云计算如何帮助企业在当今不确定环境下保持探索的？在2022亚马逊云科技re:Invent上，亚马逊云科技发布了一系列涵盖底层基础架构、计算、数据库、数据分析、AI/ML、安全、行业应用等新的服务及功能，并讨论了云计算的功能性、安全性等问题。
媒体沟通会上，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示：“面临全球经济的不确定性，各种规模的客户都希望能进一步消减成本、增强业务的灵活性并加速创新。我们希望能通过技术的不断创新，让全球包括中国的客户能凌云驭势、重塑未来。”同时，陈晓建认为，云数智三位一体是云技术发展的大势所趋。
加速底层技术创新
在本次2022 re:Invent全球大会上，亚马逊云科技推出了一系列底层技术更新，包括第五代虚拟化芯片Nitro5、Gravition3E以及机器学习推理芯片Inferentia2，并推出了由三款自研芯片支持的Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）最新实例。
总体来看，亚马逊云科技在底层架构服务方面的更新包括三个方面：高性能的自研芯片战略；极速构建的云原生应用；面向极限未来的HPC需求。
其中，虚拟化芯片Nitro的最大创新点在于Nitro将架构演进与技术复杂性进行了解耦。采用了类似于云原生架构的思想，服务“原子化”，封装功能到模块内部，接口标准化，从而降低了系统的复杂性，并且提升了系统的可扩展性。在此基础上，企业可以将虚拟化功能全部交给Nitro来实现，Nitro来负责卸载网络和存储的功能。而今年新发布的Nitro V5 的晶体管数量大约是上一代Nitro芯片的两倍。Nitro V5 每秒的数据包能力提高了60%，延迟减少30%，每瓦特性能提升 40%。
在云原生方面，亚马逊云科技在构建、治理和迭代3个阶段9个节点都提供了相应的技术支持。陈晓建说道：“云原生是构建现代化应用的核心技术，它帮助用户将业务快速推向市场，加快了从研发到生产的速度。”
在高性能计算（HPC）方面，亚马逊云科技发现客户对HPC的需求表现在三个层面：需要最HPC的计算实例，需要配套的网络、存储等服务的支持，需要各种任务管理的能力；针对这些需求，亚马逊云科技推出三款高性能计算实例应对三类不同负载。
此外，机器学习芯片也成为亚马逊云科技的重点研发方向。目前，亚马逊云科技自研芯片中的第三条产品线，机器学习芯片包括：用于训练的Trainium和用于推理的Inferentia。
“在基础架构层面，我们的自研芯片战略在加速创新，我们底层架构和技术的快速演进为客户提供极致性能。”陈晓建说道：“我们推进更多Serverless服务，把云原生应用的开发体验和速度进一步推向极致。”
构建端到端的数据战略
值得关注的是，亚马逊云科技再次强调了数据的重要性。“数据是整个用户业务的基石，根据业务的要求，需要能够动态地来拿自身业务或者来自底层的服务或者来自相关合作伙伴等等的数据，这些数据本身各个方面应该都是不一样的。”陈晓健解释到。
数据爆炸不是未来，而是现实。如何管理海量数据，挖掘数据价值，对每个企业来说都是巨大的挑战。
目前，亚马逊云科技通过提供端到端的全面数据解决方案，帮助客户打造从数据的摄入，数据存储与查询，到数据分析，商业智能，再到人工智能与机器学习创新，并通过安全合规的方式进行集团内或公司之间的共享和输出。
陈晓建介绍，构建端到端的数据战略包括三个核心：建立面向未来的云原生数据基础设施；实现高效、跨组织的数据一体化融合；借助教育和工具，使数据普惠化。
在陈晓建看来，连接数据的能力与云原生数据基础设施一样重要，企业需要一套解决方案来帮助其实现高效、跨组织的数据一体化融合，从自动化数据路径到数据治理工具。这种一体化融合不仅应该整合数据，还应该整合组织的部门、团队和个人。
因此，亚马逊云科技今年发布了大量数据相关的服务，陈晓建介绍：“我们构建了云原生端到端的数据解决方案，加强数据的流动、治理、共享和可视化，让客户可以更简便、安全地挖掘数据价值。”
提升云中安全
在谈到安全性时，陈晓建表示安全是亚马逊云科技最高优先级的工作：“我们从未停止脚步，在云自身的安全和云中的安全上持续创新”
在安全方面，亚马逊云科技树立了安全的四大目标，帮助企业提高整体安全态势：1、帮助用户快速提升安全水平；2、降低安全的成本；3、减少安全事件的处理时间；4、提高企业安全的效率。
“数据的增长会驱动用户在安全上的持续投入。”陈晓建说道：“亚马逊将持续在安全上投入，通过更好的配置、更好的工具、更智能的分析、以及更好的监控与警告机制帮助用户在云中提高安全态势。”
据了解，亚马逊云科技新推出的第五代虚拟化芯片Amazon Nitro5在给客户带来性能提升之外，也提供了更高的安全性。亚马逊云科技还推出云托管服务安全数据湖Amazon Security Lake，可以自动将客户在云端和本地的安全数据集中到客户在亚马逊云科技账户下专门构建的数据湖中，方便客户针对安全数据做出快速行动。
此外，亚马逊云科技新推出了Amazon KMS External Key Store (Amazon XKS)，进一步提升客户数据的安全性。该功能让客户能够在亚马逊云科技之外的外部密钥管理系统中使用加密密钥、独立授权和审核来加密或解密数据。此项功能可与100多项亚马逊云服务相集成，免去了繁琐的集成开发工作。
云数智一体化成为云技术发展趋势
在接受记者采访时，陈晓建表示，从某种意义上讲，云数智三位一体化是云技术发展的大势所趋，大数据与机器学习的融合能够帮助企业进行创新，推动业务发展。
例如，一个用户典型的业务发展逻辑是通过大数据的领域逐渐建立起一个数据分析的能力，从而为业务赋能，而接下来就有可能把积累起来的数据能力，通过人工智能继续发挥价值。在这过程中，数据和人工智能发挥的作用不言而喻。
此外，如何将数据分析与人工智能技术进行结合也成为行业的发展趋势。陈晓建举例称，通过Amazon SageMaker，用户不用担心具体是数据分析的服务还是人工智能的服务，而是可以通过一个统一的、完整的控制台来进行大数据分析，同时进行AI/ML的操作。陈晓建感叹：“这种趋势现在都是越来越明显的。”
因此，亚马逊云科技关注数据和人工智能的相关技术进展，包括致力于智能化的人工智能平台和数据分析平台，提供每个行业内的解决方案。
在机器学习方面，亚马逊云科技发布了Amazon SageMaker八项新功能，让客户能够加快机器学习模型端到端的开发和部署。
“事实上，亚马逊云科技云服务的数智阶段已经开始。我们通过构建云中统一的数据治理底座，为机器学习提供生产级别的数据处理能力，以及赋能给业务人员更加智能的数据分析工具帮助企业推进大数据和机器学习的融合，将机器学习由实验转为规模化落地实践。”
陈晓建透露，未来，亚马逊云科技将致力于为客户不断提供开箱即用的应用程序以解决业务挑战；并且将AI/ML的能力植入到行业方案中；帮助客户利用云的规模化和敏捷性，更加有信心应对未来的挑战。
