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亚马逊云科技2022 re:Invent:领跑者的持续创新与超越

2023-01-13e-works王聪

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根据工信部数据显示,2022年中国云计算产业规模超过3000亿元,全球市场占比达14.6%,年均增速超过30%。一方面,上云的应用主体从互联网企业向传统企业平滑过渡,云计算逐渐从基础资源层向云平台、云应用延伸;另一方面,新基建、东数西算工程全面铺开,云计算作为数字经济的“底座”,赋能产业发展的作用也愈发显著。
       回顾过去一年,随着数字经济发展、数字社会建设建设加快,作为数字底座和数字中枢的云计算将迎来新的发展阶段,上云用云成为政企进行数字化转型的基础。根据工信部数据显示,2022年中国云计算产业规模超过3000亿元,全球市场占比达14.6%,年均增速超过30%。一方面,上云的应用主体从互联网企业向传统企业平滑过渡,云计算逐渐从基础资源层向云平台、云应用延伸;另一方面,新基建、东数西算工程全面铺开,云计算作为数字经济的“底座”,赋能产业发展的作用也愈发显著。

       作为云计算的开创者和引领者,亚马逊云科技一直引领着全球云计算产业的发展,其服务的广度和深度在业界遥遥领先。在日前举办的2022 re:Invent全球大会上,亚马逊云科技发布了一系列涵盖底层基础架构、计算、数据库、数据分析、AI/ML、安全、行业应用等新的服务及功能。在亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建看来,面临全球经济的不确定性,各种规模的客户都希望能进一步削减成本、增强业务的灵活性并加速创新。亚马逊云科技希望能通过技术的不断创新,让全球包括中国的客户能凌云驭势、重塑未来。
 
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图 亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建

迈向全面云时代

       在数字化浪潮下,云计算逐渐渗透到各行各业,成为支撑企业数字化转型的重要基石。亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建介绍,re:Invent中文可以理解为重塑,这也是亚马逊云科技一直以来坚持的“精神内核”。自2006年开创云计算的十七年中,亚马逊云科技一直在打破云的边界,提供了广泛而深入的云服务、覆盖全球的基础设施以及丰富的全球客户实践。

       例如宝马、拳头游戏、纳斯达克、西门子等大型企业,独角兽和初创企业都在使用亚马逊云科技实现创新。Pitchbook的数据显示,全球有超过1000家独角兽,其中83%都在用亚马逊云科技。Cloud 100榜单上超过90%的初创企业都将他们的业务放在亚马逊云科技上运营。

       更近期的一个典型实践案例就是Formula One,通过亚马逊云科技人工智能和机器学习技术在空气动力学、引擎功率和车重方面来寻找一个合适的平衡,以获得赛车更高的性能。同时,Formula One还通过对赛车过程中不同因素的分析,包括天气、赛道,甚至轮胎等,不断地探索让赛车可以跑的更快,背后都是亚马逊云科技大数据分析和人工智能能力进行支撑。

加速云原生数据战略落地 

       对于企业而言,数据爆炸不是未来,而是现实。分析人士预测,未来五年产生的数据量将会是数字时代开始以来的两倍多。陈晓建介绍如何管理海量数据,挖掘数据价值,对每个组织来说都是巨大的挑战。随着数据规模和增长的不断加速,企业需要从数据的摄入,数据存储与查询,到数据分析,商业智能,再到人工智能与机器学习创新,并通过安全合规的方式进行集团内或公司之间的共享和输出。这也为企业带来了以下三个挑战:

       第一,需要去建立一个面向未来的数据底层基础设施;

       第二,需要实现一个跨组织的数据一体化融合

       第三,通过教育和工具实现数据的普惠化,并降低数据使用的门槛让更多人可以从中获益。

       对此,亚马逊云科技在2022 re:Invent全球大会发布了全新的数据管理服务Amazon DataZone,助力客户更快、更轻松地对存储在亚马逊云科技、客户本地和第三方来源的数据进行编目、发现、共享和治理,同时提供更精细的控制工具,管理和治理数据访问权限,确保数据安全。企业中的各类人员都可以通过Amazon DataZone轻松访问整个组织的数据以提升企业的数据洞察力。

       针对ETL(数据的提取、转换和加载过程),亚马逊云科技在本次大会上发布了两项全新的集成功能,帮助客户实现“Zero-ETL”(零ETL)。业务数据往往需要通过ETL才能进行分析从而提供洞察,但这一过程往往耗时且枯燥。现在,客户可以使用Amazon Redshift近乎实时地分析Amazon Aurora中的数据,无需在不同服务之间进行ETL。客户还可以使用亚马逊云科技的分析和机器学习服务在Amazon Redshift的数据上轻松运行 Apache Spark应用程序。

       亚马逊云科技还新推出五项数据库和分析服务全新功能,让客户能够更快、更轻松地管理和分析PB级数据。Amazon DocumentDB Elastic Clusters可将客户的文档工作负载扩展到支持每秒数百万次请求,并支持PB级数据存储;Amazon OpenSearch推出了Serverless无服务器功能,可帮助客户在无需配置、扩展或管理底层基础设施的情况下运行搜索和分析工作负载,这一更新也标志着亚马逊云科技数据分析服务的全面无服务器化;Amazon Athena for Apache Spark能让客户开始使用Apache Spark进行交互式分析的时间从数分钟缩短到一秒以内;Amazon Glue Data Quality可以跨数据湖和数据管道自动管理数据质量; Amazon Redshift现在支持跨多个亚马逊云科技可用区(AZ)的高可用配置。

       此外,亚马逊云科技在本次大会上推出了机器学习服务Amazon SageMaker的八项新功能以及Amazon QuickSight的五项全新功能。其中,新的 Amazon SageMaker 治理功能可以在整个机器学习生命周期中提供对模型性能的可见性;新的 Amazon SageMaker Studio Notebook 功能提供了增强的Notebook体验,让客户只需点击几下即可检查和解决数据质量问题,促进数据科学团队之间的实时协作,通过将Notebook代码转变到自动化作业,加速机器学习实验到生产的过程;其他一些新功能可自动执行模型验证,并且让地理空间数据处理变得更容易。Amazon QuickSight 新功能可以支持业务人员直接用自然语言提问各类预测问题,并能够给出预测依据,大大降低了企业从数据中获取业务洞察的门槛。

守护云端数据安全 

       对于企业而言,云端数据安全是上云过程中一个重要考量,尤其是数字技术的快速发展,为人们的日常生活提供了便利,但也存在着一定的安全风险,为各个行业的云计算生态体系带来了巨大的挑战。对此,陈晓建表示云端安全是全球客户选择亚马逊云科技的首要原因。在本次大会上亚马逊云科技分享了安全的四大目标:快速帮助客户提升安全水平,降低安全成本,减少安全问题的处理时间和提高企业安全的效率,并围绕这四大目标推出了一系列新的服务及功能。

       首先,亚马逊云科技云安全体系中有一个责任共担模型,如果把亚马逊云科技看成是一个负责云平台的安全,那么从硬件到软件客户是负责他们自己自身的内容安全。亚马逊云科技在整个底层架构方面,能够实现尽可能的安全,包括加密密钥、独立授权和审核来加密或解密数据

       具体到产品和解决方案上,亚马逊云科技新推出的第五代虚拟化芯片Amazon Nitro5在给客户带来性能提升之外,也提供了更高的安全性。亚马逊云科技还推出云托管服务安全数据湖Amazon Security Lake,可以自动将客户在云端和本地的安全数据集中到客户在亚马逊云科技账户下专门构建的数据湖中,方便客户针对安全数据做出快速行动。Amazon Security Lake通过可定制的数据备份保留设置实现数据生命周期管理。该服务可将传入的安全数据转换为高效的Apache Parquet格式;支持OCSF标准,使得它可以更轻松地对来自亚马逊云科技的安全数据实现自动标准化,并能将其与几十个预集成的第三方企业安全数据源进行结合。安全分析师和工程师可以使用Amazon Security Lake聚合、管理和优化大批量迥然不同的各类日志和事件数据,实现更快的威胁检测、调查和事件响应,高效、快速地解决潜在问题,同时继续使用他们熟悉的分析工具。

       亚马逊云科技进一步丰富了Amazon GuardDuty 功能。现在,Amazon GuardDuty可为 Amazon Aurora 提供威胁检测,以识别对存储在 Aurora 数据库中的数据的潜在威胁。Amazon GuardDuty RDS Protection 可配置和监控客户账户中现有和新数据库的访问活动,并使用定制的机器学习模型来准确检测Aamon Aurora 数据库的可疑登录。Amazon GuardDuty与Amazon Aurora 集成,可以直接访问数据库事件,而不需要修改数据库,而且不影响数据库性能。

       此外,亚马逊云科技新推出了Amazon KMS  External Key Store (Amazon XKS),进一步提升客户数据的安全性。该功能让客户能够在亚马逊云科技之外的外部密钥管理系统中使用加密密钥、独立授权和审核来加密或解密数据。此项功能可与100多项亚马逊云服务相集成,免去了客户繁琐的集成开发工作。

探索面向未来的云蓝图

       亚马逊云科技CEO Adam Selipsky曾指出,通过思考和总结人类过去的探索方式,将为我们今天应对不确定性提供宝贵的经验和教训。当面临极端挑战时,必须选择那些专门定制、功能足够强大的工具和解决方案,对亚马逊云科技的数百万客户来说也是如此。陈晓建介绍面向底层架构服务方面,亚马逊云科技正朝着以下三个方向构建蓝图:

       第一,极致性能的自研芯片;

       第二,极速构建的云原生的应用;

       第三,面向极限未来的HPC的服务。

       实际上,亚马逊云科技一直在自研芯片领域持续创新和功能迭代,自从2013年推出Amazon Nitro系统以来,已经开发了多个自研芯片,包括五代Nitro系统、致力于为各种工作负载提升性能和优化成本的三代Graviton芯片、用于加速机器学习推理的两代Inferentia芯片,以及用于加速机器学习训练的Trainium芯片。定制化的芯片设计帮助客户运行要求更高的工作负载,包括更快的处理速度、更高的内存容量、更快的存储输入/输出(I/O)和更高的网络带宽。

       在迈向事件驱动的云原生应用之路上,亚马逊云科技推出大量服务,如消息队列服务Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS),键/值和文档数据库Amazon DynamoDB,开创无服务器计算先河的Amazon Lambda,适用于容器的无服务器计算服务Amazon Fargate,专为云打造的高性能关系数据库服务Amazon Aurora等。

       面对企业对于HPC的高算力需求,Amazon EC2 Hpc7g实例采用了Amazon Graviton3E芯片,与当前一代Amazon EC2 C6gn实例相比,浮点性能提高了2倍;与当前一代Amazon EC2 Hpc6a实例相比,性能提高了20%,为高性能计算工作负载提供了超高性价比。并且亚马逊云科技已经连续7年获得HPCWire 评选的最佳HPC 云平台的称号。

       值得一提的是,为了加速细分行业落地应用。亚马逊云科技在本次大会推出了多项新的服务。基于Amazon.com近30年的物流网络经验,亚马逊云科技在本次大会上推出的新应用程序Amazon Supply Chain,帮助企业提高供应链的可见性,做出更快、更明智的决策,并降低风险、优化成本及改善客户体验。Amazon Supply Chain 可自动合并、分析多个供应链系统的数据,企业因此可以实时观察供应链运营的情况,更快地发现趋势,更准确的预测需求,确保充足的库存满足客户预期。Amazon Supply Chain还通过提供统一的数据湖、机器学习驱动的洞察、行动建议和应用程序内协作功能,提高客户供应链的韧性。
 
责任编辑:王聪
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