AWS新產(chǎn)品戰(zhàn)略以資料為主軸，更要朝全解決方案產(chǎn)業(yè)應(yīng)用來發(fā)展

云計(jì)算服務(wù)龍頭AWS每年冬天都會(huì)在美國拉斯維加斯舉行年度全球用戶大會(huì)，但受疫情沖擊，2年前改為全線上進(jìn)行，盡管相隔一年，隨即于2021年恢復(fù)實(shí)體舉辦，但實(shí)際參加人數(shù)明顯不如往年，甚至不到全盛時(shí)期一半，許多人都改線上參加，使得去年整場活動(dòng)似乎沒有像以往那么火爆。

到了今年re:Invent用戶大會(huì)，官方雖還是采實(shí)體和線上并行，但從今年現(xiàn)場參加人數(shù)來看，至少超過5萬人參加，人流逐漸恢復(fù)到疫情前的水準(zhǔn)。今年活動(dòng)重頭戲，就是首日主題演講，AWS首席執(zhí)行官Adam Selipsky這次登臺(tái)，相較去年首次登場，大多時(shí)候都在回顧AWS在各項(xiàng)領(lǐng)域發(fā)展，如今執(zhí)掌一年多，他今年對(duì)這家公有云公司未來發(fā)展策略，明顯有了更清晰的藍(lán)圖。

在他的帶領(lǐng)下，AWS將以資料為主軸，通過集成、治理、安全和透明化，創(chuàng)建更廣闊的數(shù)據(jù)探索領(lǐng)域，來完成數(shù)據(jù)創(chuàng)新，甚至更要朝向“全解決方案”產(chǎn)業(yè)應(yīng)用來發(fā)展。

一開場，Adam Selipsky先細(xì)數(shù)他們?nèi)绾螀f(xié)助大型企業(yè)用AWS云克服自身挑戰(zhàn)，如BMW集團(tuán)用公有云打造聯(lián)網(wǎng)汽車服務(wù)顛覆駕駛體驗(yàn)，也有美國游戲開發(fā)商Riot Games靠云計(jì)算來應(yīng)對(duì)每秒50萬起事件通報(bào)與處理，提高用戶體驗(yàn)以獲得更高收益。還有全球最大證券交易所Nasdaq完成關(guān)鍵核心系統(tǒng)上云，提高金融市場證券發(fā)行業(yè)務(wù)處理效率，更多系統(tǒng)年底前將上云。

不僅大型企業(yè)有用，Adam Selipsky也引用數(shù)據(jù)強(qiáng)調(diào)，超過8成創(chuàng)業(yè)公司獨(dú)角獸都是AWS客戶。

Adam Selipsky不只一開始就大談企業(yè)上云經(jīng)驗(yàn)，他對(duì)于企業(yè)用戶的重視，也反應(yīng)在今年AWS產(chǎn)品發(fā)布上跟往年明顯不同。長達(dá)2小時(shí)的主題演說，Adam Selipsky用合適工具（Right Tools）、集成（Integration）、治理（governance）以及洞察（Insight）4大主軸貫穿整場演講。他表示，面對(duì)復(fù)雜的資料規(guī)模挑戰(zhàn)，企業(yè)需要一套完整工具，可以處理各種類型資料，并將這些資料集成，然后提供治理和安全性，還要能夠以可視化呈現(xiàn)，方便掌握和快速傳遞，來獲得對(duì)于公司業(yè)務(wù)有價(jià)值的洞察。

他所提出的這個(gè)企業(yè)數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，可以說就是AWS新的產(chǎn)品策略，這次眾多云計(jì)算產(chǎn)品發(fā)布和服務(wù)更新，都是圍繞這個(gè)新策略發(fā)展，推出各種資料集成、治理、安全和透明化的服務(wù)方案。

執(zhí)掌1年多，AWS首席執(zhí)行官Adam Selipsky對(duì)這家公有云公司未來發(fā)展策略，明顯有了更清晰的藍(lán)圖，將通過集成、治理、安全和透明化，來完成數(shù)據(jù)創(chuàng)新，更要朝向“全解決方案”產(chǎn)業(yè)應(yīng)用來發(fā)展。攝影／余至浩

無服務(wù)器新布局:完善Serverless產(chǎn)品線，通吃旗下所有分析服務(wù)

在工具上，AWS已提供完整數(shù)據(jù)庫、分析、ML/AI工具，協(xié)助企業(yè)做資料處理和運(yùn)用。尤其在分析服務(wù)上，AWS今年對(duì)于無服務(wù)器（Serverless）布局更加完整了。

去年AWS在年度大會(huì)上宣布AWS數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)Redshift能支持無服務(wù)器服務(wù)后，緊接下來，今年其他分析產(chǎn)品也陸續(xù)加入支持行列，包括大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)EMR、即時(shí)分析工具M(jìn)SK，若加上原本就能用于無服務(wù)器形態(tài)的互動(dòng)式查詢服務(wù)Athena、資料流媒體服務(wù)Kinesis、資料集成服務(wù)AWS Glue以及BI服務(wù)QuickSight，就只差搜索和分析引擎服務(wù)OpenSearch還沒Serverless化。如今，AWS也把這個(gè)缺口填平，在會(huì)中宣布OpenSearch也能提供這個(gè)服務(wù)方案。

Adam Selipsky強(qiáng)調(diào)：“沒有人像我們可以做到所有分析服務(wù)都能提供Serverless?！?/p>

為何Serverless對(duì)于AWS如此重要？Adam Selipsky在會(huì)中并沒有明講，但他在去年大會(huì)上曾提到說，在他來看，云計(jì)算還在初期發(fā)展階段，要先把下水道工程布局布好，所以AWS是以云還在起步的概念來布局，而Serverless就是一個(gè)重要戰(zhàn)略，對(duì)于Serverless持續(xù)加快布局，就是要把包括分析在內(nèi)的服務(wù)都Serveless化，這一步還在持續(xù)發(fā)展，但AWS先從資料分析服務(wù)著手，并用資料集成來加以擴(kuò)大。

AWS今年在數(shù)據(jù)庫和分析服務(wù)方面也有推出不少新功能。云計(jì)算互動(dòng)式查詢服務(wù)Athena集成Spark，就是其中一個(gè)重要更新，使企業(yè)可以在Athena控制臺(tái)中使用Jupyter Notebook或Athena API來構(gòu)建Spark應(yīng)用程序，速度比起傳統(tǒng)激活做法快75倍，而云計(jì)算資料集成服務(wù)AWS Glue，加入自動(dòng)化監(jiān)測和管理功能，來提高集成的資料品質(zhì)。

AWS對(duì)資料服務(wù)布局還不只如此，還加強(qiáng)服務(wù)本身擴(kuò)展性和可靠度，像是應(yīng)對(duì)集群服務(wù)需求，DocumentDB更新后現(xiàn)在可以創(chuàng)建跨多節(jié)點(diǎn)的DocumentDB集群，以獲得每秒數(shù)百萬次讀寫吞吐量與PB級(jí)存儲(chǔ)規(guī)模。Redshit數(shù)據(jù)倉庫添加Multi-AZ預(yù)覽版功能，可以提供高可用配置設(shè)置，能跨多個(gè)可用區(qū)進(jìn)行配置，讓數(shù)據(jù)倉庫也能和其他數(shù)據(jù)庫服務(wù)一樣具有高可用。

資料新布局：以實(shí)現(xiàn)Zero-ETL愿景的資料集成為目標(biāo)

AWS今年在資料集成也有新布局，以往要做到不同數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫的資料集成這件事，需要通過ETL（萃取、轉(zhuǎn)置、加載）處理流程，對(duì)于分析人員來說，太花時(shí)間，因此需要有新的資料集成方式，來加快資料運(yùn)用。過去手動(dòng)資料集成方式已經(jīng)跟不上現(xiàn)在資料動(dòng)態(tài)的特性與企業(yè)運(yùn)營快速增長。這也成了AWS想要替企業(yè)客戶解決的痛點(diǎn)。

為了讓資料集成能更無縫接軌，AWS這些年一直想要打造一個(gè)Zero-ETL的新資料集成方式，以便在分析和ML服務(wù)時(shí)，就能直接取得這些資料做分析，而不需要搬動(dòng)任何資料?！拔覀兡繕?biāo)就是要實(shí)現(xiàn)zero-ETL愿景?！盇dam Selipsky強(qiáng)調(diào)。

原先AWS在少數(shù)資料服務(wù)中就提供類似Zero-ETL的資料集成功能，例如使用AWS流媒體服務(wù)Kinesis時(shí)可以直接取得Redshift的資料，執(zhí)行SageMaker機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)時(shí)，也能很快拿到Redshift和Athena數(shù)據(jù)庫的資料做ML訓(xùn)練，不需要另外創(chuàng)建資料處理流程（data pipeline）或撰寫程序。其他還有提供聯(lián)合查詢工具（federated querying tool），可以跨數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)庫查詢和分析數(shù)據(jù)。

在今年資料集成更新中，AWS朝向?qū)崿F(xiàn)Zero-ETL邁出更大一步，徹底無縫集成兩大數(shù)據(jù)云計(jì)算服務(wù)Aurora與Redshift的資料。通過Aurora zero ETL Integration with Redshift這個(gè)新功能，每次只要有新資料寫入Aurora數(shù)據(jù)庫中，資料就會(huì)直接同步到Redshift數(shù)據(jù)倉庫，不需要重新創(chuàng)建和執(zhí)行繁鎖ETL流程。這種Zero-ETL資料集成方式，也讓企業(yè)在Redshift實(shí)例中更多了一種資料分析來源，能從Aurora數(shù)據(jù)庫集群的數(shù)據(jù)分析，來獲得跨多應(yīng)用的整體洞察。

AWS對(duì)于數(shù)據(jù)倉庫的布局，也跨到集成流媒體大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的主流平臺(tái)Spark，企業(yè)以后在Redshift上構(gòu)建和執(zhí)行Spark應(yīng)用將變得很容易，不需要使用第三方Apache Spark連接器，就能馬上取得Redshift中的資料，提供給Amazon EMR作為大數(shù)據(jù)分析使用。這也為Redshift帶來新機(jī)會(huì)，能讓更多分析和ML服務(wù)都能用。

不光如此，Redshift在資料安全管控上也有加強(qiáng)措施，利用AWS Lake Formation資料湖治理功能，使Redshift數(shù)據(jù)共享達(dá)到顆粒度更高的權(quán)限管控，可以針對(duì)單一欄或行，來設(shè)置不同角色的訪問權(quán)限，進(jìn)而提高資料安全性。這也是AWS端到端資料治理策略一環(huán)。

在AI產(chǎn)品發(fā)展上，AWS延續(xù)去年端到端的資料戰(zhàn)略，AWS從去年就已經(jīng)構(gòu)建更加完整的機(jī)器學(xué)習(xí)和AI服務(wù)，從底層機(jī)器學(xué)習(xí)框架及基礎(chǔ)架構(gòu)，到機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練環(huán)境全托管服務(wù)SageMaker，以及上層AI服務(wù)。目前上萬家企業(yè)用SageMaker創(chuàng)建ML模型，來執(zhí)行每月上兆次的ML預(yù)測。

盡管，今年SageMaker沒有重大更新，但AWS仍推出不少局部功能更新，持續(xù)補(bǔ)強(qiáng)SageMaker服務(wù)完整性，像是添加ML Governance治理功能，可以讓開發(fā)者在端到端ML開發(fā)過程中，就能開始使用治理和審計(jì)，來滿足企業(yè)需求克服ML治理的挑戰(zhàn)。

對(duì)于使用SageMaker創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，現(xiàn)在也能支持地理空間類型資料作為ML訓(xùn)練資料，來幫助開發(fā)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建、訓(xùn)練和部署這類型的ML模型，還可以將模型預(yù)測結(jié)果顯示在一個(gè)互動(dòng)式3D地圖來查看。SageMaker以后可以擴(kuò)展到更多應(yīng)用領(lǐng)域，如農(nóng)業(yè)、都市發(fā)展、商業(yè)新?lián)c(diǎn)拓展。

在No-Code服務(wù)上，AWS針對(duì)No-Code的QA工具Quicksight Q推出新功能，不僅能以自然語言進(jìn)行提問，還能讓用戶可以用“為什么”來發(fā)問，再根據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型得到預(yù)測和分析的結(jié)果，給出建議或答案。而通過采用這個(gè)方式，可以降低專業(yè)IT或數(shù)據(jù)科學(xué)家的負(fù)擔(dān)，讓更多非專業(yè)素人更容易運(yùn)用AI。

AWS云計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)SageMaker今年雖然沒有發(fā)布重大更新，大多是提供一些補(bǔ)強(qiáng)功能，但也持續(xù)加強(qiáng)SageMaker服務(wù)完整性，像是添加ML Governance治理功能，可以讓開發(fā)者在端到端ML開發(fā)過程中，就能夠開始使用治理和審計(jì)，來滿足企業(yè)需求克服ML治理的挑戰(zhàn)。攝影／余至浩

產(chǎn)業(yè)應(yīng)用新布局:力推云計(jì)算供應(yīng)鏈管理新服務(wù)

在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用上，AWS開始朝向全解決方案發(fā)展，新推出的AWS Supply Chain云計(jì)算供應(yīng)鏈管理服務(wù)，就是瞄準(zhǔn)全產(chǎn)業(yè)供應(yīng)鏈管理需求。雖然目前是預(yù)覽版，但AWS強(qiáng)調(diào)，通過這套服務(wù)，企業(yè)未來可以自動(dòng)組合和分析跨多個(gè)供應(yīng)鏈系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。該服務(wù)更是借助了Amazon電商物流供應(yīng)鏈多年經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)發(fā)展而來，但不限于電商，其他行業(yè)也能用。

更進(jìn)一步來說，企業(yè)可以使用該服務(wù)內(nèi)置的連接器，創(chuàng)建統(tǒng)一供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)湖，并運(yùn)用母公司在供應(yīng)鏈預(yù)先訓(xùn)練完的ML模型，來自動(dòng)匯集整理各套ERP和供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)中的所有數(shù)據(jù)，然后將分析結(jié)果以可視化呈現(xiàn)，不僅方便管理者隨時(shí)查看庫存變化，也能以此創(chuàng)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，一旦經(jīng)過ML判斷為潛在高風(fēng)險(xiǎn)情況，就會(huì)提供警訊給負(fù)責(zé)人員，因此就能早一步采取避險(xiǎn)行動(dòng)。

但初期只有支持以SAP S/4HANA、SAP ECC、EDI、Amazon S3這4類為主的ERP、供應(yīng)鏈相關(guān)系統(tǒng)和資料源。美國、歐洲將會(huì)先上線，其他地區(qū)陸續(xù)也將推出。

其他產(chǎn)業(yè)應(yīng)用，還有支持大規(guī)?？臻g模擬的運(yùn)算服務(wù)SimSpace Weaver。AWS表示，通過這個(gè)新運(yùn)算服務(wù)，最多能支持超過1百萬個(gè)獨(dú)立動(dòng)態(tài)實(shí)體，也就是可以在虛擬環(huán)境中模擬大規(guī)模人群、城市規(guī)模的環(huán)境以及復(fù)雜交通等。因?yàn)槭翘峁┢髽I(yè)或政府創(chuàng)建大型數(shù)字分身應(yīng)用所需的運(yùn)算基礎(chǔ)設(shè)施，所以將空間模擬擴(kuò)展到多個(gè)EC2執(zhí)行實(shí)例，管理底層運(yùn)算、內(nèi)存或網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行大規(guī)模模擬，將有助于加速企業(yè)數(shù)字分身應(yīng)用發(fā)展。

在資料安全性也有獲得不少強(qiáng)化，AWS推出名為Amazon Security Lake的安全部據(jù)湖服務(wù)，可以協(xié)助企業(yè)組織聚集、管理和分析日志和事件數(shù)據(jù)，包含AWS和其他合作廠商的數(shù)據(jù)，讓安全威脅檢測、調(diào)查和事件應(yīng)變速度能更加提升。新數(shù)據(jù)管理服務(wù)DataZone則可以讓資料項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)在統(tǒng)一資料協(xié)作環(huán)境中發(fā)布所需分析資料，來提供團(tuán)隊(duì)成員查詢、訪問或共享，并搭配治理與訪問權(quán)限管控，來確保資料使用安全。GuardDuty EKS Protection防護(hù)服務(wù)中，也提供部署容器runtime威脅偵測。

云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施也迎來不少更新，AWS目前超過600種運(yùn)算實(shí)例類型，涵蓋一般用途、運(yùn)算優(yōu)化、內(nèi)存優(yōu)化、存儲(chǔ)優(yōu)化、爆漲型性能及加速硬件等，AWS這次發(fā)布采用新一代Nitro系統(tǒng)和Graviton處理器的執(zhí)行實(shí)例服務(wù)。

Nitro是AWS打造的EC2執(zhí)行實(shí)例基礎(chǔ)平臺(tái)，歷經(jīng)4代改版后，新一代Nitro大幅提高網(wǎng)絡(luò)傳輸能力，每秒封包傳輸速度較前一代提高60%，反應(yīng)速度加快30%，每瓦性能也有獲得40%改善。AWS還更新Graviton產(chǎn)品，盡管未是如外界預(yù)期Graviton4，而是改推出一款經(jīng)改良的Graviton3E處理器芯片，但是該款處理器的矢量指令性能表現(xiàn)，較前一代Graviton3能再提高30%，可適用于HPC應(yīng)用場景。

AWS運(yùn)用Graviton3E和Nitro推出多個(gè)執(zhí)行實(shí)例服務(wù)，包含能支持200Gbps超大網(wǎng)絡(luò)帶寬的C7gn，還有推出高性能計(jì)算專用的Hpc7G等。AWS這次也更新x86架構(gòu)EC2實(shí)例，推出名為R7iz的新類型，能夠支持第4代Intel Xeon Scalable處理器，使每個(gè)vCPU性能比z1d再提升20%。C7gn、R7iz先推預(yù)覽版，Hpc7G最快明年才推出。

整體來看，AWS今年產(chǎn)品策略以擴(kuò)大和延續(xù)為主，許多產(chǎn)品發(fā)布都是對(duì)既有服務(wù)或產(chǎn)品的補(bǔ)強(qiáng)，看似平淡無奇，但是這些更新背后，卻是有著AWS更長遠(yuǎn)的企業(yè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品戰(zhàn)略的考量，正通過一步步扎實(shí)的步伐，一一把各種企業(yè)需求的關(guān)鍵拼圖補(bǔ)齊。

AWS推出Supply Chain云計(jì)算供應(yīng)鏈管理新服務(wù)，借助母公司電商物流供應(yīng)鏈多年經(jīng)驗(yàn)與技術(shù)，來匯集整理各套ERP和供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)中所有數(shù)據(jù)，然后將分析結(jié)果以可視化呈現(xiàn)，方便管理者從互動(dòng)地圖上隨時(shí)查看庫存變化，也能以此創(chuàng)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。圖片來源／AWS

在基礎(chǔ)設(shè)施也迎來不少更新，AWS目前超過6百種運(yùn)算實(shí)例類型，涵蓋一般用途、運(yùn)算優(yōu)化、內(nèi)存優(yōu)化、存儲(chǔ)優(yōu)化、爆漲型性能及加速硬件等。AWS這次發(fā)布采用新一代Nitro系統(tǒng)和Graviton處理器的執(zhí)行實(shí)例服務(wù)。包含能支持200Gbps超大網(wǎng)絡(luò)帶寬的C7gn（上圖），還有推出高性能計(jì)算專用的Hpc7G等。圖片來源／AWS