Connect集成为了许多了机器学习功用，例如电话呼唤转文字的功用，这有助于主管培训座席，能够从呼唤中提取语意和主题。
针对这样的办事，客户不关怀后盾的撑持技术，只关怀文字转录、提取语意这样的功用。
对具有几百万客户的亚马逊云科技来讲，向客户提供各个层级的解决计划相当首要。
除了Amazon Connect这类通用的解决计划，亚马逊云科技还提供针对汽车、医疗、金融等行业垂直行业解决计划，例如医疗数据湖Amazon HealthLake，例如在工业物联网办事方面有监控工业装备、进行预测性保护的办事等。原亚马逊担任实体批发和技术的副总裁 Dilip Kumar于往年8月成为亚马逊云科技运用副总裁，他将利用其整合多个团队的才能，专一行业运用畛域。亚马逊云科技将在这些畛域进行少量投资，并推出一些使人兴奋的翻新。
以上是往年re:Invent大会的部份翻新，更多内容能够期待美国本地时间十一月28日 re:Invent 正式开启。
附：re:Invent史上严重翻新
回顾过来11年亚马逊云科技re:Invent寰球大会上的重磅公布，简直是一部云计算技术开展简史，也让人对行将于十一月28日（美国本地时间）开启的往年的盛会更为期待。
20十二年：公布业界首个云上数据仓库Amazon Redshift，完成并发扩展的过程当中继续不乱的查问机能，且按用量付费，数据仓库再也不只是超大型企业的专利。
Amazon Redshift间接在云上部署，规避了软件在当地装置时要斟酌的兼容存储、计算才能以及最小装置等问题。云计算与生俱来的弹性劣势，让Amazon Redshift带给客户低本钱起步、简化运维和接近有限的扩展才能，完成并发扩展的过程当中继续不乱的查问机能，且按用量付费。Amazon Redshift成为亚马逊云科技有史以来开展最快的办事，这个记载始终放弃到起初亚马逊云科技推出云原生瓜葛数据库Amazon Aurora。
尔后，2017年公布的Amazon Redshift Spectrum，它让Amazon Redshift具备了买通数据仓库和数据湖的才能，反对企业进行跨数据仓库、数据湖和经营数据库的数据查问，造成尔后亚马逊云科技推出的智能湖仓架构的雏形。
2013年：公布实时流式数据办事Amazon Kinesis，为挪动互联网时期的流式数据实时候析处置奠定根底。
正值挪动互联网、物联网衰亡，发生了海量的互联网日志数据、装备数据、视频数据。数据源头多，实时发生，传统的数据办理技术难以招架。Amazon Kinesis以云上托管的方式，开启了云上实时接纳及处置流式数据的先河，为挪动互联网时期的流式数据实时候析处置奠定了根底，如今它已普遍用于监控、做弊检测和实时排行榜等实时运用顺序，消费电器、嵌入式传感器、电视机顶盒等 IoT 装备的流数据处置，家庭、办公室、工厂和公共场合的平安监控数据流处置，以及运用顺序之间的数据同享、流式抽取-转换-加载和实时候析。
2014年：公布云原生瓜葛数据库Amazon Aurora，兼具机能和本钱效益，它在往后成为亚马逊云科技历史上用户数量增速最快的云办事；公布业界首个Serverless函数计算办事Amazon Lambda，罢黜运维懊恼，闪开发者更专一于业务。
Amazon Aurora云原生瓜葛数据库截至目前还是亚马逊云科技历史上用户数量增速最快的云办事。 Amazon Aurora片面兼容开源数据库MySQL及PostgreSQL，速度最高能够达到规范MySQL的5倍、规范PostgreSQL的3倍，本钱却只要传统商业级数据的非常之一。Amazon Aurora还提供高可用性和耐久性，可跨 3 个可用区（AZ）复制 6 个数据正本，从而能够容忍AZ+1 的毛病，即，在1个AZ瘫痪的状况下依然能够写入数据；在1个AZ瘫痪而且再产生1个存储节点毛病的状况下，不会丧失数据。
Amazon Lambda是业界首个Serverless函数计算办事，它闪开发者能够运转简直任何类型的运用顺序或后端办事代码，无需预置或办理办事器，从而更专一本人的业务。Amazon Lambda的推出宽阔了全部云计算业界的视野，明天，Serverless这类全新的运用顺序架构，正成为全部软件架构世界的一大中心议题。
2015年：公布首个按会话付费的商业智能（BI）办事Amazon QuickSight，解决大数据运用“最初一千米”问题；公布亚马逊云科技首个硬件办事Amazon Snowball，海量数据能够疾速平安的迁徙上云。
跟数据仓库的状况相似，在Amazon QuickSight以前，商业智能（BI）也是一项重资产的IT投入。Amazon QuickSight让用户按会话付费，根底设施由亚马逊云科技全托管，极大地升高了 BI 的门坎。Amazon QuickSight是全部亚马逊云科技全部云办事体系中离商业决策比来的办事之一，帮忙客户解决大数据运用的“最初一千米”问题。
Amazon Snowball是亚马逊云科技首个硬件办事，以租用的形式提供应客户，创始了海量数据疾速平安迁徙上云新模式。明天，亚马逊云科技曾经开展出残缺的Amazon Snow 系列办事，范围从小到大，包罗 Amazon Snowcone、Amazon Snowball 和Amazon Snowmobile，具备边沿计算、PB级数据传输、边沿存储等多方面的功用，不停将云计算的才能推送到世界每一个个角落。
2016年：公布Serverless的交互式查问办事Amazon Athena和数据集成办事Amazon Glue，为云上数据湖解决计划迈出首要一步。
Amazon Athena和Amazon Glue的公布是亚马逊云科技迈向数据湖的首要一步，由于数据不需求预处置，能够源源不停地间接存入Amazon Simple Storage Service（Amazon S3，一种简略、耐久、可大范围扩展的对象存储办事），成为数据湖的中心。
2017年：公布Amazon Nitro零碎，重构云计算的根底。Nitro架构开脱虚构化消耗，用户可获得更多算力，上百种EC2实例翻新都以此为基石。公布首个机器学习集成开发环境Amazon SageMaker，破除软硬件环境限度及资金门坎，释放数据迷信家的出产力。
Amazon Nitro架构在业界初次使用公用芯片，采取板卡+公用软件的形式，把办事器机能彻底经过全新虚构化技术解放出来，打消办事器虚构化机能消耗，用户可获得整个物理办事器资源。如今，Amazon Nitro架构曾经成为亚马逊弹性计算办事Amazon Elastic Cloud Compute（Amazon EC2）一代一代新实例的公共根底平台，它让亚马逊云科技能够利用途理器技术的不停翻新，疾速推出新一代Amazon EC2实例，超过400种EC2实例翻新都以此为基石。
Amazon SageMaker以全托管的形式，打消了根底设施办理的繁琐任务，而且将各种工具部署在一个平台上，让数据迷信家不需求花时间构建机器学习的根底架构，间接利用开箱即用的集成环境，专一于机器学习自身。在2019年的re:Invent上，亚马逊云科技进一步推出了Amazon SageMaker Studio，这是首个选集成的机器学习开发环境，对用户更敌对，进一步进步数据迷信家的任务效力。
2018年：初次公布Amazon Outposts，真正将云才能延长到当地，成为亚马逊云科技重塑混合云的症结一环；初次公布Amazon DeepRacer，一集体人都能玩转且趣味无量的自动驾驶赛车，升高了机器学习门坎。
Amazon Outposts采取租用的模式，利用亚马逊云科技相反的根底设施，初次把Amazon EC2、
Amazon Elastic Block Store（Amazon EBS，一种易于使用、合用于恣意范围的高机能数据块存储）、Amazon S3等办事引入客户当地的数据核心，把云延展到了客户现场，为客户提供云端和当地统一的体验。AmazonOutposts的推出重塑了混合云的概念。
Amazon DeepRacer是一款由强化学习、3D 赛车摹拟器驱动，真车 1/18 大小的全自动驾驶赛车。DeepRacer内置了强化学习框架，使用者经过简略设置模型训练参数就能在线上 DeepRacer 摹拟器中间接训练、评价和调剂驱动赛车的强化学习模型，而后将本人的模型部署到 Amazon DeepRacer 上，从而获取堪比理想世界的自动驾驶教训，中先生也能上手，寓教于乐体验机器学习。亚马逊云科技还推出了Amazon DeepRacer 联赛（包罗线上摹拟赛和线下实体赛），无论教训丰硕的专业人士，仍是第一次开发模型的老手，均可以经过 Amazon DeepRacer 装备和 3D 虚构赛车摹拟器加入Amazon DeepRacer月度联赛。
2019年：公布基于Arm架构的自研云原生处置器Amazon Graviton2，创始了企业级运用大范围使用云端Arm架构办事的场面；公布首个全托管量子计算办事Amazon Braket，让企业经过相熟的云计算模式轻松地开始体验量子计算。
Amazon Graviton2的推出，标记着亚马逊的Arm架构自研处置器进入范围化运用阶段。比拟X86处置器，Arm处置器架构更精简、更节能，但此前始终没能在企业级运用畛域取得冲破。Amazon Graviton2的范围运用树立了Arm处置器在企业级运用的标杆。基于Amazon Gravition2处置器，亚马逊云科技推出了Amazon EC2 M6g、C6g 、R6g等实例。
Amazon Braket让量子计算初次走出尖端试验室，让泛博的科研机构和企业也能够参加量子计算的运用探究。Amazon Braket托管了3个供给商的量子计算机，经过集成，亚马逊云科技把这些量子计算机的计算资源以云办事的形式提供应客户，让任何有需要的客户均可以探究量子计算的后劲。
2020年：公布云上首个Mac实例Amazon EC2 Mac，初次完成在云上按需运转macOS任务负载；公布Serverless数据库Amazon Aurora Serverless v2，实时自动容量伸缩，开脱繁琐繁杂的数据库容量预置办理，恰如其分的精密化资源配置，仅为实际用量付费。
Amazon EC2 Mac实例基于Mac mini构建，使客户初次可以在亚马逊云科技云端按需运转macOS任务负载，为iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TV和Safari开发运用的开发人员，能够经过使用EC2 Mac实例，在几秒钟内配置和拜候macOS环境，按照需要静态扩展容量。
作为Serverless瓜葛数据库，Amazon Aurora从Serverless v1进化到v2，是一个质的奔腾。v2能够做到实时自动容量伸缩，只需不到一秒的时间，便可瞬间将处置才能从数百个事务扩展到数十万个事务。开发者不需求按峰值负载来预置容量，从而节俭高达90%的本钱。Amazon Aurora Serverless v2在全部行业推进了数据库办事的演进。
2021年：公布新一代基于 Arm 的自研 CPU 处置器 Amazon Graviton3，机能进步25%，能效进步60%；大数据迈向 Serverless 时期，推出四个新的大数据剖析无办事器选项；公布了面向纵向行业的办事Amazon IoT TwinMaker和Amazon IoT FleetWise。
基于Graviton3的实例跟由 Graviton2 处置器反对的前一代 C6g 实例比拟，可将计算密集型任务负载机能进步多达25%；在相反机能下，与同类型EC2实例比较，可节俭高达60%的动力损耗。
新推出的四个大数据剖析无办事器选项，包罗云原生数据仓库 Amazon Redshift Serverless, 云上大数据剖析 Amazon EMR Serverless, 流式数据管道 Amazon MSK Serverless 和实时数据处置 Amazon Kinesis on-demand，能够大幅缩减企业大数据剖析旅程，让用户再也不耽心硬件资源问题。
Amazon IoT TwinMaker能够开发人员更为轻松、快捷地创立楼宇、工厂、工业装备和出产线等理想世界的数字孪生，帮忙更多客户构建运用进步经营效力和增加停机时间。Amazon IoT FleetWise让汽车制作商能够轻松、经济地采集汽车数据，近乎实时地上传到云端，以便构建运用顺序并利用数据剖析和机器学习办事进步汽车的品质、平安性和自动驾驶才能。 |
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