2022 re:Invent全球大会如约而至，正如我们期望的那样，亚马逊云科技带来了全新的技术、服务和洞察。在这其中，端到端的数据处理战略、云原生及自研芯片均得到了更新，也为亚马逊云科技勾勒出了一幅更丰富的云版图。
“仅凭肉眼我们无法探索星空，于是人类不断创新探索太空的方法，发射了火箭、卫星和空间站。今天我们面临着像星空一样广袤的数据挑战，这是应用程序、流程和业务决策的中心，几乎是每个组织数字化转型的基石，但处理数据并不容易，亚马逊云科技认为需要构建云原生的数据战略。”亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建这样介绍道。
瞬间完成数据高效处理
数据是整个应用程序业务逻辑的核心，也是每个组织数字化转型的基石，但处理数据非常棘手，这也是亚马逊云科技一直致力于建设一个云原生的数据战略的原因。亚马逊云科技更希望为用户提供工具，助其在整个数据全生命周期，每个环节都能把数据利益最大化。通过提供完整全面的数据解决方案，可以帮助用户更安全、更高效的去挖掘数据价值。
如何去构建一个云原生的数据战略？亚马逊云科技认为有三个关键因素。第一，用户需要去建立一个面向未来的数据底层基础设施。第二，需要实现一个跨组织的数据一体化融合。而数据不再是一个个烟囱式的孤岛，而是一个完整打通的数据库。第三，希望能够通过教育和工具，来实现数据的普惠化，来降低数据使用的门槛，让更多的人可以从浩瀚的数据中获益。
可以看到，目前在亚马逊云科技上，用户可以通过Amazon EMR、Amazon Glue、Amazon SageMaker、Amazon Redshift、Amazon Athena来方便地使用Spark引擎。通过内置的优化，比用户运行原生的Apache Spark性能提升三倍。也正是由于这些新功能的发布和补充，亚马逊云科技也会成为云上运行Spark最佳的场所。
亚马逊云科技推出的Amazon Athena for Apache Spark，能够让用户可以像使用Amazon S3一样，方便地通过Amazon Athena来使用Spark。仅需一秒钟，就可以在Apache Spark运行一个交互式的数据分析服务，用户无需准备任何基础架构，同样，云服务的一大特点是按需付费。
此外，亚马逊云科技拥有完整的关系型数据库和专用数据库，为用户分析负载提供最全面的服务，包括使用Amazon EMR的大数据分析、使用Amazon OpenSearch的交互式的日志分析等等。同样提供了大量人工智能的工具支持深度学习框架，并可更轻松建立AI/ML的Amazon SageMaker服务，包括Amazon Transcribe和Amazon Polly。
Nitro：为复杂系统做减法
今年，我们听到最多的就是面向未来的云原生数据基础设施，从亚马逊云科技的角度来看，它应该具备四个方面的能力。
第一，具备适用于所有适合工作负载和任何数据类型的合适的工具，及让用户能够适应不断变化的需求和机会。
第二，能够持续优化，跟得上用户业务发展所带来更多的数据和业务规模，并保持高性能。
第三，面对用户日益复杂的业务逻辑提供尽可能多的工具，帮助用户在整个数据使用过程之中降低门槛、复杂性，提升使用效率。
第四，应该具备最高级别的可靠性，因为用户的数据对业务而言至关重要。
基于此，亚马逊云科技推出了Nitro系统，它采用了专业定制化设计，有着非常高效的虚拟化引擎，并且可以做到性能损耗小于1%，传统芯片则会高达30%。Nitro的网络和存储采用了完全隔离设计，不会出现相互影响问题，并进一步实现了硬件级别的安全机制。
正如前文所述，云原生采用了软件层面的架构优化，其基本概念是原子化、内容封装、接口标准化，Nitro最大的创新点就是把整个技术演进和架构进行了解耦，能够像搭积木一样将一个复杂的系统变成结构化，以此降低整个系统本身的复杂性。
在实际应用过程中，Nitro卸载了网络和存储的这些工作负载，并完成了所有的虚拟化功能，这样使得Amazon EC2实例的工作量大幅减少，用户购买的CPU资源不会再被系统所占用，提升利用率、性能的同时也进一步降低了成本。这也是2017年以后整个Amazon EC2发行的实例增长加快的重要原因。
经历了四代发展，现如今的Nitro已经在性能方面取得了巨大进步。举例而言，第一代Nitro的网络性能为万兆级别（10Gbps），到了第四代已经可以做到100GB(100Gbps)了，实现10倍性能提升。报文转换能力，也从第一代Nitro每秒转发120万个报文，到第四代每秒转发1500万个报文。
最新的Nitro V5晶体管数量是上一代Nitro的两倍，整个数据包的转发能力提升了60%，延迟减少了30%，每瓦特的性能提升高达40%。
Graviton已被用户广泛接受
当前，ARM已经有了非常丰富的生态，很多企业级用户选择用ARM的原因之一就是Graviton。Graviton有着比x86更好的性价比，并且移植的成本也很低。
对用户而言，无需再去关注Amazon RDS、Amazon Athena底层运行的是x86还是Graviton，通过工具可以非常简单地把自己Amazon RDS服务从x86切换到Graviton，并且自己的程序不用做任何的改动。
有非常多的用户只花一两周甚至几天时间，就可以把它自身的业务从x86迁移到Graviton，将性价比提升40%。
亚马逊云科技大中华区计算与存储产品总监周舸表示，Amazon Graviton是一套通用芯片，适用范围也非常广，中国的两大区域已经有大量用户在使用Amazon Graviton。除传统应用之外，国内有很多用户已经将Amazon Graviton应用到复杂、传统的高性能计算领域，包括天气预测、气象预测、药物研发、基因测序等领域。
相信，随着越来越多的机器导入，Amazon Graviton在高性能计算领域的应用发展速度还会更快。例如，Graviton通用型实例M6g广泛用于开源软件构建的应用程序；计算优化型实例c6g广泛适用于批处理工作负载、媒体转码、高性能网络服务器、高性能计算、科学建模、专用游戏服务器和广告服务器引擎、机器学习推理等；内存优化型实例R6g适用于开源数据库、内存缓存和实时大数据分析等应用场景。
用户除了直接使用这些实例来支持其应用程序和业务功能模块外，也可以通过使用支持Graviton实例的云服务来获得更高的能效和性价比。
2022 re:Invent全球大会带来了最前沿的趋势、技术和实践，各种各样得心应手的云端工具正在帮助企业改变着未来。化繁为简是此次活动的热点之一，面对纷繁复杂的业务与数据，相信“做好减法”将会是未来云计算发展的重要方向。
