re:Invent大会第十年，亚马逊云科技推出了哪些底层自研技术
?
編輯 | 宋慧
出品 | CSDN云計算
頭圖 | 付費下載于視覺中國
一轉眼， 亞馬遜云科技的云計算已經推出了十五年，亞馬遜云科技的年度大會 re:Invent 也舉辦到了第十年。
今年 re:Invent全球 大會上，亞馬遜云科技繼續向前，發布系列重磅的自研計算存儲底層技術、將云服務拓展至太空數據服務、用 AI 機器學習驅動數據分析與應用、用 API 低代碼去降低云計算門檻、低碳等等。從全球云計算巨頭的舉措，我們能窺見，云在走向全面而融合的趨勢。
自研第三顆 CPU Graviton 3、固態硬盤 Nitro，投身挖掘硬件性能技術前沿
現在，國內外云計算、互聯網巨頭，都在重點投入底層基礎設施的硬件技術研發。今年 re:Invent 大會上，亞馬遜云科技就發布了新一代基于 Arm 的自研 CPU 處理器 Amazon Graviton3，這已經是亞馬遜云科技自研設計的第三顆 CPU 處理器。由 Amazon Graviton3 處理器支持的 C7g 實例與由 Graviton2 處理器支持的當前一代 C6g 實例相比，可將計算密集型工作負載性能提高多達 25%。Amazon Graviton3 處理器與 Graviton2 相比，為科學計算、機器學習和媒體編碼工作負載提供高達 2 倍的浮點運算性能，為加密工作負載速度提升高達 2 倍，為機器學習工作負載提供高達 3 倍的性能。
亞馬遜云科技還發布了采用全新 Amazon Nitro SSD 固態硬盤的 Im4gn/Is4gen/ I4i 實例，可為 I/O 密集型工作負載提供超高存儲性能。通過自研的 Amazon Nitro SSD，Im4gn/Is4gen/I4i 實例提供高達 30 TB 的 NVMe 存儲，與上一代 I3 實例相比，I/O 延遲降低了 60%，延遲可變性降低了 75%，從而最大限度地提高了應用程序性能。Amazon Nitro SSD 通過優化存儲堆棧、虛擬化管理程序和硬件與 Amazon Nitro 系統緊密集成。與使用商用 SSD 相比，亞馬遜云科技同時管理 Amazon Nitro SSDs 的硬件和固件，使 SSD 更新交付速度更快，讓客戶可以從改進的功能中獲益。Im4gn 實例（現已可用）采用 Amazon Graviton2 處理器，與 I3 實例相比，性價比提高多達 40%，每 TB 存儲成本降低多達 44%。Is4gen 實例（現已可用）也采用 Amazon Graviton2 處理器，與 I3en 實例相比，每 TB 存儲成本降低多達 15%，計算性能提高多達 48%。
另外，去年 re:Invent 亞馬遜云科技宣布研制機器學習訓練芯片 Amazon Trainium，在今年的 re:Invent 上也發布了基于 Trainium 的實例。由 Amazon Trainium 芯片支持的 Trn1 實例為在 Amazon EC2 中進行深度學習模型訓練提供最佳性價比以及最快的訓練速度，與 P4d 實例相比，通過 Trn1 實例訓練深度學習模型的成本降低多達 40%。Trn1 實例提供 800Gbps EFA 網絡帶寬（比最新基于 GPU 的 EC2 實例高兩倍），并與 Amazon FSx for Lustre 高性能存儲集成，讓客戶可以啟動具有 EC2 UltraClusters 功能的 Trn1 實例。通過 EC2 UltraClusters，開發人員可以將機器學習訓練擴展到一萬多個與 PB 級網絡互連的 Trainium 加速器，讓客戶按需訪問超算級性能，即便是最大型和最復雜的模型，訓練時間也可以從幾個月縮短到幾天。
云的服務還能用在哪里？到太空去
其實不僅亞馬遜云科技，其他國內外的云巨頭也都在與各類太空衛星研究機構、服務商展開合作，將云服務拓展到太空領域。Amazon Ground Station 就是亞馬遜云科技的衛星地面站服務，通過衛星地面站接收數據到亞馬遜云科技區域進行處理。接著，Amazon Outposts 將亞馬遜云科技的云體驗延伸到客戶的本地數據中心，與云端無縫連接。IoT 服務、Snowball 家族將云的能力延伸到地球上各個角落。?
另外亞馬遜云科技推出新的托管服務 Amazon ?Private 5G，則是讓企業方便利用 5G 專網來連接企業內的聯網傳感器和邊緣設備，并且通過亞馬遜云科技控制臺統一管理。
亞馬遜云科技還發布了新服務 Amazon Cloud WAN，將亞馬遜云科技全球網絡的優勢帶給企業，讓企業的廣域網跟云融為一體。Amazon Cloud WAN 讓企業可以在全球的亞馬遜云科技廣域網絡上建立、管理統一的云網絡和監控全球流量。所有的遠程用戶和站點以及數據中心將使用 虛擬專網 或直接連接到地理位置最近的地方，實際上在幾分鐘內亞馬遜云科技就可以構建一個全球化網絡服務。
回到云的基礎設施實力，亞馬遜云科技基礎設施遍及 25 個地理區域的 81 個可用區，并計劃新建 9 個區域和 27 個可用區，有 14 個本地擴展區域、17 個 Wavelength 區域，有 108 個 Direct Connect 光纖直連站點，有 310 個邊緣站點和 13 個區域緩存站點。在此基礎上，亞馬遜云科技宣布，2022 年將在 21 個國家建設超過 30 個本地擴展區，讓客戶以更低的延遲服務其終端用戶。亞馬遜云科技 2020 年開始在美國建立了兩個本地擴展區，2021 年增加了 12 個本地擴展區。2022 年，建立本地擴展區的步伐將進一步加大。
用機器學習，驅動云上海量非結構化數據的應用與創新
在 re:Invent 全球大會上，亞馬遜機器學習副總裁 Swami Sivasubramanian 的主題演講以《如何通過數據與人工智能進行創新》為題。Swami 指出，“數據是推動洞察的潛在力量，有助于更好地開展業務。”他列舉了飛利浦醫療、納斯達克等多種大數據的例子，”從大數據走向海量非結構化數據，事實上 80%的數據是非結構化的。”
在豐富的數據服務組合之上，今年大會上亞馬遜云科技又發布多個數據工具：
Amazon DevOps Guru for RDS 是一個數據庫性能工具，它利用機器學習，可以在幾分鐘內自動檢測、診斷和解決難以發現的數據庫性能問題。
Amazon RDS Custom 提供了 SQL Server 支持，它通過托管式服務節省時間，幫助實現自動化版本維護與補丁升級，將寶貴的資源專注于更重要的業務。
Amazon Dynamodb 的新功能 Standard-Infrequent Access 表類，它可以將不頻繁訪問的表數據進行分類，DynamoDB 的存儲成本降低 60%。
Amazon Database Migration Service Fleet Advisor 是一個數據庫遷移工具，它可以幫助客戶選擇最佳可用的計算實例和配置，用以部署機器學習模型，獲得最佳的推理性能和成本，并且將過去數周才能完成的工作縮短到數小時。
本次 re:Invent，亞馬遜云科技機器學習平臺 Amazon SageMaker 又添六項新功能。
亞馬遜云科技新推出的 Amazon SageMaker Ground Truth Plus，讓用戶無需編寫任何代碼即可快速交付高質量的訓練數據集。數據是機器學習的燃料。不過，準備數據的過程令人沮喪甚至令人憤怒。有了這項新功能，極大地解決了數據科學家準備數據的痛點問題。
在模型構建與算法編寫環節，新推出的 Amazon SageMaker Studio Notebook 允許用戶訪問廣泛的數據源，在一個記事本中執行數據工程、分析和機器學習工作流。
新推出的 Training Compiler 模型訓練編譯器，讓機器學習模型培訓速度提高 50%。Inference Recommender 模型推理推薦程序，可將部署時間從數周減少到數小時。Serverless Inference 無服務器推理，通過按使用付費的定價降低擁有成本。
API、低代碼，降低云計算使用者開發門檻
其實亞馬遜云科技的每一個云服務，從第一天誕生起，API 就無處不在，例如計算服務 Amazon EC2 是 API，存儲的 Amazon S3 也是 API，再比如創建網絡拓撲、創建數據庫資源、起停關這些操作，都是通過 API 來實現的。
為了幫助客戶最大限度實現數據價值，亞馬遜云科技千方百計降低數據使用的門檻。無論是開發人員、運維人員、數據科學家、行業用戶，還是即將進入云計算行業的初學者，亞馬遜云科技都在不斷推出新的服務和功能，降低他們的使用門檻。
對于微服務化應用的開發者，Amazon App Runner 將底層使用 Fargate、ALB 和 Route 53 等服務能力封裝，讓開發者更容易去部署。通過 App Runner，開發者可以快速、大規模實現通過代碼或者容器鏡像的方式，部署一套線上可用、可輕松擴展的應用。
Amplify 是亞馬遜云科技針對 Java 等前端框架的開發人員的全棧開發需求，將 亞馬遜云科技底層能力，如調用云原生數據存儲 Amazon DynamoDB 以及身份認證服務 Amazon ?Cognito 等封裝，降低了對于后端服務邏輯沒有開發概念或者沒有相應技能的前端人員，通過前端技術去開發整個后端服務。另外亞馬遜云科技還最新推出了 Amazon Amplify Studio，讓前端開發人員以低代碼的方式，在手機端、web 端實現端到端的，包括 UI、包括后端業務邏輯創建的能力。
為了讓運營人員更加輕松，亞馬遜云科技今年帶來了 RDS 的 DevOps Guru，以及四個無服務器的分析服務、Amazon Redshift ML、Amazon Canvas、Amazon QuickSight Q 等等，讓業務人員更加輕松，不用求人就可以自己做數據分析，甚至做機器學習。亞馬遜云科技還針對特定的行業，如制造業、汽車行業分別推出了數字孿生、Amazon IoT TwinMaker 以及為車聯網數據更好傳輸的 Amazon IoT FleetWise。
除了多項技術開發與云服務的技術，在低碳環保方面，為了應對氣候危機，由亞馬遜和 Global Optimism 共同發起了《氣候宣言》，呼吁簽約各機構采取緊急行動，在 2040 年前實現凈零碳排放，提前十年達成《巴黎協定》目標。亞馬遜以身作則，承諾到 2030 年 100% 使用可再生能源為公司運營提供動力。大會上，亞馬遜將計劃再次提速，希望到 2025 年實現這一目標。
從今年的 re:Invent 大會，我們能看到，云上的一切，亞馬遜云科技都在有條不紊的推進。云上已經全面融合了數據、AI 等應用與創新的事務，而云計算巨頭也在承擔更多社會責任。所有這些之上，技術也將更加穩步向前，值得期待。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的re:Invent大会第十年，亚马逊云科技推出了哪些底层自研技术的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： 边缘应用增长 800%，听听 Akama
- 下一篇： Gartner：企业机构需重新定义网络安