15年前的企业IT市场，是传统IT厂商的天下，云计算概念还未兴起，IT和技术设施的局限性也被逐渐放大，贵、反应慢、不灵活极大地限制了企业的创新空间。此时，企业想要突破桎梏，必须探索新的道路，重塑企业IT。
2006年，亚马逊云科技发布了全球第一个云计算服务Amazon S3，一个G只需15美分，且按需付费的创新模式，让开发人员从此无需担忧创建昂贵的存储系统。几个月后，亚马逊云科技又发布了弹性计算 Amazon EC2以及第一个数据库服务。自此，IT应用的基础服务、存储、计算和数据库在云端齐备。
可以说，亚马逊云科技走过的15年历程，也是云计算产业发展的缩影。作为全球第一家云厂商，亚马逊云科技一直在向客户证明云计算的价值，且不断地为客户解惑——从对云计算概念的概念的存疑，到云计算只是为初创企业服务，且不能支持关键核心业务工作负载的争论，这些都在被后续的企业业务创新和需求一一证明。这些云计算是可以做到的！
据了解，Amazon S3已经存储超过100万亿个对象，EC2每天启用超过6000万个新实例。亚马逊云科技已经提供了200大类服务，覆盖了计算、存储、网络、安全、数据库、数据分析、人工智能、物联网、混合云等各个领域，甚至包括最前沿的量子计算服务和卫星数据服务。
亚马逊云科技并没有停下15年创新的脚步——2021年11月29日，备受业界关注的2021亚马逊云科技re:Invent全球大会如期而行。在re:Invent十周年之际，亚马逊云科技发布涵盖计算、物联网、5G、无服务器数据分析、大机迁移和机器学习等方向的多项服务和功能。同时基于新一代自研芯片Amazon Graviton3的计算实例。
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
“亚马逊云科技创立云计算15年的实践，云已不仅是技术的创新和革命，而是成为众多业务变革的赋能者。没有任何一个行业和创新不被云计算所波及。云已经是不可逆的滚滚洪潮。”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在2021亚马逊云科技re:Invent全球大会表示，这一切不过刚刚开始，分析师预测目前只有5%到15%的IT支出迁移到了云上。未来还有更多的应用和创新与云产生关联，增长空间巨大无比。
事实上，亚马逊云科技一直在构建更强大的算力，通过5G和物联网这些创新技术，将云计算推到边缘，推动数据、分析和机器学习的无缝集成，并为特定的应用场景和行业提供定制化的解决方案。此时，云计算的深度和广度也在潜移之中，迸发出惊人的能量。
就像10多年前，Netflix大胆地把所有IT基础设施迁移到了亚马逊云科技上，重塑业务的同时，更是推动了整个娱乐行业的升级。
“我们对这些勇于创新，且不固步自封的客户的形容是‘探路者’，勇于探索新业务、模式，敢于尝试从未涉足的未知领域。”在亚马逊云科技大中华区产品经理顾凡看来，探路者从不会墨守常规，总是积极探索新的可能性和更优的解决方案，找到改变游戏规则的方法。
亚马逊云科技大中华区产品经理顾凡
当年，亚马逊云科技推出Amazon EC2的时候，只有一款计算实例，随着客户需求的展开，亚马逊云科技也保持着创新的频率：结合客户的场景去量身定制不同类型的Amazon EC2的实例类型、基于GPU的实例和基于Mac的实例。
“从15年前首次推出Amazon EC2服务以来，我们一直都在快速地创新，今天亚马逊云科技已经提供了超过475种不同的计算实例类型，远远超过其它任何云服务提供商。”顾凡表示，创新的空间仍然很大，但前提必须要更深入地思考和重新定义计算实例。不过这一切离不开计算的核心——芯片。
从亚马逊云科技在芯片的布局来看，2013年发布的自研Nitro产品线已经更新到第四代；同时还有包括基于机器学习推理和训练的芯片Inf1和基于ARM架构的CPU Graviton。光是自研CPU亚马逊云科技就有3条产品线。
“芯片领域的经验是至关重要的，只有走得早，才会更快地渡过学习曲线早期的困难期，所以亚马逊云科技是云厂商里最了解客户工作负载的，也是云厂商里最早做自研芯片的，这就是经验的价值。”顾凡说。
具体来看，2018年亚马逊云科技发布的第一款基于ARM的处理器Graviton，应用场景主要是客户的Web应用和容器微服务；2019年第二代Graviton2是一个比较大的转折——基于Graviton2的计算实例和同等配置的x86实例相比可以带来40%性价比的提升。因此，应用于更为复杂的计算场景，像大数据分析、游戏、高性能计算等。
“自研处理器的威力绝不仅限于Amazon EC2计算实例，就好比只盯着CPU没有太大的意义。客户更关心的是亚马逊云科技上有多少托管服务已经原生运行在Graviton2的实例上。因为客户最终用的是云服务和应用。”顾凡透露，亚马逊云科技已经有多达20款亚马逊云科技的托管服务原生支持Graviton2，横跨像容器类服务、大数据类服务以及数据库服务，其中16个已经在中国区发布。
客户的需求，绝非尽于此，同样，亚马逊云科技也洞察了客户的痛点。并推出了新一代自研ARM芯片Graviton3:针对通用的工作负载，Graviton3比Graviton2的性能快25%；同时，针对高性能计算里的科学类计算，以及机器学习等负载会做更极致的优化——Graviton3的浮点运算性能比Graviton2提升高达2倍；像加密相关的工作负载产生密钥加密、解密，这部分性能比Graviton2会提升2倍，针对机器学习负载可以提升高达3倍。
更重要的是，亚马逊云科技发布了采用Graviton3第一款Amazon EC2计算实例的C7g，C7g将会针对计算密集型的业务负载提供超乎想象的性价比。
另一方面，以前很难享受到云优势的大型机用户，现在也可以轻松上云。Amazon Mainframe Modernization可以加快实现大型机上的程序迁移和程序现代化改造，最终运行在亚马逊云科技云中。
“客户有两个选项：可以重构大型机工作负载，将老旧应用程序转换成基于Java的现代云服务，在亚马逊云科技运行；也可以将工作负载平移到亚马逊云科技，只需要少量更改代码。”顾凡表示，借助Amazon Mainframe Modernization服务，可以将大型机核心工作负载迁移到云的时间缩短2/3。
亚马逊云科技不断代表客户寻找网络连接的最优解，新推出的Amazon Private 5G，让企业可以轻松部署和扩展5G专网，按需配置。Amazon Private 5G将企业搭建5G专网的时间从数月降低到几天。客户只需在亚马逊云科技的控制台点击几下，就可以指定想要建立移动专网的位置，以及终端设备所需的网络容量。
“亚马逊云科技负责交付、维护、建立5G专网和连接终端设备所需的小型基站、服务器、5G核心和无线接入网络（RAN）软件，以及用户身份模块（SIM卡）。Amazon Private 5G可以自动设置和部署网络，并按需根据额外设备和网络流量的增长扩容。”顾凡表示，Amazon Private 5G是云原生弹性的5G专网，可以根据客户任意数量的连接设备和用户动态调整云资源来支持5G专网，而且收费也是按需的。
如今，每一家企业都拥有深不可测的数据，而且还在爆炸式增长，数据的多样化也非常突出。此时，如何借助数据驱动业务的思维模式，将成为改变企业解决问题的方式，将会进一步驱动新的业务浪潮和模式的迭代。
亚马逊云科技之前发布了一款新的产品Lake Formation，目的就是帮客户快速构建数据湖，同时构建统一的数据湖管理。数据湖的管理员可以针对不同的用户、不同部门的业务，在表和列一级上对访问权限进行控制。
在本次大会上，亚马逊云科技再次对Lake Formation进行服务的扩展，即行与单元级别安全的功能，能够支持在行一级以及行和列交叠的单元级别去做数据访问的权限精准控制。因此Lake Formation可以基于设定的规则去自动地过滤数据，向一组用户去显示过滤后的数据。
从客户的角度来看，他们在使用数据湖碰到的另外一个挑战主要体现在数据湖存储的数据很多时候是动态变化的。所以往往数据湖里面，当客户在用Redshift，EMR、Athena进行查询时，很有可能有另外几个数据的Data Pipeline想去更新数据湖中的数据，这会儿就会发现有数据更新和要查询的冲突。那么如何去解决这个冲突呢？
亚马逊云科技在Lake Formation的基础之上，增加了Lake Formation受监管表功能：客户一旦在Amazon S3里面创建一张表，它的属性就会默认为受监管表。当Data Pipeline往Amazon S3里面添加或者更改数据时，Lake Formation就会自动管理冲突和错误，并保证查询的一致性。让数据湖的搭建、治理和管理更加容易。
此外，数据是企业洞察的驱动器。亚马逊云科技在云上推出了全面的数据解决方案，从数据库、到数据分析，到人工智能，希望帮企业获得数据洞察，更好地推动业务发展。
亚马逊云科技分析服务套件新推出三种无服务器选项和一个按需选项：Amazon Redshift Serverless可在几秒钟内自动设置和扩展资源，让客户在PB级数据规模运行高性能工作负载，而无需管理数据仓库集群。
Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) Serverless可快速扩展资源，极大地简化实时数据摄取和流式传输；Amazon EMR Serverless让客户无需部署、管理和扩展底层基础设施，即可使用开源大数据框架（如 Apache Spark、Hive 和 Presto）运行分析应用程序。
Amazon Kinesis On-demand是亚马逊云科技为Amazon Kinesis Data Streams（一种用于捕获、处理和存储流媒体数据的无服务器服务）推出的新功能（新的容量模式），利用它可以提供每分钟GB级别的读写吞吐量，而无需进行容量规划。
机器学习是数据洞察必不可少的。亚马逊云科技拥有广泛和完整的机器学习功能特性组合，从机器学习框架和基础设施、机器学习服务到开箱即用的人工智能服务。亚马逊云科技的机器学习服务Amazon SageMaker，数万客户正在使用，训练具有数十亿个参数的模型，每月进行数千亿次预测。自2017年问世以来，Amazon SageMaker已经陆续添加了150多项功能和特性。
在本次的大会上，亚马逊云科技又发布了一项重要的Amazon SageMaker新功能——Amazon SageMaker Canvas，它让业务人员和数据分析人员能够使用可视化的点选界面，生成高准确度的机器学习预测，不需要写程序代码，极大降低机器学习的门槛。
除此之外，亚马逊云科技还重磅推出两项IoT新服务：Amazon IoT TwinMaker，让开发人员更加轻松、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，轻松汇集来自多个来源的数据，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 FleetWise解决汽车制造商数据收集、管理和上云的难题。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，方便在云上轻松进行数据分析。中桥调研咨询（Sino-bridges）首席分析师王丛认为：“Amazon IoT TwinMaker打通物理和虚拟世界，让物理世界监控管理更加实时，高效，智能。另外，Amazon IoT FleetWise让这种数实融合的综合管理能力转化为车队物联网监控、分析、管理创新服务。”
写在最后
云计算的滚滚洪潮不可阻挡，上云势在必行。不仅是因为云带来更优化的成本、更高的安全性和更强的性能。更重要的是，云带来更多的可能性——敏捷性、试错能力以及数据洞察能力。
“这些能力最终都是为了帮助各类企业和机构的升级转型。客户告诉我们，通过上云，他们正在重塑企业文化、提高数据决策的能力，更快、更方便、更好地创新。”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，赋能更多行业、解决现实挑战，重塑企业竞争力。”
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