IT大嘴巴 · 2021年12月13日

亚马逊云科技:让更多人找到自己的数字化转型之路

日前,一年一度的亚马逊云科技re:Invent 全球大会在美国拉斯维加斯召开,也展现了未来云计算该有的样子。

相信在云计算领域,没有人能质疑亚马逊云科技的领导力,正如新任首席执行官Adam Selipsky在大会提到的:“我们知道必须有一条更好的前进道路”,而如今亚马逊云科技也提供了超过200个功能齐全的服务并在全球拥有数百万客户。

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当然在回顾这些历史的时候,Adam尤其感谢那些曾经给予亚马逊云科技信任、支持和建议的“探路者”们,这也成为了本次大会的主题。他先后列举了Netflix、NASA和NTT DOCOMO等客户的实际案例,证明了这些客户是如何与亚马逊云科技共同成长的。当然作为一场技术型大会,Adam也揭晓了众多云计算领域的“黑科技”以及亚马逊云科技在生态领域的探索和应用,他表示:“我们将不断创新,不断提供最广泛的服务”。

“云已不仅仅是一个技术的创新和革命,而是成为众多业务变革的赋能者。没有任何一个行业没有被云计算所波及,没有任何一个颠覆性的创新没有云计算的参与,云已经是不可逆的滚滚洪潮。未来,还有更多的应用会上云,更多的创新会在云上发生,未来增长的空间巨大无比”。

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在美国举行大会同期,亚马逊云科技也在北京召开了媒体沟通会,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在主题分享中如上表示。在她看来,中国云计算市场依然巨大,而亚马逊云科技作为行业领军者,有责任也有义务将最新、最好的产品、技术及解决方案展示给中国客户,“把云计算能力交给更多企业,帮助他们加快转型和重塑”。

性能狂飙,全新Graviton3平台与应用实例登场

不可否认的是,如今的数字世界充满了竞争和挑战,却也充满了机遇。最近几年,伴随着多元化算力的应用,ARM作为全新算力登上了舞台,并在短时间内就获得了行业的聚焦。其实说到这一点,亚马逊云科技作为行业领军者,早在多年前就对ARM算力进行探路,并在2018年发布了第一款基于ARM的处理器Amazon Graviton,承载了包括Web应用、容器微服务等等业务。

随后的2019年,亚马逊云科技出了第二代Graviton——Amazon Graviton2,这是非常重要的一个转折与巨大的飞跃。基于Amazon Graviton2的计算实例和同等配置的x86实例相比,可以带来40%性价比的提升,所以在Amazon Graviton2推出之后,也有不少客户将其用于更多、更复杂的计算场景,比如大数据分析、游戏、高性能计算等。

今年,Amazon Graviton2引入到正式正式中国区便即刻获得了客户的广泛关注与使用。在今年10月刚刚结束的HPC China 2021全国高性能计算大会上,Amazon Graviton2也获得了高性能计算产品的创新大奖,这也充分体现了高性能计算产业界对于Amazon Graviton2能力的认可。而如今,亚马逊云科技马不停蹄的发布了Amazon Graviton3,它也将为整个行业带来新一轮的提升——官方数据显示,Amazon Graviton3在通用负载中相对于上一代产品带来了25%以上的性能提升,在科学计算应用中浮点性能提升2倍,机器学习性能提升3倍。

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C7g也是第一款基于Amazon Graviton3的Amazon EC2计算实例,这个效率可比当年Amazon Graviton2发布3个月之后再推出实例快了一大截。从上图中我们就可以看到它的各项参数,比如2.6GHz的主频、64个内核、领先的DDR5内存标准等等。更重要的是,在碳排放控制上,Amazon Graviton3实例也可以减少多达60%的能源消耗,这也意味着它更符合未来我们对于数据中心绿色、环保的应用理念要求。

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相对于标称的参数和BenchMark测试数据,用户的直接业务应用可能更说明问题。会上,亚马逊云科技也展示了包括Twitter在内的多位客户的证言,大家均表示相对于上一代产品来说,全新的Amazon Graviton3实例又了明显的性能提升,同时延迟也更低,为客户带来的体验也更为流畅。回想当年,Amazon Graviton还只是运行一些轻量级的应用,而如今Amazon Graviton3则完全可以承载HPC这样需要强大性能支撑的业务,并且自身在AI推理层面也进行了不少的优化,足以说明亚马逊云科技的进步神速。

如今,ARM应用已经是云计算领域的大趋势之一,不仅仅是亚马逊云科技,包括阿里云、腾讯云等多家大型云服务商也都发布了自己家的ARM芯片路线或者产品或者解决方案。但是不得不说,这一次亚马逊云科技对Amazon Graviton3的介绍可谓是相当全面,不但进行了详细的性能披露,还同时提供了多个客户应用案例,新技术的应用带来了性能的全面提升,同样也会反哺于整个云计算行业。

发挥数据价值,Serverless架构已成大势所趋

业界有句名言——拿着旧地图,找不到新大陆。这话说的就是身为管理者要转变思维,尤其是在数字化转型的机遇中,更要与时俱进,拥抱新技术、新事物。但是仅有思维的转变还不够,“工欲善其事,必先利其器”,云应用也需要针对性的工具。因此在这次大会上,亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡也有一句发人深省的话——如果你手里只有一把锤子,你眼睛里看什么都像钉子,你真正需要的是从一个工具箱里挑选适合的工具,去完成你现在眼里看到的要完成的精确的动作和任务。

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这话的背景是讲“数据应用”,而顾凡也不厌其烦的描述了数据应用的“四步旅程”——数据库、数据湖、数据分析、智能应用。在他看来,任何数据应用都离不开上述四大过程,也只有经历了这些过程,数据才能真正被挖掘、真正发挥价值。正所谓“千淘万漉虽辛苦,吹尽狂沙始到金“,数据应用是一个复杂的过程,而亚马逊云科技正在通过种种技术,让这个过程尽可能的简化、便捷。

在数据库阶段,亚马逊云科技为用户提供了包括关系型数据库Amazon RDS、云原生数据库Amazon Aurora、键值数据库Amazon DynamoDB、内存数据库Amazon Elasticache等等多样化的工具选择,而在数据湖领域则提供了Amazon Lake Formation,在数据分析领域更有Amazon OpenSearch Service等等……这些工具的出现,就是为了解决用户手中只有“一把锤子”的问题,而丰富多样的解决方案也可以满足不同用户的差异化需求。

尤其是考虑到用户对于效率、性能的追求,亚马逊云科技还提供了Serverless的解决方案。其实早在多年前,甚至可以追溯到15年前的2006年,亚马逊云科技就推出了Serverless应用程序的消息队列服务Amazon SQS,随后包括Amazon DynamoDB、Amazon Lambda Serverless等等工具的推出都贯彻了这个理念。“我们的目的是给客户提供全栈的无服务器产品,而不仅仅是无服务器的计算服务Lambda。今天只是在分析领域我们都已经有了Amazon Athena和Amazon Guru两个无服务器的分析服务”,顾凡解释说。

也就是在这次大会上,亚马逊云科技又宣布面向4项分析服务推出的无服务器或按需选项。Amazon Redshift Serverless可在几秒钟内自动设置和扩展资源,让客户在PB级数据规模运行高性能工作负载,而无需管理数据仓库集群;Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (Amazon MSK) Serverless可快速扩展资源,极大地简化实时数据摄取和流式传输;Amazon EMR Serverless让客户无需部署、管理和扩展底层基础设施,即可使用开源大数据框架(如 Apache Spark、Hive 和 Presto)运行分析应用程序。Amazon Kinesis On-demand是亚马逊云科技为Amazon Kinesis Data Streams(一种用于捕获、处理和存储流媒体数据的无服务器服务)推出的新功能(新的容量模式),利用它可以提供每分钟GB级别的读写吞吐量,而无需进行容量规划。

其实从这个举措我们也可以看出,亚马逊云科技真正认为Serverless架构是必然,也是未来发展的大势所趋。其实就整个行业发展来说,从物理机到云主机再到Serverless架构,去服务器化是越来越明显,上云也是必然,只是什么时候上的问题。正所谓:“早买早享受”,在数字化大潮的驱动下,企业越早上云、越早拥抱新技术、越早实现业务迁移,才能够在激烈的竞争中占据主动。而借助于亚马逊云科技,Serverless已经变得越发简单,用顾凡的话说就是将“极致的易用性提供给客户”。

他同时还列举了美联航的客户案例。众所周知,在全球疫情的大背景下,航空业遭到了前所未有的重创,各国的航空公司在营业额上都遇到了难关。但是通过亚马逊云科技提供的产品与服务组合,美联航让用户依然可以享受到更周到、更贴心的服务,比如在抵达机场前,就可以近乎实时地完成重要旅行证件的查验,而这背后则得益于机器学习、物联网、数据分析、数据库、计算、存储和安全等一系列服务的支持,也让旅途变得更舒服、更顺畅。

正是有了这些客户的支持和参与,亚马逊云科技的“探路者”队伍才变得越发壮大。正如有句名言说的,“独行者速,众行者远”。伴随着越来越多用户的加入,如今的亚马逊云科技也在通过自身的技术和服务,帮助越来越多的企业找到适合自己的数字化转型之路。正如Forrester首席分析师戴鲲所说:“作为全球公有云领域的技术先驱,亚马逊云科技CEO Adam Selipsky的主题演讲及诸多新服务的发布,继续体现着他们一直以来以客户为中心的理念,以及在此基础上实现广泛深入的软硬件领域的生态化云服务布局。”

云计算本来没有路,走的人多了,也便成了路。

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