放眼當今世界最新技術趨勢，一切都與雲計算息息相關。雖然提高業務敏捷性和速度是企業和各類組織採用雲技術的主要側重點，但其作用遠不止於此。雲計算如今已經形成了一個龐大的服務體系，當企業通過雲服務商構建雲原生應用時，可以通過雲服務的上百種雲服務，從而加快應用開發與創新步伐，獲得額外的優勢，相比基礎設施，這些服務可能是最令人興奮的部分。
作為全球最大的雲服務商，亞馬遜AWS一直是世界上服務最豐富、應用最廣泛的雲服務平臺，僅2018年AWS就推出1957項新服務和功能，獲得全球企業和機構的廣泛青睞。根據10月24日亞馬遜公佈的第三季度財報顯示，其AWS雲服務收入為89.95億美元，較去年同期的66.79億美元增長34.7%，在如此巨大的規模下保持如此高的增長速度，在世界上是少有的。
日前，Amazon Web Services (AWS)全球技術峰會深圳站落下帷幕，這也是繼上海、北京、香港、臺北後在大中華地區的第五站。在本次峰會上，AWS副總裁、全球技術與開發者佈道師團隊伊恩·馬辛哈姆揭示了雲計算領域的最新技術趨勢，分享了AWS一系列最新的產品及服務，深度解讀前沿技術如何為業務賦予新能量。他表示，AWS一直都格外推崇 Builder（構建者）文化。Builder是AWS的公司詞彙。AWS所說的Builder指的是那些喜歡發明創造的人，他們善於發現客戶體驗的不足、進而進行改良，他們能意識到產品發佈只是一個開始而不是結束的，對產品進行不斷的迭代。AWS在招聘人才的時候會盡量招聘Builder。Builder也包括在AWS的生態鏈上一起喜歡發明創造的人。AWS始終在思考如何幫助Builder利用AWS廣泛且豐富的雲服務，實現從想法到現實的構建。
AWS副總裁、全球技術與開發者佈道師團隊伊恩·馬辛哈姆(Ian Massingham)
滿足多樣化上雲路徑
如今我國企業上雲步伐明顯加快。此前，工信部發布《推動企業上雲實施指南(2018—2020年)》提出，到2020年，行業企業上雲比例和應用深度要顯著提升，雲計算在企業生產、經營、管理中的應用廣泛普及，全國新增上雲企業100萬家，形成典型標杆應用案例100個以上，出現一批有影響力、帶動力的雲平臺和企業上雲體驗中心。
然而對於不同行業而言，在上雲過程中的需求和路徑也不盡相同。對此，伊恩介紹說，AWS提供了最為廣泛的雲服務，其中最主要的就是雲遷移服務。他指出AWS在幫助客戶遷移至雲端的過程中，總結出了一項最基本的經驗，即“不存在適合一切場景的應用遷移方法”。因此，AWS專門打造了11種數據遷移方式及數據庫遷移工具。目前，已經有超過15萬套數據庫利用AWS數據庫遷移服務完成遷移。
以工業互聯網浪潮帶起的製造企業“上雲”趨勢為例，伊恩介紹說，用戶主要採用以服務為導向（SOA）的IT架構，將各種業務應用以微服務方式進行交互處理，保障業務隨著應用場景發展而迭代，支撐用戶全新體驗與個性化服務。伊恩表示，不管哪種企業選擇了哪一條路去上雲，AWS都能夠支持。
AWS製造參考架構
從雲端到邊緣的開拓
據麥肯錫預測，到2025年，全球聯網設備總量將達750億。對此，AWS推出了基於AWS IoT的服務，幫助不同行業且規模各異的企業客戶構建物聯網解決方案。例如通過AWS IoT Greengrass可將AWS無縫擴展至邊緣設備，可以在本地（邊緣設備）操作其生成的數據，同時仍可將雲用於管理、分析和持久存儲。在邊緣層面的具體應用上，伊恩認為物聯網應用的目的之一是促使IoT設備的信息復原，AWS給出了三類AWS IoT服務：
第一類是設備管理服務。由於物聯網設備的數量異常龐大，企業如何管理這些設備成了一個挑戰。AWS的IoT設備管理服務，從設備的加載、組織、監控、遠程管理等環節，幫助企業完成設備生命週期中從生產到停用的每個階段。
第二類是物聯網安全。企業在催生響應式 IoT 應用程序的同時，也會暴露IoT安全漏洞，為惡意角色或意外數據洩漏打開通道。AWS提供一項完全託管的服務AWS IoT Device Defender，幫助企業保護IoT設備隊列的安全。
第三類是物聯網設備分析工具。主要是對物聯網設備本身的數據進行分析。
此外， AWS還有基於微控制器的開源操作系統Amazon FreeRTOS，可以輕鬆地對低功耗的小型邊緣設備進行編程、部署、安全保護、連接和管理。Amazon FreeRTOS 通過軟件庫對FreeRTOS 內核（一款適用於微控制器的常見開源操作系統）進行了擴展，讓用戶可以輕鬆地將小型低功耗設備安全地連接到AWS IoT Core等AWS雲服務或運行AWS IoT Greengrass的、功能更強大的邊緣設備。
值得一提的是，在本次峰會上AWS也宣佈在深圳建立大中華區第二個物聯網實驗室。該實驗室旨在提供經過認證的、由APN合作伙伴構建的硬件和軟件解決方案，幫助客戶加速物聯網應用程序的設計和部署。
通過AI提升應用程序智能水平
談及AI如何賦能企業，伊恩認為這是一個需要整個生態鏈參與的系統工程。AI需要AWS作為雲服務商提供算力和相關的雲服務，也需要真正懂得企業know-how的人通過數據模型建立算法。當然，足夠的數據量支持也是非常必要的。從AWS的角度，其宗旨是希望將AI簡化成一種簡易的、普遍化的服務，去賦能開發人員和數據科學家。伊恩介紹說，AWS的人工智能與機器學習服務分為三個層次 ：
首先，最底層是提供機器學習的技術基礎設施，也就是提供類似Amazon EC2、Amazon S3等計算和存儲資源，用於深度學習、機器學習、大規模的模型訓練。AWS提供了高性能的計算平臺，使用包括Intel、AMD、NVIDIA等最新的芯片能力，以及其它芯片層面加速計算的硬件。
其次，就是現在非常廣泛使用的人工智能及機器學習框架，AWS會根據這些框架來進行優化。比如針對Tensorflow，AWS進行了框架服務的資源打包。 AWS提供了類似深度學習AMI打包、容器化等方面的雲服務，使其能夠直接為數據科學家所用。目前AWS能夠支持所有主流框架。
第三層是在推理側，AWS發佈了彈性推理Amazon Elastic Inference，可以部分調用FPU、GPU的資源到通用實例上，而無需去使用一些高端、高配的實例，這樣可以幫助用戶降低推理方面的成本。
除此之外，為了加快數據科學家對於機器學習的部署流程，AWS還提供了一系列AI/ML的服務，例如Amazon SageMaker，它是一項完全託管的服務，它覆蓋了整個機器學習工作流程，以標記和準備數據、選擇算法、訓練模型、調整和優化部署、進行預測並採取行動，用戶的模型僅需更少的工作量和更低的成本便可更快地投入生產。
走開放生態之路
從核心基礎設施到人工智能，AWS服務產品可以滿足任何規模的企業，這也意味著AWS可以構建廣泛的合作生態圈。不同於細分的服務類型，伊恩將AWS的合作伙伴簡化為供應鏈端、購買端和銷售端三類。“AWS一直在構建更適合市場的生態環境，只是現在對整合資源、吸引更多有價值合作伙伴的工作，目標更加明確，節奏更快。”這裡伊恩特別強調了銷售端的合作伙伴，他表示這也是AWS最為廣泛的生態圈。例如AWS的Marketplace，其中有很多機器學習、人工智能的算法，都是合作伙伴基於SageMaker開發的算法以及模型。
針對中國本土的生態建設，AWS首席雲計算企業戰略顧問張俠補充介紹說，AWS有一個全球性的合作伙伴項目——AWS合作伙伴網絡（APN）。APN合作伙伴分為兩大類：其一是基於技術的合作伙伴，例如利用AWS技術的SaaS服務供應商，在張俠看來這些既是AWS的客戶，也是合作伙伴，通過合作一起為用戶提供更好的技術產品。在中國，比較知名的合作伙伴例如CRM領域的銷售易、雲ERP廠商金蝶等，都和AWS保持了彌久歷新的合作關係。
AWS首席雲計算企業戰略顧問張俠
另一類是SI實施、諮詢類的合作伙伴。張俠介紹說，企業希望利用AWS在敏捷性、靈活性、豐富的功能、成本效益及全球覆蓋上的優勢，像初創公司一樣快速創新。因此，通過德勤、凱捷、富通雲騰、神州泰嶽等服務商的專業知識和深厚的行業經驗，他們在中國幫助企業更加快速、平穩地遷移上雲。最近，AWS跟上述合作伙伴都簽署了戰略協作，可以使他們跟AWS更加緊密地協作，更好地為客戶服務。
以客戶為中心的創新文化
AWS以顧客為中心的創新文化，是AWS津津樂道的話題，也是AWS客戶頗為稱道的地方。
格蘭仕集團首席信息官努爾古麗對記者分享了她的經歷。她說，格蘭仕決定開發智能產品時，也跟國內很多研究機構談過合作，受到了一些啟發，不過要真正做出一個產品投放到市場，大家都缺一點這方面的經驗。鑑於AWS掌握Amazon Echo音箱、Alexa的經驗，格蘭仕決定跟AWS合作。
格蘭仕集團創建深圳創新中心的時候，努爾古麗一個人揹著揹包走馬上任。AWS有一名工程師跟她一起，起步就他們兩人。他們在空蕩蕩的辦公室，進行了大量的交流和碰撞，如何做出智能產品投放到市場，幾乎每天都工作到凌晨兩三點。格蘭仕有結構工程師、有設備端的研發工程師，但是在雲端的開發人才幾乎沒有。AWS幫格蘭仕一起招聘組建團隊，給格蘭仕傳授經驗，很快把團隊組建起來。兩個月就從努爾古麗一個人變成68個人。跟AWS合作半年之後，格蘭仕的智能冰箱上市了。多款智能產品即將上市。努爾古麗至今對AWS給予的支持發自內心地感謝。
讓努爾古麗印象深刻的是AWS工程師所體現出來的創新文化。他們知道的會告訴你知道，有的會告訴你有，沒有的也會非常坦誠的告訴你沒有，可以跟你一起來做一些研究。例如在用戶體驗層面，特別是家電行業的用戶體驗，AWS工程師的經驗比格蘭仕的工程師欠缺一點，他們會非常坦誠地跟格蘭仕的工程師坐下來，一起研究做這些工作。這讓努爾古麗感覺收穫很大。
而在開發智能產品時，IoT方面的設計則是AWS工程師的強項。努爾古麗說，他們教會格蘭仕的團隊怎麼來思考，IoT產品的設計從什麼地方出發，應該思考哪些問題，什麼時候做哪些事，這些經驗的分享對格蘭仕非常重要。再結合格蘭仕工程師的行業經驗，成功地把產品開發出來推向市場。
綜上，記者認為，在智能+時代，AWS正在通過基礎雲平臺、物聯網與人工智能服務、行業生態以及公司獨特的創新文化等方面的優勢，持續引領雲計算的未來。
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