2021 亞馬遜云科技 re:Invent 剛剛落下帷幕，許多開發(fā)者都在討論今年亞馬遜云科技 re:Invent 的重磅發(fā)布。

這并不奇怪，每年亞馬遜云科技 re:Invent 都會有數(shù)十項新產(chǎn)品、新功能發(fā)布，其中一部分，可能代表了日后云計算及整個 IT 界基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展方向，比如曾經(jīng)的 Amazon  RedShift、Amazon Lambda，前者引導了業(yè)內(nèi)云原生數(shù)倉的發(fā)展，后者則把無服務(wù)器帶進了業(yè)內(nèi)開發(fā)者的視線。

但今年的亞馬遜云科技 re:Invent 有些不一樣，除了在產(chǎn)品性能上的常規(guī)迭代，更重要的是體現(xiàn)了云計算的服務(wù)在概念上的延伸。最為典型的，便是 Amazon IoT TwinMaker 與 Amazon IoT FleetWise。

元宇宙與物聯(lián)網(wǎng)：世界真的在云化

據(jù)官方介紹，Amazon IoT TwinMaker 是一款可以讓開發(fā)人員更加輕松、快捷地創(chuàng)建現(xiàn)實世界的數(shù)字孿生，如樓宇、工廠、工業(yè)設(shè)備和生產(chǎn)線。用戶可以通過 Amazon IoT TwinMaker，使用數(shù)字孿生來構(gòu)建反映現(xiàn)實世界的應(yīng)用程序，提高運營效率并減少停機時間。

數(shù)字孿生是物理系統(tǒng)的虛擬映射，可根據(jù)其所代表的現(xiàn)實世界對象的結(jié)構(gòu)、狀態(tài)和行為定期更新。Amazon IoT TwinMaker 讓開發(fā)人員可以輕松匯集來自多個來源（如設(shè)備傳感器、攝像機和業(yè)務(wù)應(yīng)用程序）的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)結(jié)合起來創(chuàng)建一個知識圖譜，對現(xiàn)實世界環(huán)境進行建模。

數(shù)字孿生技術(shù)最早是用于航空航天飛行器的健康維護與保障，屬于冷門技術(shù)。但隨著“元宇宙”概念的興起，數(shù)字孿生技術(shù)越來越為人所熟知，因為數(shù)字孿生的本質(zhì)特征是在信息世界對物理世界進行等價映射，因此成為元宇宙概念的重要支撐技術(shù)之一，尤其是工業(yè)元宇宙，應(yīng)用更是廣泛。

亞馬遜云科技 re:Invent 這次發(fā)布 Amazon IoT TwinMaker 可以說，既與元宇宙相關(guān)，也與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有關(guān)。從前，云計算的服務(wù)范圍，聚焦在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，面向所謂的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，主要提供轉(zhuǎn)型服務(wù)。但現(xiàn)在，云計算的服務(wù)外延正在飛速擴展，通過元宇宙這座橋，已將范疇擴大至整個物理世界的虛擬化映射。

與此緊密相關(guān)的是 Amazon IoT FleetWise。Amazon IoT FleetWise 使汽車制造商可以輕松地收集和管理汽車中任何格式的數(shù)據(jù)（無論品牌、車型或配置），并將數(shù)據(jù)格式標準化，方便在云上輕松進行數(shù)據(jù)分析。當數(shù)據(jù)進入云端后，汽車制造商就可以將數(shù)據(jù)應(yīng)用于車輛的遠程診斷程序，分析車隊的健康狀況，幫助汽車制造商預(yù)防潛在的召回或安全問題，或通過數(shù)據(jù)分析和機器學習來改進自動駕駛和高級輔助駕駛等技術(shù)。

如果說 Amazon IoT TwinMaker 提供的是從現(xiàn)實世界到虛擬世界的映射服務(wù)，那么 Amazon IoT FleetWise 就是聚焦車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，解決的是車聯(lián)網(wǎng)長期以來的發(fā)展問題。車聯(lián)網(wǎng)概念最早出現(xiàn)于 20 世紀 60 年代，但 60 年來，一直有點“瘸腿發(fā)展”的意思——大部分人對車聯(lián)網(wǎng)的理解是，在車內(nèi)提供網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，而不是將車輛數(shù)據(jù)上傳分析。

直到 2012 年特斯拉 Model S 出世，才把車聯(lián)網(wǎng)作為必選功能，納入汽車生產(chǎn)制造的流水線里?，F(xiàn)在 Amazon IoT FleetWise 發(fā)布，把車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)服務(wù)全面引上云端。

Amazon IoT FleetWise 的一個重要特征是，可以在云中構(gòu)建車輛的虛擬表示，并應(yīng)用通用數(shù)據(jù)格式來構(gòu)建和標記車輛屬性、傳感器和信號。Amazon IoT FleetWise 使用車輛信號規(guī)范 (VSS) 對車輛建模進行標準化，以便“燃料壓力”等信號始終表示為燃料壓力，并以每平方英寸磅力 (PSI) 和千帕 (kPa) 為單位進行測量。車輛建模后，上傳標準 CAN 數(shù)據(jù)庫 (DBC) 或 AUTOSAR XML (ARXML) 文件，以便 Amazon IoT FleetWise 可以讀取通過車輛控制器局域網(wǎng)總線 (CAN 總線) 發(fā)送的獨特的專有數(shù)據(jù)信號。

看懂了吧，其實 Amazon IoT TwinMaker 和 Amazon IoT FleetWise 的底層理念如出一轍，都是在云端構(gòu)建虛擬映射，不過一個是針對工業(yè)領(lǐng)域，一個是針對汽車行業(yè)?？梢哉f，這個世界正在虛擬化，同時也正在云化。

Amazon SageMaker Canvas：無代碼創(chuàng)建 ML 模型

如果說 Amazon IoT TwinMaker 和 Amazon IoT FleetWise 體現(xiàn)了云服務(wù)在橫向上的概念延伸，那么 Amazon SageMaker Canvas 則是在縱向上的概念延伸。

大家都知道 Amazon SageMaker ，作為一個已發(fā)布四年的全托管機器學習服務(wù)。Amazon SageMaker 為開發(fā)者提供了一套完備的“中央廚房”，使用 Amazon SageMaker 開發(fā)者只需準備好“食材”（數(shù)據(jù)）就可以直接開始做菜（訓練模型），大大提升了開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家構(gòu)建、訓練和部署機器學習模型的效率，開啟了全新的智能時代。

但 AI 領(lǐng)域長期受到人才短缺問題的限制，而 AI 的應(yīng)用領(lǐng)域正在增多，機器學習服務(wù)的門檻需要進一步降低。亞馬遜云科技此次發(fā)布 Amazon SageMaker Canvas 的目的即在于此 —— 用無代碼理念構(gòu)建機器學習模型，做模型預(yù)測，保證在脫離數(shù)據(jù)工程團隊的情況下，依然可以提供服務(wù)。它利用與 Amazon SageMaker 相同的技術(shù)自動清理和組合您的數(shù)據(jù)，在幕后創(chuàng)建數(shù)百個模型，選擇性能最佳的模型，并生成新的單個或批量預(yù)測。支持二元分類、多類分類、數(shù)值回歸、時間序列預(yù)測等多種問題類型。

此前業(yè)內(nèi)還有許多關(guān)于低代碼、無代碼的爭議，但現(xiàn)在看來，這不是概念之爭，而是產(chǎn)業(yè)內(nèi)有確實的需要。AmazonSageMaker Canvas 的發(fā)布即是驗證了這一情況。

站在整個 AI 的宏觀層面而言，無論是基于 AI 提供的預(yù)測服務(wù)還是分析服務(wù)，也脫離了單純對更高級別人工智能的追求，而兼顧 AI 能力對產(chǎn)業(yè)的賦能。這是云計算對服務(wù)理念的進一步擴大和貫徹。

Amazon Private 5G：用專有 5G 鏈接 IoT 設(shè)備

而在這種情況下， Amazon Private 5G 的發(fā)布，自然也被許多人所關(guān)注，因為它是支撐服務(wù)外擴的重要和必要嘗試?？梢哉f，Amazon Private 5G 是本次 re:Invent 最重要的發(fā)布之一。

在移動端，我們早就用上了 5G 通信服務(wù)，但企業(yè)需要的是專有 5G 服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。Amazon Private 5G 可自動設(shè)置和部署網(wǎng)絡(luò)，并按需擴展容量以支持更多設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)流量。亞馬遜云科技 EC2 副總裁 David Brown 說：“借助亞馬遜云科技私有 5G，我們將混合基礎(chǔ)設(shè)施擴展到客戶的 5G 網(wǎng)絡(luò)，以簡化、快速且廉價地建立私有 5G 網(wǎng)絡(luò)?？蛻艨梢詮男∫?guī)模開始，按需擴展，按需付費，并從亞馬遜云科技控制臺監(jiān)控和管理他們的網(wǎng)絡(luò)?！?/p>

而 Amazon Private 5G 也重點服務(wù)了以工業(yè) 4.0 為主的龐大傳感器和端側(cè)設(shè)備集群，前文提到的工業(yè)元宇宙、車聯(lián)網(wǎng)自然也在同一序列。

全球最大的非上市公司——美國科氏公司工業(yè)集團（Koch）已經(jīng)和亞馬遜云科技就 Amazon Private 5G 達成了合作，而科氏企業(yè)集團的核心是石油與化工，也是亞馬遜云科技比較有代表性的服務(wù)案例。

Amazon Graviton3：底層算力又升級了

當然，不管是  Amazon IoT TwinMaker 等 IoT 服務(wù)，還是 Amazon Private 5G，依靠的還是底層實例中的芯片性能。在今年的云棲大會上，阿里巴巴旗下半導體公司平頭哥發(fā)布自研云芯片倚天 710 并宣布其性能超過 Amazon Graviton2 20%。

從2019年 Amazon Graviton，2020年 Amazon Graviton2 到今天的 Amazon Graviton3，亞馬遜云科技從芯片開始不斷改進計算服務(wù)。與 Amazon Graviton2 相比，Amazon Graviton3 集成了550億個晶體管，單核性能提升超過25%，浮點和加密性能將提高兩倍。在機器學習方面，Amazon Graviton3 包括對 bfloat 16數(shù)據(jù)的支持，將能夠提供高達3倍的性能。在性能飛躍的同時，Amazon Graviton3 能耗對比上一代產(chǎn)品下降了60%。

新一代Amazon EC2 C7g 實例由 Amazon Graviton3 處理器支持，也是全球首個支持DDR5內(nèi)容的云上計算實例。與由 Amazon Graviton2 處理器支持的當前一代 Amazon C6g 實例相比，性能提高 25%。

當然，Amazon Graviton3 屬于通用芯片，專用芯片也更新了。亞馬遜云科技公布，由亞馬遜第二款機器學習芯片 Amazon Trainium 支持的新 Amazon Trn1 實例，將為在云中為自然語言處理 (NLP)、計算機視覺、搜索、推薦、排名等用例訓練深度學習模型提供最佳的性價比，與 P4d 實例相比，通過 Amazon Trn1 實例訓練深度學習模型的成本降低達到 40%。

Amazon Nitro System 芯片也發(fā)布了新品。Amazon Nitro 可以說是個超級黑科技，準確來講它是一個套架構(gòu)，可以將服務(wù)器提供給用戶的資源最大化，減少虛擬化損耗。所謂“虛擬化損耗”，就是以往為了維護服務(wù)其正常運行，在網(wǎng)絡(luò)、存儲、管理等系統(tǒng)功能方面做出的必然開銷，這種開銷要占到服務(wù)器總體性能的三成。Nitro 架構(gòu)就是通過定制硬件，關(guān)注這三成的性能問題。

而這次發(fā)布的 Amazon Nitro System 芯片，主要是支持 Amazon EC2 Instance 底層管理平臺，可以替 CPU 分擔工作負載。通用芯片、推理專用芯片、 Amazon EC2 支持芯片，這次發(fā)布的是整整齊齊。Amazon Nitro SSDs 的 Im4gn/Is4gen/ I4i 實例提供 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%。

Data Serverless ：無服務(wù)器應(yīng)用迅速推廣

當然，除了在網(wǎng)和端層面的服務(wù)能力擴展，此次在 Serverless 層面的更新也值得注意。

業(yè)內(nèi)都知道 Amazon Lambda 開啟了 Serverless 的時代，但真正獲得業(yè)內(nèi)的廣泛贊同和跟隨，還是在 2019 年。這次 亞馬遜云科技 re:Invent ，亞馬遜云科技一口氣發(fā)布了四個核心產(chǎn)品的 Serverless 版本：Amazon Redshift Serverless、Amazon EMR Serverless、Amazon MSK Serverless 和Amazon Kinesis data streams on-demand。

Amazon Redshift 我們已經(jīng)提過，是最早的云原生數(shù)倉；Amazon EMR 則是亞馬遜云科技提供的 Hadoop 托管服務(wù)；Amazon MSK 是 Kafka 托管服務(wù)；而 Amazon Kinesis data streams on-demand 則是流式數(shù)據(jù)處理平臺。

而這些服務(wù)的 Serverless 版本則是讓使用者單擊幾下即可運行使用這些框架構(gòu)建的應(yīng)用程序，而無需配置、優(yōu)化或保護集群。

云端大數(shù)據(jù)架構(gòu)，因為亞馬遜云科技這些 Serverless 版本服務(wù)的更新，其門檻正在飛速降低。以往像智能湖倉這種架構(gòu)的搭建，讓架構(gòu)師、工程師很頭疼，而現(xiàn)如今，工程師的工作正在變成單純的調(diào)參 —— Serverless 對產(chǎn)業(yè)生態(tài)的改變幾乎是永久性的。

寫在最后

從 2021 亞馬遜云科技 re:Invent 及今年各云計算大會的發(fā)布情況看，云計算領(lǐng)域的產(chǎn)品更迭，一是注重底層基礎(chǔ)算力的升級，這屬于硬核實力的比拼；二則是注重服務(wù)外沿的擴展，如何理解云、網(wǎng)、端三個角色，并提供盡量通用的公有云服務(wù)，成為關(guān)鍵。元宇宙則是當下新興起的概念，為整體的技術(shù)發(fā)展方向提供了新的想法和方向，值得我們特別思考。