亚马逊 AWS 用 180 分钟发表十多个新品：机器学习芯片、AI 创新、区块链

AWS CEO Andy Jassy 一上台，台下便响起长长口哨声与掌声──尽管这在乔布斯时代的苹果发表会很常见，但在今天略显垂直的云端计算产业，实属少有。

美国时间 11 月 28 日上午 8 点，拉斯维加斯举办的 AWS re:Invent 2018 正进入第 3 天议程。今天格外热闹，会场门口从 6 点半就排起长龙，因为亚马逊 AWS CEO Andy Jassy 将带来 3 小时的 Keynote。

果然，180 分钟里，Andy Jassy 一口气发表了十多个重量级产品与服务（这架势与苹果发表会相比如何？），主要包括机器学习芯片、区块链、储存、数据库、机器学习和混合云等。

一开始，当然是介绍成绩和市占率。2018 年 Q3 收入 270 亿美元，增速 46%。

全球云端计算市占率图，顺便调戏一下 Oracle（现场一阵爆笑）。之前甲骨文 CEO Larry Ellison 在 10 月 26 日甲骨文 Openworld 大会演讲期间多次矛头指向 AWS，并称甲骨文的云端计算产品比 AWS 更便宜好用、速度更快。

亚马逊每年都用 re:Invent 会议突出新工具和功能，今年看来也不例外。

15 项重量级新品一览

1. Amazon S3 Glacier Deep Archive：云端超低成本的冷储存。
2. Amazon FSx for Windows File Server：全托管建立在原生 Windows 视窗档案服务器上的视窗档案系统。
3. Amazon was FSx for Lustre：全托管针对繁重计算负载的 Lustre 档案系统。
4. Amazon Control Tower：提供安全合规的多账户的环境，为 Landing Zone 登陆区。
5. AWS Security Hub：在 AWS 环境集中管理安全和合规的服务。
6. Amazon Lake Formation：助你在几天内建立安全的资料湖。
7. Amazon Timestream：全托管快速、可伸缩的时间串列数据库。
8. Amazon Quantum Ledger Database（QLDB）：全托管的中心权威机构，拥有分散式记账数据库，提供透明、不可变更、加密的交易认证。
9. Amazon Managed Blockchain：全托管支援超级账本平台 Hyperledger Fabric 和以太坊 Ethereum 架构的区块链服务。
10. Amazon Elastic Inference：在 EC2 实例辅以图形加速处理，以达成低成本的快速推断运算。
11. Amazon Marketplace for Machine Learning：提供上百可直接在 Amazon SageMaker 部署的机器学习算法和模型。
12. Amazon Textract：可从几乎任何档案撷取文字和资料的光学字元辨识服务。无需机器学习经验即可使用。
13. Amazon Personalize：基于亚马逊网站使用的相同技术，提供即时个性化自订和建议。无需机器学习经验即可使用。
14. Amazon Forecast：基于亚马逊网站使用的相同技术，提供准确的时间串列预测。无需机器学习经验即可使用。
15. AWS Outposts：在本地资料中心执行 AWS 基础设施，获得一致的混合架构体验。

接下来，我们为你详细介绍几个重要的发表资讯。

AWS 推出新的 Inferentia 机器学习芯片

令人振奋的是，Andy Jassy 宣布名为 Inferentia 的新型专属机器学习芯片，他表示 Inferentia 将是高吞吐量、低延迟、持续效能极具成本效益的处理器。Inferentia 支援流行的框架，如 INT8、FP16 和混合精度。更重要的是，它支援多种机器学习框架，包括 TensorFlow、Caffe2 和 ONNX。

当然亚马逊的产品，还支援流行的 AWS 产品资料，如 EC2、SageMaker 和新弹性推理引擎。只不过，这款芯片 2019 年才正式贩卖。

此举被认为是 AWS 向辉达和 Google 挑战──这两家在机器学习芯片市场保持领先优势。

目前，执行在 AWS 的 TensorFlow 有这么多（下图）。

AWS 弹性推理将深度学习成本降低约 75%

另 Andy Jassy 宣布推出 Amazon Elastic Inference，这项新服务可让用户将 GPU 驱动的推理加速连线到任何 Amazon EC2 实例，并将深度学习成本降低多达 75％。通常看到的 P3 实例 GPU 平均利用率约 10％~30％，这对弹性推理非常浪费。

Andy Jassy 表示，现在不必浪费所有成本和所有 GPU，Amazon Elastic Inference 将是非常重要的产业改变者，能以更具成本效益的方式推理，适用亚马逊 SageMaker 笔电实例和终端机，支援机器学习框架 TensorFlow、Apache MXNet 和 ONNX。

正式启动区块链服务：QLDB 和 Managed Blockchain

虽然一年前的 Andy Jassy 明确告诉外界，AWS 对区块链不感兴趣，但今天他却十分激动地宣布，AWS 正式推出 2 项区块链服务，一是 QLDB（Quantum Ledger 数据库），另一个是 AWS Managed Blockchain（管理区块链）。

用户使用 QLDB 时，无需参与构建类似分类帐的应用程序等复杂开发工作，资料的变更历史纪录不可变，且使用加密技术。QLDB 官网也指出，QLDB 是无服务器的，因此它会自动延伸以支援应用程序的需求，这意味着没有要管理的服务器，也没有要配置的读取或写入限制。

AWS Managed Blockchain 为托管区块链服务，支援以太坊和 Hyperledger Fabric。Andy Jassy 表示，AWS 更喜欢的是 Hyperledger Fabric──这取决于他们知道区块链网络中的成员数量，且需要强大的私有营运和功能。支援以太坊的功能会稍迟几个月启动。

AWS 向混合云用户销售硬件，以便在自己的资料中心执行

今天重头戏是 AWS 与 VMware 合作，VMware CEO Pat Gelsinger 也加入 Andy Jassy 的舞台。

▲ 右边微笑的就是 VMware CEO Pat Gelsinger（基辛格）。

他们共同宣布，VMware 将正式部署 AWS 云服务，明年开始，AWS 将允许用户订购与云服务相同的硬件，以透过名为 AWS Outposts 的服务在自己的资料中心执行。服务将采用 VMware 设计的软件，有助于融合两种营运环境，2019 年上市（注：VMware 是全球上管理系统到资料中心虚拟化解决方案的领导厂商，可称为“虚拟 PC 软件公司”，透过资料中心改造和公有云整合业务，2018 财年收入 79.2 亿美元）。

▲ AWS Outposts。

“这对整个产业来说是非常重要的声明，因为现在亚马逊将成为内部硬件供应商。两家公司未来都将出售新产品并分享收入。”Pat Gelsinger 说。

不过，AWS Outposts 许多细节仍然有点不清楚，采访时 Andy Jassy 并没有透露太多，例如确切提供哪些硬件规格。

推出首款具备微型机器学习能力的全球自主赛车 DeepRacer

Andy Jassy 其实也是体育爱好者，现场宣布名为 AWS DeepRacer 的全球自主赛车计划。世界各地的比赛中，开发人员能在物理轨道与其他人竞赛。亚马逊将举办 AWS DeepRacer 总决赛，并在明年 re:invent 会议颁发 AWS DeepRacer 冠军杯。

DeepRacer 是一款 1/18 无线电控制的自动驾驶四轮赛车，旨在帮助开发人员了解 RL 强化学习──亚马逊 SageMaker 的机器学习功能。它采用 Intel Atom 处理器，一颗 400 万像素镜头，1080p 解析度，多个 USB 通讯埠和一颗 2 小时电池。目前售价为 399 美元，但亚马逊预售订单为 249 美元。这辆车将于 2019 年 3 月上市。

SageMaker Ground Truth 服务：自动标记

到今天，标记工作仍由用户决定，然而 AWS 宣布正推出 SageMaker Ground Truth，这是一套训练集标记服务。使用 Ground Truth，开发人员可将服务指向储存资料的储存桶，并允许服务自动标记，用户可为全自动服务设定可信标准，也可将资料传送给人工。就好像你讨厌一个员工，就可让 Ground Truth 标记。

其他，例如 AI / ML 产品矩阵、混合云系列等一并公布，在此不赘述，直接上图。

总结

一个 CEO 用技术方式完成一次绝佳的产品推介与品牌宣传。

“我们不相信一种统治世界的工具，我们只希望用户使用合适的工具来完成正确的工作。”尽管 Andy Jassy 现场始终这样强调，但是他的马拉松式发表会给云端同行带来更多压力。

▲ Andy Jassy 180 分钟的最后一张 PPT。

据 Gartner 称，全球公用云市场将在 2021 年增长至 2,780 亿美元，高于今年的 1,760 亿美元。而 2022 年，AWS 销售额将达 710 亿美元，这使 AWS 估值达到约 3,500 亿美元。微软、Google、阿里云迎头赶上的当下，AWS 尝试继续保持 2~5 年的差距，不仅是收入，更在技术和洞见上。

Andy Jassy 觉得，无论 Google 还是微软，如果选择在短时间复制 AWS 的规模，效果肯定有限──“这些都是没有经验的压缩算法”。

AWS 之所以成功，内部一致公式是关注用户的需求，并将他们对世界的看法全都放在满足这些需求的 Web 服务。凭著强大的管理纪律、分散团队及资料驱动的营运计划和审核，AWS 的管理营运并不断创新，证明是竞争优势。

不久的将来，AWS 会设想，新一代开发人员不用考虑实例、服务器和集群，开发人员将专注编写软件或可能购买 Lambda 函数，这些服务将自动可用并连线到基础架构每个可想像的领域。

这就是接下来 AWS 要做的工作。

正如那句“云端计算是巨大无比的市场，但依旧还在第一天”。研究机器学习和人工智能领域所需东西都还属于早期探索，但未来云端计算市场的风会怎样吹，会与 AI、IoT、边缘计算等产生怎样的结合，变数依然很多。

但可以确定的是，云端不会留在今天的层面，必定会推动新产品、服务和商业模式诞生。

（本文由 雷锋网 授权转载）

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