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從re:Invent 2019看AWS的創新之道 - Scale up +Scale out_技術周刊第609期

技術期刊
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   【51CTO.com原創稿件】一年一度的云計算盛會AWS re:Invent 2019如期在拉斯維加斯舉行。像往年一樣,AWS發布了眾多新的功能和服務,涉及到計算、數據分析、人工智能和機器學習、不同的部署方式,量子計算等等。從AWS發布的新功能和新服務可以看出,AWS產品功能的創新方式也可以歸納為Scale up和Scale out。此外,AWS的創新都是以用戶為核心,驅動業務的高速發展。

  AWS首席云計算企業戰略顧問張俠在接受采訪時表示,AWS今年推出的功能和服務更加專業化、深化、工具化,一個服務中的子功能有很多類。AWS是全方位的創新,無論是橫向還是縱向,而創新的原動力來自于客戶的需求,AWS會堅定不移的進行創新,只要是客戶的需求,就會持續跟進。

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AWS首席云計算企業顧問張俠

  云計算的創新在何處?

  云計算發展已有十余年,從早期的云里霧里到如今已經有更多的企業應用部署在多云、混合云的環境中,云計算已經深入到企業中的方方面面。早期,各個云服務提供商通過價格戰贏取更多的用戶,而后,通過提供豐富的基礎架構的產品,來滿足用戶對于云上的資源需求。然而,這還是不夠的。隨著大數據、物聯網、人工智能的快速發展,各家云服務商也紛紛涉獵,基于云的底層能力,提供上層的工具平臺以及服務。

  作為云計算領域的鼻祖,AWS自2006年推出以來,一直領跑云計算市場,而AWS每年也會推出很多新的功能和服務,以滿足用戶的不同需求。與傳統的云計算服務商不同,AWS的創新開始更加立體,基于IaaS層面的基礎設施則是橫向擴展,也就是Scale out的方式,無論是計算、存儲、還是數據庫,都提供了更加豐富的產品和功能,讓用戶可以根據自己企業的業務需求而進行選擇;是Scale up方面,則開始向上層發力,提供更多平臺型的工具化服務,賦能更多的企業。

  AWS產品和功能的“新”

  在AWS CEO Andy Jassy的近三小時的主題演講中,發布了眾多產品,從技術角度來看,涉及計算、數據分析、人工智能和機器學習、不同部署方式等等。

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  一、在計算方面,AWS提供了更多的實例和容器服務。

  (1)實例方面,AWS推出M6g、R6g以及C6g,是由AWS Graviton2處理器支持的新一代基于Arm的實例,提供比當前基于x86的實例高40%的性價比。同時,還發布了基于AWS設計的首款機器學習推理芯片Inf1,為客戶提供云中最快和最低成本的推理。

  (2)在容器方面,AWS發布了Amazon Fargate for Amazon EKS,讓客戶可以更輕松地在AWS上運行、部署、管理和擴展Kubernetes工作負載和應用。

發布計算新品一覽圖

  二、在數據層面,AWS提供了更多豐富的數據存儲、數據分析等新功能和服務。

  (1)發布Amazon S3 Access Points,用戶可以使用S3上的共享數據集簡化針對應用程序的大規模數據訪問管理。

  (2)Amazon Redshift RA3 Instances with Managed Storage 實例,讓客戶可以分別擴展計算和存儲,并提供比其他云數據倉庫提供優異三倍的性能。

  (3)發布AQUA (Advanced Query Accelerator) for Amazon Redshift ,創新的新型硬件加速緩存,查詢性能比其他云數據倉庫高出十倍。

  (4)發布Amazon Elasticsearch Service UltraWarm ,用于海量數據彈性搜索服務的新型存儲層,降低成本提高效率。

  (5) Amazon Managed (Apache) Cassandra Service ,全托管的可擴展,高可用的Apache Cassandra兼容的數據庫服務。

  三、機器學習以及AI方面,AWS宣布支持包括TensorFlow,pyTorch、Mxnet三大主流的機器學習框架。最引人注目的是,AWS發布了SageMaker的一系列新的功能以及相關AI服務。

  (1)Amazon SageMaker Studio是第一個用于機器學習的全集成開發環境,可為機器學習模型的開發部署提供更高的自動化,集成,調試和監控。

  (2)Amazon SageMaker Notebooks允許開發人員在幾秒鐘內啟動彈性機器學習筆記本,并通過單擊自動執行筆記本的共享。

  (3)Amazon SageMaker Experiments幫助開發人員可視化并比較機器學習模型的迭代,訓練參數和結果。

  (4)Amazon SageMaker Debugger為機器學習模型提供實時監控,以提高預測準確性,減少培訓時間,并增強模型的可解釋性。

  (5)Amazon SageMaker Model Monitor可通過概念漂移(concept drip)檢測,發現生產中運行的模型性能何時開始偏離原始訓練的模型。

  (6)Amazon SageMaker Autopilot允許開發人員將簡單數據以CSV文件格式提交,自動生成機器學習模型,并且讓使用者了解模型的創建方式,以便隨著時間的推移影響其發展。

  此外,AWS還發布了四大AI應用服務,包括Amazon Fraud Detector、CodeGuru、Contact Lens for Amazon Connect 、Kendra。

  (1)Amazon Fraud Detector基于Amazon.com使用的同樣技術,幫助企業實時識別在線身份和付款欺詐。

  (2)Amazon CodeGuru幫助軟件開發人員自動進行代碼審查,并識別應用程序中最重要的代碼行。

  (3)Contact Lens for Amazon Connect 是新的基于機器學習的分析功能,可讓客服中心能夠更好地了解客戶以改善客戶體驗。

  (4)Amazon Kendra通過使用自然語言處理和其他機器學習技術,整合企業內部的多個數據孤島,為企業搜索查詢提供高質量的結果,而不是針對應關鍵字而隨機生成鏈接的列表。

AI發布全景圖

  四、AWS發布了3個不同環境下部署方式

  (1)正式發布outposts,讓客戶可以將AWS部署在自己的客戶中心。值得注意的是,Outposts是去年亮相,今年正式對外提供服務,有兩種部署方式,一是AWS原生的方法,另一種是與VMware配合的。AWS原生方法使用的是AWS的控制面板作為服務的部署和管理方式,是基于AWS的托管和運行;與VMware合作的是采用VMware的配置和管理,由VMware負責AWS相關產品在用戶數據中心的運行和管理。那用戶如何選擇呢?AWS 企業服務市場總經理Eron Kelly在采訪中表示,用戶的選擇與其現有的技術團隊技能相關,如果技術團隊中對AWS的相關產品技術非常了解,可以使用原生方式,如果企業中技術團隊對VMware相對更加熟悉,則會推薦其采用VMware on AWS的方式。

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AWS 企業服務市場總經理Eron Kelly

  (2)發布了Local Zones,實現新型的AWS基礎架構部署,使AWS計算,存儲和數據庫和其他特定服務更靠近客戶。首個開設的區域是AWS的洛杉磯,洛杉磯客戶就可以向洛杉磯終端用戶提供只有幾毫秒延遲的訪問。

  (3)與 Verizon 合作,發布Wavelength, 通過5G網絡邊緣的AWS計算和存儲,構建可為移動設備和用戶提供毫秒級延遲的應用程序。目前,AWS Wavelength正在提供給Verizon 5G Edge (Verizon 的移動邊緣計算 MEC 解決方案) 在芝加哥的精選客戶進行試點。此外,AWS 正在與包括沃達豐、SK 電信和 KDDI其他電信公司協作,將于2020 年在歐洲、韓國和日本推出 AWS Wavelength。

  領先的關鍵:以客戶需求為驅動

  在AWS的多個采訪中,幾乎所有的受訪嘉賓都提到了一點,總結為就是只要客戶需要,AWS都會提供。AWS全球市場營銷副總裁Ariel Kelman在采訪中告訴筆者,傾聽客戶的心聲是AWS的成功的秘訣。

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AWS全球市場營銷副總裁Ariel Kelman

  Ariel Kelman表示,AWS經常與客戶進行溝通,一般客戶選擇AWS會有兩大原因。一是認可AWS的能力,包括產品的廣度和深度,完整的服務即及性能。客戶希望可以將更多的工作負載遷移到云端,那么要求云服務供應商的能力就越強,AWS的能力贏得了眾多客戶的認可;二是云的體驗,客戶會更加關注性能、穩定性、安全等方面,AWS無論是在運維還是安全方面都有很強的優勢。

  的確,每年AWS都會提供很多新的功能和服務,而這些新的內容,都是來自于客戶。例如Outposts,去年宣布后,很多客戶都很感興趣,于是AWS就加速進程,在今天的re:Invent 2019的活動上正式發布。Ariel Kelman表示,Outpost會逐漸推送到各個區域,中國市場也不例外。

  自研實力凸顯

  無論是AWS,還是國內的阿里云、華為云,都開始推出自己的芯片,這是否意味著,公有云服務提供商必須要走硬件設計這條路呢?張俠表示,主流的云服務提供商在發展到一定程度后都會涉足芯片,這是趨勢。

  AWS在2015年收購以色列的芯片公司Annapurna,獲得了設計芯片的能力,于去年推出了第一款基于ARM的自研芯片,在AWS re:Invent 2019上,AWS發布了第二代基于ARM的芯片Graviton2,與基于x86的同類實例相比性能提高了40%,同時推出機器學習推理芯片Inferentia,讓用戶可以以更低的成本獲取更高的機器學習推理能力。

  此外,Outposts也是要通過AWS提供的硬件產品才能部署,從Outposts的外表來看,很像是一體機。AWS一直以提供服務為主,未來是否會將其硬件產品出售呢?Eron Kelly表示,目前,芯片和Outposts都是以托管的形式提供服務,未來是否會以硬件方式實現,只要能夠為客戶帶來更高的價值,AWS就會推進。

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Outposts機器

  結語

  從AWS發布的新品內容來看,AWS提供的更多的是平臺化的工具型功能和服務,有技術實力的企業可以利用AWS提供的產品來開發出適合自己企業的功能和應用。相較于國內,用戶更加喜歡直接交付型產品,而無需進行再次開發,這也和文化以及人才是息息相關的。

  AWS的創新,雖然不是很酷炫的應用,但是都是基于客戶需求所研發的實用型產品。如今企業都在進行數字化轉型,轉型可以是自己企業轉型,也可以是研發出產品幫助客戶進行轉型,顯然,AWS就屬于后者。無論是大型企業還是初創公司,無論是政府部門還是學術機構,AWS都在為他們提供服務,幫助企業重塑客戶體驗,改造業務。

  從中國客戶的使用情況來看,更多的集中在互聯網以及出海的企業,例如網易游戲、虎牙直播、我愛我家等等。我愛我家于2018年11月與AWS接觸,通過了解產品、用戶口碑,以及相關測試和試用后,我愛我家海外業務官網已部署在AWS上,通過使用Aurora數據庫、EC2、CloudFront、S3等服務,滿足客戶的業務需求。此外,在2019年下半年,我愛我家新房核心系統已經基于AWS構建,采用的是國內的寧夏區域,并在8月在第一個城市試點投產。

  相信,AWS的創新步伐不會停止,也會有更多的企業通過AWS來創造屬于自己的價值。

  【51CTO原創稿件,合作站點轉載請注明原文作者和出處為51CTO.com】

 

責任編輯:張潔 來源: 51CTO技術周刊
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