今年亞馬遜雲科技re：Invent全球大會期間，一則新聞吸引了筆者的關注：Meta與亞馬遜雲科技達成戰略合作關係，將使用更多亞馬遜雲科技的計算、存儲、數據庫和安全服務。
這則消息很快湮沒於浩瀚的re：Invent大會紛至沓來的捷報中，但卻促使筆者進一步思考，哪怕數據中心建設水平、各項技術實力如此之高的Meta公司，也在積極擁抱亞馬遜雲科技的各項服務，這無疑是對亞馬遜雲科技產品與技術的最佳褒獎。
如今，雲計算轟轟烈烈走過十五年曆程，市場競爭也日趨激烈。但不能否認，亞馬遜雲科技依然是雲計算的創新標杆，其雲服務的廣度與深度在市場中無出其右。今年的re:Invent大會上，亞馬遜雲科技又帶來涵蓋計算、物聯網、5G、無服務器數據分析、大機遷移、機器學習等方向的多項新服務和功能，再次爲雲計算產業發展樹立了新標杆。
下面，筆者將通過分析本次大會發布的幾款重磅新品，解讀亞馬遜雲科技產品與技術背後的創新邏輯和密碼，以及分析雲計算未來的技術趨勢。
自研芯片：反向設計至關重要
自研芯片，如今成爲雲服務商的重要佈局之一。
在所有云服務商中，亞馬遜雲科技是最早發力自研芯片的。亞馬遜雲科技第一款自研芯片Nitro對於產業界帶來了深遠影響。如今，亞馬遜雲科技已經擁有完整的三條自研芯片佈局：第四代的Nitro、基於機器學習推理和訓練的芯片產品線Inf1、基於ARM架構的Graviton等
而今年re：Invent大會最重磅的發佈無疑就是Amazon Graviton3自研芯片。這款芯片採用5nm工藝，擁有64個核心和550億晶體管，支持bfloat16 （爲深度學習而優化的新數字格式）、PCIe 5.0等最新技術，比Graviton2 性能提升了25%，在科學計算、機器學習和媒體編碼工作負載則能夠提供2倍的性能。此外，Amazon Graviton3處理器能效也更高，在同樣性能下，與X86實例相比可節省60%的能耗。
無疑，從Amazon Graviton3公佈的參數來看，在雲計算行業中屬於頂級。爲何亞馬遜雲科技致力於包括Graviton在內自研芯片的研發？亞馬遜雲科技CEO Adam Selipsky直言不諱：當前各個行業對於雲計算的核心需求仍然是算力，未來還將有大量工作負載遷移到雲。
從Amazon Graviton3的設計來看，亞馬遜雲科技也給予了與衆不同的角度。亞馬遜雲科技大中華區產品部總經理顧凡表示：“‘經驗沒有壓縮算法’，亞馬遜雲科技的芯片設計思路是反向設計，秉承的原則從實際客戶工作負載和需求出發。”
亞馬遜雲科技大中華區產品部總經理顧凡
事實上，過去二十年裏，處理器提升性能的方法始終圍繞的是提高頻率和增加核心數量，提高頻率意味着功耗持續上升，也帶來了數據中心散熱等系列需求，不僅讓客戶使用成本上升，也不符合如今全球綠色減排的大趨勢。因此，亞馬遜雲科技的思路是圍繞客戶對於算力需求的提升和降低功耗的要求，謹慎地提升處理器頻率，而是增加指令並行、內存帶寬，以實現處理器性能提升和能耗降低。以由 Amazon Graviton3 處理器支持的 Amazon C7g 實例爲例，作爲雲計算中第一個採用最新 DDR5 內存的實例，與基於 Amazon Graviton2 的實例相比，提升 50% 的內存帶寬，達到 300 GB/s，使得其在科學計算等內存密集型應用表現大幅提升。
亞馬遜雲科技大中華區產品部計算與存儲總監周舸介紹道，“如今大量工作負載都屬於大數據分析、微服務，對於帶寬和延時敏感度很高，所以Graviton3這一代芯片並未一味追求增加核數，而是着重在內存帶寬的增加上。”
“同樣的處理器架構、同樣的晶體管數量，實際上不同公司的設計思路和想法差別很大。亞馬遜雲科技希望用戶對於底層採用何種處理器是無感的，更多聚焦在上層應用創新上。”周舸補充道。根據亞馬遜雲科技介紹，如今已經有超過20個託管服務基於Graviton，且仍在持續增加中，並且Graviton3很快會進入到中國市場。
亞馬遜雲科技大中華區產品部計算與存儲總監周舸
自研芯片另外一大優勢就是能夠讓雲服務商在每個業務流程中做到效率與成本的最優化。當業務規模持續增加、自研芯片的必要性就愈發突出。以SSD爲例，亞馬遜雲科技的採購量大、品牌衆多，每家SSD供應商都有自己的控制器，每款控制器這就容易造成複雜性，像垃圾回收、磨損均衡一旦啓用，對於性能就會產生干擾。
因此，亞馬遜雲科技推出了Nitro SSD，並且已經部署超過50萬Nitro SSD。周舸直言：“以亞馬遜雲科技的規模與用戶數，一旦有問題，不能等供應商來修改，必須自己做好。”
不過自研芯片並不等於就不採用其他供應商的芯片，在亞馬遜雲科技看來，爲用戶提供多樣性的選擇至關重要。以計算實例爲例，亞馬遜雲科技已經擁有超過475個EC2計算實例類型，涵蓋通用型、計算優化型、內存優化型、存儲優化型、硬件加速型等工作負載，“要給予用戶充分的選擇權。用戶完全可以根據自身工作負載和業務需求來選擇合適的計算實例。”顧凡表示道。
將無服務器化進行到底
如果說自研芯片是雲服務商試圖重塑雲基礎設施中的計算部門，那麼Serverless則是雲服務商試圖讓雲計算各種資源更加方便、快捷地使用。
2012年，亞馬遜雲科技首次提出了Serverless概念，並且推出Lambda產品，正式開啓Serverless商業化。Serverless核心思想是將同質化、負擔繁重的基於服務器等基礎設施的開發和運維等工作從未來雲上應用開發中移除，藉助雲上豐富的託管服務能力，以搭積木的方式構建彈性、可靠、低成本的系統或應用。
如果從雲計算的本質來看，無服務器化是發展的必然，因爲它有望給用戶帶來更低的成本、更加簡單的資源使用和更加靈活的資源調整，無服務器化無疑是將成爲雲計算的重要未來。“全棧無服務器一定是大勢所趨，未來將會有更多用戶希望端到端地用服務器構建一個更加複雜的業務應用。”顧凡如是說。
事實上，亞馬遜雲科技也是無服務器化的推動者和領導者。以目前熱門的數據庫爲例，無服務器模式的數據庫則可以更具需求自動擴展數據庫規模，進一步優化用戶的資源選型，帶來更小的開銷，以及對於業務更加快速、靈活的響應。Amazon Aurora Serverless從設計上就是基於提供多租戶無服務器雲環境中所需的安全性和隔離性上，根據應用程序的需要自動啓停並擴展計算容量。
亞馬遜雲科技大中華區產品部數據類產品高級經理王曉野
在本次大會上，亞馬遜雲科技又發佈了Amazon Redshift Serverless、Amazon EMR Serverless、Amazon MSK Serverless、Amazon Kinesis On-demand等四個具有無服務器和按需擴展的功能，進一步豐富了自身的無服務器化服務。
“這四款服務的推出，意味着客戶可以更加快速和便捷地構建大數據服務，聚焦業務部門的需求，而不用關心容量配置等基礎工作。”亞馬遜雲科技大中華區產品部數據類產品高級經理王曉野表示道。
進一步降低數據分析和AI門檻
過去，很多行業用戶的數據往往是TB級，數據類型也是以ERP、CRM數據爲主；而如今，大部分用戶的數據量都突破了PB級，並且大部分數據都屬於非結構化數據，用戶在業務場景中對於數據分析、AI應用的需求在持續大幅提升，數據消費、AI應用成爲業務場景中的常態。
這無疑驅動着AI在各大行業用戶中進一步落地。但AI門檻亦是近年來不能忽視的挑戰，具體來看，與機器學習/AI等緊密相關的數據依然存在着大量的挑戰，很多用戶需要耗費大量的人力、精力在數據就緒上；其次，機器學習/AI大量工具主要還是數據科學家在使用，對於很多沒有AI背景的人員有着很高的門檻，如何將門檻降下來，讓更多人更加便捷、簡單地使用AI就成爲關鍵。
因此，在本次大會上，亞馬遜雲科技在這兩方面都帶來了一系列的產品與工具，大幅降低AI門檻，讓用戶更便捷地將AI用起來。
亞馬遜雲科技大中華區機器學習產品高級經理張洋
首先針對數據的問題，亞馬遜雲科技在本次大會上重點突出了現代化數據架構的重要性，不同的場景使用專門構建的工具，通過雲上專門工具實現數據有機整合與統一，打破數據孤島，“從客戶角度出發”來幫助用戶進行數據創新。
具體來看，亞馬遜雲科技通過數據湖，收集、存儲和分析來自一系列分散系統的數據，助力業務發展。在數據服務方面，亞馬遜雲科技則可以爲用戶提供了完整的、端到端的工具，涵蓋從數據存儲、到計算、分析、人工智能創新。
在本次大會上，亞馬遜雲科技發佈了多個數據工具，進一步降低了數據相關的挑戰。以Amazon Database Migration Service Fleet Advisor爲例，它可以幫助客戶選擇最佳可用的計算實例和配置，用以部署機器學習模型，獲得最佳的推理性能和成本，並且將過去數週才能完成的工作縮短到數小時。
而在降低AI門檻方面，亞馬遜雲科技則爲業界聞名的機器學習平臺Amazon SageMaker新添六項新功能，包括Amazon SageMaker Canvas、Amazon SageMaker Ground Truth Plus等。
像Amazon SageMaker Ground Truth Plus 是一項完全託管的數據標記服務，爲客戶提供內置的工作流程、技能嫺熟的團隊，以更低成本快速交付高質量的訓練數據集，用於訓練機器學習模型，客戶無需編碼；Amazon SageMaker Canvas 爲各種想用AI的員工提供可視化界面，他們無需任何機器學習經驗，也不必編寫代碼，即可自行創建更準確的機器學習模型進行預測。
亞馬遜雲科技大中華區機器學習產品高級經理張洋表示：“Amazon SageMaker已經成爲端到端的機器學習平臺，跨越機器學習全流程，處理數據標記、數據處理、特徵存儲、算法探索、模型推理到上線再到邊緣端設備管理等。與此同時，Amazon SageMaker也將繼續降低機器學習門檻，讓更多人能用好AI。”
讓雲計算拓展到更遠
雲計算如何延伸到更多領域、場景，這無疑是當前雲服務商都在積極思考的問題。
所以除了數據中心之外，雲服務商都在積極打造各種基礎設施，以方便將雲服務的技術、產品和模式延伸到更多領域之中。例如，Amazon Outposts，亞馬遜雲科技希望通過它將雲計算的各種體驗、技術延伸到用戶本地數據中心。
值得關注的是，亞馬遜雲科技在今年大會上再次展示了其將雲計算拓展的決心。亞馬遜雲科技宣佈，2022年將在21個國家建設超過30個本地擴展區；此外，Amazon Outposts、IoT 服務、Snow 家族服務、Amazon Ground Station也將雲的能力延伸到物聯網、太空等場景中。
以Outposts爲例，很多客戶在低延遲、數據本地化的場景中都在採用Outposts。顧凡介紹：“很多客戶都希望亞馬遜雲科技將能力延伸到各種邊緣場景中，一套API、一樣的服務體驗。”如今，Outposts除了整機櫃產品之外，也衍生出1U和2U產品，在零售、製造工廠、醫院、油田等行業業務場景中被廣泛採用。
此外，亞馬遜雲科技也推出了Amazon 5G Private 5G專網服務，幾天時間就可以部署和擴容一個專用移動數據網絡，適用於辦公室、園區、工廠車間等場景。
“雲計算在未來是無疆的。”顧凡表示道。
總體來看，亞馬遜雲科技在今年的re:Invent大會上再次發佈了多款重磅的產品和服務。亞馬遜雲科技的技術創新和雲服務打造，核心原則是“以客戶爲中心”，在客戶需求、業務特點的基礎上，不斷構建起至深至廣的各種雲服務；與此同時，亞馬遜雲科技又始終堅持降低複雜性，讓雲各種能力更好地被用戶所使用，像Serverless化也是其核心差異化競爭優勢之一。面向未來，隨着亞馬遜雲科技不斷將自身雲能力延伸到更多場景之中，有望爲全球用戶的數智化帶來更多價值。