今年是云计算提出的第15年,是亚马逊云科技成立的第15周年,是re:Invent的第10年。
15年前云计算的概念几乎不存在,那时的IT和基础设施有很大的局限,成本高、反应慢、不灵活,这些都大大限制了企业的创新,亚马逊云科技意识到必须探索一条新的道路,重塑IT。
2006年,Amazon S3成为亚马逊云科技发布的全球第一个云计算服务,几个月后又陆续发布了计算、数据库等服务,覆盖了IT应用的基础服务。
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,Amazon S3现在存储了超过100万亿个对象,Amazon EC2每天启用超过6000万个新实例,亚马逊云科技已经提供了200个大类的服务,覆盖了计算、存储、网络、安全、数据库、数据分析、人工智能、物联网、混合云等各个领域,甚至包括最前沿的量子计算服务和卫星数据服务。
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
探路者拥有三种特性
越来越多的创新正在云上发生。
10多年前,Netflix大胆地把所有IT基础设施迁移到了亚马逊云科技上,不仅重塑了自己的业务,更是重塑了整个娱乐产业。2012年,NASA好奇号火星车成功降落火星,亚马逊云科技让人们有机会在遥远的地球观看降落和探测过程。日本最大的电信运营商之一NTT Docomo是最早通过云上运行大型数据仓库获益的企业之一,通过把PB级的数据仓库迁移到亚马逊云上,让数据查询速度比本地快了10倍。
他们都是探路者。
纳斯达克CEO曾说:“纳斯达克的目标是成为全球第一个100%全面上云的金融市场和解决方案提供商。纳斯达克与亚马逊云科技的共同努力,将真正重新定义资本市场的未来,一个更安全、更强大、与云紧紧相连的未来。”
纳斯达克的业务最早面临了三大挑战,第一,超大规模,系统每天无缝处理上千亿美元的交易;第二,超强弹性,系统每秒处理300万条信息,高峰期12小时内有600亿条信息进入交易系统,以及超过1200亿条信息导出系统;第三,超快速度,每20微妙就需要进行一次订单交易处理。
2008年,纳斯达克发布了一个新产品Market Replay帮助用户回顾全天交易,精确到毫秒来查询股票交易,这个产品涉及数据量巨大,但对实时性要求却不高,纳斯达克也尝试把它迁移到云上,之后纳斯达克开始把数据分发、营收分析、监管报告和市场运营等更多系统迁移到亚马逊云科技上,2022年还将把美国的一个期权交易市场上云。
探路者还会深入洞察,开放视野,亚马逊云科技推出的全面的数据解决方案可以帮助企业获得数据洞察。还有一类探路者,他们不断赋能他人,亚马逊云科技一直再把云计算的能力交给更多企业,帮助加快转型和重塑。
找到改变云规则的方法
2013年亚马逊云科技开始在芯片领域进行布局,自研芯片Nitro已经发展到了第四代、基于机器学习推理和训练的芯片产品线Inf1、基于ARM架构的CPU Graviton整个版本产品线。
亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡表示,今天已经有多达20款亚马逊云科技的托管服务支持Amazon Graviton2,横跨了容器类、大数据类、数据库服务,其中16个已经在中国区发布。
亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡
今年re:Invent发布了新一代自研ARM芯片Amazon Graviton3,性能比Graviton2提升25%。同时还发布了采用Graviton3的第一款Amazon EC2计算实例C7g,其针对计算密集型的业务负载提供超乎想象的性价比。
另一款针对机器学习推理的自研芯片Amazon Inferentia,2019年推出了基于Inferentia的Inf1实例,与基于GPU的Amazon EC2实例相比,性价比提升了70%,去年re:Invent上正式发布了第二款专门为机器学习训练优化的芯片Amazon Trainium,今年发布了基于Trainium芯片计算实例的Trn1实例,适用于丰富的深度学习模型训练场景,可以提供业界最极致的性价比,以及最高性能。
随着云计算市场的长足发展,企业正在不断加速对关键任务应用的上云进程,而基于包括大型机和单体应用在内的传统架构的应用资产的复杂性,对核心应用现代化造成越来越严峻的挑战。今年亚马逊云科技也推出了Amazon Mainframe Modernization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。
Forrester首席分析师戴鲲认为,Amazon Mainframe Modernization将有望大大缩减企业核心业务应用的云化进程,为企业的全云实践与数字化创新提供有效支持。
针对5G推出新的托管服务Amazon Private 5G,可以帮助企业在其设施中建立5G专网,只需几天时间。弗若斯特沙利文(Frost & Sullivan)咨询总监李庆认为,亚马逊云科技此次发布的Amazon Private 5G服务最大的亮点在于简化部署和按需扩容,按需付费,大大降低了企业的时间成本和金钱成本,并且提高了企业的自主性,非常适合快速发展新兴业务企业,短时间内也比较适合在北美推出。
数据旅程的全覆盖
每一个企业的数据之旅都是独一无二的,但是数据停靠的四个站点基本是一致的,包括数据库、数据湖、数据分析、机器学习,亚马逊云科技也专注数据旅程的每一步构建适合的工具。
亚马逊云科技覆盖了所有类型的数据库,实现专库专用;在数据湖上Amazon Lake Formation可以快速构建数据湖的同时构建统一的数据湖管理,今年推出了Lake Formation行与单元级别安全新功能,支持在行一级以及行和列交叠的单元级别去做数据访问的权限精准控制;在数据分析上也提供了最适合的工作负载,今年最大的变化是无服务器数据分析,宣布了四个无服务器分析服务,分别是Amazon RedShift、Amazon EMR和Amazon MSK和Kinesis stream;机器学习除了在芯片有右面的布局,同时提供了Amazon SageMaker全托管机器学习集成开发环境。
顾凡指出,跨四大站点还有两件重要的事,数据融合和数据治理,同时需要考虑如何让公司或者组织中的每个人都可以更容易、更加自助地做数据分析和洞察。
同时,Amazon SageMaker发布了新功能Amazon SageMaker Canvas可以让业务人员通过拖拽的方式跨多个数据源收集数据做特征分析,然后用Amazon SageMaker Canvas AutoML技术创建模型,这样就可以让业务人员,包括对数据相对熟,但是Python不熟的人创建需要一个数据科学家进来才能创造的高质量模型,这样可以极大降低机器学习的门槛。
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