AWS在re: Invent 2017大會上確立公有云發(fā)展節(jié)奏

Amazon Web Services公司繼續(xù)在公有云市場上保持主導地位。在上周于拉斯維加斯召開的第六屆re: Invent大會上，AWS討論了其如何通過深入投資核心基礎設施即服務與云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品以實現(xiàn)差異化優(yōu)勢。展望未來，該公司明確表示將通過對人工智能、流媒體以及“物聯(lián)網(wǎng)”等足以改變游戲規(guī)則的重要技術進行戰(zhàn)略投資，進一步實現(xiàn)業(yè)務的持續(xù)增長。

在本屆大會第一天的主題演講當中，AWS首席執(zhí)行官Andy Jassy（如上圖）強調稱，AWS在全球云市場繼續(xù)保持著驚人的增長速度與一馬當先的發(fā)展勢頭。過去一年來，其年營收水平同比增長42%，達到180億美元。目前AWS擁有數(shù)百萬活躍客戶，且客戶群體涵蓋以AWS為起點的初創(chuàng)企業(yè)、各大垂直行業(yè)中的大型私營機構、政府、學術乃至其它組織客戶。

在這種勢頭的背后，可以看到諸多用戶都在積極利用公有云支持自身核心應用程序與工作負載。此外，客戶正陸續(xù)將其它新型工作負載——例如機器學習與深度學習——引入AWS云當中。為了應對全球各地的市場需求增長，Jassy宣布AWS計劃將云服務推廣到全球更多服務區(qū)內(nèi)，且各服務區(qū)也將擁有更為豐富的可用區(qū)選項。此外，此次大會的主要討論還集中在AWS如何在各個領域內(nèi)拓展其合作伙伴生態(tài)系統(tǒng)，從而立足各類垂直與應用場景提供令人滿意的云解決方案。

正如Jassy及其他多位主要發(fā)言人所提到，AWS正在以下核心領域推進戰(zhàn)略投資：

IaaS

憑借著本次大會上與IaaS相關的公告內(nèi)容如雨點般襲來，AWS很明顯將進一步深化其以云計算為核心的價值主張。該公司也將更有力地轉向平臺即服務方向，進而與微軟、IBM、谷歌以及其它廠商展開正面競爭。然而，就目前來看，AWS的多元發(fā)展計劃還沒有涵蓋軟件即服務領域——因此身處這一領域的微軟、甲骨文以及Salesforce.com可以暫時松一口氣了。另外，此次大會上并沒有提供任何與多供應商、多云場景相關的可靠消息——但這也可以理解，畢竟目前大多數(shù)客戶應付單一云環(huán)境（通常為AWS）都感到吃力，更遑論多云選項了。

AWS公司已經(jīng)不再滿足于原本的業(yè)務發(fā)展重心——即鼓勵各企業(yè)客戶將其舊有應用程序、數(shù)據(jù)及工作負載全面遷移至云環(huán)境中——而開始專注于客戶開發(fā)新的、更具價值以及顛覆性的云應用程序。為此，在今年的大會上，AWS反復強調了開發(fā)商與獨立軟件供應商生態(tài)系統(tǒng)這一議題。對AWS而言，這無疑是在對Azure以及Google Cloud Platform在公有云IaaS市場上的挑釁舉動所作出的回應。AWS的解決思路在于進一步強調其在開發(fā)工具層面的創(chuàng)新——特別是在機器學習、深度學習、人工智能以及分析等層面——并將借此化解競爭對手的攻勢。

在本屆大會上，AWS公司還公布了一系列核心EC2基礎設施即服務的全新實例類型。這些實例專門用于為客戶的各類基礎設施即服務工作負載提供更具性價比的使用體驗：

除此之外，AWS還宣布簡化對EC2競價實例容量的訪問方式。通過幫助客戶為新一代容器化、無服務器以及其它云微服務方案提供規(guī)模更小的云實例，此舉相較于按需實例將為客戶節(jié)約高達90%的使用成本。

AWS還公布了其全新系統(tǒng)管理器。AWS系統(tǒng)管理器提供一套統(tǒng)一的儀表板，可幫助客戶以規(guī)?；绞讲僮鞑⒐芾鞥C2基礎設施。其支持對計算及存儲資源進行邏輯分組、自動進行常規(guī)部署與工作流管理，并可實現(xiàn)云基礎設施的安全管理。

順帶一提，令我們期待萬分、但并沒有被AWS納入公告的一項重要消息，在于其如何將AI技術納入服務管理工具，從而進一步促進對IaaS、容器、數(shù)據(jù)庫以及其它云資源進行更為細致且動態(tài)的監(jiān)控與優(yōu)化?？紤]到AWS已經(jīng)在其大量解決方案組合中整合了機器學習及其它人工智能功能，此次服務管理中AI的缺席實在令人有些費解。

基于VMware的混合云

客戶希望能夠在公有云與內(nèi)部數(shù)據(jù)中心之間實現(xiàn)混合云一致性，而其關鍵在于利用相同的軟件對兩端基礎設施進行管理。

正因為如此，AWS與VMware之間的合作對于兩家公司才擁有如此重要的意義。為了支持AWS/VMware公有/私有混合云方案的擴展，兩家公司宣布將進一步推動VMware Cloud on AWS在全球更多AWS服務區(qū)中上線。美國東部服務區(qū)的客戶們現(xiàn)在已經(jīng)能夠使用VMware Site Recovery以及VMware vMotion，從而大規(guī)模移動、運行并保護生產(chǎn)云工作負載。

VMware Cloud on AWS目前支持三十二套主機集群以及每組織多軟件定義數(shù)據(jù)中心，未來還將支持每軟件定義數(shù)據(jù)中心十套主機集群。這意味著單一客戶將能夠支持包含數(shù)以萬計虛擬機的龐大運行環(huán)境。客戶軟件定義數(shù)據(jù)中心環(huán)境將運行在高性能、專用且高度安全的下一代AWS硬件基礎設施之上。

在本屆大會上，兩家合作伙伴還公布了以下新功能，用于增強混合云的功能性、性能、可用性、遷移方式與靈活性：

云原生計算服務

AWS對其平臺即服務方案作出了顯著強化，旨在滿足希望在EC2上運行容器化微服務、函數(shù)即服務以及其它云原生應用程序的客戶的實際需求。通過這種方式，AWS將自身定位為一套功能更加全面的平臺，從而進一步豐富其作為云服務供應商的業(yè)務涵蓋范圍。

在這方面公布的最為重要的內(nèi)容，無疑是Amazon彈性容器服務（簡稱AWS ECS）for Kubernetes，整體簡稱為EKS。作為AWS現(xiàn)有ECS產(chǎn)品的替代方案，AWS EKS能夠在ECS之上運行全托管Kubernetes編排服務，且無需客戶自行安裝、操作及維護Kubernetes集群。AWS亦在與云原生計算基金會開展密切合作，確保供應商提交的Kubernetes支持與標準同開源庫實現(xiàn)緊密結合。

與此相關的還有Amazon Fargate的推出——其立足ECS與EKS之上負責支持容器的精簡部署與管理。Fargate能夠在幾秒鐘之內(nèi)將業(yè)務流程擴展到數(shù)萬個容器，且無需用戶管理底層基礎設施。借助Fargate，AWS客戶不再需要調配、配置或者擴展虛擬機集群以運行容器。相反，他們能夠直接上傳容器鏡像并指定資源需求，而Fargate會即時完成容器啟動。

為了滿足AWS產(chǎn)品組合中的PaaS與中間件功能，該公司還宣布了新的安全威脅監(jiān)控服務（Amazon GuardDuty）、新的預配置應用程序安全規(guī)則（AWS Web應用程序防火墻合作伙伴托管規(guī)則）、新的消息代理服務（Amazon MQ）以及一款用于發(fā)現(xiàn)資源的無服務器應用程序（AWS Serverless App Repository）。

對于開發(fā)者群體，AWS進一步擴展了其對無狀態(tài)、事件驅動型微服務的編程方式的簡化范疇。此次推出的AWS Cloud9是一套立足瀏覽器的集成開發(fā)環(huán)境，支持Lambda函數(shù)協(xié)同編碼、執(zhí)行與調試。Cloud9提供一套預配置軟件開發(fā)工具包，其中包含的各類庫、插件與共享庫可幫助開發(fā)團隊解決復雜云無服務器應用開發(fā)工作中出現(xiàn)的各類難題。

對于成千上萬使用無服務器功能的AWS客戶而言，這項新方案的出現(xiàn)無疑是個好消息。事實上，過去一年中，客戶對AWS Lambad的使用率提高了約300%。AWS目前已經(jīng)在其眾多服務當中全面嵌入Lambda，這將引導客戶更加深入地將相關函數(shù)應用至自身云應用程序當中。

數(shù)據(jù)存儲、處理與管理服務

AWS的Aurora關系云數(shù)據(jù)庫運行于眾多開源引擎之上（包括PostgreSQL與MySQL），且已經(jīng)成為增長速度最快的Amazon服務。

在本屆大會上， AWS方面宣布對Aurora以及其它現(xiàn)有云數(shù)據(jù)庫進行多項重要功能強化，為圖形分析添加新的特定云數(shù)據(jù)庫選項，同時在自家服務組合內(nèi)引入更多數(shù)據(jù)保護與管理功能。這些項目進一步提升了AWS數(shù)據(jù)管理體系的完整性，幫助相關AWS客戶得以享受到這一系列性能出色且極為靈活的云計算服務。

AWS方面宣布了兩項新的基于Aurora的服務——其中全新Aurora Multi-Master支持跨越多座數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫讀取與寫入操作的向外擴展，從而確保任何AWS實例或可用區(qū)出現(xiàn)故障時，皆不致引發(fā)停機問題。而新的Aurora Serverless則負責為應用程序及其各類工作負載提供按需數(shù)據(jù)庫自動規(guī)模伸縮能力。其以點播方式啟動，在不再使用時自行關閉，且整個過程無需額外管理?？蛻魞H需要為其實際使用的數(shù)據(jù)庫容量進行按秒付費。

在Amazon DynamoDB云NoSQL數(shù)據(jù)庫方面，AWS公司引入了以下兩項新服務：

新推出的Amazon Neptune圖形數(shù)據(jù)庫適用于需要配合高度關聯(lián)性數(shù)據(jù)集的應用程序，例如推薦引擎、反欺詐與社交網(wǎng)絡等等。Neptune能夠存儲數(shù)十億項圖形關系，自動擴展容量、支持低延遲查詢、跨可用區(qū)進行數(shù)據(jù)復制，同時支持完整的備份與恢復功能。其在SparQL中啟用圖形查詢，并可將結果實現(xiàn)為Apache TinkerPop與W3C RDF圖形模型。

在其核心Amazon S3數(shù)據(jù)湖服務方面，AWS推出了新的S3 Select API。這使得各類應用程序能夠檢索其中的數(shù)據(jù)子集，從而顯著提升應用程序性能表現(xiàn)——這是因為當需要處理的內(nèi)容存在于子集當中時，應用程序將無需檢索整體對象。

其它新的云數(shù)據(jù)管理功能還包括服務器端數(shù)據(jù)庫加密及自動將移動應用程序數(shù)據(jù)同步至AWS云當中。

分析、機器學習、深度學習與AI

本屆大會上的相當一部分公告著力對AWS的分析、機器學習、深度學習以及人工智能產(chǎn)品組合作出補充。其中一部分內(nèi)容旨在幫助開發(fā)人員更快圍繞AWS云構建起復雜的AI應用程序以及開放式生態(tài)系統(tǒng)。此外，AWS還宣布一個新的研究項目以及新的實驗室建設計劃，旨在促進機器學習技術在云領域的發(fā)展以及商業(yè)化進程。

其中最值得一提的當數(shù)Amazon SageMaker。這項新的AI相關云服務順利將AWS引入了日益增長的AI開發(fā)工具市場，同時為用戶提供內(nèi)置有DevOps工作流方案。這項全托管服務可為數(shù)據(jù)科學家與開發(fā)者團隊提供一個抽象層，從而以協(xié)作方式構建并部署復雜的AI驅動型應用。SageMaker還幫助開發(fā)人員從其S3數(shù)據(jù)湖內(nèi)提取數(shù)據(jù)，提供一套預優(yōu)化算法庫、以規(guī)?；绞綐嫿坝柧毮Ｐ?，通過機器學習驅動型超參數(shù)優(yōu)化功能實現(xiàn)模型優(yōu)化，最終以實時方式將這些模型部署在生產(chǎn)EC2云實例當中。SageMaker還可配合AWS近期公布的Gluon API，從而加快高性能模型的編碼速度。

用于構建及訓練模型的底層開發(fā)構架與運行時庫無法為用戶所接觸; 開發(fā)人員通過預告構建的Jupyter記事本訪問SageMaker，并利用其選擇的AI建模框架（包括MXNet、TensorFlow、CNTK、Caffe 2、Theano、Torch或者PyTorch）加以運行，最終可利用內(nèi)置的自動規(guī)模伸縮機制實現(xiàn)EC2內(nèi)模型部署。

考慮到自然語言處理已經(jīng)成為多種AI應用程序的核心，AWS此次公布了多項新服務，用于支撐并擴展去年推出的Polly NLP（即自然語言處理）產(chǎn)品。新的Amazon Clair提供一項持續(xù)訓練隆恩，利用機器學習技術以加速分析存儲在S3中的大量文檔。新的Amazon Transcribe預覽版則可將S3中存儲的音頻對象進行語音到文本轉化，可識別不同說話者，支持自定義詞匯表，確保標點符號與格式正確，并在輸出結果中應用時間戳。新的Amazon Translate則可立足多種人類語言進行實時機器學習驅動型翻譯。最后，新的Amazon Comprehend利用機器學習技術識別文本對象中的實體，包括關鍵性短語、主題以及情感傾向等等。

在另一組以前一年人工智能公告內(nèi)容為基礎的新消息中，AWS推出了Amazon Rekognition Video。此項新服務將利用深度學習技術對流媒體及靜態(tài)視頻內(nèi)的對象及活動進行檢測、追蹤人員位移、識別人臉、審查內(nèi)容并發(fā)現(xiàn)名人。在相關公告中，最新發(fā)布的AWS DeepLens（現(xiàn)為內(nèi)部預覽版本）為一款可完全編程的攝像機; 開發(fā)人員可利用其配合SageMaker、預建模型以及代碼示例一同構建并訓練出能夠對AWS云內(nèi)傳輸?shù)囊曨l流進行分析的人工智能模型。

流媒體

AWS的大部分人工智能方案主要集中在流媒體的實時處理領域。為了為新一代低延遲富媒體應用提供補充性EC2后端，AWS升級了現(xiàn)有流媒體服務，并推出一系列新的流媒體基礎設施服務選項。

AWS方面為其Kinesis實時流計算解決方案添加了新的Video Streams功能。這項新服務可傳輸流視頻與時間編碼數(shù)據(jù)，從而針對各視頻內(nèi)容對象使用低延遲機器學習、深度學習與其它分析技術——且無論內(nèi)容處于動態(tài)抑或靜態(tài)之下。Kinesis Video Streams簡化了視頻類云服務的開發(fā)流程，其能夠從數(shù)百萬臺設備處獲取視頻流，同時提供安全、持久且可搜索的媒體時間索引與其它內(nèi)容對象存儲功能，并通過無服務器Lambda函數(shù)進行編程。

新的Elemental基礎設施服務家族負責云環(huán)境下視頻貨幣化視頻資產(chǎn)的創(chuàng)建、開發(fā)、發(fā)布、優(yōu)化以及管理。新的解決方案包括AWS Elemental MediaStore（為媒體內(nèi)容提供一致URL的庫）、AWS Elemental MediaPackage（流媒體對象及時打包）、AWS Elemental MedialLive（實時視頻加載與壓縮）、AWS Elemental MediaConvert（基于文件的視頻處理）以及AWS Elemental Media Tailor（面向個性化與貨幣化視頻內(nèi)容的服務器端廣告插入服務）。

物聯(lián)網(wǎng)

在邊緣場景中，往往涉及大量新型云應用——包括移動、嵌入式與物聯(lián)網(wǎng)設備。在本屆大會上，AWS大幅擴展了其物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品組合，旨在支持設備管理、安全性、分析以及其它邊緣支持型基礎設施服務。

在邊緣分析方面，AWS顯然將其無服務器Lambda函數(shù)定位為開發(fā)人員用于構建邊緣應用程序的基礎性工具，同時亦繼續(xù)保持著公有云對所有內(nèi)容的集中控制肋條。然而，與AWS的其它服務一樣，這些新的物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計算計劃并未擴展至私有、混合或多云環(huán)境層面。

在本屆大會上與物聯(lián)網(wǎng)相關的公告中，AWS先后公布了Greengrass增強方案以進一步提升邊緣部署的復雜難題解決能力。新的AWS Greengrass ML Inference可直接將各類機器學習模型部署在設備當中，而無論該設備當前是否接入云端，其都可以實現(xiàn)本地推理。在新版本中，AWS Greengrass現(xiàn)在能夠支持設備級Lambda函數(shù)，從而實現(xiàn)模型本地加載與本地推理。此外，AWS Greengrass現(xiàn)在還能夠支持增強型數(shù)據(jù)與狀態(tài)同步、設備安全與運行中更新。除此之外，Greengrass現(xiàn)在還包含一套OPC-UA協(xié)議適配機制，且部署有多套面向英特爾與英偉達硬件的邊緣優(yōu)化型機器學習模型。

為了支持AI注入式邊緣應用程序的開發(fā)、部署、優(yōu)化以及管理，AWS還公布了以下新產(chǎn)品：

以設備為中心的云解決方案

在本屆大會上，亦出現(xiàn)了一些與新型解決方案相關的重要消息。事實上，此類解決方案將能夠把復雜的新設備同AWS現(xiàn)有的各類數(shù)據(jù)驅動型AI云服務融合在一起。

最值得注意的是，AWS公布了Alexa for Business。這一新產(chǎn)品能夠將Alexa設備、Alexa技能以及Alexa用戶以安全方式大規(guī)模納入業(yè)務應用之內(nèi)。其中提供的API可用于根據(jù)實際工作應用情況建立囊括情景信息的語音技能，從而順利解決諸如日程管理、會議安排與數(shù)據(jù)庫查詢等任務。其還支持將員工的個人Alexa設備添加至采用Alexa的業(yè)務環(huán)境之內(nèi)，從而實現(xiàn)集中式管理。另外，其還提供多種預打包Alexa技能，并允許開發(fā)人員通過定制確保其滿足企業(yè)的實際需求。

如上所述，新近發(fā)布的AWS DeepLens內(nèi)部預覽版提供一款可完全編程的視頻攝像機，開發(fā)人員可利用其配合SageMaker、預建模型以及代碼示例共同構建并訓練出能夠對AWS云內(nèi)所傳輸視頻者分析的模型。

最后但同樣重要的是，AWS發(fā)布了Amazon Sumerian預覽版——這是一套工具包，可立足瀏覽器幫助開發(fā)人員快速創(chuàng)建并運行虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實與3D應用程序，且無需掌握任何專業(yè)的編程或3D圖形知識。Sumerian能夠在Oculus Rift、HTC Vive以及iOS移動設備等流行硬件之上提供身臨其境般的交互式場景，且即將支持Android ARCore。Sumerian與Amazon Lex以及Amazon Polly的整合，則讓開發(fā)人員能夠在虛擬人物與人類用戶之間建立起更加引人入勝的語音互動功能。

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