2021年是亚马逊云科技的15周年，也是re:Invent的10周年。作为全球云计算领域的先驱，亚马逊云科技将自身的技术能力开放出来，改变了IT资源的部署和使用形式，让更多的企业能够快速、简单的获取前沿技术，并将其落地到千行百业的生产场景中。而每一年的re:Invent，都被视为云计算发展的风向标，一系列的最新产品和技术在舞台上相继登场。时至今日，首个云服务Amazon S3存储了超过100万亿个对象，EC2每天启用超过6000万个新实例……亚马逊云科技提供的云服务已延伸至计算、存储、网络、安全、数据库、数据分析、人工智能、物联网、混合云、量子计算、卫星数据服务等各个领域。“re:Invent，是亚马逊云科技一直以来坚持的‘精神内核’。” 亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事张文翊说。
亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事张文翊
目前，亚马逊云科技的合作伙伴超过10万家，服务覆盖25个地理区域的81个可用区，客户遍及各行各业。10年前，Netflix将IT基础设施都迁移到了亚马逊云科技上，重塑了自身业务甚至是整个娱乐行业；2012年，NASA的好奇号火星车成功降落火星，背后正是亚马逊云科技提供了IT基础能力的支撑，才得以让人们在遥远的地球观看降落和探测的过程；日本最大的电信运营商之一NTT Docomo，通过把PB级的数据仓库迁移到云上，让数据查询速度比本地快了10倍。
尽管云技术已在各个产业遍地开花，不过根据一些分析师的预测，仍有大量的IT资源并未上云，例如虽然中国已经是全球第二大云计算细分市场，但在云相关的支出只占整体IT支出的2.7%。结合云计算已上升到国家政策层面推动，完全有理由相信这一市场势必会迎来更加广阔的发展空间。当然，任何一项新技术在应用初期都会有试错的成本，而敢于率先采用这些技术的企业，则被亚马逊云科技称为“探路者”。
在张文翊看来，这种永不固步自封，勇于挑战现状的精神一直激励着人们，“无论是科研人员发现新的治疗方案挽救生命，还是为身处黑暗的人带去光明，无论是寻找新的手段打破物理边界，还是通过云进行独特的创新，探路源源不断。”
在亚马逊云科技的帮助下，纳斯达克就成为了这样一位“探路者”。除了承担金融市场交易所的工作，纳斯达克还会为资本市场提供技术支持和SaaS服务。初期，该机构在业务上面临着三个方面的挑战：超大规模，系统每天要无缝处理数千亿美元的交易；超强弹性，系统日常每秒要处理300万条信息，在高峰期的12小时内会有600亿条信息进入交易系统，超过1200亿条信息导出系统；超快速度，每20微秒就要进行一次订单交易处理，比人类眨眼的速度还要快1万倍。为了克服这些挑战，纳斯达克选择了迁移到亚马逊云科技的云上。
2008年，纳斯达克推出了Market Replay来帮助用户回顾全天交易，精确到毫秒查询股票交易，考虑到这一服务涉及的数据量较大，但是对实时性要求不高，纳斯达克将其作为第一套系统迁移上云，之后陆续将数据分发、营收分析、监管报告、市场运营等系统上云，直到如今把所有系统都迁移到了亚马逊云科技的平台上。借助AWS Outposts，纳斯达克打造了混合架构，推出了金融行业首个专用亚马逊云科技本地区域。2022年，美国的期权交易市场也将上云。不仅如此，纳斯达克的成功实践还为其全球130多个客户起到了借鉴作用。
亚马逊云科技CEO Adam Selipsky认为，探路者有三类，第一类是不被规则束缚，从不安于现状，永远在探索新的可能性和更优解甚至改变现有的游戏规则，就像人们习惯了云计算的效率、敏捷性、弹性，但依然在探索新的方式，让云变得更灵活、成本更优、延迟更低；第二类探路者会深入洞察，视野更开放，找到容易被其他人忽略的机会，并用自己的洞察来战胜挑战，创造价值；第三类探路者会持续赋能他人，通过提供能力和工具帮助更多人找到前行的道路，正如亚马逊云科技在中国推出的各种人才赋能项目和行业解决方案，助力企业利用云技术加快转型和重塑。
Amazon EC2上线之初只有一款计算实例，之后根据客户需求快速扩展和迭代出了更多的实例类型，包括推出了基于GPU和基于Mac的实例。在上线超过475种计算实例之后，亚马逊云科技仍在持续创新，为客户提供更优的性价比，包括推出一系列自研芯片——Nitro、Inf1、Graviton。在re:Invent全球大会上，亚马逊云科技推出了新一代云原生通用处理器 Amazon Graviton3和相关计算实例。与Amazon Graviton2相比，Amazon Graviton3集成了550亿个晶体管，计算性能提高25%，浮点和加密性能提高两倍，机器学习工作负载（支持bfloat 16）性能提高3倍，能耗降低60%。
C7g实例由Amazon Graviton3处理器支持，也是全球首个采用DDR5内存的实例，与基于 Amazon Graviton2 的实例相比，提高了50%的内存带宽，从而增强了科学计算等内存密集型应用的性能。与基于Amazon Graviton2的实例相比，C7g实例的网络带宽高出20%。C7g 实例支持Elastic Fabric Adapter（EFA），允许应用程序直接与网络接口卡通信，提供更低且更一致的延迟，提高需要大规模并行处理（如HPC和视频编码）的应用程序的性能。
此外，由Amazon Trainium芯片支持的新Trn1实例，也为在Amazon EC2中训练大多数机器学习模型提供了更好的性价比和更快的训练速度。Trn1支持800Gbps网络带宽，可以构建超大规模、多节点的分布式机器学习训练大规模集群，对机器视觉、NLP、欺诈检测等模型进行训练，最多可以支持1万个训练加速器，可以达到PB级别带宽。
为了加快大型机上的程序迁移和现代化改造，亚马逊云科技推出了Amazon Mainframe Modernization，可以帮助企业以比以往更低的成本在亚马逊云科技上迁移、现代化和运行大型机工作负载，时间上可以减少三分之二。亚马逊云科技会帮助客户评估大型机应用迁移的准备情况、选择合适的路径、适合平移还是重构、迁移计划等等。如果是平移，就可以利用Amazon Mainframe Modernization重编译器，把代码从COBOL转化成Java，并且会提供测试服务，确保在转换过程中不会丢失大型机程序中的核心功能，之后再将功能模块放到Amazon EC2的一个runtime，该runtime与大型机兼容。如果客户选择重构，那么Amazon Mainframe Modernization可以帮助客户识别大型机程序里如何切割微服务模块，同样可以将COBOL代码转换为Java，进行微服务和容器部署。
随着混合IT环境逐渐成为业务应用落地的新常态，边缘场景的交互变得越来越高频，尤其是在5G网络普及之后，超大带宽、超低时延等特性为万物互联带来了更多的可能性。利用Amazon Private 5G，客户获得了在数天内建立和扩展专用移动网络的新方法——只需提出希望部署5G服务的位置和容量，亚马逊云科技就会为客户交付所有必要的硬件和软件，包括基站、服务器、SIM卡等，是一套端到端的5G专网部署方案。硬件通电后，5G专网的硬件会自动完成配置并开通服务，云原生的特性使其可以根据任意数量的连接设备动态调整云端资源支持5G专网，按需收费，适用于园区、工厂、车间、仓库等场景。
当数据成为企业的核心资产，完全掌握数据的旅程就变得愈发重要。Amazon Lake Formation增加了新功能，可以实现基于行和单元级的安全性，通过限制对特定行和列的访问，并自动过滤和向授权用户公开数据。在Amazon Lake Formation中，受监管表现已支持事务，可以自动管理冲突和错误，确保用户的视图一致，并且不需要自定义错误处理代码或批处理更新。以销售数据为例，企业不用再创建多个数据标的副本给不同的业务部门，而是自定义策略给不同部门展示相应所需的数据。
除此之外，亚马逊云科技还推出了四款新的无服务器分析服务，分别是Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon MSK和 Amazon Kinesis 的无服务器版本，让客户无需基础设施维护，按需付费即可，将精力聚焦于分析工作本身。而在业务预测时，就会需要机器学习的帮助。美联航每天会有超过4900个航班运送人员和货物，服务覆盖六大洲，面对旅客在核酸检测、疫苗接种等防疫措施时产生的大量数据，美联航推出了旅行就绪中心一站式平台“Travel-Reday Center”，可以帮助客户快速了解目的地所需的核酸检测、疫苗接种需求，当客户大规模上传检测结果、疫苗接种记录、信息表格等数据后，系统可以借助亚马逊云科技的数据分析和机器学习技术，对这些数据进行推理、鉴别、自动审核，大幅提高运营效率。得益于75%的工作量都是由机器自动完成，旅客也可以获得更轻松的体验。
目前，数以万计的客户正在使用Amazon SageMaker开发聊天机器人、视觉图像处理工具、自然语言处理等人工智能服务。在今年的re:Invent上，亚马逊云科技发布了Amazon SageMaker Canvas服务，即使没有任何机器学习经验，也无需编写任何代码，开发者也可以更方便的创建机器学习模型，大幅降低了机器学习的门槛。借助Amazon SageMaker Canvas服务，更多的用户可以比以往任何时候都更为方便的最大限度地利用机器学习技术，无论他们的经验水平如何。
对于那些缺乏高质量人才队伍的企业，亚马逊云科技并不希望这种境况成为云计算应用的瓶颈，其计划到2025年可以培训2900万名员工，使其掌握云技术，以应对云工作方面需求的爆炸性增长。通过Amazon Skill Builder、Amazon.com上提供的培训课程，以及亚马逊云科技re/Start计划，人们可以更快、更深入的了解云计算领域的相关知识和技能。不仅如此，亚马逊云科技也会将积累的技术、服务、经验结合各行业场景进行沉淀，构建更多的端到端解决方案。例如横跨多个行业的通用方案Amazon Connect，日均互动突破1000万次，企业利用Amazon Connect在数分钟内就能建立一个智能呼叫中心，并快速扩展到数百万客户。
在医疗、金融、制造等垂直领域，亚马逊云科技同样有着广泛而深入的实践。高盛与亚马逊云科技共同推出了面向金融机构的全新云上数据和分析解决方案——高盛面向数据的金融云（Financial Cloud for Data）。此次合作重新定义了客户在云端发现、组织和分析数据的方式，使客户获得及时洞察并做出更明智的投资决策，这些机构的客户将从高盛数十年应对数据管理和分析挑战的经验中获益。这一金融云服务结合了高盛数十年在投资领域的投资数据和财务分析领域的经验，以及亚马逊云科技的云能力，可以更好的服务于上下游的客户、合作伙伴，以及全球各地的投资公司，帮助更多的中小基金公司、资产管理公司等机构利用高盛的专业工具快速完成数字化转型。
近年来，数字孪生在生产环境中的应用得越来越广泛，尤其是在工业场景，涉及设计、供应链管理、高质量交付、自动化等各个环节。例如，大众汽车一年会向市场投放1100万辆汽车，每天向工厂投入的零部件达到两亿，与亚马逊云科技合作之后，大众汽车将120多个分散的工厂和3万多家供应商的数据全部迁移上云，形成一致整合的数据库，所带来的分析能力可以将生产效率提升30%。
Amazon Monitron可以利用在云端预置好的机器学习模型去推理潜在会发生的设备故障，检测工业设备的异常状况，进行预先维护，之后会把结果传到用户的APP上。这一过程均由自动化推动，企业需要做的就是把这套系统自带的传感器安装到设备上，传感器会通过系统自带的网关把设备数据发送到亚马逊云科技的云中，客户的所有操作无需编写任何一行代码。
而借助Amazon IoT TwinMaker，开发人员可以更加轻松、快捷地创建现实世界的数字孪生，如楼宇、工厂、工业设备和生产线。企业可以汇集来自多个来源（如设备传感器、摄像机和业务应用程序）的数据，并将这些数据结合起来创建一个知识图谱，对现实世界环境进行建模。Amazon IoT TwinMake会为客户提供工具帮助其快速构建数据源与实体之间的联系，并对交互数据进行实时更新。使用数字孪生构建反映现实世界的应用程序，能够提高运营效率、减少停机时间。目前，西门子的数字孪生服务已经集成了包括Amazon IoT TwinMake在内的60多项亚马逊云科技的服务。
面向互联网汽车领域，亚马逊云科技推出了Amazon IoT FleetWise 服务，使得汽车制造商可以轻松地收集和管理汽车中任何格式的数据（无论品牌、车型或配置），并将数据格式标准化，方便在云端进行数据分析。Amazon IoT FleetWise 的智能过滤功能，能够帮助汽车制造商近乎实时地将数据高效上传到云端，为减少网络流量的使用。该功能允许开发人员选择需要上传的数据，还可以根据天气条件、位置或汽车类型等参数来制定上传数据的时间规则。当数据进入云端后，汽车制造商就可以将数据应用于车辆的远程诊断程序，分析车队的健康状况，帮助汽车制造商预防潜在的召回或安全问题，或通过数据分析和机器学习改进自动驾驶和高级辅助驾驶等技术。
可以看到，亚马逊云科技通过与合作伙伴的能力汇聚，将一系列前沿的技术和产品快速落地到各行各业，并根据客户的特定场景需求进行模块化的定制。亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡谈到：“我们通过与产业领导者合作，提供产业赋能的全新解决方案，希望这样的能力会让越来越多的人成长为其所在行业的探路者。”
亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡
在工业领域，亚马逊云科技与施耐德和中科创达共同开发了云端一体化融合智能工业视觉平台，该平台包括多个子系统，可以对各种复杂的缺陷进行快速、精准识别，在云侧与Amazon SageMaker的算法框架深度结合，在端侧与施耐德电气的工业自动化设备无缝对接，实现智能操作系统、智能云和智能设备的融合创新。借助该平台，可以实现错检率低于1.5%、漏检率为0，远远超过传统机器视觉的检测水平，帮助制造企业减少75%的工作量，产能提升35倍。
供热行业的系统多数基于人工经验和传统算法调控，无法支撑供热管网上海量的智能设备及其带来的指数级增长的数据，无法提供精准供热，造成了能源的浪费。亚马逊云科技的合作伙伴智信远景利用机器学习服务Amazon SageMaker，不断优化其揽月云智慧供热与智慧用热解决方案，保证了对换热站负荷的准确预测与智能调控，为用户提供了温暖舒适的智慧供热，促进供热行业节能减排，助力行业实现 “双碳” 目标。自2019年与亚马逊云科技开展技术合作以来，智信远景揽月云平台面向城市集中供热企业的应用接入了500多个换热站，覆盖供热面积达到3000万平方米，累计节能量折合标准煤10万吨，相当于减少二氧化碳排放量30万吨。
在零售行业，驰骛科技基于亚马逊云科技的“智能湖仓”架构构建了消费者数据平台（CDP），帮助企业实现对消费者的全渠道数据管理、全生命周期精准洞察和个性化运营，打造了完整营销闭环。借助该方案，驰骛科技为某超大型零售快消集团打造了整合多系统的营销数据平台，实现30亿用户ID、10+营销渠道数据、数千活动数据的沉淀，数据量达到数百PB。不仅使客户能够自主运营数据资产，还可以做到跨品牌、跨平台的数据打通，使其可制定自主可控的投放策略和优化。
智能移动营销平台AdTiming为国内外企业和开发者提供移动端全球营销解决方案及专业服务，致力于帮助企业移动广告变现收益。AdTiming提出的OpenMediation全开源解决方案，其安装部署和系统集成方案基于亚马逊云科技的平台所构建，可以实现24小时快速部署。某公司使用OpenMediation平台服务于其自研的海外移动应用和合作发行与联运的游戏开发者，使用OpenMediation开源解决方案使该公司海外游戏发行业务的开发周期从三个月缩短至两周，开发费用节省60%。
一直以来，亚马逊云科技都在携手合作伙伴打造垂直行业解决方案，以便更好地解决来自各行各业、各种规模的客户在各类应用场景的需求。在中国市场，亚马逊云科技与数百家合作伙伴共同推出了全面而丰富的行业解决方案，加快行业客户的转型和升级。据悉，亚马逊云科技重点推进的十大行业是金融、制造、汽车、零售与大众消费品、医疗与生命科学、教育、游戏、媒体与娱乐、电商和能源与电力。
“如今，世界各地的企业和机构都在云上开展着伟大的创新和探索。云技术给了人们重新想象未来一切可能性的机会，为所有人提供了一条通往转型的道路。”张文翊表示，“在过去15年的探索基础上，亚马逊云科技也将继续开拓新的边界、创造更多的可能性。我们的终极理想是，未来，云可以赋能更多产业、解决更多现实挑战。通过上云，更多人、更多企业也将有机会赋能他人。希望通过我们的努力，赋能更多创新，帮助更多的客户找到他们的重塑之路，人人都能成为‘探路者’。就像我们15年前开创云计算一样，现在，一切还只是刚刚开始。”
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