“智能+”时代，AWS如何持续引领云计算未来

放眼当今世界最新技术趋势，一切都与云计算息息相关。虽然提高业务敏捷性和速度是企业和各类组织采用云技术的主要侧重点，但其作用远不止于此。云计算如今已经形成了一个庞大的服务体系，当企业通过云服务商构建云原生应用时，可以通过云服务的上百种云服务，从而加快应用开发与创新步伐，获得额外的优势，相比基础设施，这些服务可能是最令人兴奋的部分。

作为全球最大的云服务商，亚马逊AWS一直是世界上服务最丰富、应用最广泛的云服务平台，仅2018年AWS就推出1957项新服务和功能，获得全球企业和机构的广泛青睐。根据10月24日亚马逊公布的第三季度财报显示，其AWS云服务收入为89.95亿美元，较去年同期的66.79亿美元增长34.7%，在如此巨大的规模下保持如此高的增长速度，在世界上是少有的。

日前，Amazon Web Services (AWS)全球技术峰会深圳站落下帷幕，这也是继上海、北京、香港、台北后在大中华地区的第五站。在本次峰会上，AWS副总裁、全球技术与开发者布道师团队伊恩·马辛哈姆揭示了云计算领域的最新技术趋势，分享了AWS一系列最新的产品及服务，深度解读前沿技术如何为业务赋予新能量。他表示，AWS一直都格外推崇 Builder（构建者）文化。Builder是AWS的公司词汇。AWS所说的Builder指的是那些喜欢发明创造的人，他们善于发现客户体验的不足、进而进行改良，他们能意识到产品发布只是一个开始而不是结束的，对产品进行不断的迭代。AWS在招聘人才的时候会尽量招聘Builder。Builder也包括在AWS的生态链上一起喜欢发明创造的人。AWS始终在思考如何帮助Builder利用AWS广泛且丰富的云服务，实现从想法到现实的构建。

AWS副总裁、全球技术与开发者布道师团队伊恩·马辛哈姆(Ian Massingham)

满足多样化上云路径

如今我国企业上云步伐明显加快。此前，工信部发布《推动企业上云实施指南(2018—2020年)》提出，到2020年，行业企业上云比例和应用深度要显著提升，云计算在企业生产、经营、管理中的应用广泛普及，全国新增上云企业100万家，形成典型标杆应用案例100个以上，出现一批有影响力、带动力的云平台和企业上云体验中心。

然而对于不同行业而言，在上云过程中的需求和路径也不尽相同。对此，伊恩介绍说，AWS提供了最为广泛的云服务，其中最主要的就是云迁移服务。他指出AWS在帮助客户迁移至云端的过程中，总结出了一项最基本的经验，即“不存在适合一切场景的应用迁移方法”。因此，AWS专门打造了11种数据迁移方式及数据库迁移工具。目前，已经有超过15万套数据库利用AWS数据库迁移服务完成迁移。

以工业互联网浪潮带起的制造企业“上云”趋势为例，伊恩介绍说，用户主要采用以服务为导向（SOA）的IT架构，将各种业务应用以微服务方式进行交互处理，保障业务随着应用场景发展而迭代，支撑用户全新体验与个性化服务。伊恩表示，不管哪种企业选择了哪一条路去上云，AWS都能够支持。

AWS制造参考架构

从云端到边缘的开拓

据麦肯锡预测，到2025年，全球联网设备总量将达750亿。对此，AWS推出了基于AWS IoT的服务，帮助不同行业且规模各异的企业客户构建物联网解决方案。例如通过AWS IoT Greengrass可将AWS无缝扩展至边缘设备，可以在本地（边缘设备）操作其生成的数据，同时仍可将云用于管理、分析和持久存储。在边缘层面的具体应用上，伊恩认为物联网应用的目的之一是促使IoT设备的信息复原，AWS给出了三类AWS IoT服务：

第一类是设备管理服务。由于物联网设备的数量异常庞大，企业如何管理这些设备成了一个挑战。AWS的IoT设备管理服务，从设备的加载、组织、监控、远程管理等环节，帮助企业完成设备生命周期中从生产到停用的每个阶段。

第二类是物联网安全。企业在催生响应式 IoT 应用程序的同时，也会暴露IoT安全漏洞，为恶意角色或意外数据泄漏打开通道。AWS提供一项完全托管的服务AWS IoT Device Defender，帮助企业保护IoT设备队列的安全。

第三类是物联网设备分析工具。主要是对物联网设备本身的数据进行分析。

此外， AWS还有基于微控制器的开源操作系统Amazon FreeRTOS，可以轻松地对低功耗的小型边缘设备进行编程、部署、安全保护、连接和管理。Amazon FreeRTOS 通过软件库对FreeRTOS 内核（一款适用于微控制器的常见开源操作系统）进行了扩展，让用户可以轻松地将小型低功耗设备安全地连接到AWS IoT Core等AWS云服务或运行AWS IoT Greengrass的、功能更强大的边缘设备。

值得一提的是，在本次峰会上AWS也宣布在深圳建立大中华区第二个物联网实验室。该实验室旨在提供经过认证的、由APN合作伙伴构建的硬件和软件解决方案，帮助客户加速物联网应用程序的设计和部署。

通过AI提升应用程序智能水平

谈及AI如何赋能企业，伊恩认为这是一个需要整个生态链参与的系统工程。AI需要AWS作为云服务商提供算力和相关的云服务，也需要真正懂得企业know-how的人通过数据模型建立算法。当然，足够的数据量支持也是非常必要的。从AWS的角度，其宗旨是希望将AI简化成一种简易的、普遍化的服务，去赋能开发人员和数据科学家。伊恩介绍说，AWS的人工智能与机器学习服务分为三个层次 ：

首先，最底层是提供机器学习的技术基础设施，也就是提供类似Amazon EC2、Amazon S3等计算和存储资源，用于深度学习、机器学习、大规模的模型训练。AWS提供了高性能的计算平台，使用包括Intel、AMD、NVIDIA等最新的芯片能力，以及其它芯片层面加速计算的硬件。

其次，就是现在非常广泛使用的人工智能及机器学习框架，AWS会根据这些框架来进行优化。比如针对Tensorflow，AWS进行了框架服务的资源打包。 AWS提供了类似深度学习AMI打包、容器化等方面的云服务，使其能够直接为数据科学家所用。目前AWS能够支持所有主流框架。

（编辑：源码网）

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