在过去十多年的时间里，亚马逊云科技经常是其体量庞大的母公司的业务增长引擎。得益于领先的理念、技术和方案，亚马逊云科技迅速成为全球顶尖的技术供应商之一。
11月28日-12月2日，一年一度的亚马逊云科技re:Invent 2022在美国拉斯维加斯盛大开幕。就像三年前一样，超过5万的云技术爱好者、实践者们得以在线下重逢。
“云中谁寄锦书来，雁字回时，月满西楼。”
非常荣幸得到本次的会邀，因此即便从伦敦希斯罗经由芝加哥奥黑尔，再落地到拉斯维加斯麦卡伦国际机场，已经是接近出发20个钟头之后的华灯初上时分，我仍是按捺不住内心的兴奋。
亚马逊云科技 re:Invent 2022，我来了！
会议还未开始，尚在计程车上就增加了有用的知识：友善的司机大姐告诉我，拉斯维加斯是美国最亮的城市。原来如此，难怪我在云端上就觉得这座城亮得耀眼哩！
虽然在出发前做了种种准备，不过还是被现实狠狠教育了一番。语言交流确实不存在问题，但是时间真的是太太太太太赶了——五天的日程，每天分一个“太”字，一点儿不夸张。
看似宽裕的五天时间里，除了三场Keynote以外，我既要在数百场技术论坛里进行选择，又要在超大的Expo展区里参观，还要与亚马逊云科技的供应商们交流……
那么就请允许我自作主张，将我看到和感悟到的明线暗线编织出来，对本次大会进行一次简单的回溯吧！
数据是第一条主线
显然，数字技术为全球不同区域带来的变革，并无本质上的不同：通过挖掘出其中蕴藏的有价值信息，发现它们的规律，让数据“开口说话”，帮助管理者迅速做出决策。
数据管理是今年大会的核心焦点之一。本次，亚马逊云科技发布了大量的新应用程序和产品增强功能，旨在帮助企业优化数据分析与治理。
我们一一来梳理：
首先是Amazon Aurora Zero-ETL与Amazon Redshift的集成，以及Amazon Redshift与Apache Spark的集成。其中前者无需自定义数据通道，即可帮助客户分析PB级的数据；后者则可以让客户更加轻松地通过Apache Spark访问Amazon Redshift上的实时数据。
数据流通的最大敌人就是“孤岛”——无论是否有意为之。亚马逊云科技提供的新技术和新方案，使得平台之间的数据交换被极大简化，而且无需事先提取、转换与加载。
全球领先软件公司Adobe和方案商Infor的代表，均在本次大会上由衷表示了对此的激赏。他们认为，借由亚马逊云服务提供的新服务与新功能，业务团队无需自己进行日常维护，就能够通过动态数据得到更好的洞察与分析。
正如亚马逊云科技首席执行官Adam Selipsky所说的那样，“现在是时候继续加速云之旅了，尤其是在经济不确定性的当下。”我们看到，各种云上创新的鲜活实例正在持续绽放，不仅在大会上被一一印证，也同样在Expo展区的参观中不断邂逅。
为了帮助组织中的每个人都能以更低的风险，共享、搜索和发现数据，亚马逊云科技发布了Amazon DataZone。作为一个统一的数据分析门户，Amazon DataZone在满足合规的前提下，为最终用户提供所有相关数据的个性化视图，真正将数据生产者与数据消费者联系起来。
顾名思义，通过最新发布的Amazon Clean Rooms，客户可以在很短的时间里创建一个安全的数据清洗空间。不止于此，客户还可以借助它与其他公司进行协作，同时实现对敏感数据的访问控制，完全不必担心底层数据的泄露。
对于Amazon Glue，相信大家不会陌生，这是亚马逊云科技提供的无服务器数据集成服务。在本次大会上，Amazon Glue发布了4.0版本，提供数据发现、数据准备、数据转换和数据集成等功能，并可以根据工作负载进行自动扩展。
关于数据的内容，其实还有很多，不过要是继续列举下去，其他的AI、计算等要素恐怕就会抱怨我太过偏心啦。
计算很重要，创新是王道
随着企业获取、存储与处理海量的数据，他们的计算需求必然会出现暴增。计算是现有信息社会的底层动力，因此亚马逊云科技始终将之视为最优先的工作事项之一，以软硬件和网络齐头并进的模式，不断推出性能更优、耗能比更低的计算实例。
开始我并不是很明白，对于外界最为关注的服务器芯片Amazon Graviton，为什么亚马逊云科技没有赋予它新的版本号，仅仅是在“3”的后面加了一个“E”而已，看起来似乎就是个加强版。
实际上，Graviton 3E较去年发布的Graviton 3，在性能上有着非常明显的提升——如果按照某些牙膏厂的秉性，必然会以generation的革新来宣示天下。
据测试，相比前一代Graviton 3，全新的Graviton 3E的工作负载执行效率最高可以提升35%，在金融行业的相关运算方面大致能提升30%的执行效率。
以亚马逊云科技在本次大会上最新推出的、基于Graviton 3E的Hpc7g为例，它能够为客户在Amazon EC2上的高性能计算工作负载（如计算流体动力学、天气模拟、基因组学和分子动力学等）提供超高的性价比，帮助客户在多达数万个内核的高性能集群中进行复杂的计算。
我们在现场看到，亚马逊云科技提供的关于Graviton 3E的多数测试数据，均是基于高性能计算，也就是说Graviton 3E的优化主要是针对这个领域，个人以为或许这就是亚马逊云没有将“4”赋予这款产品的原因所在。
从时间线上来看，第一代Graviton是2018年发布，第二代是2020年发布，第三代2021年发布——对于服务器芯片来说，这种迭代已经是非常惊人了，相信在2022年的3E之后，亚马逊云科技会在不久的将来带来真正的第四代Graviton，为更多的计算实例带来充沛的动力支援。
亚马逊云科技在自研芯片领域的探索由来已久，早在Graviton问世的五年之前，亚马逊云科技就推出了首颗Amazon Nitro芯片。在今年大会上，亚马逊云科技发布了Amazon Nitro v5，即第五个版本的新产品。
与前代产品相比，Amazon Nitro v5的芯片晶体管总数增加了一倍，能够做到每瓦性能提高40%，每台设备转发（PPS）性能提高60%，“更强、更快、更节能”的特性在它身上体现得淋漓尽致。
由于能够将主机CPU的I/O功能转移到专门的硬件并进行加速，因此Amazon Nitro可以让Amazon EC2实例的所有资源都提供给客户的工作负载，从而以更低的CPU利用率实现更稳定的性能。
以C7gn实例为例，与前代产品C6gn相比，第五代Nitro带来的是多达25%的计算性能和200%的加密性能，极大地优化了客户在Amazon EC2上的网络密集型工作负载的成本。
最后再说说亚马逊云科技针对深度学习设计的Amazon Inferentia芯片，由于能够以较低的成本提供高性能、高质量的推理，尽管推出时间并不久，Amazon Inferentia已经赢得了一大批客户，其中不乏Airbnb、Snapchat、Facebook、Apple等知名企业。
与前一代Inf1相比，搭载了最新Inferentia芯片的Amazon Inf2实例可提供高达4倍的吞吐量，降低高达10倍的延迟，以最低的成本为Amazon EC2上的机器学习推理提供最低延迟。
哇喔，限于篇幅我先讲到这里吧！以后有机会再聊。
铺天盖地的人工智能
说到机器学习和人工智能，就很难绕过Amazon SageMaker。
作为一项完全托管的机器学习服务，Amazon SageMaker可以帮助数据科学家和开发人员快速、轻松地构建和训练机器学习模型，然后直接将之部署到生产就绪的托管环境中。
毫不夸张地说，Amazon SageMaker带来了一场“机器革命”。通过它，亚马逊云科技的客户每个月构建数百万个模型、训练数十亿参数规模的模型、生成数万亿个预测……Amazon SageMaker的问世和发展，为无数行业及应用场景的智能化提供了可能。
问世五年以来，Amazon SageMaker成为亚马逊云科技增长最快的服务之一。除了名字没有变化以外，事实上每时每刻Amazon SageMaker都在不断的演进和变化之中，从问世至今已经增加了250多项新特性和新功能，始终以其卓尔不同的创新帮助客户大规模利用机器学习，引领着行业的风潮。
本次大会上，亚马逊云科技宣布为Amazon SageMaker 推出八项新的功能：
新的治理属性，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Notebook功能，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；
新的Role Manager，帮助管理员更轻松地控制访问，并为不同的用户定义各自的权限；
新的Model Cards工具，帮助数据科学团队从手动纪录保存转变；
新的Model Dashboard，以仪表盘的形式为Sagemaker提供一个跟踪机器学习模型的界面，更加直观和高效；
新的Model Monitor，对模型行为和性能的端到端可见性为简化机器学习治理流程、快速解决模型问题提供了必备的信息；
新的Inference，让专业人员可以更轻松地实时使用相同的真实推理请求数据，将新模型的性能与生产模型的性能进行比较；
新的的地理空间功能，让客户可以更轻松地使用卫星和位置数据进行预测，这将使得构建气候科学、城市规划、灾难响应、精准农业等模型变得更加容易。
关于Amazon SageMaker，就简单说到这里吧！实际上以上的各项内容要是展开，每个都可以独立成篇。
为了帮助企业获得更多的数据回报，亚马逊云科技在一系列服务中添加了人工智能，包括但不限于Amazon Textract、Amazon Transcribe、Amazon Kendra、Amazon CodeWhisperer和Amazon HealthLake，真正让人工智能深入到金融科技、生命科学以及企业服务等领域的纵深业务场景——用一句铺天盖地来形容也丝毫不为过。
以一场专访强行收尾吧
本次大会期间，有幸采访到了亚马逊云科技医疗和生命科学行业解决方案主管Pat Combes。据Pat Combes介绍，亚马逊云科技在医疗保健、生命科学，包括医疗设备制造、基因学和生物制药等领域的深耕，已经持续了多年，一直专注于这些特定领域客户的应用需求。
以Amazon HealthLake为例，这是亚马逊云科技提供的一项服务，目的是为医疗保健和生命科学客户提供个人或患者群体健康数据的完整视图，用于大规模查询和分析，目前已经在欧美医疗行业得到相当普遍的使用。
数据治理的视角与思维，同样体现在今年大会Amazon HealthLake的增强与更新上。通过新的升级，亚马逊云科技希望帮助医疗行业客户汇集和分析更多的数据，譬如将影像资料作为一种数据类型，与病人的其他数据合并进行分析，从而为医生提供更加客观和全面的诊疗参考。
其实在Adam Selipsky的主题演讲中，就发布了Amazon Omics，这也是亚马逊云科技用于医疗领域的最新解决方案之一，它能够存储、查询和分析大量基因组数据，从而帮助研究者找寻新的治疗方法和研究成果。
在Pat Combes看来，与其他一些科技公司不一样，亚马逊云科技做医疗行业的目标非常简单，那就是帮助客户真正削减大量的非结构化数据，同时充分使用自身在自然语言处理和自然语言理解等领域的现有技术与能力，并将之带入到特定的环境中使用。
譬如在与世界顶尖的Fred Hutchinson癌症研究中心的合作中，亚马逊云科技帮助客户梳理分析他们拥有的大量数据，并从中找到相应的规律，这就使得研究中心可以真正利用这些数据来获得相关的洞察，并将之运用到特定的临床试验中，帮助更多的病人。
Pat Combes认为，诸如此类的合作在未来会越来越多，一方面客户得到真正的提升，另一方面亚马逊云科技在该领域的能力也得到完善。显然，这种正向的循环正在不同的行业领域得以演绎，而它势必会让亚马逊云科技的行业应用越来越深入，越来越专精。
此外，亚马逊云科技与GE医疗、飞利浦等专业领域的领导者，以及医疗领域的实力供应商和广大的创新团队，长期保持着紧密的合作关系，各方不断交流、实现创新，从而更好地服务于客户。
目前的篇幅，已经远远超出了我早先的预期。感谢您能阅读到这里，也感谢亚马逊云科技带来的云上之旅。我们下次再见！
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