由于新冠疫情,今年的亚马逊re:Invent也首次来到线上,并且第一次免费向全球开放。和往年一样AWS CEO Andy Jassy首先带来了最新的财务状况披露,AWS 2020年第三季度年化收入460亿美元,同比增长29%,实现100亿美元的增长。
AWS CEO Andy Jassy
AWS每增长100亿美元的时间正在逐渐缩短,实现第一个100亿美元收入用了123个月,第二个100亿美元增长用了23个月,第三个100亿美元增长用了13个月,第四个100亿美元增长用了12个月。
疫情会造成一些业务的停顿,在这期间所有企业都在尽可能的节约成本,同时疫情期间企业也更多开始用云来开展业务,疫情推动云计算市场至少几年的发展速度。在Andy看来,“我们很难打造一个长期可持续性的企业,所以我们要不断地重塑,再造自己,才能够生存下来。”
在过去的9个月中,Andy思考了很多企业重塑的问题,企业需要去校准自己,而不是别人追着你让你去改变。AWS的能力正越来越显现出来,Amazon EC2可以说拥有最广泛的实例,而且AWS会根据客户的工作负载特征去量体裁衣,设计出满足客户需求的实例。不仅有每秒400Gbps的Amazon EC2 P4d Instances,还有最高内存24TB的Amazon EC2 High Memory instances for SAP HANA等,其还是唯一一家支持英特尔和AMD处理器的云服务商,同时自研ARM芯片,可以看到AWS正在切实的赋能客户。
四个改变游戏规则的新服务
在re:Invent首日发布了43项全新的服务和功能,其中有四款服务Andy认为它们是可以改变游戏规则的。
每一个微服务都有自己的管道,这些管道甚至由不同的团队在管理,所以它们实时都可能在发生变化。新发布的AWS Proton提供了更细粒度的开发和部署管理工具,简化容器和无服务器应用的开发和部署,而且是一个完全托管的服务。AWS Proton会提供指定的AWS服务,把代码通过CI/CD的管道做推送、编译、测试。
现在用户越来越需要使用无服务器架构来支持Amazon Aurora,Amazon Aurora Serverless v2是Amazon Aurora无服务器数据库的新版本,可以做到实时扩容,在不到1秒的时间内扩展至支持几十万个数据处理事务,开发者不需要按业务峰值进行容量配置,而是按需扩容,可节省90%的成本。
AWS Glue Elastic Views能够在组合存储里组合复制数据,实现更好的可视化的效果。它可以从多个不同数据源创建虚拟表(也叫实例化视图或物化视图),简单、高效地将数据孤岛连接起来,形成统一的数据视角,当数据源发生变化时能够在几秒钟内同步,让开发者的数据能够在所有的数据存储里自如地流动。
Amazon SageMaker Data Wrangler可以提高机器学习数据准备的速度,只需把Data Wrangler指向合适的AWS数据存储或第三方数据存储,Data Wrangler内置超过300种数据转换,可以自动识别数据类型,推荐合适的转换。它可以在控制面板合并、组合多个功能,可以在SageMaker Studio中预览数据转换,然后应用到整个数据集。
混合架构也有同样的云上体验
混合云也是被提出很久的议题,AWS也为希望混合部署的企业做了很多的尝试。现在2018年发布的AWS Outposts已经开始对外提供服务,这也是企业希望将云的能力推到自己的数据中心中,在本地利用云的弹性和管理,这也是AWS Outposts的设计初衷。
目前现在AWS Outposts已经有上千个用户,针对一些用量小的企业,今年也发布了1U和2U的机柜。AWS大中华区云服务产品管理总经理顾凡表示,它们可以支持64到268个VCPU,做分布式、大规模的部署和集中管理。
还有去年针对电影制作、渲染、游戏等企业发布的AWS Local Zone,让AWS计算,存储和数据库服务可以更靠近人员、行业和IT中心。今年AWS Local Zone也在洛杉矶之外开放了波士顿、休士顿和迈阿密三个地区,2021年还将推出12个新城市,包括芝加哥、达拉斯、明尼苏达、纽约、费城、波特兰和西雅图等。
AWS Local Zone可以理解为一个相对更迷你、更灵活的区域,同时它是用Outpost作为一个基准模块去部署,使Local Zone的上线会更快。而且其还可以无缝连接回AWS US West(俄勒冈州)区域或客户可能正在使用的其他AWS区域。
好文章,需要你的鼓励
树莓派基金会调查发现,尽管60%的家长认为编程是孩子的重要技能,但超过70%的家长表示孩子在正常课程中没有学习编程。该基金会CEO指出,随着AI技术快速发展,年轻人掌握技术理解和创造能力比以往更重要。超半数家长认为编程应成为必修课程,并相信学习编程能提升孩子未来职业前景。为填补学校教育空白,基金会呼吁在学校和图书馆广泛设立编程俱乐部,目标到2035年全球教授1000万儿童编程技能。
Patronus AI发布突破性研究,构建了首个系统性AI代理错误评估体系TRAIL,涵盖148个真实案例和21种错误类型。研究发现即使最先进的AI模型在复杂任务错误识别上准确率仅11%,揭示了当前AI代理系统在长文本处理、推理能力和自我监控方面的重大局限,为构建更可靠的AI系统指明方向。
文章介绍了AI大语言模型中最新的深度研究功能,这是目前最令人印象深刻的新功能之一。作者详细解析了ChatGPT、Claude和Gemini等主流模型的使用方法,并重点展示了深度研究功能的实际应用。通过实际测试,作者用ChatGPT 4.5的深度研究功能生成了一份关于1990-2025年最令人厌烦歌曲的详细报告,展示了AI如何通过思维链进行深度研究和分析。文章还提到了语音交互模式将进一步改变用户与AI的交互体验。
这项研究首次从理论和实践证明AI模型可通过模仿生物睡眠-学习周期显著提升性能。研究发现AI训练中存在自发的"记忆-压缩循环",并据此开发了GAPT算法,在大语言模型预训练中实现4.8%性能提升和70%表示效率改善,在算术泛化任务中提升35%,为AI发展指出了注重信息整理而非单纯数据扩展的新方向。