本报记者 曲忠芳 李正豪 北京报道

“亚马逊云科技在每年的re：Invent全球大会上都会发布新服务、功能和应用，来支持遍及全球各地、千行百业的客户进行持续创新和重塑。面临全球经济的不确定性，各种类型的客户在消减成本、增强业务的灵活性并加速创新方面的需求愈加凸显与迫切。”近日，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建向《中国经营报》等媒体记者如是表示。

一年一度的亚马逊云科技re：Invent全球大会，在业界素有“云计算领域的风向标”之称。今年，亚马逊云科技推出了一系列涵盖底层架构、计算、数据库、数据分析、人工智能、安全、行业应用等新的服务及功能。尤其值得关注的是，亚马逊云科技自研芯片家族再度上新，包括新五代虚拟化芯片Nitro 5、Garavition3E以及机器学习推理芯片Inferentia2悉数亮相。

陈晓建指出：“数据爆炸不是未来，而是现实。”多方数据预测，未来5年产生的数据量将会是数字时代开始以来的2倍多。数据是应用程序、流程和业务决策的中心，几乎是每个组织数字化转型的基石，但处理数据并不容易，亚马逊云科技认为需要构建云原生的数据战略。

在底层技术创新上持续加大投入

记者了解到，亚马逊云科技最早从2013年推出Amazon Nitro系统，经过十年的研发创新，亚马逊云科技已形成了三条自研芯片的产品线，分别是虚拟化定制芯片Nitro、基于ARM架构的通用处理器芯片Graviton，以及用于机器学习的训练和推理的芯片。定制化的芯片设计能够帮助客户运行要求更高的工作负载，包括更快的处理速度、更高的内存容量、更快的存储输入/输出和更高的网络带宽。

其中，就人工智能/机器学习（AI/ML）方面，亚马逊云科技大中华区机器学习产品总监张洋介绍说，亚马逊云科技的AI/ML有三层架构，自研芯片属于基础架构层，即第一层，目前Trainium训练芯片的网络突破了1600Gbps，这个在云平台所有的服务中都是少见的。在基础架构层之上，第二层是Amazon SageMaker相关的端到端机器学习平台，第三层是开箱即用的AI服务。

弗若斯特沙利文咨询总监李庆认为，在所有行业逐步上云的过程中，最后一个技术难点就在于通信行业。通信行业要求大量网络层基础设施的稳定性，需要处理实时动态的海量数据，一直给“上云”带来了很多技术上的挑战。而在这些挑战之中，底层芯片的算力一直以来都是需要重点突破的技术。亚马逊云科技去年发布了Gravition3处理器，今年又发布Amazon Graviton3E，对矢量计算进行了优化，拓展了云端弹性的算力，扩展了工作负载的适用范围。算力的提升也可以进一步降低总成本。可以看到的是，这项关键能力的提升使得在通信领域全面上云的节奏加快。并且云厂商在造芯方面的动作有利于芯片产业的整体发展。

瞄准布局高性能计算需求

陈晓建表示，随着数据的爆炸式增长，如何管理海量数量、挖掘数据价值，对于每个组织来说都是巨大的挑战和考验，在这种趋势下，为了应对挑战，企业要构建云原生端到端数据战略。构建端到端数据战略，有三个重点，分别是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。

作为提供端到端全面数据解决方案的服务商，亚马逊云科技能够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。亚马逊云科技方面认为，一个面向未来的云原生数据基础设施应该有四个核心要素：面对不同类型的工作负载，提供合适的工具，在大规模运行的情况下仍然保持高性能；通过智能化手段和工具为客户降低运营复杂性，有效提升工作效率；提供最高级别的可靠性和安全性，来保护数据存储。

对此，中桥咨询首席分析师、创始人王丛评论指出，新冠肺炎疫情使得服务数字化成为常态。在中国市场，如何通过新应用开发部署和升级带动数字化消费升级，如何通过迅捷响应和功能升级持续优化用户体验，如何将“中国数字创新”转化为“全球业务增长”成为企业的战略重点。

（编辑：吴清 校对：颜京宁）