维端网如果说亚马逊云科技已是云时代的一个超级云创新中枢，那么伴随2022 re:Invent全球大会亮相的基础架构、计算、数据库、数据分析、AI/ML、安全、行业应用等新服务及工具推向市场，亚马逊云科技的创新力正在激起行业数字化、智能化转型新形势下的云卷云舒。
亚马逊云科技于2022年12月下旬正式开启了2022 re:Invent中国巡展活动，其显现着两个重要的吸引力：一是，伴随亚马逊云科技推出的一系列技术更新，例如第五代虚拟化芯片Nitro5、Gravition3E以及机器学习推理芯片Inferentia2，全新的数据管理服务Amazon DataZone，亚马逊云科技还推出云托管服务安全数据湖Amazon Security Lake、以及新推出的分析服务Amazon Clean Rooms等功能产品，2022 re:Invent中国巡展将成为亚马逊全面展示亚马逊云科技创新实力的大秀场，备受业界期待；
二是，面临全球经济的不确定性的影响，各种规模的客户，特别是中国的行业企业都希望能够在云技术的进一步加持下，大力削减成本、增强业务的灵活性并加速创新。
用中国行业用户的话说，中国企业以及云生态伙伴，着实看到了亚马逊云科技作为全球云界顶级云供应商所带来的技术升级，而由此产生的数字化裨益将伴随新工具、新技术的推出渗入行业场景，令人雀跃。
“我们希望能通过技术的不断创新，让全球包括中国的客户能凌云驭势、重塑未来。” 亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建如是说。
re:Invent中文含义聚焦重塑，这是亚马逊云科技始终所秉持的精神内核，客户的需求就是其技术重塑的源泉。
今天，当各行各业来自不同规模，世界各地的客户都在使用亚马逊云科技产品和技术进行不断地创新和重塑时，每一位受益其中的用户心中都有同样的体会：在云中的探索创新，让所有新的可能性转变为确定性。
那么，云是怎样帮助用户在当今不确定环境下保持探索的？
亚马逊云科技给出的答案分为两层，：第一层颇具理论性，即亚马逊云科技全球CEO Adam Selipsky 提到，通过思考和总结对过去的探索方式，将给未来提供宝贵的探索和经验，人类曾经探索过各种各样的环境，有些浩瀚无垠，有些深不可测，有些充满着极端的挑战，但有些也充满着无限可能。当我们使用正确的工具，人类就可以自信地去战胜各种环境的挑战，不断地发现新的可能性。
而第二层颇具技术性，这种技术性则来源于亚马逊云科技的最新产品技术以及最佳实践。2022 re:Invent所推出的一系列技术创新便是强有力的佐证：
数据管理服务迎新
“数据是21世纪的石油。”但如何科学有效利用这一科技能源的价值，则蕴含着充满挑战的思考与行动。分析人士预测，未来五年产生的数据量将会是数字时代开始以来的两倍多。如何管理海量数据，挖掘数据价值，对每个组织来说都是巨大的挑战：Expedia集团每年处理超过6000亿个AI预测，来帮助自身业务的有效运转；三星的11亿用户每秒发进80,000个请求，以获取数据给出的应用答案；Pinterest在Amazon S3上存储了1个EB的数据，也就是一千个PB，一百万个TB，来支撑庞大海量的图片处理需求。
毫无疑问，数据是应用程序、流程和业务决策的中心，几乎是每个组织数字化转型的基石。
“仅凭肉眼我们无法探索星空，于是人类不断创新探索太空的方法，发射了火箭、卫星和空间站。今天我们面临着像星空一样广袤的数据挑战，这是应用程序、流程和业务决策的中心，几乎是每个组织数字化转型的基石，但处理数据并不容易，亚马逊云科技认为需要构建云原生的数据战略。” 陈晓建的比喻极为贴切。
目前，中国无数企业正在通过云上数据管理工具提升自身的竞争力，不断地挖掘数据价值，为自身业务使能。而这一点，也被所有云厂商视为竞争云高地。
从权威统计数据看，前1,000 名亚马逊云科技客户中有 94% 使用超过亚马逊云科技的 10 项数据库和分析服务。
事实上，亚马逊云科技一直在数据存储和分析、机器学习等方面创新，并应用到实践中，如：通过数据分析为用户进行数据推荐；在云计算领域推出云原生数仓Amazon Redshift和首个云原生的数据库服务Amazon DynamoDB等智慧之举。
业界对于亚马逊云科技数据服务的统一认知是：其通过提供端到端的全面数据解决方案，帮助客户打造从数据的摄入，数据存储与查询，到数据分析，商业智能，再到人工智能与机器学习创新，并通过安全合规的方式进行集团内或公司之间的共享和输出。
在陈晓建看来，构建端到端数据战略已成为行业用户的必经之选，而亚马逊云科技在数据管理服务也紧紧围绕三个核心，展开对用户的数据赋能：建立面向未来的云原生数据基础设施；实现高效、跨组织的数据一体化融合；借助教育和工具，使数据普惠化。
在面向未来的云原生数据基础设施上，亚马逊云科技认为四个细分要素必不可少：
一是，不同工作负载需要合适的工具，例如，数以万计的亚马逊云科技客户使用 Amazon Athena进行数据查询，而 Apache Spark也在同时帮助客户进行复杂的数据处理。亚马逊云科技最新宣布推出适用于 Apache Spark 的 Amazon Athena，让用户使用Athena来调用Spark，在短短一秒内即可开始在Apache Spark运行交互式数据分析任务，用户无需准备基础架构配置。亚马逊云科技还宣布了针对 Apache Spark 的新 Amazon Redshift 集成预览，通过这一功能，客户可以通过Amazon EMR 或者Amazon Glue这样的Spark引擎来消费Amazon Redshift中的数据。与现有的 Amazon Redshift-Spark连接器相比，这种集成使Spark引擎对Amazon Redshift的数据抽取速度提高了10倍。
二是，在大规模数据应用运行中保持高性能，例如，Amazon Aurora的自动扩展功能可以将每个数据库实例可自动扩展到最大128TB，而只有其他传统企业级数据库大概1/10的使用成本；上万个Amazon Redshift用户每天都会处理超过EB级别的数据总量，其也具备超过其他的云数仓约5倍的更好的性价比，同时，在高并发和低延时的场景下，比如报表和dashboard的应用，Amazon Redshift的性价比是其他方案的7倍。
在这些强大能力的基础上，本次re:Invent再次发布了多项数据库新特性，包括：Amazon DocumentDB Elastic Clusters－－将Amazon DocumentDB集群弹性扩展到支撑百万级读写每秒和PB级存储容量的规模；Amazon RDS写优化－－将数据写入吞吐量最高提升两倍；Amazon RDS读优化－－将数据查询性能最高提升50%。
三是通过智能化手段和工具为客户降低运营复杂性，有效提升工作效率。例如Amazon SageMaker支持Geospatial ML：现在支持新的地理空间机器学习功能，客户只需单击几下即可从Amazon SageMaker访问不同的数据源上的地理 空间数据。内置可视化工具使您能够使用 3D加速图形在交互式地图上分析数据和探索模型预测。
四是可靠性和安全性。本次新发布的Amazon RDS蓝/绿部署功能客户开辟一个测试环境进行补丁或者新配置的测试，当测试成功之后快速将测试环境切换为生产环境。 这样的功能极大地节省了数据库团队运维中的操作压力，同时提升运维效率，保证数据零损失。
在实现高效、跨组织的数据一体化融合上，亚马逊云科技最新发布了多项全新的集成功能,从自动化数据路径到数据源再到数据治理工具，让数据融合应用进入到了一个全新全生命周期的运营流程中–把分散、零 乱、标准不统一的数据整合到一起，通过抽取、清洗转换之后加载到分析服务，最终实现数据转化。
例如，亚马逊云科技在本次大会上发布了多项全新的集成功能如Amazon Redshift流式注入功能、Amazon Redshift auto-copy from S3等工具帮助客户实现“Zero-ETL”（零ETL）。
在借助教育和工具实现数据普惠化方面，来自 150 个国家/地区的超过 310,000 名开发人员已经通过亚马逊云科技 Amazon DeepRacer 接受了机器学习方面的培训。亚马逊云科技通过非常成熟的培训和认证体系，以及AIML奖学金项目，让更多的学生、业务人员或者IT从业者能够充分掌握云计算技术，从而更好地区拥抱这样一个信息爆炸的时代。值得一提的是，在工具使能上，全新发布的Amazon QuickSight Q,不仅仅预备了预测的能力，而且还能揭示数据背后的原因，而且这些都是系统自动完成的。另外，通过推出低代码机器学习：Amazon SageMaker Data Wrangler、Amazon SageMaker Canvas、Amazon SageMaker AutoPilot、Amazon SageMaker JumpStart，亚马逊云科技可以帮助使用者从数据准备到模型构建和开发，到训练和调整直到部署和运营管理，全生命周期的每个阶段轻松上手，快速进行业务需要的机器学习。
由此，云原生的数据战略由三个关键因素构成，极致的性能，轻松和无处不在的连接，以及推行数据的普惠化，而它们在亚马逊云科技技术生态路径上的有效集合，将大幅效降低用户获取智能化数据服务的门槛，在行业场景中实现数据的高效转化。
云中安全迎稳
“对未知的海底世界进行探索需要安全做支撑，在数字化转型中也一样。只要具有强有力的安全做保证，企业才能在业务拓展中走得更好，更远。安全是亚马逊云科技最高优先级的工作，我们从未停止脚步，在云自身的安全和云中的安全上持续创新。” 陈晓建说道。
近两年，云界一直关注层出不穷的安全问题，并形成了一个统一的思考：行业需要怎样的安全目标，而这些目标要达到怎样的高度？
事实上，对于云安全而言，其首先是安全目标要明确，但更重要的是，云安全既是一个过程，更是产品持续创新的集合。 如果坚信这一点，那么围绕亚马逊云科技的安全路径就不难理解，其为何能让千行百业的客户高枕无忧。
众所周知，安全是亚马逊云科技的Job Zero，在云自身的安全和云中的安全上持续创新，亚马逊云科技从未停下脚步。
亚马逊云科技树立了安全的四大目标，帮助企业提高整体安全态势：
首先，帮助用户快速提升安全水平。亚马逊云科技负责云平台的安全，从硬件到软件，从外到内。例如，基于亚马逊云科技，客户可以在最安全的全球基础设施上进行构建，用户始终拥有自己的数据，并且能够加密、移动以及管理保留这些数据。在亚马逊云科技的数据中心和区域互连的全球网络中，所有的数据流动在离开安全设施之前，都经过物理层自动加密。
其次，降低安全的成本。例如，最新发布的Amazon Verified Permissions，通过将授权与业务逻辑分离，加速应用程序开发，通过权限集中和策略生命周期管理，节省时间和资源，使用自动化分析来确认权限是否按预期执行，从而大规模简化合规性审计工作，通过动态、实时授权决策构建支持零信任架构的应用程序。
“我们把安全当成是水和空气，我们目的是给、客户提供好的水和空气，而不是通过水和空气来营利”。陈晓建如是说。
第三，减少安全事件的处理时间。不同数据的源头不一样，格式和连接方式不同。安全也面临着同样的挑战，为了获得对安全的动态监控，客户需要依赖于不同来源的日志和事件数据，例如应用程序、防火墙、身份识别系统等。
Amazon Security Lake作为第一个针对安全的数据湖，用户可以快速通过汇聚，分析和响应来自亚马逊云科技，用户自身应用和安全合作伙伴的所有安全数据。
提高企业安全的效率。在陈晓建看来，如果一个服务只是一个服务，用户用起来还是不够方便，亚马逊云科技通过服务的集成度去提升安全的效率。
例如，Amazon KMS新近推出了 External Key Store (XKS)。其允许用户使用自己控制的外部密钥管理系统，通过那些加密密钥来保护自己的数据。此项功能可与100多项亚马逊云科技的服务相集成，用户免去了繁琐的集成开发工作。
底层技术迎高效创新
“人类探索南极的故事说明，当你面对极端环境时，“足够好”往往意味着“还不够好”，当面临极端挑战时，必须选择那些专门定制、功能足够强大的工具和解决方案。对亚马逊云科技的数百万客户来说也是如此”。在陈晓建看来，极端的挑战意味着对性能的极致要求；意味着在充满不确定性的时代，快速、敏捷的进行现代化应用开发，提高业务的敏捷性；意味着每个企业都需要积极掌握最新科技，探索未知的未来。
事实上，亚马逊云科技也带着对这些“意味”的认知，在底层架构创新上努力打造了极具特色的更新！
2022re:Invent在底层架构服务方面的更新包括三个方面：极致性能的自研芯片战略； 极速构建的云原生应用；面向极限未来的HPC。
首先，极致性能的自研芯片战略上，亚马逊云科技Annapurna labs 在过去10年的持续创新，形成了三条自研芯片的产品线：四代虚拟化定制芯片 Nitro；三代基于ARM 架构的通用处理器芯片Graviton；两款用于机器学习的训练和推理的芯片。
最新发布的Nitro V5晶体管数量大约是上一代Nitro芯片的两倍。Nitro V5 每秒的数据包能力提高了60%，延迟减少30%，每瓦特性能提升 40%；
新推出的Graviton3E 处理器，相比于 Graviton3 实例，Graviton3E 在 HPL（线性代数的测量工具）上性能提升35%，在 GROMACS（分子运动）上性能提升 12%，在金融期权定价的工作负载上性能提升 30% ；
新发布的训练芯片实例Amazon EC2 Trn1n以及推理实例Amazon EC2 Inf2，则进一步凸显了机器训练与推理的智能化升级。
在极速构建的云原生应用上，亚马逊云科技16年持续引领云原生应用构建，推出大量服务，如消息队列服务Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)，键/值和文档数据库Amazon DynamoDB，开创无服务器计算先河的Amazon Lambda，适用于容器的无服务器计算服务Amazon Fargate，专为云打造的高性能关系数据库服务Amazon Aurora等。而新发布的Amazon Lambda SnapStart for Java Functions，可以大幅降低Java函数的冷启动延迟，并且没有额外成本。端到端开箱即用的DevOps企业级平台——Amazon CodeCatalyst，提供了完整的项目管理,、自动化流水线、高效开发与调试集成和灵活协作。与此同时，新Amazon Application Composer (预览版)，可以帮助用户通过简单的拖拽来搭建应用程序的架构，和底层serverless能力整合。
面向极限未来的HPC，亚马逊云科技推出三款高性能计算实例应对三类不同负载：Hpc7g实例，Hpc6a实例以及Hpc6id实例，分别应对计算和网络密集型负载，计算密集型负载以及数据和内存密集型负载，满足了客户最需要的HPC计算实例。此外亚马逊云科技通过推出新的服务和功能提供高效的配套网络、存储服务及各种任务管理能力。
从亚马逊云科技快速推进三条自研芯片研发进程中不难发现，其芯片功能的密集输出彰显了其在计算、安全以及机器推理方面的全新实力，例如实现 Amazon EC2可持续的安全创新。同时，作为云原生应用的先行者以及真正践行者，亚马逊云科技加强了推出容器、Serverless、CI/CD等服务加速客户的现代化应用改造，力图帮助客户在云时代加速实现数字化升级。
行业应用迎开箱即用
随着越来越多的行业客户开展云布局，行业云应用的重要性与日俱增。行业用户如何更有效率的在云上开展创新？亚马逊云科技的启发颇具想象力：
把不同的元素结合在一起，创造出全新的东西；通过来自不同组织的协作产生创新；利用已知的资源，有选择地进行加工，突破固有观念的限制。
围绕这些认知，亚马逊云科技开箱即用的行业应用应云而生，如Amazon Clean Rooms、Amazon Omics、Amazon Connect和Amazon Supply Chain。
Amazon Clean Rooms，其可帮助多方参与者共同完成数据上的协作。让客户放心地分享数据集而不会造成元数据的泄露；Amazon Omics，具有非常丰富的应用场景，其可加速临床试验以及缩短科研和创新的周期等等；Amazon Connect推出三项功能更新，即基于机器学习的预测，帮助联络中心管理人员优化计划、客服绩效管理功能，帮助呼叫中心经理节约识别绩效问题和帮助指导员工；客服指南界面，通过交互指导以加快客服解决用户问题；作为基于云的新应用程序，Amazon Supply Chain可帮助用户于供应链中减轻风险并降低成本，以提高供应链弹性，可广泛应用于制造、汽车、零售与快消、化工、医疗等行业中。
未来，亚马逊云科技将致力于为客户不断提供开箱即用的应用程序以解决业务挑战，并且将AI/ML的能力植入到行业方案中，帮助客户利用云的规模化和敏捷性，让客户更加有信心应对未来挑战。
结语
陈晓建总结，亚马逊云科技的创新努力包含热情与信心，因为亚马逊云科技看到云计算正在给各行各业带来颠覆性的变革。
这一变革始终伴随着真正的云力量崛起、颠覆、成长，其从大量复杂的数据中获得洞察，充满信心探索未知的领域，有足够的安全感承受外部的压力，在最极端的条件下应对挑战以及拥有无限可能的想象力。
而这一云力量所带来的改变，更令人期待：
云能够变革创新的速度，为人们激发灵感、锐意创新创造良好的环境，并快速验证和迭代。
云能够改变人们对失败的看法。在云上，即使失败也不会带来巨大的损失。这让人们解放思想，有机会去进行更大胆的尝试。
云能够改变决策机制。把数据作为决策制定的依据，这对大多数企业而言都是革命性的变化。
云还能够改变企业文化，随着企业更具创新性、更敏捷、更能做进正确的决策，企业文化也将随之改变。
