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對于未來(lái)，亞馬遜全球副總裁、亞馬遜云科技大中華區執行董事張文翊近日在re:Invent大會(huì )上表示：“我們正在構建更加強大的算力，通過(guò)像5G和物聯(lián)網(wǎng)這樣的創(chuàng )新技術(shù)，把云推到更多的邊緣。我們正在推動(dòng)數據、分析和機器學(xué)習的無(wú)縫集成。我們還在為特定應用場(chǎng)景和行業(yè)提供定制化的解決方案。”

雖然已經(jīng)發(fā)展了15年，在亞馬遜云科技首席執行官Adam Selipsky看來(lái)，云計算還處在非常早的時(shí)期。他援引分析師的估計，目前云上支出只占整個(gè)IT支出的5%到15%。未來(lái)將有大量的工作負載遷移到云，大量的創(chuàng )新即將在云上開(kāi)展，云產(chǎn)業(yè)前景巨大。

值得注意的是，納斯達克在re:Invent大會(huì )宣布和亞馬遜云科技達成多年合作伙伴關(guān)系，宣布將分階段把全部業(yè)務(wù)遷移到亞馬遜云科技，為全球資本市場(chǎng)構建新一代云計算基礎設施。在2022年，納斯達克將先把美國的一個(gè)期權交易市場(chǎng)上云。為了實(shí)現全面上云的目標，適應對延時(shí)的要求，納斯達克通過(guò)Amazon Outposts建立了一個(gè)混合架構，推出了金融行業(yè)第一個(gè)專(zhuān)用亞馬遜云科技本地區域。這一合作將應用到納斯達克全球130多個(gè)企業(yè)客戶(hù)，幫助這些企業(yè)建立標準化的上云路徑。

納斯達克作為一個(gè)全球性的金融市場(chǎng)眾所周知，實(shí)際上它的業(yè)務(wù)版圖早就不止于此，它還是一個(gè)為資本市場(chǎng)提供技術(shù)和SaaS服務(wù)的供應商。

Adam Selipsky表示：“納斯達克和亞馬遜云科技將共同為資本市場(chǎng)創(chuàng )造新的可能，幫助他們加快創(chuàng )新和改進(jìn)業(yè)務(wù)流程。結合納斯達克長(cháng)達50年來(lái)為資本市場(chǎng)開(kāi)拓新技術(shù)的專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗，以及亞馬遜云科技成熟的安全性、可靠性和彈性，將幫助我們共同的客戶(hù)以及納斯達克持續發(fā)展業(yè)務(wù)，每天無(wú)縫地完成數十億美元的交易。隨著(zhù)納斯達克開(kāi)啟上云的第二個(gè)十年之旅，此次合作將助力納斯達克更輕松地將核心基礎設施遷移上云，繼續創(chuàng )造新服務(wù)。”

機器學(xué)習與數字孿生：將使用門(mén)檻降到最低

“數據真正推動(dòng)行業(yè)驚天動(dòng)地轉型的一個(gè)領(lǐng)域就是工業(yè)制造。無(wú)論是設計還是供應鏈管理，還是高質(zhì)量交付，比如大眾汽車(chē)今年會(huì )向市場(chǎng)投放1100萬(wàn)輛汽車(chē)，每天向工廠(chǎng)就得投入2億零部件。通過(guò)和亞馬遜云科技的攜手，它們將120多個(gè)分散的工廠(chǎng)和3萬(wàn)多家供應商的數據全部整合到云里，形成單一整合的數據庫。這樣一個(gè)數據庫帶來(lái)的分析就可以讓它們的生產(chǎn)力提升30%，”亞馬遜云科技大中華區產(chǎn)品部總經(jīng)理顧凡介紹道。

那么如何將機器學(xué)習門(mén)檻降到最低，使不具備機器學(xué)習經(jīng)驗、數據科學(xué)經(jīng)驗，也不是開(kāi)發(fā)者，也能做機器學(xué)習？亞馬遜云科技推出了Amazon SageMaker Canvas：可通過(guò)可視化的點(diǎn)選界面，生成高準確度的機器學(xué)習預測，而不需要寫(xiě)程序代碼。

顧凡認為，技術(shù)的演進(jìn)其中一個(gè)趨勢就是越來(lái)越多地降低門(mén)檻，不斷擴展使用人群的邊界。

比如業(yè)務(wù)人員，“他懂業(yè)務(wù)流程，懂業(yè)務(wù)場(chǎng)景，他可以看到業(yè)務(wù)的挑戰，可以猜測用機器學(xué)習去解決業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的一個(gè)問(wèn)題可以提升多大效率，但是他搞不定的是，不懂Python，也不懂數學(xué)模型。那么在他想用機器學(xué)習減少客戶(hù)流失、欺詐檢測，甚至預測銷(xiāo)售和優(yōu)化庫存的時(shí)候，即可用Amazon SageMaker來(lái)構建想要的機器學(xué)習模型，不用求數據科學(xué)家，”顧凡描述道。

完成機器學(xué)習的背后是數字孿生。

數字孿生是任何物理實(shí)體、物理流程和服務(wù)在虛擬環(huán)境中的虛擬投射、映射，每個(gè)實(shí)體的數字孿生都精確地模擬它的實(shí)體。比如一個(gè)航空的噴氣發(fā)動(dòng)機有數字孿生，裝配此發(fā)動(dòng)機的生產(chǎn)線(xiàn)也有數字孿生的映射，這條生產(chǎn)線(xiàn)所在的工廠(chǎng)車(chē)間也有。

過(guò)去測試新產(chǎn)品，一般要做出物理的實(shí)體產(chǎn)品，千錘百煉。今天則可以通過(guò)構建新產(chǎn)品的數字孿生，然后在虛擬的數字孿生世界里運行成千上萬(wàn)次的測試，為產(chǎn)品去建模以及改善其性能。

那么如何構建數字孿生呢？這首先需要將跟物理實(shí)體相關(guān)的所有數據源導入到數字孿生的模型，弄清楚數據源和實(shí)體之間的關(guān)系，同時(shí)需要將此數據疊加到3D視覺(jué)模型上，然后才能真正創(chuàng )建出一個(gè)視覺(jué)化、3D可見(jiàn)的虛擬孿生體。

與此同時(shí)，物理世界的數據無(wú)時(shí)無(wú)刻不在變化，如何保證更新的數據能夠及時(shí)反映到數字孿生體？這是一項技術(shù)門(mén)檻和成本都非常高昂的活動(dòng)。

在re:Invent上，亞馬遜云科技發(fā)布一項新的IoT服務(wù)Amazon IoT TwinMaker，目標是讓開(kāi)發(fā)人員更加輕松、快捷地創(chuàng )建現實(shí)世界的數字孿生，如樓宇、工廠(chǎng)、工業(yè)設備和生產(chǎn)線(xiàn)。

“數字孿生有望讓工業(yè)流程型企業(yè)改朝換代。然而，打造數字孿生很不容易，這些工作需要企業(yè)投入專(zhuān)業(yè)開(kāi)發(fā)人員，且耗費巨大精力。我們希望盡力幫助更多公司獲得構建數字孿生的能力。所以，今天我們發(fā)布了新服務(wù)Amazon IOT TwinMaker，讓開(kāi)發(fā)人員更輕松地創(chuàng )建樓宇、工廠(chǎng)、工業(yè)設備和生產(chǎn)線(xiàn)等實(shí)體系統的數字孿生，”Adam Selipsky說(shuō)道。

Amazon IoT TwinMaker可直接導入多個(gè)來(lái)源（如設備傳感器、攝像機和業(yè)務(wù)應用程序）的數據，并將這些數據結合起來(lái)創(chuàng )建一個(gè)知識圖譜，從而對現實(shí)世界環(huán)境進(jìn)行建模。

同時(shí)推出的另一項IoT服務(wù)是Amazon IoT FleetWise，其針對汽車(chē)行業(yè)解決汽車(chē)制造商數據收集、管理和上云的難題。通過(guò)Amazon IoT FleetWise，汽車(chē)制造商可以輕松地收集和管理汽車(chē)中任何格式的數據（無(wú)論品牌、車(chē)型或配置），并將數據格式標準化，方便在云上輕松進(jìn)行數據分析，還可以根據天氣條件、位置或汽車(chē)類(lèi)型等參數來(lái)制定上傳數據的時(shí)間規則。

當數據進(jìn)入云端后，汽車(chē)制造商就可以將數據應用于車(chē)輛的遠程診斷程序，分析車(chē)隊的健康狀況，幫助汽車(chē)制造商預防潛在的召回或安全問(wèn)題，或通過(guò)數據分析和機器學(xué)習來(lái)改進(jìn)自動(dòng)駕駛和高級輔助駕駛等技術(shù)。

“車(chē)載傳感器每小時(shí)可產(chǎn)生多達2TB的數據。而且隨著(zhù)品牌和型號不斷增加，數據格式各不相同，所以必須建立定制的數據收集系統。然而，建立這些系統既困難又耗時(shí)。我們今天發(fā)布了Amazon IOT FleetWise，讓汽車(chē)廠(chǎng)商輕松、低成本地收集、轉換數據，并且近乎實(shí)時(shí)地將數據傳輸到云,”Adam Selipsky說(shuō)道。

使用Amazon IoT FleetWise將數據上傳到云后，汽車(chē)制造商就可以應用亞馬遜云科技服務(wù)的廣度和深度，從汽車(chē)數據中提取數據分析結果。例如，當自動(dòng)駕駛系統以低于90%的置信度識別路標中的文本時(shí)，汽車(chē)制造商就可以使用智能過(guò)濾功能，收集在新建高速公路上行駛的汽車(chē)的攝像頭數據。

按需配置5G專(zhuān)網(wǎng)：搭建時(shí)間從數月降到幾天

“今天，高性能、高可靠的網(wǎng)絡(luò )正發(fā)揮前所未有的重要性。我們幾乎連接萬(wàn)物，包括產(chǎn)線(xiàn)機器人、工人和店員手中的平板電腦、聯(lián)網(wǎng)的空調、電梯和叉車(chē)、需要可靠數據連接管理物流的送貨車(chē)輛等等。所有這些新的使用場(chǎng)景都需要一致性、可靠的網(wǎng)絡(luò )連接。”Adam Selipsky 表示。

但是設計、建設和部署移動(dòng)網(wǎng)絡(luò )需要大量的時(shí)間，而且是一個(gè)需要電信專(zhuān)業(yè)知識的復雜過(guò)程。另外，企業(yè)還需要評估、對口多家供應商，適應不同供應商的定價(jià)模式，尤其是大多數供應商按設備數收費。當設備數量成千上萬(wàn)時(shí)，費用則大幅增加。

亞馬遜云科技在當天推出Amazon Private 5G，目標是使按需配置部署和擴展5G專(zhuān)網(wǎng)變得簡(jiǎn)單，企業(yè)搭建5G專(zhuān)網(wǎng)的時(shí)間可以從數月降到幾天。用戶(hù)可以指定希望建立移動(dòng)專(zhuān)網(wǎng)的位置，以及終端設備所需網(wǎng)絡(luò )容量，亞馬遜云科技負責交付、維護、建立5G專(zhuān)網(wǎng)和連接終端設備所需的小型基站、服務(wù)器、5G核心和無(wú)線(xiàn)接入網(wǎng)絡(luò )（RAN）軟件，以及用戶(hù)身份模塊（SIM卡）。Amazon Private 5G可以自動(dòng)設置和部署網(wǎng)絡(luò )，并按需根據額外設備和網(wǎng)絡(luò )流量的增長(cháng)擴容。

弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）咨詢(xún)總監李慶評論道：“5G作為基礎網(wǎng)絡(luò )設施實(shí)現萬(wàn)物互聯(lián)，而萬(wàn)物互聯(lián)的節奏首先要實(shí)現小范圍內的互聯(lián)互通，5Gto B再to C。對于大型工業(yè)企業(yè)，尤其以能源、大型制造業(yè)、汽車(chē)、碼頭港口來(lái)看，他們對于網(wǎng)絡(luò )的穩定性以及低延時(shí)的需求較高，這主要是通過(guò)5G網(wǎng)絡(luò )切片技術(shù)實(shí)現。由于大型企業(yè)自身業(yè)務(wù)的龐大性和獨特性，對私有專(zhuān)網(wǎng)的需求會(huì )進(jìn)一步提升。原來(lái)的專(zhuān)網(wǎng)部署需要前期的大量測算與規劃，部署周期較長(cháng)，較難跟上業(yè)務(wù)的迭代速度。面對聯(lián)網(wǎng)裝置的數量近幾年爆發(fā)式增長(cháng)的情況，企業(yè)需要擁有快速自建5G專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò )的能力以高效匹配自身區域內的互聯(lián)互通，同時(shí)也要保證安全性。但是‘高效’和‘安全’是需要應對的兩大挑戰，更快部署Private 5G網(wǎng)絡(luò )環(huán)境將成為供應商未來(lái)的競爭力之一，安全性又依賴(lài)于邊緣云的監控處理能力以及管理能力。”

她認為，亞馬遜云科技此次發(fā)布的Amazon Private 5G服務(wù)最大的亮點(diǎn)在于簡(jiǎn)化部署和按需擴容，按需付費，大大降低了企業(yè)的時(shí)間成本和金錢(qián)成本，并且提高了企業(yè)的自主性，非常適合快速發(fā)展新興業(yè)務(wù)企業(yè)，短時(shí)間內也比較適合在北美推出。

“獲得數據分析的好處，而不用管理基礎設施”

Adam Selipsky在主題演講中宣布，“有些企業(yè)希望獲得數據分析的好處，卻不想管理基礎設施。他們不想去做集群調優(yōu)，不關(guān)心那些儀表盤(pán)和按鈕，還有的企業(yè)不希望預測應用需要多少基礎設施。我們的Amazon Athena和Amazon Glue已經(jīng)消除了基礎設施和容量管理的需求。我們問(wèn)自己，其它的分析服務(wù)是否也可以把基礎設施工作完全剔除。今天，我非常高興地宣布，針對四個(gè)數據分析服務(wù)推出新的無(wú)服務(wù)器和按需選項，包括Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon MSK和Amazon Kinesis流數據服務(wù)。”

Amazon Redshift Serverless可在幾秒鐘內自動(dòng)設置和擴展資源，實(shí)現在PB級數據規模運行高性能工作負載，而無(wú)需管理數據倉庫集群。

Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) Serverless可快速擴展資源，極大地簡(jiǎn)化實(shí)時(shí)數據攝取和流式傳輸；Amazon EMR Serverless則無(wú)需部署、管理和擴展底層基礎設施，即可使用開(kāi)源大數據框架（如 Apache Spark、Hive 和 Presto）運行分析應用程序。

Amazon Kinesis On-demand是亞馬遜云科技為Amazon Kinesis Data Streams（一種用于捕獲、處理和存儲流媒體數據的無(wú)服務(wù)器服務(wù)）推出的新功能（新的容量模式），利用它可以提供每分鐘GB級別的讀寫(xiě)吞吐量，而無(wú)需進(jìn)行容量規劃。

Forrester首席分析師戴鯤指出：“根據Forrester的研究，從早期的函數即服務(wù)（FaaS）延展到近兩年的無(wú)服務(wù)器容器（Serverless Container/Kubernetes）和無(wú)服務(wù)器應用（Serverless Applications），以事件驅動(dòng)、自動(dòng)化和分層解耦為主要特征的無(wú)服務(wù)器計算（Serverless）可以有效幫助開(kāi)發(fā)人員聚焦業(yè)務(wù)創(chuàng )新，顯著(zhù)降低運維團隊的運營(yíng)成本。本次推出的Amazon RedShift、Amazon EMR和Amazon MSK三項分析服務(wù)的Serverless版本，是無(wú)服務(wù)器計算在分析領(lǐng)域的又一次融合創(chuàng )新，有望幫助企業(yè)在數倉、大數據框架、以Kafka為基礎的流數據處理等領(lǐng)域進(jìn)一步屏蔽底層復雜性，加速創(chuàng )新。”