随着行业数字化转型的推进和企业对降本增效的迫切需求，用户对基础设施的敏捷性、弹性、可扩展性和开放性等要求也日益提高。相较于传统基础设施，云原生基础设施在这些方面表现出更明显的优势：不仅容器技术被更广泛应用，网络和存储技术也在不断革新；同时，更复杂的业务场景和更多类型的工作负载也驱动了编排调度能力的迭代。
毫无疑问，在未来几年内，云原生基础设施应用规模将更加广泛，并将成为企业数字化转型的重要驱动力。
近日，IDC发布了《中国云原生基础设施技术能力评估报告，2023》。据了解，本次报告评估主要围绕云原生基础设施开展。云原生基础设施与云基础设施的计算、存储、网络等相对应，它是指在云计算环境下，为支持容器化应用程序、微服务架构和DevOps而设计的新型基础设，同时包含运行时、云原生存储、云原生网络、镜像、编排调度、安全性和开源贡献等能力。
值得一提的是，亚马逊云科技在该报告中获得最高分，不但是“云原生存储能力”维度唯一获得满分的厂商，而且在多个维度获得满分，堪称云原生基础设施领域的全能型选手。
持续引领云原生基础设施创新“底座”
事实上，作为云计算的开创者和引领者，亚马逊云科技深入底层技术直达芯片，通过自研芯片创新、丰富的计算实例供应为客户提供更好的云上负载性价比，结合全球优势构建差异化竞争力，并通过不断精进的云原生基础服务以满足客户对云上负载性能和云服务功能上的最新需求。
同时不断引领云计算技术变革，在容器化、Serverless等演进路径上推出行业标志性的技术和服务，大大降低了客户对基础设施的依赖，真正实现让“企业写的每行代码都是应用逻辑”的目标。
例如，在算力焦虑的当下，自研芯片成为目前全球科技巨头竞争的新焦点，而亚马逊云科技在这条赛道上已经进行了持续十多年的不断创新，每一代自研芯片都大幅提升了云上负载的性价比和能效。
2023re:Invent全球大会上，亚马逊云科技推出Amazon Graviton4和Amazon Trainium2自研芯片，为机器学习训练和生成式AI应用等广泛的工作负载提供更高性价比和能效。亚马逊云科技同时为客户提供基于AMD、Intel以及英伟达等的最新芯片和实例组合，包括600多种广泛而深入的计算实例选择。
2023年，Amazon Graviton3也已落地中国，该芯片实例支持的M7g 通用型、C7g 计算优化型和 R7g 内存优化型三款实例均基于Amazon Nitro System构建，与上代Graviton2相比，整体性能提升高达25%，内存带宽提升50%，同时能耗更低，能效提升高达60%。
此外，全球优势是亚马逊云科技的差异化优势之一。亚马逊云科技的基础设施遍及全球33个地理区域的105个可用区，并已公布计划在并已公布计划在马来西亚、墨西哥、新西兰、沙特阿拉伯和泰国等新建6个区域、18个可用区。除了区域和可用区之外，亚马逊云科技还为高密度城市推出了更低延迟的38个Amazon Local Zones本地扩展区和29个Amazon Wavelength区域。
凭借覆盖全球的网络服务，亚马逊云科技为客户提供数据中心、办公室或主机托管环境入云高速通道，以及云上资源和本地资源全球互联互通，为客户提供高速、低延迟和安全的网络构建平台，帮助企业降低网络成本、提高网络覆盖、扩展网络能力。
“云原生存储”能力拉满
Amazon Simple Storage Service（S3）对象存储服务是大家最耳熟能详的亚马逊云科技服务之一，也是亚马逊云科技自2006年正式成立以来推出的第一款云服务，几乎成为对象存储的事实标准。
18年来，亚马逊云科技持续引领云原生存储领域的技术潮流，构建起云存储服务“全家桶”，已形成丰富的对象、文件和数据块存储，数据迁移，混合云存储及边缘计算，托管式文件传输，灾难恢复和备份服务。
例如，亚马逊云科技在2023 re:Invent全球大会上推出了Amazon S3 Express OneZone，为高性能存储需求的用户提供了新的存储层级选择。与 Amazon S3 Standard 相比，Amazon S3 Express One Zone的数据访问速度提高至多 10 倍，数据请求成本降低50%，为机器学习训练和推理、交互式分析以及媒体内容创建等请求密集型工作负载提供最高性能存储。
与此同时，“专门构建”丰富的文件存储服务，提供与本地一致的云上文件存储体验。许多企业依赖本地的文件系统来构建存储服务器功能或应用，迁移上云会面临着大量的重构和功能适配等功能，亚马逊云科技为此“专门构建”了丰富的Amazon FSx文件存储系列服务：专为Windows工作负载推出的Amazon FSx for Windows File Server，为计算密集型工作负载推出的Amazon FSx for Lustre，为企业业务迁移上云推出的Amazon FSx for NetApp ONTAP和为大数据分析Linux工作负载推出的Amazon FSx for OpenZFS。
不同工作负载的企业可以在云端轻松且经济地启动和运行主流的文件系统，实现与本地一致云上文件存储体验。目前，Amazon FSx for Windows File Server、Amazon FSx for Lustre 和 Amazon FSx for NetApp ONTAP均已在亚马逊云科技中国（北京）区域和（宁夏）区域上线，为中国区客户提供了更多选择。
提供灵活的云原生服务，助力客户加速进行云原生应用创新
如同云计算将客户从复杂的物理基础设施中解放出来一样，亚马逊云科技进一步通过Serverless将这一过程延展到了云上的虚拟基础设施和云服务领域，形成了涵盖计算、存储、应用集成、数据库、数据分析等全栈Serverless服务，在更是实现了分析服务的Serverless大满贯——全部分析服务都提供完善的Serverelss选项。
例如，亚马逊云科技在2023 re:Invent全球大会上推出了三款无服务器服务创新，帮助客户以任意规模分析和管理数据并显著简化运营，客户无需花费时间和精力去配置、管理和扩展其数据基础设施。
其中，Amazon Aurora Limitless 数据库可跨多个 Amazon Aurora Serverless 实例自动分发和查询数据，并能够扩展到每秒百万次的事务级写入并管理PB级数据；Amazon ElastiCache Serverless 可以帮助客户在一分钟内创建高可用的缓存，并实时进行垂直和水平扩展以支持客户复杂的应用程序，且无需管理基础架构；Amazon Redshift Serverless 利用人工智能（AI）预测工作负载并自动扩展和优化资源，帮助客户实现高性价比的目标。
目前，全球数十万客户正在借助亚马逊云科技的Serverless云服务开展业务创新。
丰富的开发工具和模型选择
近年来，生成式AI和大语言模型在多个领域展现了其强大的能力，从自然语言处理到图像生成，其应用场景越来越广泛。生成式AI和大语言模型除需要大量的计算资源和存储资源外，也需要更强的弹性、任务调度能力和高可用性。云原生基础设施由于其灵活、弹性、高可用等特点，成为部署这类应用的首选。
也就是说，为了满足生成式AI和大语言模型的更高需求，云原生基础设施也需要不断地进行创新和优化，这为其发展提供了新的动力和方向。
亚马逊云科技可以提供三层架构，包括利用基础模型构建的应用程序、使用基础模型进行构建的工具和用于基础模型训练和推理的基础设施，并在每一层都持续创新，帮助客户更轻松、安全地构建和应用生成式 AI，进一步降低利用生成式 AI 的门槛。
首先，工具层的Amazon Bedrcok是最关键平台型服务，它也是一款Serverless服务，开发人员无需管理任何的基础设施和配置，即可以云原生的方式快速进行生成式AI应用的开发。Amazon Bedrock能够提供对Anthropic Claude 2.1和Meta LLama 2 70B以及独家的Amazon Titan系列模型，这些全球领先的模型为开发者提供了真正的选择。
更重要的是，Amazon Bedrock还不断推出新功能，以满足用户在生成式AI领域的新需求，包括持续预训练功能、微调功能、检索增强生成功能、代理功能和负责任的人工智能实施方面的功能。
其次，在基础设施层亚马逊云科技为Amazon SageMaker推出五项新功能，助力规模化开发应用模型。Amazon SageMaker HyperPod 可大规模加速基础模型训练，能够缩短高达 40% 的训练时间，并可以确保持续数周或数月的训练过程不中断；Amazon SageMaker Inference 推理功能可平均降低 50% 的部署成本和20%的推理延迟；Amazon SageMaker Clarify 可以帮助客户评估、比较和选择最佳模型；Amazon SageMaker Canvas 的两项增强功能 —— 用自然语言指令准备数据、利用模型进行大规模业务分析，将使客户能够更轻松、更快速地将生成式 AI 集成到他们的工作流程中。
写在最后
金融、医疗、教育到零售、制造、物流，几乎所有的行业都在进行数字化转型，而云原生基础设施是这些转型的核心支撑——云原生基础设施让应用与基础资源解耦，让业务和技术的关注点分离，将越来越多的复杂性下沉到基础设施，从而使企业数字化团队更加聚焦业务创新，成为企业数字化建设中不可缺少的部分。
与此同时，云原生基础设施的弹性、灵活、自动化等特点，使其能够完美地满足企业的各种需求，帮助企业提高运营效率、降低成本并增强创新能力。
可以说，随着数字化转型的深入，企业对云原生基础设施的依赖只会增加，不会减少。我们正处于云原生基础设施普及和发展的关键节点，对于云服务供应商而言，他们需要把握机遇、勇敢面对挑战，在增加技术研发投入的同时，始终保持开放的态度，以便在云计算的新时代中占据更有利的地位。
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