堅持創新、堅持務實,是AWS在re:Invent上透露的成功秘訣

2020-12-05 三易在線

「十年前,全球十大企業級IT公司的營收榜上還看不到我們的名字,十年後,我們已經在這份榜單上做到了第五名,而當初的一些上榜企業如今卻已經難覓蹤影。」

2020年12月2日,當一年一度的AWS re:Invent再次揭開大幕時,可能許多人都想像不到,AWS 執行長Andy Jassy會在一開始就拋出這樣一個略顯沉重的話題。

為什麼Andy會選擇這樣一個開篇主題?原因其實很簡單,因為就在過去的幾個月時間裡,全球幾乎所有企業都遇到了大大小小的挑戰。這使得許多人都產生了困惑和畏難情緒,到底現代企業該如何保持持續發展,以及現在整個行業還有沒有創新的機會?

面對大家的困惑,Andy Jassy一方面指出,市場中的激烈競爭與企業的經營壓力並不是近年才出現的東西。舉例而言,1970年的財富500強企業,如今還留存下來的僅剩17%;哪怕是2010年的財富500強企業,現在也只剩下一半還在繼續經營了。但從另一方面來說,AWS自從誕生以來,卻能夠穩定地持續創造著科技企業的成長奇蹟。

跟據Gartner近日公布的統計數據顯示,AWS再次憑藉著高達45%的市場份額,實現了對雲計算市場的領導。不僅如此,根據2020年第三季度的財報數據, AWS的預期年化收入已經高達460億美元,這不僅意味著其作為一家科技企業實現了29%的年營收增長,更為重要的是,從年收入300億美元到400億美元,AWS這次僅用了12個月的時間。

那麼問題就來了,AWS是如何實現這樣的業績增長,是如何在當前這個困難時期再次創造雲計算行業的奇蹟?用Andy Jassy的話來說,答案很簡單,那就是創新、在創新的基礎上再創新,並且持續不斷地創新。

計算能力創新:更多平臺,更強性能,更大靈活性

作為AWS所提供服務中最受關注的部分之一,Amazon Elastic Compute Cloud(直譯為亞馬遜彈性計算雲,通常縮寫為Amazon EC2)可以說是AWS「雲計算」技術的最集中展現。在2019年,AWS發布了自主研發的Arm架構通用處理器Graviton2,和同樣自研的機器學習推理處理器AWS Inferentia,大幅提升了計算性能,降低成本,同時也使得AWS成為了迄今為止唯一一家,可以同時提供Intel、AMD和ARM三大CPU架構的雲計算提供商。

當時間來到2020年,我們首先迎來了全球首款基於Apple Mac的雲計算實例EC2 Mac。從硬體上來說,它由配備了Intel 六核十二線程4.6GHz CPU、32GB 內存的Mac終端,與AWS自有的Nitro System共同組成,它既可提供高達10Gbps的VPC網絡帶寬,也能和其他Amazon EC2實例一樣,搭配彈性的Amazon EBS存儲空間進行工作。並且值得注意的是,EC2 Mac實例的EBS存儲帶寬也有高達8Gbps的性能,完全足以發揮硬體平臺本身的強大算力。

不過Amazon EC2 Mac實例真正令人興奮的地方,在於它首次將Apple的macOS、生態環境,和開發工具帶到了質優價廉,且無處不在的雲端。這意味著為iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TV等創建應用程式的開發者,現在不再需要購買價格昂貴的Mac Pro或者iMac Pro工作站,只需要有網絡連接,就能在幾秒鐘內訪問和配置雲端的macOS工作環境,並以極低的價格和極高的穩定性享受到在高端Mac設備上進行開發工作的快感。

不僅如此,得益於Amazon EC2 Mac實例與其他AWS服務的深度整合,開發者現在還可以直接享受AWS所提供的網絡安全、可擴展存儲、軟體分發,以及映像編排服務。而這些以往都需要開發者或者軟體公司購買價格昂貴的伺服器、防火牆設備,或是自行搭建複雜的端側軟體架構來實現。這意味著有了Amazon EC2 Mac實例之後,開發者所省去的不只是一臺開發機或一臺伺服器的價格,更免去了長期維護、安全防護、版本更新等一系列麻煩,降低運維成本,並且可以將精力集中在開發本身上來,從而大幅降低中小企業經營壓力,幫助他們提高效益。

AWS也很清楚,對於一些延遲敏感型的業務、對於諸如5G雲計算或雲遊戲這樣需要快速響應的用例來說,傳統雲服務也許不能實現性能表現的最佳。因此AWS此前就已經推出了能讓客戶在他們的機房裡,運行「本地化」AWS業務的大型端側伺服器產品AWS OUTPOSTS。而在今天,功耗更低、價格更便宜,體積也小到可以放進到任何家庭或者辦公室柜子的1U和2U型AWS OUTPOSTS伺服器硬體,也正式登場。

得益於AWS的自研軟硬體經驗,1U體積的AWS OUTPOSTS使用了Amazon自研的Graviton2高性能ARM處理器,而2U的OUTPOSTS則基於Intel伺服器級別CPU並可擴展顯卡。無論是哪一種規格的小型AWS OUTPOSTS,均可提供多達64個vCPU的計算能力,可以用於低延遲邊緣計算、低延遲雲遊戲渲染,甚至是配合5G網絡、形成強悍的低延遲AI計算平臺網絡,為未來智慧型手機上的聯網AI應用提供更好的用戶體驗。

AI平臺創新:全新自研處理器,全新工業機器學習服務

從某種程度上來說,自研的Graviton2處理器如今已經成為AWS質優價廉的有力保障。正因如此,當全新的,專用於機器學習訓練的全新自研晶片「AWS Trainium」登場時,我們也就一點也不會感到意外了。

作為AWS自研基礎算力硬體的又一員生力軍,AWS Trainium一方面提供了有史以來雲計算業務中最強的機器學習算力水平,能夠大幅加速AI模型訓練的效率,讓AI產品更快成型,業務更早落地;在另一方面來說,它完全兼容主流的TensorFlow、PyTorch和MXNet機器學習框架,同時也沿用了此前的AWS Neuron SDK,這意味著開發者將不需要重新學習,直接就可以在未來的Amazon EC2和Amazon SageMaker實例中,體會到全新自研AI晶片所帶來的效率革命。

在新處理器的支撐下,AWS得以將雲端機器學習服務的實用性推向一個全新的高度。並且此次除了提供性能更強的雲端模型訓練實例之外,AWS還一口氣發布了五款可直接用於工業領域的機器學習服務。他們包括能自動檢測異常設備狀況的Amazon Monitron、能配合設備傳感器進行自動預測性設備維護的Amazon Lookout for Equipment、能通過工業攝像頭改善質量控制或者保護員工安全的AWS Panorama Appliance、能為攝像設備添加計算視覺處理能力的AWS Panorama軟體開發套件(SDK),以及可以通過分析生產線監控視頻、自動發現產品製造缺陷或者生產流程異常狀況的Amazon Lookout for Vision。

不僅如此,AWS這次還發布了一項名為「Amazon QuickSight Q」的數據分析功能。Amazon QuickSight Q讓用戶可以用自然語言對其所有數據提出任何問題,並在幾秒鐘內收到答覆。要提出問題,用戶只需在Amazon QuickSight Q搜索欄中輸入問題。當用戶開始輸入問題時,Amazon QuickSight Q會提供帶有關鍵短語和業務術語的自動完整建議,自動執行拼寫檢查、縮寫詞與同義詞匹配,因此用戶不必擔心錯別字或記不住數據的準確業務術語。Amazon QuickSight Q使用深度學習和機器學習(自然語言處理、模式理解和SQL代碼生成的語義解析)來生成數據模型,自動理解業務數據的含義和它們之間的關係,因此用戶的業務問題可以得到高度準確的答案,而無需等待幾天或幾周來建立數據模型。由於Amazon QuickSight Q無需BI團隊建立數據模型,因此用戶也不限於只提出一組特定的問題。此外,用戶可以得到更完整、更準確的答案,因為查詢會應用於所有數據,而不僅僅是預設模型中的數據集。Amazon QuickSight Q預先訓練了來自不同領域和行業的數據,如銷售、營銷、運營、零售、人力資源、醫藥、保險、能源等,因此它已被優化,並能理解複雜的商業語言。例如,銷售用戶可以問 "我的銷售跟蹤情況如何,是否符合配額",或者零售用戶可以問 "按地區劃分的周銷量最高的產品是什麼?" Amazon QuickSight Q 通過從用戶互動中學習,隨著時間的推移不斷提高其準確性。如果Amazon QuickSight Q不理解問題中的某個短語,會提示用戶從搜索欄中的建議選項下拉菜單中選擇,Amazon QuickSight Q會記住該短語,以便下次交互。

讓「上雲」不再複雜

當然,無論是單純的雲計算,還是雲端AI推理和機器學習,在它們的背後,一個靈活、強大的在線容器系統無疑都是基礎的數據保障。而Amazon ECS作為迄今為止最成功的雲計算容器管理服務,已經幫助許多企業實現了「無伺服器運營」,即他們完全可以將自己的計算項目託管到雲端,並通過ECS對其進行穩定、且不出錯的遠程任務管理和負載安排。

但對於部分企業來說,他們既想要享受「上雲」所帶來的強大遠程管理能力,但出於網絡狀況或合規等原因,又無法將全部的應用上雲。這樣一來一個尷尬的問題就出現了,那些託管到AWS上的項目得到了極大的穩定性和靈活度,但另一部分存在企業本地伺服器上的業務卻不能享受雲的保護好,不僅給整個企業的運行效率拖了後腿,也帶來了額外的維護開銷。

針對這個問題,AWS此次也正式宣布了Amazon ECS Anywhere服務。Amazon ECS Anywhere讓客戶能夠使用他們當前在AWS中使用的基於雲的、完全託管和高可擴展的容器編排服務,在自己的數據中心中運行Amazon ECS。Amazon ECS Anywhere為客戶提供了適用於所有基於容器的應用程式的相同工具和API,以及相同的Amazon ECS經驗,用於在雲端以及在自己的數據中心中進行集群管理、工作負載調度和監控。藉助Amazon ECS Anywhere,客戶不再需要在本地運行、更新或維護自己的容器編排器,從而可以更輕鬆地將容器遷移到雲端並管理其混合環境。

當然,更為重要的是,AWS再次革新了他們的雲端存儲服務技術。比如說針對成本敏感型的企業,新的Amazon EBS Gp3 存儲卷使用全SSD配置,將存儲IOPS提升了4倍,同時每GB的價格相比上代產品降低了20%。而針對高性能需求型客戶的Amazon EBS io2 Block Express 存儲卷,則有著高達256,000 IOPS、4,000 MB /秒的吞吐量,和64 TB的單卷容量。這意味著由它驅動的SAN(存儲區域網絡)甚至有足夠的性能直接在存儲卷上運行工作負載,大大減少了傳統網絡存儲-計算方案中「先讀取,後計算」所導致的延遲問題。

除此之外,針對僅僅只需要長期、安全存儲數據的客戶,AWS為S3 Glacier歸檔型和深度歸檔型存儲類型,新增了對智能分層技術的支持,這一改動將大幅降低用戶的存儲成本,使得存儲服務的開銷最多可減少到僅有原來的5%。而針對當前雲計算全球化部署和合規需求,新的Amazon S3 Replication(multi-destination)功能還可以讓企業一次性將一組數據同時複製到任意多個區域的多個S3存儲桶中。如此一來,跨境部署業務的訪問速度將可以實現大幅提升,同時也能滿足各區域本地化數據存儲的監管需求。

以創新為馬,務實前行的雲服務巨頭AWS

說實在的,儘管我們三易生活已經花費了大量的篇幅,來儘可能為大家描述AWS在今天俺凌晨所發布的這一系列全新自研硬體、新功能、新服務。但大家要知道,在長達數小時的第一場發布會中,AWS實際上一舉端出了多達43項創新的產品、服務和功能。這不僅遠超2019年AWS re:Invent的記錄,同時無疑也讓其他所有的競爭對手相形見絀。

為什麼AWS要如此努力?一方面,正如AWS首席雲計算企業戰略顧問張俠先生,在今天下午的一場技術交流會上所說的那樣,AWS所有的技術創新和服務升級,目的都是為了解決客戶的實際需求。是因為當前時代特殊,是因為很多企業現在有了強烈的「上雲」需求,是因為許多客戶對AWS的業務提出了新的建議與期冀,所以AWS才必須去滿足他們。而不是單純為了宣布一個概念、喊一句口號,博得外界的眼球。

而當這種極端務實的態度和AWS全球第一的行業地位,與他們強大的技術自研能力結合起來的時候,自然就會成為更受客戶歡迎,更能真正贏得尊重的競爭力。而這一點,也正是AWS與他們的許多競爭對手最大的不同。

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