re:Invent中国巡展活动开启，亚马逊云科技多项“上新”密集输出

来源：开心菜菜爱旅行 发布时间：2022-12-26 16:22

智东西

作者 | ZeR0

编辑 | 漠影

智东西12月26日报道，亚马逊云科技自12月20日起正式开启2022 re:Invent中国巡展活动，展示2022 re:Invent全球大会的最新产品和技术、前沿趋势以及最佳实践。

今年是亚马逊云科技第11年举办re:Invent全球大会。来自全球5万多客户和合作伙伴参加了此次技术嘉会，还有超过30万人线上参会。会上，亚马逊云科技发布了一系列涵盖底层基础架构、计算、数据库、数据分析、AI/ML、安全、行业应用等新的服务及功能。

面向底层技术创新，亚马逊云科技一连推出三类自研芯片，分别是第五代虚拟化芯片Amazon Nitro5、Amazon Graviton3E处理器、Amazon Inferentia2机器学习加速推理芯片。

在大数据层面，亚马逊云科技构建了云原生端到端的数据战略，让客户可以更便捷、安全地获取数据洞察。新服务及功能重点包括数据管理服务Amazon DataZone，帮助客户实现“Zero-ETL”的全新服务集成功能；5项数据库和分析服务全新功能；Amazon SageMaker以及Amazon QuickSight等的多项新功能。

此外，亚马逊云科技还推出了安全数据湖Amazon Security Lake，利便客户针对安全数据做出快速行动；并针对行业需求，推出帮助企业更好地管理供应链的Amazon Supply Chain，以及助力企业更高效地处理组合数据集的Amazon Clean Rooms等。

亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建

一、十年自研芯片持续迭代，加速底层技术创新

亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建说，2006年，在南非开普敦，一个仅10人的团队开发了第一款亚马逊云科技Amazon EC2实例，今天Amazon EC2实例已经超过600款，几乎覆盖了所有现有操作系统计算平台。

2017年前，整个Amazon EC2实例的增长还处于一个相对平缓的阶段。但到2017年后，Amazon EC2的实例增长溘然提速。

Annapurna是一座在喜马拉雅群山中海拔8091米的极高峰，也是亚马逊云科技自研芯片团队的名字。经过10年的努力，亚马逊云科技芯片团队构建了3条自研芯片的产品线，包括5代定制化Nitro系统、3代基于Arm架构的CPU处理器Graviton、用于加速机器学习推理的2代Inferentia芯片、用于加速机器学习训练的Trainium芯片。

定制化的芯片设计，有助于帮客户运行要求更高的工作负载，包括更快的处理速度、更高的内存容量、更快的存储输入/输出（I/O）、更高的网络带宽。

在今年的re:Invent大会上，亚马逊云科技再次推出了一系列底层技术更新，包括第五代虚拟化芯片Nitro5、Gravition3E以及机器学习推理芯片Inferentia2，并推出了由三款自研芯片支持的Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）最新实例。

其中，Amazon EC2 Hpc7g实例采用了Amazon Graviton3E芯片，与当前一代Amazon EC2 C6gn实例相比，浮点性能提高了2倍；与当前一代Amazon EC2 Hpc6a实例相比，性能提高了20%，为高性能计算工作负载提供了更高的性价比。

Amazon EC2 C7gn实例采用Amazon Nitro5，与当前一代网络优化型实例相比，为每个CPU提供了多达2倍的网络带宽，同时将每秒数据包转发性能提升50%，为网络密集型工作负载提供了超高的网络带宽、数据包转发性能和性价比。

Amazon EC2 Inf2实例采用Inferentia2，是专门为运行多达1750亿个参数的大型深度学习模型而构建的，与当前一代Amazon EC2 Inf1实例相比，可提供高达4倍的吞吐量，降低多达10倍的延迟，且成本更优，延迟更低。

亚马逊云科技还对核心的底层亚马逊云科技SRD网络协议（Scalable Reliable Datagram，可扩展的可靠数据报）进行了创新，推出了高速虚拟网卡ENA Express，提供一致的更低延迟和更高网络吞吐量。SRD协议是亚马逊云科技开发的一种网络协议，专为亚马逊云科技环境中实现一致且低延迟的网络而构建的，具备多路径传输、微秒级重传和Nitro芯片提供专用资源三大优势，能够明显降低网络延迟，提高网络吞吐量。

针对负载巨大且高度复杂的模拟应用场景，亚马逊云科技推出了Amazon SimSpace Weaver服务，帮助客户构建、操作和运行大规模的空间模拟仿真系统。客户使用该服务可模拟出100万个以上、实时交互的仿真对象，创建比以往更加复杂的环境，并且将模拟仿真系统部署的时间从数年缩短至数月。

二、三个关键因素，构建端到端的云原生数据战略

数据是企业业务决议计划流程的中心，是构建数字化转型的基石。

陈晓建在其演讲中分享说，亚马逊云科技提供了一个端到端的数据战略，帮助客户从数据的摄入、存储、查询、分析到可视化呈现以及人工智能，在各个方面以安全、合规的方式实现数据的共享和输出。

如何去构建一个端到端的云原生数据战略？亚马逊云科技认为有三个关键因素：

第一，构建极致性能。建立一个面向未来的数据底层基础设施。

第二，轻松和无处不在的连接。实现一个跨组织的数据一体化融合。数据不再是一个个烟囱式的孤岛，而是一个完整的打通的大的数据库。

第三，通过教育和工具实现数据的普惠化、智能化，运用各种培训及工具能力，降低数据的智能化服务门槛，让更多的人可以从中获益。

亚马逊云科技也总结了面向未来的云原生数据基础设施应包含的4个方面：

第一，应该具备合用于所有适合工作负载和任何数据类型的合适的工具，以及让你能够适应不同不断变化的需求和机会。

第二，应该能够持续优化，以跟得上用户业务的发展所带来更多的数据和业务规模，并能够保持高性能。

第三，应该能够面对客户日益复杂的业务逻辑，提供尽可能多的工具，帮助用户在整个数据使用过程中降低门槛、复杂性，提升使用效率。

第四，应该具备最高级别的可靠性，因为用户的数据对用户的业务来说是至关重要的。

据统计，亚马逊云科技前1000名客户中，有超过94%的客户使用了10种以上的数据库和分析服务，由此可见选择合适的针对场景的数据库和数据分析业务何其重要。

因此，亚马逊云科技致力于来构建云原生服务，为特定场景定制化开发一个最合理的工具。

亚马逊云科技在云原生能力开发方面历史悠久，2006年推出的Amazon SQS云原生服务至今仍被大量的业务和应用使用，2012年推出业界第一款真正的云原生数据库Amazon DynamoDB，2014年推出业界第一款无服务器计算服务Amazon Lambda，2017年推出适合容器的无服务器能力的新服务Amazon Fargate……