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2006年亞馬遜云科技（Amazon Web Services，以下簡稱AWS）是全球第一家推出云計算服務的公司，當時云計算的概念才剛剛興起。15年后，云計算幾乎無處不在，AWS的年度re:Invent大會也成為云計算領域科技趨勢和前沿進展的重要觀察地。
對于未來，亞馬遜全球副總裁、亞馬遜云科技大中華區(qū)執(zhí)行董事張文翊近日在re:Invent大會上表示：“我們正在構建更加強大的算力，通過像5G和物聯(lián)網這樣的創(chuàng)新技術，把云推到更多的邊緣。我們正在推動數據、分析和機器學習的無縫集成。我們還在為特定應用場景和行業(yè)提供定制化的解決方案?！?/span>
雖然已經發(fā)展了15年，在亞馬遜云科技首席執(zhí)行官Adam Selipsky看來，云計算還處在非常早的時期。他援引分析師的估計，目前云上支出只占整個IT支出的5%到15%。未來將有大量的工作負載遷移到云，大量的創(chuàng)新即將在云上開展，云產業(yè)前景巨大。
值得注意的是，納斯達克在re:Invent大會宣布和亞馬遜云科技達成多年合作伙伴關系，宣布將分階段把全部業(yè)務遷移到亞馬遜云科技，為全球資本市場構建新一代云計算基礎設施。在2022年，納斯達克將先把美國的一個期權交易市場上云。為了實現(xiàn)全面上云的目標，適應對延時的要求，納斯達克通過Amazon Outposts建立了一個混合架構，推出了金融行業(yè)第一個專用亞馬遜云科技本地區(qū)域。這一合作將應用到納斯達克全球130多個企業(yè)客戶，幫助這些企業(yè)建立標準化的上云路徑。
納斯達克作為一個全球性的金融市場眾所周知，實際上它的業(yè)務版圖早就不止于此，它還是一個為資本市場提供技術和SaaS服務的供應商。
Adam Selipsky表示：“納斯達克和亞馬遜云科技將共同為資本市場創(chuàng)造新的可能，幫助他們加快創(chuàng)新和改進業(yè)務流程。結合納斯達克長達50年來為資本市場開拓新技術的專業(yè)經驗，以及亞馬遜云科技成熟的安全性、可靠性和彈性，將幫助我們共同的客戶以及納斯達克持續(xù)發(fā)展業(yè)務，每天無縫地完成數十億美元的交易。隨著納斯達克開啟上云的第二個十年之旅，此次合作將助力納斯達克更輕松地將核心基礎設施遷移上云，繼續(xù)創(chuàng)造新服務?！?/span>
機器學習與數字孿生：將使用門檻降到最低
“數據真正推動行業(yè)驚天動地轉型的一個領域就是工業(yè)制造。無論是設計還是供應鏈管理，還是高質量交付，比如大眾汽車今年會向市場投放1100萬輛汽車，每天向工廠就得投入2億零部件。通過和亞馬遜云科技的攜手，它們將120多個分散的工廠和3萬多家供應商的數據全部整合到云里，形成單一整合的數據庫。這樣一個數據庫帶來的分析就可以讓它們的生產力提升30%，”亞馬遜云科技大中華區(qū)產品部總經理顧凡介紹道。
那么如何將機器學習門檻降到最低，使不具備機器學習經驗、數據科學經驗，也不是開發(fā)者，也能做機器學習？亞馬遜云科技推出了Amazon SageMaker Canvas：可通過可視化的點選界面，生成高準確度的機器學習預測，而不需要寫程序代碼。
顧凡認為，技術的演進其中一個趨勢就是越來越多地降低門檻，不斷擴展使用人群的邊界。
比如業(yè)務人員，“他懂業(yè)務流程，懂業(yè)務場景，他可以看到業(yè)務的挑戰(zhàn)，可以猜測用機器學習去解決業(yè)務場景中的一個問題可以提升多大效率，但是他搞不定的是，不懂Python，也不懂數學模型。那么在他想用機器學習減少客戶流失、欺詐檢測，甚至預測銷售和優(yōu)化庫存的時候，即可用Amazon SageMaker來構建想要的機器學習模型，不用求數據科學家，”顧凡描述道。
完成機器學習的背后是數字孿生。
數字孿生是任何物理實體、物理流程和服務在虛擬環(huán)境中的虛擬投射、映射，每個實體的數字孿生都精確地模擬它的實體。比如一個航空的噴氣發(fā)動機有數字孿生，裝配此發(fā)動機的生產線也有數字孿生的映射，這條生產線所在的工廠車間也有。
過去測試新產品，一般要做出物理的實體產品，千錘百煉。今天則可以通過構建新產品的數字孿生，然后在虛擬的數字孿生世界里運行成千上萬次的測試，為產品去建模以及改善其性能。
那么如何構建數字孿生呢？這首先需要將跟物理實體相關的所有數據源導入到數字孿生的模型，弄清楚數據源和實體之間的關系，同時需要將此數據疊加到3D視覺模型上，然后才能真正創(chuàng)建出一個視覺化、3D可見的虛擬孿生體。
與此同時，物理世界的數據無時無刻不在變化，如何保證更新的數據能夠及時反映到數字孿生體？這是一項技術門檻和成本都非常高昂的活動。
在re:Invent上，亞馬遜云科技發(fā)布一項新的IoT服務Amazon IoT TwinMaker，目標是讓開發(fā)人員更加輕松、快捷地創(chuàng)建現(xiàn)實世界的數字孿生，如樓宇、工廠、工業(yè)設備和生產線。
“數字孿生有望讓工業(yè)流程型企業(yè)改朝換代。然而，打造數字孿生很不容易，這些工作需要企業(yè)投入專業(yè)開發(fā)人員，且耗費巨大精力。我們希望盡力幫助更多公司獲得構建數字孿生的能力。所以，今天我們發(fā)布了新服務Amazon IOT TwinMaker，讓開發(fā)人員更輕松地創(chuàng)建樓宇、工廠、工業(yè)設備和生產線等實體系統(tǒng)的數字孿生，”Adam Selipsky說道。
Amazon IoT TwinMaker可直接導入多個來源（如設備傳感器、攝像機和業(yè)務應用程序）的數據，并將這些數據結合起來創(chuàng)建一個知識圖譜，從而對現(xiàn)實世界環(huán)境進行建模。
同時推出的另一項IoT服務是Amazon IoT FleetWise，其針對汽車行業(yè)解決汽車制造商數據收集、管理和上云的難題。通過Amazon IoT FleetWise，汽車制造商可以輕松地收集和管理汽車中任何格式的數據（無論品牌、車型或配置），并將數據格式標準化，方便在云上輕松進行數據分析，還可以根據天氣條件、位置或汽車類型等參數來制定上傳數據的時間規(guī)則。
當數據進入云端后，汽車制造商就可以將數據應用于車輛的遠程診斷程序，分析車隊的健康狀況，幫助汽車制造商預防潛在的召回或安全問題，或通過數據分析和機器學習來改進自動駕駛和高級輔助駕駛等技術。
“車載傳感器每小時可產生多達2TB的數據。而且隨著品牌和型號不斷增加，數據格式各不相同，所以必須建立定制的數據收集系統(tǒng)。然而，建立這些系統(tǒng)既困難又耗時。我們今天發(fā)布了Amazon IOT FleetWise，讓汽車廠商輕松、低成本地收集、轉換數據，并且近乎實時地將數據傳輸到云,”Adam Selipsky說道。
使用Amazon IoT FleetWise將數據上傳到云后，汽車制造商就可以應用亞馬遜云科技服務的廣度和深度，從汽車數據中提取數據分析結果。例如，當自動駕駛系統(tǒng)以低于90%的置信度識別路標中的文本時，汽車制造商就可以使用智能過濾功能，收集在新建高速公路上行駛的汽車的攝像頭數據。
按需配置5G專網：搭建時間從數月降到幾天
“今天，高性能、高可靠的網絡正發(fā)揮前所未有的重要性。我們幾乎連接萬物，包括產線機器人、工人和店員手中的平板電腦、聯(lián)網的空調、電梯和叉車、需要可靠數據連接管理物流的送貨車輛等等。所有這些新的使用場景都需要一致性、可靠的網絡連接?！盇dam Selipsky 表示。
但是設計、建設和部署移動網絡需要大量的時間，而且是一個需要電信專業(yè)知識的復雜過程。另外，企業(yè)還需要評估、對口多家供應商，適應不同供應商的定價模式，尤其是大多數供應商按設備數收費。當設備數量成千上萬時，費用則大幅增加。
亞馬遜云科技在當天推出Amazon Private 5G，目標是使按需配置部署和擴展5G專網變得簡單，企業(yè)搭建5G專網的時間可以從數月降到幾天。用戶可以指定希望建立移動專網的位置，以及終端設備所需網絡容量，亞馬遜云科技負責交付、維護、建立5G專網和連接終端設備所需的小型基站、服務器、5G核心和無線接入網絡（RAN）軟件，以及用戶身份模塊（SIM卡）。Amazon Private 5G可以自動設置和部署網絡，并按需根據額外設備和網絡流量的增長擴容。
弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）咨詢總監(jiān)李慶評論道：“5G作為基礎網絡設施實現(xiàn)萬物互聯(lián)，而萬物互聯(lián)的節(jié)奏首先要實現(xiàn)小范圍內的互聯(lián)互通，5Gto B再to C。對于大型工業(yè)企業(yè)，尤其以能源、大型制造業(yè)、汽車、碼頭港口來看，他們對于網絡的穩(wěn)定性以及低延時的需求較高，這主要是通過5G網絡切片技術實現(xiàn)。由于大型企業(yè)自身業(yè)務的龐大性和獨特性，對私有專網的需求會進一步提升。原來的專網部署需要前期的大量測算與規(guī)劃，部署周期較長，較難跟上業(yè)務的迭代速度。面對聯(lián)網裝置的數量近幾年爆發(fā)式增長的情況，企業(yè)需要擁有快速自建5G專用網絡的能力以高效匹配自身區(qū)域內的互聯(lián)互通，同時也要保證安全性。但是‘高效’和‘安全’是需要應對的兩大挑戰(zhàn)，更快部署Private 5G網絡環(huán)境將成為供應商未來的競爭力之一，安全性又依賴于邊緣云的監(jiān)控處理能力以及管理能力。”
她認為，亞馬遜云科技此次發(fā)布的Amazon Private 5G服務最大的亮點在于簡化部署和按需擴容，按需付費，大大降低了企業(yè)的時間成本和金錢成本，并且提高了企業(yè)的自主性，非常適合快速發(fā)展新興業(yè)務企業(yè)，短時間內也比較適合在北美推出。
“獲得數據分析的好處，而不用管理基礎設施”
Adam Selipsky在主題演講中宣布，“有些企業(yè)希望獲得數據分析的好處，卻不想管理基礎設施。他們不想去做集群調優(yōu)，不關心那些儀表盤和按鈕，還有的企業(yè)不希望預測應用需要多少基礎設施。我們的Amazon Athena和Amazon Glue已經消除了基礎設施和容量管理的需求。我們問自己，其它的分析服務是否也可以把基礎設施工作完全剔除。今天，我非常高興地宣布，針對四個數據分析服務推出新的無服務器和按需選項，包括Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon MSK和Amazon Kinesis流數據服務。”
Amazon Redshift Serverless可在幾秒鐘內自動設置和擴展資源，實現(xiàn)在PB級數據規(guī)模運行高性能工作負載，而無需管理數據倉庫集群。
Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) Serverless可快速擴展資源，極大地簡化實時數據攝取和流式傳輸；Amazon EMR Serverless則無需部署、管理和擴展底層基礎設施，即可使用開源大數據框架（如 Apache Spark、Hive 和 Presto）運行分析應用程序。
Amazon Kinesis On-demand是亞馬遜云科技為Amazon Kinesis Data Streams（一種用于捕獲、處理和存儲流媒體數據的無服務器服務）推出的新功能（新的容量模式），利用它可以提供每分鐘GB級別的讀寫吞吐量，而無需進行容量規(guī)劃。
Forrester首席分析師戴鯤指出：“根據Forrester的研究，從早期的函數即服務（FaaS）延展到近兩年的無服務器容器（Serverless Container/Kubernetes）和無服務器應用（Serverless Applications），以事件驅動、自動化和分層解耦為主要特征的無服務器計算（Serverless）可以有效幫助開發(fā)人員聚焦業(yè)務創(chuàng)新，顯著降低運維團隊的運營成本。本次推出的Amazon RedShift、Amazon EMR和Amazon MSK三項分析服務的Serverless版本，是無服務器計算在分析領域的又一次融合創(chuàng)新，有望幫助企業(yè)在數倉、大數據框架、以Kafka為基礎的流數據處理等領域進一步屏蔽底層復雜性，加速創(chuàng)新。”