作为全球IT行业一年一度的科技盛宴，2022亚马逊云科技re:Invent全球大会吸引了来自世界各国的开发者与企业客户的高度关注，其中自然也包括了广大中国企业。
作为全球云计算领域的风向标，本届大会究竟揭示了怎样的行业趋势？发布了哪些重要产品和解决方案？中国企业又可以从中获得哪些启示？
在本届re:Invent全球大会现场，趣味科技采访了亚马逊云科技中国国际客户及合作伙伴生态系统事业部总经理沈涛、亚马逊云科技大中华区产品部计算与存储总监周舸、亚马逊云科技大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野等数位中国专家，来听听他们对本届大会的详细解读。
创新赋能客户重塑
“亚马逊云科技的愿景，就是作为全球云计算的开创者和引领者，利用与生俱来的创新精神，赋能客户的重塑，加速客户全球业务拓展，加强本地人才培养，从而促进行业转型，助力数字经济的可持续发展，并让全社会共同受益。”亚马逊云科技中国国际客户及合作伙伴生态系统事业部总经理沈涛向趣味科技表示。
谈到亚马逊云科技在中国市场相对于其他云服务商的优势，沈涛将其归纳为“5+1+1”全球优势：“亚马逊云科技拥有独特的五大全球优势：广泛而深入的云服务、覆盖全球的基础设施、引领行业的安全合规理念和实践、成熟和丰富的全球客户实践、全球合作伙伴解决方案一应俱全。而另外2个'1’则来自亚马逊的全球资源，一个是亚马逊全球业务体系的强大支撑，另一个是亚马逊与生俱来的创新文化和方略。”
除了具备“5+1+1”全球优势之外，为了助力中国数字经济可持续发展，亚马逊云科技还推出了四大战略举措：
1、连中外：亚马逊云科技致力于成为企业全球化拓展的最佳技术桥梁，一方面赋能中国出海企业创新及开拓海外业务，快速拓展全球业务布局；另一方面帮助跨国企业植根中国，加速其在华业务的本地创新和数字化转型。
2、襄百业：亚马逊云科技正在帮助各行各业实施数字化转型和创新，并针对重点行业组建了专业团队，利用其领先的技术和解决方案推动整个行业的转型和升级。
3、携伙伴：从合作伙伴技术及服务客户能力提升、行业解决方案开发、新地域业务开拓三个方面，亚马逊云科技进一步打造合作伙伴网络和提升合作伙伴网络能力，实现合作伙伴网络全类型、全行业、全地域的覆盖，更好地支持企业的数字化转型和创新。
4、促绿色：从构建可持续的云基础设施、创新可持续的云服务、为可持续发展开发云上应用等多个方面，亚马逊云科技正在帮助中国企业践行可持续发展战略。
下一代云基础架构
作为全球云计算领域的开创者和探路者，亚马逊云科技在帮助众多客户实施数字化转型和可持续发展的同时，也一直在持续探索下一代云基础架构。
亚马逊云科技大中华区产品部计算与存储总监周舸告诉趣味科技，亚马逊云科技的下一代云基础架构将从五个角度满足客户需求：
1、引领技术创新的云：截至目前为止，亚马逊云科技已经为用户提供了超过600种Amazon EC2实例。Amazon EC2引领创新有两大引擎，分别是Amazon Nitro系统和自研芯片。其中Amazon Nitro历经十年创新，已经迭代到了第5代产品Nitro v5，其晶体管数量是上代产品的2倍，DRAM速度提高50%，拥有2倍以上的PCIe带宽，PPS提高60%，延迟降低30%，每瓦性能提高40%；而亚马逊云科技从2013年开始自研芯片至今，已经拥有Amazon Nitro、Amazon Graviton、机器学习推理和训练等完备的芯片产品家族，其中Amazon Graviton芯片更是重新点燃了ARM生态系统。
2、随处可用的云：亚马逊云科技在全球拥有30个地理区域，96个可用区，为超过245个国家和地区提供服务，具备最丰富的全球骨干网资源。通过亚马逊云科技提供的Amazon Cloud WAN服务，客户只需几分钟就可以构建一个全球网络，让业务一键通达全球。亚马逊云科技还开发了Amazon Wavelength，可以在5G边缘运行延迟敏感性应用，将云拓展到了5G公共网络的边缘和企业5G专网边缘。
3、赋能云原生应用创建：在过去的16年里，亚马逊云科技持续引领云原生应用构建，推出了大量的容器、无服务器技术创新以及开发云原生应用端到端的工具链，充分利用更高级别的云服务，大大提高了开发人员的工作效率、业务敏捷性、可扩展性、可用性、资源利用率和成本节约。除此以外，亚马逊云科技还面向广大企业分享了包括构建、治理、迭代三个阶段，构建和架构、一切皆代码、持续交付、可观测性、现代数据管理、开发安全运营、持续部署、一切皆服务、运营等九个步骤的从应用迈向云原生之旅的经验。
4、满足现在和未来应用需求：亚马逊云科技一直在探索云基础架构如何进化，从而更好地释放每一个应用的力量。无论客户现在和未来的应用需求如何变化，也无论是云原生应用，还是以SAP为代表的企业计算，亦或是以GPU为代表的异构计算，甚至是量子计算，亚马逊云科技的云基础架构都能够很好地满足客户需求。
5、安全可靠的云：Job Zero是一种贯彻于亚马逊云科技的文化，即安全比任何第一要务都更加重要，因此安全始终是亚马逊云科技最高优先级的工作。秉承这一理念，亚马逊云科技一直坚持客户拥有和控制数据的原则，不能依赖于单点控制，通过一系列的安全服务和多层次的纵深防御，将安全第一的原则贯彻到了每一个细节，获得了一系列全球安全合规认证，这些认证又可以被用户直接继承，建立了从客户中来，到客户中去的反哺机制。
构建数据驱动型组织的挑战
众所周知，随着大数据时代的来临，人类所创建的数据也在呈现几何级数的增长。历史上到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。然而来自IDC的预测指出，仅在2022年，人类所创建的数据就将高达97ZB。然而，即便是面对如此海量的数据，有68%的企业组织仍然认为自己无法获取数据带来的价值。
亚马逊云科技大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野表示，要想构建数据驱动型组织，企业面临着诸多挑战：
1、高速的数据增长带来的存储、分析与数据创新的平台成本；
2、不清楚如何引入新的技术或产品来支持业务创新；
3、对于复杂的业务场景企业缺少明确的数据战略；
4、数据的治理、监督和安全的挑战；
5、人员技能不足以支持创新型数据项目；
6、企业难以找到发挥数据价值的方向。
亚马逊云科技的云原生数据战略，正是为了解决广大企业的这些挑战和痛点而生。
亚马逊云科技的云原生数据战略
王晓野指出，为了帮助广大企业应对数据挑战，亚马逊云科技提供了全面、敏捷、安全以及高性价比的云原生数据服务，并且在业界率先提出了“3个支柱+1个基石”的云原生数据战略。其中3个支柱分别指的是：
1、云原生数据基石：采用云原生数据基础设施来存储和处理数据，帮助企业应对数据增长带来的平台成本以及引入适合的新技术；
2、数据一体化融合：打破数据孤岛，实现数据一体化融合分析，帮助企业发现数据的价值；
3、重塑创新引擎：基于数据驱动的方法，通过人工智能与机器学习等新技术构建企业创新引擎，规范数据治理并让企业更安全地使用数据，帮助企业或组织做出更好、更明智的决策，实现更快、更高效的发展，在不断驱动业务创新的同时，还能保障业务稳定和控制风险。
1个基石则是数据安全与数据治理。
“在云原生数据领域，亚马逊云科技有着超过15年的探索和创新经验。从第一个云上可扩展存储服务S3，到第一个专门构建的云原生数据库DynamoDB，再到第一个完全托管的数据仓库服务Redshift，亚马逊云科技一直在努力帮助客户更容易地创建、存储和分析数据。如今全世界已经有超过150万家企业在使用亚马逊云科技提供的数据库、数据分析和机器学习服务。无论是跨国企业、出海企业还是独角兽企业，各个行业、各种规模的企业和组织都在借助亚马逊云科技提供的数据服务，进行全行业、全场景的数字化创新。”王晓野说道。
助力企业构建端到端的数据战略
在本届reInvent全球大会上，亚马逊云科技数据与机器学习副总裁Swami Sivasubramanian博士在《数据与机器学习如何助力企业构建端到端的数据战略》主题演讲中，接连发布了多项亚马逊云科技数据库、数据分析和机器学习服务的功能升级与新特性，并重点介绍了亚马逊云科技在数据库、数据分析和机器学习领域的最新创新，以及这些创新如何帮助企业构建基于“面向未来的数据基础设施”、“跨组织的数据链接”、“数据普惠化”三个核心要素的端到端数据战略，从而帮助企业将数据转化为对业务有意义的见解和行动，驱动企业借助数据推动下一波创新。
通过更简易直观的数据分析服务Amazon Athena for Apache Spark、完全托管型解决方案Amazon DocumentDB Elastic Clusters、具备高可用性与高可靠性的Amazon Redshift Multi-AZ、为PostgreSQL快速集成数据的Tusted Language Extensions、可智能化威胁检测守护数据安全的保护解决方案Amazon GuardDuty RDS Protection、能够更好地管理数据湖质量的解决方案Amazon Glue Data Quality (Preview) 、简易且安全的数据访问权限管理平台Centralized Access Controls for Redshift Data Sharing、简化数据分析与移动工具Amazon Redshift auto-copy from S3，亚马逊云科技凭借强大的云原生数据能力，能够帮助企业扩展其数据库和数据分析服务，并确保数据安全与数据质量。
Amazon SageMaker推出五年来，已经成为全球企业使用最广泛的机器学习平台之一。如今Amazon SageMaker又推出了Role Manager、Model Cards、Model Dashboard等三项新功能，其中Role Manager可通过自动策略创建工具帮助组织为用户定义关键权限；Model Cards可以为机器学习模型文档创建一个中心权威位置；Model Dashboard可为企业提供机器学习模型性能的可见性和统一监控。新功能简化了访问控制，增强了端到端机器学习部署的透明度、模型治理和可审计性，将更好地帮助企业构建机器学习治理责任，解决权力权限共享问题。
为了应对处理地理空间数据的各种挑战，Amazon SageMaker提供了对Geospatial ML的支持，客户只需单击几下即可访问各种数据，根据模型生成的预测也可以在地图上实现可视化。与此同时，新的地理空间功能还将Amazon SageMaker的机器学习模型构建能力范围扩展到了新兴的地理空间工程领域，用于灾害应对、城市规划、物流和运输等应用。此外为了帮助用户更好地使用外部数据执行机器学习模型的构建与训练，Amazon SageMaker Data Wrangle新增了40多种新的数据源，还补充了为LinkedIn、Google Ads等平台以及Snowflake、Salesforce和SAP等其他应用程序推出的其他22个新连接器，从而可以将汇总和准备机器学习机器学习数据所需的时间从过去的几个星期大幅缩短至几分钟。
为了推动数据普惠化，亚马逊云科技正在帮助社区学院和MSIs加大教育力度，推出新的亚马逊云科技机器学习大学教育培训计划，提供动手培训课程，帮助下一代开发者做好准备。此外对于许多企业来说，低代码和无代码工具是当下的一大热点，Amazon SageMaker Canvas也为用户提供了无代码选项，让其无需编写代码也可实现基于机器学习的预测。
“所有的设计灵感、创新灵感都是从一个点子开始，然后大家一起为下一步创新努力，为一切可能做好准备。”Swami博士表示，“亚马逊云科技用16年来的云计算技术积淀，去激发一个点子、推动下一步创新，我们所有的数据服务，都致力于帮助企业更好地使用数据发挥关键作用。”
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