从2021 亚马逊云科技re:Invent看探路者：重塑的不仅仅是业务流程
【慧聪通信网】2021年是re:Invent与全球开发者的十年之约。十年来，re:Invent一直致力于做亚马逊云科技与世界沟通的“桥梁”，让技术赋能应用，帮助全球各地的客户实现数字化转型。在整个大会中，亚马逊云科技发布了发布涵盖计算、物联网、5G、无服务器数据分析、大机迁移、机器学习等方向的多项新服务和功能。更重要的是，本次大会一直以探路者为主题，更注重在探索未来的路上，亚马逊云科技和客户的共同探索、创新与开拓。
那么，什么是探路者？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：“现在的探路者，他们不被规则所限，从不安于现状；他们深入洞察，开放视野；同时，他们也不断赋能他人。我们周围有很多鲜活的例子，无论是科研人员发现新的治疗方案挽救生命，还是为身处黑暗的人带去光明; 无论是寻找新的手段打破物理边界，还是通过云进行独特的创新，探路源源不断。”
从案例看亚马逊云科技的云上之路：重塑行业生态
在亚马逊云科技创立云计算15年来，云已不仅仅是一个技术的创新和革命，而是成为 众多业务变革的赋能者。没有任何一个行业没有被云计算所波及，没有任何一个颠覆性的创新没有云计算的参与，云已经是不可逆的滚滚洪潮。
张文翊表示，亚马逊云科技正在构建更加强大的算力，通过像5G和物联网这样的创新技术，把云推到更多的边缘。同时积极推动数据、分析和机器学习的无缝集成，为特定应用场景和行业提供定制化的解决方案。追溯到最早一批采用亚马逊云科技服务的客户，他们上云的深度和广度也已经超乎想象。
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的好奇号火星车成功降落火星。正是因为有亚马逊云科技，人们有机会在遥远的地球观看降落和探测的过程。
日本最大的电信运营商之一NTT Docomo是最早看到云上运行大型数据仓库效益的企业之一。他们通过把PB级的数据仓库迁移到云上，让数据查询速度比本地快了10倍。
张文翊表示：“我们很高兴宣布，纳斯达克将分阶段的把他们的全部业务迁移到亚马逊云科技上。在2022年，他们将首先把美国的一个期权交易市场上云。为了实现这个全面上云的目标，也适应对延时的要求，纳斯达克也通过Outposts建立了一个混合的架构，推出了金融行业的第一个专用亚马逊云科技的本地区域。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。”
张文翊强调：“这些企业都有巨大的勇气和魄力，通过上云重塑他们的业务。他们勇于探索新业务、新模式，尝试其他人从未涉足的未知领域。这个过程当然充满了困难，但也意味着发现新的机会，探索新的道路。在创新与探索之路上，从来缺探路者，在前行的道路上，有越来越多的企业加入，在探索一条全新的成功之路。”
探路者品质一：积极探索，不墨守常规
有一种探路者：他不会墨守常规，总是积极探索新的可能性和更优的解决方案，甚至找到可能改变游戏规则的方法。亚马逊云科技在云计算的探索上也始终如此，不断打磨，不断创新。
亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡表示：“芯片领域的经验至关重要，就像我们常说的‘经验没有压缩算法’。亚马逊云科技是云厂商里最了解客户工作负载的，也是云厂商里最早做自研芯片的，我们拥有自研芯片最完整的产品家族：我们有今天已经发展到第四代的Nitro，我们有基于机器学习推理和训练的芯片产品线Inf1，我们有基于ARM架构的Graviton整个版本产品线。光是自研CPU我们就有3条产品线。”
从15年前首次推出Amazon EC2服务以来，亚马逊云科技一直都在快速地创新，今天亚马逊云科技已经提供了超过475种不同的计算实例类型，远远超过其它任何云服务提供商。比如Amazon EC2 C7g实例由新的Amazon Graviton3处理器支持，与Amazon Graviton2处理器支持的当前一代C6g实例相比，计算密集型工作负载性能提高多达25%；Amazon EC2 Trn1实例由Amazon Trainium芯片支持，在Amazon EC2中为绝大多数机器学习模型训练提供最佳性价比及最快的训练速度；Amazon EC2 Im4gn/Is4gen/I4i实例配备新的Amazon Nitro SSDs，可为I/O密集型工作负载提供最佳存储性能。同时，亚马逊云科技推出一个服务叫做Amazon Mainframe Modernization，帮助客户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，最终运行在亚马逊云科技云中，享受云带来的一切好处。
顾凡举例说：“比如借助于Amazon 5G的专网服务，客户不需要跟这么多不同的供应商打交道，他只需要在亚马逊云科技的需求里面去告诉我们，你希望在何处部署一个5G网站、你需要的网络容量大概是多少，亚马逊云科技就会为我们的客户交付所有必须的硬件，无论是基站、无论是Server以及必要的软件甚至SIM卡。所以我们是由亚马逊云科技来提供一整套端到端的5G专网的部署方案。”
作为美国的一家运营商，Dish在亚马逊云科技上会建立美国首个云原生的5G网络，它的愿景就是充分地把亚马逊云科技的混合云架构全部利用起来，想用亚马逊云科技的Region来部署它的系统，用Localzone去做汇聚的核心网机房，用Outposts去部署网络边缘的节点，最终它把Region、Localzone、Outposts三种形态全部有机地结合起来，去搭建一个云原生的5G网。在顾凡看来，这正是客户充分挖掘亚马逊云科技混合云的灵活性，去构建一个云支撑的5G核心网，真正在运营商走向5G的过程里面，弯道超车。
探路者品质二：拥有独特地见解
探路者第二种特征就是会拥有自己独特的见解，会看到别人看不到的一些洞察，同时基于这些洞察去指引大家行动、不断前进。
研究报告显示，从现在到2024年，三年创建的数据量将会超过过去30年创建的所有数据量，而且这些还不光光是量的增长，数据的多样化也非常突出。因为各个机构都在存储和分析来自各种来源的数据，无论是工业设备的数据、网站的日志数据、金融的风控数据，还是基因组研究分析的数据等等。
顾凡形象地将数据的流程管理形容为数据旅程。数据旅程从数据库开始，现代化应用都在需求和呼唤新的数据库技术的整个的革新和迭代。这也是为什么亚马逊云科技和亚马逊一直坚持专库专用。顾凡表示：“一个传统关系型数据库打天下的时代已经过去了。像视频、社交、出行等行业，他们的应用所要应付的数据级别是 PB/EB，并发的请求甚至要服务全世界数亿人，还要保持极低的延迟，不是传统数据库能搞定的。所以我们需要能支撑现代化应用的数据库，以及针对存储数据的类型，数据访问的特点去选择云上专门构建的数据库，专库专用才能带来极致性能。”
对此，亚马逊云科技也有相对应的解决方案。如果你想用托管的关系型数据库，就选Amazon RDS，它可以兼容像Oracle、SQL、MySQL、PostgreSQL所有这些引擎。如果想用MySQL和Postgre这样开源的数据库引擎，但是又担心性能和高可用达不到商用数据库的级别，那就选云原生的Amazon Aurora。如果客户想要一个托管的键值数据库，而这个键值数据库针对的是海量数据场景，无论你的应用的规模扩展到多少人、多大的数据量，你都能够提供毫秒级的响应，就选Amazon DynamoDB。如果需要托管的MongoDB，就选Amazon DocumentDB。如果需要一个内存数据库提供一个极致的低延迟，那就去用Amazon Elasticache或者Amazon DocumentDB。如果想要一个托管的图数据库，可以选用Amazon Neptune。
数据旅程的第二站是数据湖。数据湖是将来自于数据库、数据仓库这种结构化数据，以及来自多种数据源的半结构化、非结构化的数据全部整合在一起，在这里，可以通过使用所有这些数据进行分析和机器学习。亚马逊云科技Lake Formation就是帮助客户快速的去构建数据湖和统一的数据湖的管理。今天，亚马逊云科技上拥有数十万个数据湖，这也非常得益于Amazon S3本身无与伦比的可靠、安全和高性价比。今年，亚马逊云科技Lake Formation新增了两个功能，一是Lake Formation行与单元级别安全的功能，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。同时，还可以基于设定的规则去自动地过滤数据，向一组用户去显示经过你过滤后的数据；二是Lake Formation受监管表，去支持事务的功能，Lake Formation会自动去管理这种冲突和错误，它一方面要保证查询的一致性，另外一方面它会保证现在多个数据源和数据流管道在有些客户要查询数据的时候，又想实时更新数据，这会儿不用等到晚上再去批量更新了，会去保证ACID这个机制的一致性，去把有人更新、有人查询如何更好的协调好。
数据旅程的第三站是数据分析。亚马逊云科技在分析领域里面也是提供专门构建的服务，为你提供最适合的工作负载。比如说如果你想用流行的开源式的分布式框架Spark处理大量的非结构化数据，你就用EMR。如果你想快速的搜索和分析大量日志数据，去用Amazon OpenSearch Service。如果你要实时的处理流数据，去用Kinesis和MSK。如果你主要针对的是结构化数据，需要超高的查询性能，Redshift是最快的云原生数仓，它针对其他的云数仓可以提供高达3倍的性价比。
亚马逊云科技新发布了4个新的无服务器分析服务，分别是Redshift, EMR, MSK和Kinesis stream，大家可以再次看到这个趋势，就是说全栈的无服务器服务的提供一定是未来的趋势，未来一定会有越来越多的用户希望端到端地用服务器构建一个更复杂的业务应用。
数据旅程的第四站就是机器学习，用机器学习来预测未来会发生什么。对此，顾凡分享了美联航的案例。
美联航是全球最大的航空公司之一，每天有4900多个航班运送人员和货物，覆盖六大洲。疫情一定是给航班和旅客带来很多不确定性，对于旅客来说最头疼的肯定是无论是国内还是国外，总得知道那个国家的核酸检测、疫苗接种需求，以及提供一堆的文档，文档是否在你登机前可以被验证。一旦人多了，如何处理这么大规模的需求？客户觉得太繁重了，能不能简单一点，美联航推出了旅行就绪中心一站式平台叫做Travel-Reday Center，它可以做到什么呢？可以帮客户轻松了解目的地所需的核酸检测、疫苗接种需求，同时当客户大规模上传检测结果、疫苗接种记录，包括给各国填写的各种复杂的表格，它就借助亚马逊的数据分析和亚马逊的机器学习技术，用机器学习的方式推理和鉴别这75%现在核酸检测文档和表格都可以机器自动审核，极大提高了运营效率。作为旅客，你的体验也很好，在APP上快速完成自动审核，不用等人，75%是机器自动完成的，完成审核就可以快速通关，所以这就是美联航如何利用机器学习提升客户体验的一个案例。
顾凡表示，数据旅程的这一部分一定要考虑的一个问题就是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，而不是天天排队等着BI。只有更快速地获取洞察在一线才能更快速采取行动。就是希望不懂SQL、数据分析技术的业务人员也可以更自助、更主动利用数据分析和机器分析的能力做他的业务决策和进行数据分析。
为此，亚马逊云科技宣布Amazon SageMaker Canvas新增了一个功能，即Amazon SageMaker Canvas可以让业务人员使用可视化的点击式的界面生成一个高度准确的机器学习模型进行预测，一行代码都不用写。Amazon SageMaker Canvas可以让业务人员通过鼠标拖拽的方式跨多个数据源收集数据做特征分析，然后用强大的Amazon SageMaker Canvas AutoML技术去创建一个模型，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。
探路者品质三：赋能他人
还有一类值得敬佩的探路者，他们不光自己是探路者，更牛的是帮助他人，赋能他人，让更多的人找到自己应该前进的道路。亚马逊云科技在这样一个探路者的精神里面非常重要要做的一件事就是要赋能技术人员，无论是客户、合作伙伴。亚马逊云科技承诺到2025年要培训2900万人掌握云技术。而疫情以来有一个调查报告是85%的人觉得需要更多的技术和知识来完成他们的工作。
据介绍，亚马逊云科技推出了Amazon Skill Builder项目——在线的数字化学习体验，免费提供500多个课程，面向16种语言。同时这个课程可以在Amazon.com上获取，你只需简单地点击一下就可以轻松学习，就跟买双鞋一样简单。同时亚马逊全球有一个新项目叫re/start，它是一个为期12周的免费配送，让那些很少有云计算技术经验的人，快速帮他12周密集培训，为他找工作做好准备，甚至帮他做一些潜在的雇主联系。所以这就是亚马逊云科技赋能他人的一个承诺。
今天，亚马逊云科技让中国的客户在我们中国的区域享受到全球领先的云科技，我们让跨国的企业在中国的区域能保持全球IT架构和体验的一致性。张文翊表示，亚马逊云科技将继续坚持中国的三驾马车战略，希望让中国的客户通过我们的全球基础设施和服务出海走向世界。
张文翊最后表示，在过去15年的探索基础上，亚马逊云科技也将继续开拓新的边界、创造更多的可能性。我们的终极理想是，未来，云可以赋能更多产业、解决更多现实挑战。通过上云，更多人、更多企业也将有机会赋能他人。希望通过我们的努力，赋能更多创新，帮助更多的客户找到他们的重塑之路，人人都能成为“探路者”。
