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細數2021亞馬遜云科技re:Invent全球大會值得關注的五大風向標

責任編輯:shjiaz 作者:查士加 |來源:企業網D1Net  2021-12-17 16:13:28 原創文章 企業網D1Net

美國當地時間11月29日,2021亞馬遜云科技re:Invent全球大會盛大開幕。縱觀本屆re:Invent全球大會,最關鍵的一個詞是“探路者”,亞馬遜云科技作為全球領先的云計算公司,對創新和云趨勢的把握一向十分精準。在近日舉辦的2021亞馬遜云科技re:Invent全球大會媒體溝通會上,亞馬遜云科技總結了云計算發展的五大風向標:一是重塑云計算底座,自研芯片再升級;二是大云無疆,無限拓展;三是代碼即云,萬物皆API;四是降低門檻,把云計算交到更多人手里;五是可持續發展。

自研芯片再升級,重塑云計算底座

未來,云上新型工作負載對于計算創新的需求將永無止境,客戶對云上性價比的追求亦是永無止境,因此頭部云廠商的創新必將永續下去。為了重構云計算底座,亞馬遜云科技從自研芯片入手,改變云計算的游戲規則。“自研芯片需要經驗積累,不是花錢就能買到的,更不是很快就能實現的。我們最大的優勢在于對云上所有工作負載的深刻理解,能夠用逆向的思維去設計我們的芯片。”亞馬遜云科技大中華區產品部總經理顧凡如是說。如今,亞馬遜云科技在自研CPU領域已經手握Amazon Nitro、Amazon Graviton、人工智能機器學習自研芯片三條產品線。

由Amazon Graviton3處理器支持的C7g實例,采用最新的DDR5內存,與由 Graviton2 處理器支持的當前一代 C6g 實例相比,內存帶寬提高50%,網絡帶寬高出20%,可將計算密集型工作負載性能提高多達25%,浮點運算能力提升2倍以上。在芯片設計方面,Graviton3比Graviton2增加了200億個晶體管,達到了500億個,如何用這多出來的200億晶體管幫助客戶獲得最大效能十分關鍵。亞馬遜云科技通過增加內核寬度,以指令并行的方式,讓內核在同一個時鐘周期里執行更多指令,完成更多任務。從效果來看,Nginx和Groovy都提升了60%的性能,而Redis的性能提升也超過25%,并且在性能改善的同時,功耗降低了60%。

Twitter平臺主管Nick Tornow表示:“我們發現基于Graviton3的C7g實例相較于Graviton2的 C6g 實例性能提升了20-80%,同時降低尾延遲最高可達35%。”

除C7g實例外,由Amazon Trainium芯片支持的Trn1實例表現也十分亮眼,它為在Amazon EC2中進行深度學習模型訓練提供最佳性價比以及最快的訓練速度,提供800Gbps EFA網絡帶寬,與P4d實例相比,通過Trn1實例訓練深度學習模型的成本可降低40%,超大型的復雜模型訓練時間可從幾個月縮短至幾天。

另外,亞馬遜云科技還發布了采用全新Amazon Nitro SSD固態硬盤的Im4gn/Is4gen/ I4i實例,提供高達 30 TB 的 NVMe 存儲,與上一代I3實例相比,I/O 延遲降低了 60%,延遲可變性降低了 75%,可為I/O密集型工作負載提供超高存儲性能。

大云無疆,無限拓展

雖然亞馬遜云科技在計算、存儲、數據等相關服務領域不斷打破創新的邊界,但是仍有新的約束需要不斷突破。例如物理地域在法規方面的約束(數據要保存在本地),各種距離產生的延時問題,網絡帶寬問題,連接的穩定性等等。

通過15年的積累,亞馬遜云科技基礎設施在全球的覆蓋范圍已經非常廣泛,遍及25個地理區域的81個可用區,并計劃新建9個區域和27個可用區,有14個本地擴展區域、17個Wavelength區域,有108個Direct Connect光纖直連站點,有310個邊緣站點和13個區域緩存站點。

在邊緣場景,亞馬遜云科技與北美的Verizon、歐洲的沃達豐、亞洲的KDDI和SK電信等運營商配合,通過Amazon Wavelength區域服務那些超低延時的5G邊緣應用。為了滿足客戶的需求,將亞馬遜云科技的能力擴展到客戶本地的數據中心,亞馬遜云科技發布了Amazon Outposts服務,今年新發布的1U和2U機型,能夠覆蓋商店、連鎖店、車間、生產線等更小的場所。亞馬遜云科技的目標是構建最大規模的專用網絡,去連接一切。為此,亞馬遜云科技與SD-WAN供應商及合作伙伴配合,推出了Cloud WAN服務,為企業提供一個能夠通過軟件定義的私有網絡,讓其無論在世界任何地方接入,都能在統一的系統中管理自己的私有網絡。

除此之外,面向數十億物聯網設備的連接需求,亞馬遜云科技提供Amazon IoT Core、Amazon FreeRTOS,能夠讓客戶盡快實現數據的連接,提供Amazon IoT Greengrass在邊緣端直接進行推理和計算,提供Amazon Panorama Appliance、Amazon Monitron等工業機器學習解決方案可以對工廠里的生產線進行實時監控。Amazon Snowball系列將云的能力延伸到地球上的各個角落,已實現對油田、鉆井平臺、遠洋作業等偏遠地區的弱網環境的覆蓋,它先對設備收集和存儲數據,再將數據傳回云端進行分析、訓練、推理。Amazon Ground Station將亞馬遜云科技的能力拓展至外太空,這是一款衛星地面站服務,通過衛星地面站接收數據到亞馬遜云科技區域進行處理。

代碼即云,萬物皆API

對于用戶來說,亞馬遜云科技的每一個云服務,都是通過API實現的。通過對面向云原生的消息組件SQS、存儲服務Amazon S3、Amazon EC2等簡單的API服務進行組合,開發人員就能構建復雜的系統應用,進行業務創新。

亞馬遜CTO Werner Vogels為開發者總結了運維復雜API的幾點建議:

第一條,API是永遠的,一旦被發布,就會被成千上萬客戶不斷調用,對原有的API進行任何改動都是很危險的。

第二條,對API的設計來說最大的挑戰是向后兼容。亞馬遜保持超高的向后兼容性,只會在老版本API的基礎上增加新的功能,而不會刪除或改變已有的API。

第三條,亞馬遜構建API的傳統是從客戶的真實場景出發,找到客戶最希望實現的功能,從而構建專門的服務或工具,而不是看自己手頭有什么樣的技術來實現。

第四條,讓API的故障模式有據可查。一個真正好的API服務,當它不工作時,能夠讓開發者知道問題出在哪里,然后才能持續對其進行改進。

第五條,創建具有明確、特定目的、自描述的API。自描述是所有API最基礎的原則,要保證它足夠簡潔,讓開發者能夠理解,也就是用最簡單的邏輯,為專門的功能而設計。

第六條,無論是API還是云服務,都要不惜一切代價隱藏背后的技術實現。只有這樣才能專注于客戶的需求,如果過早透露具體的底層實現,客戶可能會更關注你為什么今天這樣做,而明天不這樣做。

亞馬遜云科技大中華區產品部數據類產品高級經理王曉野在演講中表示:“API是亞馬遜云科技對開發者以及云計算探路者的承諾,我們會持續不斷地為他們帶來更便捷的API服務,讓他們在云上自由構建,充分發揮他們的創造力。”

降低門檻,把云計算交到更多人手里

如今,云上的服務越來越便捷,亞馬遜云科技上的探路者已經不只是傳統意義上的開發者,有越來越多的初創科技公司和大型跨國企業加入到了云上創新的陣營中。這些探路者對云提出了新的要求,希望亞馬遜云科技能夠提供更加豐富的工具幫助其降低云服務的使用門檻。

本次re:Invent推出的很多新服務和新功能均是為降低門檻而設計。例如Amazon QuickSight Q和Amazon SageMaker Canvas,前者專為云上構建,可擴展、嵌入式機器學習驅動的商業智能服務,讓用戶無需培訓即可訪問BI,后者讓業務分析師能夠使用點擊式界面生成更準確的機器學習預測,從而擴展了對機器學習的訪問,無需編碼。

IDC中國助理研究總監盧言霞表示,“在大數據方面,亞馬遜云科技在數據融合、統一治理等方面幫助用戶管理數字化旅程,并加速將機器學習和人工智能加入到數據旅程。Amazon SageMaker Canvas值得沒有技術背景的分析師,以及聚焦業務分析但希望實時數據洞察的分析人群關注。”

新發布的Amazon SageMaker Studio Lab 是一項免費、無需配置的服務,開發者、學者和數據科學家,只要有創新的想法,立即就可以動手實踐機器學習。它也讓客戶將能夠專注于實踐機器學習與數據科學,無需設置或配置任何環境與機器。

除此之外,為了將機器學習能力交到更多的人手中,培養更多人才,亞馬遜云科技還將通過DeepRacer冠軍杯賽、培訓與認證、機器學習大學、機器學習納米學位、人工智能和機器學習獎學金等項目加速機器學習普惠化進程。

可持續發展 責任重大

本次re:Invent大會上,清潔能源和可持續發展是重要議題。如今,亞馬遜云科技在世界各地管理著眾多基礎設施,如何降低這些基礎設施的能源消耗是亞馬遜云科技肩負的重大企業社會責任。亞馬遜云科技效用計算和應用程序高級副總裁Peter DeSantis曾提到:“最綠色的能源就是你沒有使用的資源。通往綠色云的道路就在面前,我們得一起朝著這個目標努力。”

亞馬遜云科技首先從自研芯片、數據中心效率、采用更多可再生能源等多個維度著手,提供最佳的資源利用率,從而降低能耗,去踐行云自身的可持續發展。而站在客戶的角度,客戶負責如何選擇云技術,通過應用架構設計、數據存儲設計以及思維模式等方面提升代碼效率,實現可持續發展。顧凡提到:當客戶選擇了事件驅動型的應用架構,也就意味著可以采用無服務器技術,無論是Amazon Lambda計算,無服務器的存儲S3,還是無服務器的數據庫分析服務,實際上是把一部分可持續發展的責任從客戶端轉移到了云廠商這一端,亞馬遜云科技可以借助無服務器技術極致的伸縮能力,為客戶的應用提供最佳的資源利用率,從而降低能耗。

除此之外,越來越多的云上客戶期望計算和管理云上工作負載產生的碳排放,并通過一系列優化工作降低碳排放水平,實現碳排放可衡量、可數字化、可優化的閉環。為此,在本次re:Invent大會上,亞馬遜云科技推出了一款碳足跡工具,幫助客戶在云端追蹤應用的碳排放足跡,讓云上的低碳環保變得可衡量,以便更多的開發者和企業加入到低碳環保的行列中來。

為了倡導更多用戶在云上構建應用時將低碳環保作為重要的衡量指標,亞馬遜云科技架構完善(Well Architecture)在卓越運營、安全性、可靠性、性能效率、成本優化五大支柱的基礎上,增加可持續發展為第六個支柱,倡導用環保的最佳實踐來學習、測量、改進云端計算工作負載。

全球權威調研機構——451 Research的研究結果顯示,亞馬遜云科技運營的基礎設施能源效率,是受調查的美國企業數據中心中位數的 36 倍,比普通歐盟公司高出 5 倍。在亞馬遜云科技運行商業應用的公司,可以降低近80%的能源消耗。當企業的工作負載運行在本地數據中心,平均資源利用率只有15%,浪費了85%的能耗,如果將 1 兆瓦的典型工作負載從本地數據中心遷移到亞馬遜云科技,每年可以減少1000多公噸碳排放。

關鍵字:亞馬遜云科技re:Invent云計算API

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細數2021亞馬遜云科技re:Invent全球大會值得關注的五大風向標

責任編輯:shjiaz 作者:查士加 |來源:企業網D1Net  2021-12-17 16:13:28 原創文章 企業網D1Net

美國當地時間11月29日,2021亞馬遜云科技re:Invent全球大會盛大開幕。縱觀本屆re:Invent全球大會,最關鍵的一個詞是“探路者”,亞馬遜云科技作為全球領先的云計算公司,對創新和云趨勢的把握一向十分精準。在近日舉辦的2021亞馬遜云科技re:Invent全球大會媒體溝通會上,亞馬遜云科技總結了云計算發展的五大風向標:一是重塑云計算底座,自研芯片再升級;二是大云無疆,無限拓展;三是代碼即云,萬物皆API;四是降低門檻,把云計算交到更多人手里;五是可持續發展。

自研芯片再升級,重塑云計算底座

未來,云上新型工作負載對于計算創新的需求將永無止境,客戶對云上性價比的追求亦是永無止境,因此頭部云廠商的創新必將永續下去。為了重構云計算底座,亞馬遜云科技從自研芯片入手,改變云計算的游戲規則。“自研芯片需要經驗積累,不是花錢就能買到的,更不是很快就能實現的。我們最大的優勢在于對云上所有工作負載的深刻理解,能夠用逆向的思維去設計我們的芯片。”亞馬遜云科技大中華區產品部總經理顧凡如是說。如今,亞馬遜云科技在自研CPU領域已經手握Amazon Nitro、Amazon Graviton、人工智能機器學習自研芯片三條產品線。

由Amazon Graviton3處理器支持的C7g實例,采用最新的DDR5內存,與由 Graviton2 處理器支持的當前一代 C6g 實例相比,內存帶寬提高50%,網絡帶寬高出20%,可將計算密集型工作負載性能提高多達25%,浮點運算能力提升2倍以上。在芯片設計方面,Graviton3比Graviton2增加了200億個晶體管,達到了500億個,如何用這多出來的200億晶體管幫助客戶獲得最大效能十分關鍵。亞馬遜云科技通過增加內核寬度,以指令并行的方式,讓內核在同一個時鐘周期里執行更多指令,完成更多任務。從效果來看,Nginx和Groovy都提升了60%的性能,而Redis的性能提升也超過25%,并且在性能改善的同時,功耗降低了60%。

Twitter平臺主管Nick Tornow表示:“我們發現基于Graviton3的C7g實例相較于Graviton2的 C6g 實例性能提升了20-80%,同時降低尾延遲最高可達35%。”

除C7g實例外,由Amazon Trainium芯片支持的Trn1實例表現也十分亮眼,它為在Amazon EC2中進行深度學習模型訓練提供最佳性價比以及最快的訓練速度,提供800Gbps EFA網絡帶寬,與P4d實例相比,通過Trn1實例訓練深度學習模型的成本可降低40%,超大型的復雜模型訓練時間可從幾個月縮短至幾天。

另外,亞馬遜云科技還發布了采用全新Amazon Nitro SSD固態硬盤的Im4gn/Is4gen/ I4i實例,提供高達 30 TB 的 NVMe 存儲,與上一代I3實例相比,I/O 延遲降低了 60%,延遲可變性降低了 75%,可為I/O密集型工作負載提供超高存儲性能。

大云無疆,無限拓展

雖然亞馬遜云科技在計算、存儲、數據等相關服務領域不斷打破創新的邊界,但是仍有新的約束需要不斷突破。例如物理地域在法規方面的約束(數據要保存在本地),各種距離產生的延時問題,網絡帶寬問題,連接的穩定性等等。

通過15年的積累,亞馬遜云科技基礎設施在全球的覆蓋范圍已經非常廣泛,遍及25個地理區域的81個可用區,并計劃新建9個區域和27個可用區,有14個本地擴展區域、17個Wavelength區域,有108個Direct Connect光纖直連站點,有310個邊緣站點和13個區域緩存站點。

在邊緣場景,亞馬遜云科技與北美的Verizon、歐洲的沃達豐、亞洲的KDDI和SK電信等運營商配合,通過Amazon Wavelength區域服務那些超低延時的5G邊緣應用。為了滿足客戶的需求,將亞馬遜云科技的能力擴展到客戶本地的數據中心,亞馬遜云科技發布了Amazon Outposts服務,今年新發布的1U和2U機型,能夠覆蓋商店、連鎖店、車間、生產線等更小的場所。亞馬遜云科技的目標是構建最大規模的專用網絡,去連接一切。為此,亞馬遜云科技與SD-WAN供應商及合作伙伴配合,推出了Cloud WAN服務,為企業提供一個能夠通過軟件定義的私有網絡,讓其無論在世界任何地方接入,都能在統一的系統中管理自己的私有網絡。

除此之外,面向數十億物聯網設備的連接需求,亞馬遜云科技提供Amazon IoT Core、Amazon FreeRTOS,能夠讓客戶盡快實現數據的連接,提供Amazon IoT Greengrass在邊緣端直接進行推理和計算,提供Amazon Panorama Appliance、Amazon Monitron等工業機器學習解決方案可以對工廠里的生產線進行實時監控。Amazon Snowball系列將云的能力延伸到地球上的各個角落,已實現對油田、鉆井平臺、遠洋作業等偏遠地區的弱網環境的覆蓋,它先對設備收集和存儲數據,再將數據傳回云端進行分析、訓練、推理。Amazon Ground Station將亞馬遜云科技的能力拓展至外太空,這是一款衛星地面站服務,通過衛星地面站接收數據到亞馬遜云科技區域進行處理。

代碼即云,萬物皆API

對于用戶來說,亞馬遜云科技的每一個云服務,都是通過API實現的。通過對面向云原生的消息組件SQS、存儲服務Amazon S3、Amazon EC2等簡單的API服務進行組合,開發人員就能構建復雜的系統應用,進行業務創新。

亞馬遜CTO Werner Vogels為開發者總結了運維復雜API的幾點建議:

第一條,API是永遠的,一旦被發布,就會被成千上萬客戶不斷調用,對原有的API進行任何改動都是很危險的。

第二條,對API的設計來說最大的挑戰是向后兼容。亞馬遜保持超高的向后兼容性,只會在老版本API的基礎上增加新的功能,而不會刪除或改變已有的API。

第三條,亞馬遜構建API的傳統是從客戶的真實場景出發,找到客戶最希望實現的功能,從而構建專門的服務或工具,而不是看自己手頭有什么樣的技術來實現。

第四條,讓API的故障模式有據可查。一個真正好的API服務,當它不工作時,能夠讓開發者知道問題出在哪里,然后才能持續對其進行改進。

第五條,創建具有明確、特定目的、自描述的API。自描述是所有API最基礎的原則,要保證它足夠簡潔,讓開發者能夠理解,也就是用最簡單的邏輯,為專門的功能而設計。

第六條,無論是API還是云服務,都要不惜一切代價隱藏背后的技術實現。只有這樣才能專注于客戶的需求,如果過早透露具體的底層實現,客戶可能會更關注你為什么今天這樣做,而明天不這樣做。

亞馬遜云科技大中華區產品部數據類產品高級經理王曉野在演講中表示:“API是亞馬遜云科技對開發者以及云計算探路者的承諾,我們會持續不斷地為他們帶來更便捷的API服務,讓他們在云上自由構建,充分發揮他們的創造力。”

降低門檻,把云計算交到更多人手里

如今,云上的服務越來越便捷,亞馬遜云科技上的探路者已經不只是傳統意義上的開發者,有越來越多的初創科技公司和大型跨國企業加入到了云上創新的陣營中。這些探路者對云提出了新的要求,希望亞馬遜云科技能夠提供更加豐富的工具幫助其降低云服務的使用門檻。

本次re:Invent推出的很多新服務和新功能均是為降低門檻而設計。例如Amazon QuickSight Q和Amazon SageMaker Canvas,前者專為云上構建,可擴展、嵌入式機器學習驅動的商業智能服務,讓用戶無需培訓即可訪問BI,后者讓業務分析師能夠使用點擊式界面生成更準確的機器學習預測,從而擴展了對機器學習的訪問,無需編碼。

IDC中國助理研究總監盧言霞表示,“在大數據方面,亞馬遜云科技在數據融合、統一治理等方面幫助用戶管理數字化旅程,并加速將機器學習和人工智能加入到數據旅程。Amazon SageMaker Canvas值得沒有技術背景的分析師,以及聚焦業務分析但希望實時數據洞察的分析人群關注。”

新發布的Amazon SageMaker Studio Lab 是一項免費、無需配置的服務,開發者、學者和數據科學家,只要有創新的想法,立即就可以動手實踐機器學習。它也讓客戶將能夠專注于實踐機器學習與數據科學,無需設置或配置任何環境與機器。

除此之外,為了將機器學習能力交到更多的人手中,培養更多人才,亞馬遜云科技還將通過DeepRacer冠軍杯賽、培訓與認證、機器學習大學、機器學習納米學位、人工智能和機器學習獎學金等項目加速機器學習普惠化進程。

可持續發展 責任重大

本次re:Invent大會上,清潔能源和可持續發展是重要議題。如今,亞馬遜云科技在世界各地管理著眾多基礎設施,如何降低這些基礎設施的能源消耗是亞馬遜云科技肩負的重大企業社會責任。亞馬遜云科技效用計算和應用程序高級副總裁Peter DeSantis曾提到:“最綠色的能源就是你沒有使用的資源。通往綠色云的道路就在面前,我們得一起朝著這個目標努力。”

亞馬遜云科技首先從自研芯片、數據中心效率、采用更多可再生能源等多個維度著手,提供最佳的資源利用率,從而降低能耗,去踐行云自身的可持續發展。而站在客戶的角度,客戶負責如何選擇云技術,通過應用架構設計、數據存儲設計以及思維模式等方面提升代碼效率,實現可持續發展。顧凡提到:當客戶選擇了事件驅動型的應用架構,也就意味著可以采用無服務器技術,無論是Amazon Lambda計算,無服務器的存儲S3,還是無服務器的數據庫分析服務,實際上是把一部分可持續發展的責任從客戶端轉移到了云廠商這一端,亞馬遜云科技可以借助無服務器技術極致的伸縮能力,為客戶的應用提供最佳的資源利用率,從而降低能耗。

除此之外,越來越多的云上客戶期望計算和管理云上工作負載產生的碳排放,并通過一系列優化工作降低碳排放水平,實現碳排放可衡量、可數字化、可優化的閉環。為此,在本次re:Invent大會上,亞馬遜云科技推出了一款碳足跡工具,幫助客戶在云端追蹤應用的碳排放足跡,讓云上的低碳環保變得可衡量,以便更多的開發者和企業加入到低碳環保的行列中來。

為了倡導更多用戶在云上構建應用時將低碳環保作為重要的衡量指標,亞馬遜云科技架構完善(Well Architecture)在卓越運營、安全性、可靠性、性能效率、成本優化五大支柱的基礎上,增加可持續發展為第六個支柱,倡導用環保的最佳實踐來學習、測量、改進云端計算工作負載。

全球權威調研機構——451 Research的研究結果顯示,亞馬遜云科技運營的基礎設施能源效率,是受調查的美國企業數據中心中位數的 36 倍,比普通歐盟公司高出 5 倍。在亞馬遜云科技運行商業應用的公司,可以降低近80%的能源消耗。當企業的工作負載運行在本地數據中心,平均資源利用率只有15%,浪費了85%的能耗,如果將 1 兆瓦的典型工作負載從本地數據中心遷移到亞馬遜云科技,每年可以減少1000多公噸碳排放。

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