全球最重磅的云计算大会，2021亚马逊云科技re:Invent全球大会已圆满落幕。re:Invent大会是亚马逊云科技全面展示新技术、产品、功能和服务的顶级行业会议，今年更是迎来十周年这一里程碑时刻。re:Invent，中文意为重塑，是亚马逊云科技一直以来坚持的“精神内核”。

作为Andy Jassy和新CEO Adam Selipsky 交接后的第一次re:Invent大会，亚马逊云科技用诸多新服务和新功能旗帜鲜明地致敬云计算探路者。

致敬云计算探路者

亚马逊云科技CEO  Adam Selipsky盛赞云上先锋客户为“探路者”，他说，“这些客户都有巨大的勇气和魄力通过上云做出改变。他们勇于探索新业务、新模式，积极重塑自己和所在的行业。他们敢于突破边界，探索未知领域。有时候，我们跟客户共同努力推动的这些工作很艰难，但我们喜欢挑战。我们把挑战看作探索未知、发现新机遇的机会。回过头看，每一个这样的机构都是在寻找一条全新的道路。他们是探路者。”

Adam 认为，探路者具有三个特征：创新不息，精进不止（Constant pursuit of a better way）；独识卓见，领势而行（Ability to see what others don’t）；授人以渔，赋能拓新（Enable others to forge their own paths）。

十五年前，亚马逊云科技缔造了云计算概念，彼时IT和基础设施有很大的局限。不仅贵，还反应慢、不灵活，大大限制了企业的创新。亚马逊云科技意识到必须探索一条新的道路，重塑企业IT。

从2006年的Amazon S3开始，IT应用的基础服务，存储、计算、数据库不断丰富。亚马逊云科技走过的15年历程 也是云计算产业发展的缩影。

目前，S3现在存储了超过100万亿个对象，EC2每天启用超过6000万个新实例。包括S3和EC2，亚马逊云科技已经提供了200大类服务，覆盖了计算、存储、网络、安全、数据库、数据分析、人工智能、物联网、混合云等各个领域，甚至包括最前沿的量子计算服务和卫星数据服务

（图：亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事张文翊）

对于本次大会贯穿始终的探路者主题，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事张文翊表示：“大家对这个概念并不陌生，他们不被规则所限，从不安于现状；他们深入洞察，开放视野；还有一类探路者，他们不断赋能他人。我们周围有很多鲜活的例子，无论是科研人员发现新的治疗方案挽救生命，还是为身处黑暗的人带去光明; 无论是寻找新的手段打破物理边界，还是通过云进行独特的创新，探路源源不断。”

技术升级创新不断

本次re:Invent大会，亚马逊云科技发布涵盖计算、物联网、5G、无服务器数据分析、大机迁移、机器学习等方向的多项新服务和功能，为业界带来大量重磅创新服务和产品技术更新，包括发布基于新一代自研芯片Amazon Graviton3的计算实例、帮助大机客户向云迁移的Amazon Mainframe Modernization、帮助企业构建移动专网的Amazon Private 5G、四个亚马逊云科技分析服务套件的无服务器和按需选项以及为垂直行业构建的云服务和解决方案，如构建数字孪生的服务Amazon IoT TwinMaker和帮助汽车厂商构建车联网平台的Amazon IoT FleetWise。

（图：亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡）

亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡表示，新一代的自研ARM芯片Graviton3性能有显著提升。针对通用的工作负载，Graviton3比Graviton2的性能提升25%，而专门针对高性能计算里的科学类计算，以及机器学习等这样的负载会做更极致的优化。针对科学类的计算负载，Graviton3的浮点运算性能比Graviton2提升高达2倍；像加密相关的工作负载产生密钥加密、解密，这部分性能比Graviton2会提升2倍，针对机器学习负载可以提升高达3倍。Graviton3实例可以减少多达60%的能源消耗。

新推出的Amazon Private 5G，让企业可以轻松部署和扩展5G专网，按需配置。Amazon Private 5G将企业搭建5G专网的时间从数月降低到几天。客户只需在亚马逊云科技的控制台点击几下，就可以指定想要建立移动专网的位置，以及终端设备所需的网络容量。亚马逊云科技负责交付、维护、建立5G专网和连接终端设备所需的小型基站、服务器、5G核心和无线接入网络（RAN）软件，以及用户身份模块（SIM卡）。Amazon Private 5G可以自动设置和部署网络，并按需根据额外设备和网络流量的增长扩容。

传统工业云化加速

在亚马逊云科技一系列新服务和新功能中，针对传统工业的Amazon IoT TwinMaker和Amazon IoT FleetWise格外引人关注。

就在re:Invent大会前一天。工业和信息化部发布《“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划》（《规划》），《规划》明确了到2025年发展的分项目标，其中包括工业互联网平台普及率达45%。

亚马逊云科技布局物联网已经有相当长的时间。包括工业互联网里的绿色产线的维护、产线的质量监控等，在数字孪生完全构建之前，已经逐步在实现应用的实体里面。亚马逊云科技大中华区产品部计算与存储总监周舸表示，“在产线上怎么自动化地去发现良品率的变化，包括Amazon Monitron在产线里面可以直接去用，这些传感器可以监测震动、温度等，通过自动的建模去提早的预测可能会出现的问题，就不用等到灾难发生，而是可以提早去换部件或者加点机油解决潜在问题。”

周舸认为工业互联的场景在加速。但很多中小型的工厂缺乏技术能力。“Amazon IoT TwinMaker做数字孪生的核心，就是让那些没有那么强的能力自己去构建或者去雇佣非常专业的构建的公司，帮他们搭建数字孪生，这个趋势是很明确的，我们也在往这个方向努力。”

对于汽车工业，特别是新能源汽车制造。数据的收集管理已经变得越来越重要。Amazon IoT FleetWise，让汽车制造商更轻松、经济地收集、管理车辆数据，同时几乎实时上传到云端。通过Amazon IoT FleetWise，汽车制造商可以轻松地收集和管理汽车中任何格式的数据（无论品牌、车型或配置），并将数据格式标准化，方便在云上轻松进行数据分析。Amazon IoT FleetWise的智能过滤功能，帮助汽车制造商近乎实时地将数据高效上传到云端，为减少网络流量的使用，该功能也允许开发人员选择需要上传的数据，还可以根据天气条件、位置或汽车类型等参数来制定上传数据的时间规则。当数据进入云端后，汽车制造商就可以将数据应用于车辆的远程诊断程序，分析车队的健康状况，帮助汽车制造商预防潜在的召回或安全问题，或通过数据分析和机器学习来改进自动驾驶和高级辅助驾驶等技术。

2012年：发布业界首个云上数据仓库Amazon Redshift，实现并发扩展的过程中持续稳定的查询性能，且按用量付费，数据仓库不再只是超大型企业的专利。

在此之前，数据仓库是一项重资产的技术，只有大企业才负担得起，而且效果很不理想。Amazon Redshift直接在云上部署，规避了软件在本地安装时要考虑的兼容存储、计算能力以及最小安装等问题。云计算与生俱来的弹性优势，让Amazon Redshift带给客户低成本起步、简化运维和接近无限的扩展能力，实现并发扩展的过程中持续稳定的查询性能，且按用量付费。Amazon Redshift一经推出迅速成为亚马逊云科技有史以来发展最快的服务，这个记录一直保持到后来亚马逊云科技推出云原生关系数据库Amazon Aurora。

在亚马逊云科技，产品发布不是终点而是起点，在发布之后会一直不断创新迭代。Amazon Redshift也不例外，尤其值得大书特书的是2017年发布的Amazon Redshift Spectrum，它让Amazon Redshift具备了打通数据仓库和数据湖的能力，支持企业进行跨数据仓库、数据湖和运营数据库的数据查询，形成此后亚马逊云科技推出的智能湖仓架构的雏形。

2013年：发布实时流式数据服务Amazon Kinesis，为移动互联网时代的流式数据实时分析处理奠定基础。

当年正值移动互联网、物联网兴起，产生了海量的互联网日志数据、设备数据、视频数据。数据源头多，实时产生，源源不断奔涌而来，传统的数据管理技术难以招架。Amazon Kinesis以云上托管的形式，开启了云上实时接收及处理流式数据的先河，为移动互联网时代的流式数据实时分析处理奠定了基础，如今它已广泛用于监控、作弊检测和实时排行榜等实时应用程序，消费电器、嵌入式传感器、电视机顶盒等 IoT 设备的流数据处理，家庭、办公室、工厂和公共场所的安全监控数据流处理，以及应用程序之间的数据共享、流式抽取-转换-加载和实时分析。

2014年：发布云原生关系数据库Amazon Aurora，兼具性能和成本效益，它在日后成为亚马逊云科技历史上用户数量增速最快的云服务；发布业界首个Serverless函数计算服务Amazon Lambda，颠覆应用运营模式，免除运维烦恼，让开发者更专注于业务。

Amazon Aurora云原生关系数据库截至目前仍是亚马逊云科技历史上用户数量增速最快的云服务。 Amazon Aurora全面兼容开源数据库MySQL及PostgreSQL，它的速度最高可以达到标准MySQL的5倍、标准PostgreSQL的3倍，成本却只有传统商业级数据的十分之一。Amazon Aurora还提供高可用性和持久性，可跨 3 个可用区（AZ）复制 6 个数据副本，从而可以容忍AZ+1 的故障，即，在1个AZ瘫痪的情况下仍然可以写入数据；在1个AZ瘫痪并且再发生1个存储节点故障的情况下，不会丢失数据。

Amazon Lambda是业界首个Serverless函数计算服务，它让开发者可以运行几乎任何类型的应用程序或后端服务代码，无需预置或管理服务器，从而更专注自己的业务。Amazon Lambda的推出开阔了整个云计算业界的视野，今天，Serverless这种全新的应用程序架构，正成为整个软件架构世界的一大核心议题。

2015年：发布首个按会话付费的商业智能（BI）服务Amazon QuickSight，强势解决大数据应用“最后一公里”问题；发布亚马逊云科技首个硬件服务Amazon Snowball，海量数据可以快速安全的迁移上云。

 跟数据仓库的情况类似，在Amazon QuickSight之前，商业智能（BI）也是一项重资产的IT投入。Amazon QuickSight让用户按会话付费，基础设施由亚马逊云科技全托管，极大地降低了 BI 的门槛。Amazon QuickSight是整个亚马逊云科技整个云服务体系中离商业决策最近的服务之一，帮助客户解决大数据应用的“最后一公里”问题。

Amazon Snowball是亚马逊云科技首个硬件服务，以租用的方式提供给客户，开创了海量数据快速安全迁移上云新模式。今天，亚马逊云科技已经发展出完整的Amazon Snow 系列服务，规模从小到大，包括 Amazon Snowcone、Amazon Snowball 和Amazon Snowmobile，具备边缘计算、PB级数据传输、边缘存储等多方面的功能，不断将云计算的能力推送到世界每一个角落。

2016年：发布Serverless的交互式查询服务Amazon Athena和数据集成服务Amazon Glue，为云上数据湖解决方案迈出重要一步。

Amazon Athena和Amazon Glue的发布是亚马逊云科技迈向数据湖的重要一步，因为数据不需要预处理，可以源源不断地直接存入Amazon Simple Storage Service（Amazon S3，一种简单、持久、可大规模扩展的对象存储服务），成为数据湖的核心。

2017年：发布Amazon Nitro系统，重构云计算的基础。Nitro架构充分释放服务器性能，摆脱虚拟化损耗。用户可获取更多算力，上百种EC2实例创新都以此为基石。发布首个机器学习集成开发环境Amazon SageMaker，破除软硬件环境限制及资金门槛，释放数据科学家的生产力。

Amazon Nitro架构是Amazon EC2计算实例实现高性能、高安全性和快速创新的秘密武器。传统云计算都是基于软件虚拟化的计算，服务器既要运行提供给客户的虚拟机，也要运行网络、存储、安全、监控等各项功能，服务器管理虚拟机大约要占去30%的服务器性能开销，导致服务器只有约七成的资源能够提供给用户。Amazon Nitro架构在业界首次使用专用芯片，采用板卡+专用软件的方式，把服务器性能完全通过全新虚拟化技术解放出来，消除服务器虚拟化性能损耗，用户可获取全部物理服务器资源。如今，Amazon Nitro架构已经成为亚马逊弹性计算服务Amazon Elastic Cloud Compute（Amazon EC2）一代一代新实例的公共基础平台，它让亚马逊云科技可以利用处理器技术的不断创新，快速推出新一代Amazon EC2实例，超过400种EC2实例创新都以此为基石。

以往，开展机器学习需要搭建硬件环境并适配其兼容性、配置机器学习框架、分别部署多种工具，用于准备数据、训练模型、测试模型、部署模型等等，繁琐的流程给数据科学家带来很高的上手门槛。Amazon SageMaker以全托管的方式，消除了基础设施管理的繁琐工作，并且将各种工具部署在一个平台上，让数据科学家不需要花时间构建机器学习的基础架构，直接利用开箱即用的集成环境，专注于机器学习本身。在2019年的re:Invent上，亚马逊云科技进一步推出了Amazon SageMaker Studio，这是首个全集成的机器学习开发环境，对用户更友好，进一步提高数据科学家的工作效率。

2018年：首次发布Amazon Outposts，真正将云能力延伸到本地，成为亚马逊云科技重塑混合云的关键一环；首次发布Amazon DeepRacer，一个人人都能玩转且趣味无穷的自动驾驶赛车，极大地降低机器学习门槛。

Amazon Outposts采用租用的模式，利用亚马逊云科技相同的基础设施，首次把Amazon EC2、

Amazon Elastic Block Store（Amazon EBS，一种易于使用、适用于任意规模的高性能数据块存储）、Amazon S3等服务引入客户本地的数据中心，把云延展到了客户现场，为客户提供云端和本地一致的体验。AmazonOutposts的推出重塑了混合云的概念。

机器学习的一个重要分支是强化学习。Amazon DeepRacer是一款由强化学习、3D 赛车模拟器驱动，真车 1/18 大小的全自动驾驶赛车。DeepRacer内置了强化学习框架，使用者通过简单设置模型训练参数就可以在线上 DeepRacer 模拟器中直接训练、评估和调整驱动赛车的强化学习模型，然后将自己的模型部署到 Amazon DeepRacer 上，从而获得堪比现实世界的自动驾驶经验，中学生也能上手，寓教于乐体验机器学习。亚马逊云科技还推出了Amazon DeepRacer 联赛（包括线上模拟赛和线下实体赛），无论经验丰富的专业人士，还是第一次开发模型的新手，都可以通过 Amazon DeepRacer 设备和 3D 虚拟赛车模拟器参加Amazon DeepRacer月度联赛，在比赛中表现优异的选手还有机会参与re:Invent全球大会上举行的Amazon DeepRacer冠军杯赛。

2019年：发布基于Arm架构的自研云原生处理器Amazon Graviton2，开创了企业级应用大规模使用云端Arm架构服务的局面，同规格实例相较x86架构性价比提升可达40%；发布首个全托管量子计算服务Amazon Braket，让企业通过熟悉的云计算模式轻松地开始体验量子计算。

Amazon Graviton2的推出，标志着亚马逊的Arm架构自研处理器进入规模化应用阶段。相比X86处理器，Arm处理器架构更精简、更节能，但此前一直没能在企业级应用领域取得突破。Amazon Graviton2的规模应用树立了Arm处理器在企业级应用的标杆。对比x86处理器，基于Amazon Graviton2的同规格实例性价比提升可达40%。基于Amazon Gravition2处理器，亚马逊云科技推出了Amazon EC2 M6g、C6g 、R6g等实例。

Amazon Braket让量子计算首次走出尖端实验室，让广大的科研机构和企业也可以加入量子计算的应用探索。Amazon Braket托管了3个供应商的量子计算机，通过集成，亚马逊云科技把这些量子计算机的计算资源以云服务的方式提供给客户，让任何有需求的客户都可以探索量子计算的潜力。

2020年：发布云上首个Mac实例Amazon EC2 Mac，首次实现在云上按需运行macOS工作负载；发布Serverless数据库Amazon Aurora Serverless v2，实时自动容量伸缩，摆脱繁琐复杂的数据库容量预置管理，恰到好处的精细化资源配置，仅为实际用量付费。

Amazon EC2 Mac实例基于Mac mini构建，使客户首次能够在亚马逊云科技云端按需运行macOS工作负载，为iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TV和Safari开发应用的开发人员，可以通过使用EC2 Mac实例，在几秒钟内配置和访问macOS环境，根据需求动态扩展容量。

作为Serverless关系数据库，Amazon Aurora从Serverless  v1进化到v2，是一个质的飞跃。v2可以做到实时自动容量伸缩，只需不到一秒的时间，即可瞬间将处理能力从数百个事务扩展到数十万个事务。开发者不需要按峰值负载来预置容量，从而节省高达90%的成本。Amazon Aurora Serverless v2在整个行业推动了数据库服务的演进。