企业的创新往往需要一个长期的努力与实践过程，不会一蹴而就，它需要的是通过以一种组合式的创新途径来循序渐进地向前推进。

面对当今千行百业实现数字化转型的迫切需要，尤其是在后疫情时代当中，各种类型、各种规模的企业都在寻求以数字化技术来帮助企业实现成本的节约、效率的提升、业务灵活性的增强、以及安全性的广泛提高。

在亚马逊云科技看来，人类无穷无尽的想象力带来了世界飞速发展和无限的创新可能，在快速发展的技术时代当中，如何在更多的不确定性当中寻求快速、敏捷的现代化应用开发，从而帮助人类不断探知未来，可以说是亚马逊云科技一直在做的事情。

数据能力的提升、安全性的持续赋能、底层硬件能力的广泛支撑，这三点组成了亚马逊云科技赋能众多行业客户实现重塑、产业实现数字化变革的核心推动力。

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基于云原生的端到端数据战略

毫无疑问，数据目前已经成为众多应用程序、企业流程、业务决策的核心，几乎每一个企业和组织在实现技术创新和业务重塑的过程当中都离不开从数字当中洞察价值，而数据存储以及数据分析、机器学习等很多细分领域的创新也成为了企业应用到实际业务当中的关键途径。

一直以来，亚马逊云科技通过为客户提供端到端的全面数据解决方案，从而帮助越来越多的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、人工智能与机器学习等众多细分领域的创新能力。

亚马逊云科技大中华区产品部总经理 陈晓建

其中首要关键的，就是构建起面向未来的云原生数据基础设施，在这整个过程当中，企业往往要面对四个核心要素，首先是面对不同类型的工作负载来提供合适的工具；其次是在大规模运行的情况下仍然能够保持高性能；第三是通过智能化手段和工具为客户降低运营的复杂性，从而有效提升工作效率；第四点是提供最高级别的可靠性和安全性，从而保证客户数据的存储。

根据实际的数据统计结果显示，在前1000名来自亚马逊云科技的企业客户当中，有94%的客户使用超过10种来自亚马逊云科技的数据库与分析服务，数以万计的亚马逊云科技客户在使用Amazon Athena进行数据查询，也有很多客户使用Apache Spark来进行复杂的数据处理。在今年的亚马逊云科技re：Invent 2022大会上，亚马逊云科技全新推出了适用于Apache Spark的Amazon Athena，从而让客户能够使用Athena来调用Spark，在短短一秒钟之内就可以快速开始运行交互式数据分析任务，无需再准备基础架构配置。

同时，亚马逊云科技还发布了针对Apache Spark的新Amazon Redshift集成预览，通过这一功能可以实现通过Amazon EMR或者Amazon Glue等Spark引擎来消费Amazon Redshift当中的海量数据。

在大规模的情况下企业往往需要保持更加良好的高性能，对此，Amazon Aurora的自动扩展功能可以将每个数据库实例进行自动的扩展，最高可以达到128TB，而其使用成本则只有传统企业级数据库的十分之一左右，在2022年的Amazon Prime Day期间，Amazon DynamoDB每秒处理了超过一亿次的请求，上万个Amazon Redshift用户每天处理的数据总量也高达EB级别，亚马逊云科技实现了超过其他云数仓5倍的更好性价比。

面对繁重的工作，亚马逊云科技正在利用自动化和机器学习的内置智能来尽可能减少客户的手动任务，在本次全新的发布过程当中，Amazon SageMaker支持了Geospatial ML，利用地理空间数据，对农业收成的提高、城市规划参考以及商家选址等实际应用场景均能够提供很好地支撑。Amazon SageMaker目前支持新的地理空间机器学习功能，客户只需要单击几下就可以从Amazon SageMaker访问不同的数据源上地理及空间数据。

在实现端到端的数据战略过程当中，高效、跨组织的数据一体化融合也是十分重要的，对此，亚马逊云科技同样也有基于自身能力的一套创新方式。从自动化数据路径到数据治理工具，通过一体化融合的方式，亚马逊云科技赋能客户不仅有效实现了数据的整合，同时也进行了组织部门、团队以及个人的高效整合。

ETL作为企业有效挖掘数据价值、进行机器学习建模的必要前置步骤，在很多场景化应用当中把分散、凌乱、标准不统一的数据整合到一起，通过抽取、清洗转换之后加载到分析服务当中。值得一提的是，亚马逊云科技提出了“零ETL”的未来理念，客户无需再次手动构建数据管道就可以有效实现“零ETL”。

详细来说，Amazon Redshift流式注入功能可以帮助客户的日志数据无需从MSK进入Amazon S3再通过代码拷贝进入到Amazon Redshift做分析，Amazon MSK和Amazon Redshift可以直接进行打通，同时把数据同步从分钟级别提升到了秒级，从而极大提升了应用的实时性。

在数据源和数据治理层面当中，亚马逊云科技新增了22个新的Amazon AppFlow连接器，并且这一数量目前已经增加到了50多个，使得客户不必编写任何代码就可以通过Amazon AppFlow在几分钟之内轻松设置数据流，从而通过连接Amazon S3数据湖进行多样化的数据分析服务。

强大可靠的数据存储、分析和处理能力也是亚马逊云科技实现端到端数据战略的重要核心，通过不断完善的数据治理和规范化管理能力的持续加持，亚马逊云科技发布Amazon DataZone数据管理服务，从而助力客户更快、更轻松地对存储在亚马逊云科技、客户本地以及第三方来源的数据进行编目、发现、共享和治理，从而为客户提供更加精细化的控制工具，管理和治理数据访问权限，确保数据的安全。

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坚定不移提升云中安全能力

一直以来，云中的安全问题是亚马逊云科技持续创新的方向和根基，作为亚马逊云科技的“Job Zero”，在云端安全领域中亚马逊云科技始终没有放慢前进的脚步，帮助客户快速提升安全水平、降低安全的成本、减少安全事件的处理时间、提高企业安全效率，这四方面已经成为了亚马逊云科技为帮助客户实现云端安全而树立的四大目标。

详细来说，在帮助客户快速提升安全水平方面，亚马逊云科技通过安全合规责任共担模型，由亚马逊云科技负责云平台的安全，从硬件到软件，从外到内；而客户则负责其在云中所运行内容的安全，通过持续在基础设施以及服务层面加大投入，客户可以在基础设施与服务层面直接集成和使用来自亚马逊云科技的安全能力。

安全作为“水和空气”，亚马逊云科技的目的是提供给客户优质的水和空气，而不是通过水和空气来获取利润。在全新发布的Amazon Verified Permissions当中，通过将授权与业务逻辑进行分离，有效帮助客户实现了应用程序的加速开发，通过权限集中和策略生命周期管理，有效节省了时间和资源，帮助客户大规模简化合规性审计工作，并且通过动态、实时授权决策构建起了支持零信任架构的应用程序。

在提升企业的安全效率过程当中，亚马逊云科技认为，如果一个服务只是单纯的一个服务，那么对于客户来说，在日常使用的过程当中仍旧不够方便，通过服务的集成度来提升安全的效率，是亚马逊云科技实现云端安全的另一重要法宝。

在Amazon Macie服务当中，亚马逊云科技推出了自动化数据发现的功能，有了这样的一项新功能之后，客户就可以自动、智能地对存储在Amazon S3当中的对象进行采样和分析，从而检查其中所有的敏感数据，Amazon Macie会构建并且不断维护一个交互式的数据地图，从而大大提升客户在数据治理上效率的提升。

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底层技术的十年创新路

我们都知道，亚马逊云科技在十年的时间当中一直在不断实现底层技术创新的加速，尤其是在很多极具挑战的应用场景当中，通过快速、敏捷的现代化应用开发，亚马逊云科技帮助了大量的客户实现了业务敏捷性的提升。

通过极致性能的自研芯片战略、极速构建的云原生应用、面向极限未来的HPC需求，亚马逊云科技通过三位一体的“组合式”创新方式有效帮助客户从底层创新能力方面实现了长远的突破。

从2006年由一个10人开发团队开发出第一款EC2实例开始，发展到今天，亚马逊云科技已经拥有了超过600多种实例选择，几乎适用所有的工作负载，支持种类众多的操作系统和计算平台。

Nitro作为一款专业定制的芯片，通过独立的模块化设计不仅有效提升了性能，同时性能损耗也实现了很大程度的降低，Nitro将架构演进与技术复杂性进行了解耦，在云原生架构的思路之上使得整个系统的复杂性大大降低，而系统的可扩展性却大大提升。

由于客户能够将所有的虚拟化功能全部交给Nitro来实现，因此Nitro承担了更多的底层工作，这使得发布的实例所需要做的工作反而变得更加的简单，因此我们说，大道至简，利用软件架构的云原生化和底层架构以Nitro为代表的硬件定制化，使得整个云服务的效率得到了大幅度提升。在全新的Nitro V5版本当中，晶体管数量大约是上一代Nitro芯片的两倍，每秒的数据包能力更是提升了60%之多，延迟降低至少30%，每瓦特性能提升了40%。

去年发布的Graviton 3处理器与上一代处理器相比，其浮点性能已经提升了高达2倍之多，加密性能也提升了多达2倍，机器学习工作负载性能则提升了3倍。

在全新发布的Graviton 3E处理器当中，作为Graviton产品家族的新成员，亚马逊云科技专门为浮点和向量指令运算进行了优化，这对于高性能计算工作来说至关重要，相比于Graviton 3计算实例，Graviton 3E在HPL上的性能得到了35%的提升。

作为基于Graviton 3E处理器最新发布的C7gn实例，其配备了新一代的Nitro V5和Graviton 3E，这一实例适用于网络密集型工作负载，例如网络虚拟化设备和数据加密业务等等。值得一提的是，目前亚马逊云科技已经将20多种托管服务运行在了Graviton芯片上，并且这一数字还在持续增加当中。

在机器学习芯片领域当中，从训练到推理，亚马逊云科技已经拥有了用于训练的Trainium和用于推理的Inferentia，作为专为云中的高性能模型训练而构建的实例，Trn1实例最多可搭载16个由自研Trainium芯片提供支持的训练加速器，其提供了最高达512GB的高带宽加速器内存和800Gbps网络带宽。

在全新发布的Amazon EC2 Trn1n实例当中，亚马逊云科技将网络带宽进一步增加了一倍，使得每个Trn1n实例支持1.6Tbps EFA网络带宽，强大的网络吞吐能力也使得亚马逊云科技能够把超过1万个Trainium芯片构建在一个超大规模的集群当中。

多样化的创新能力已经成为了亚马逊云科技在激烈云市场竞争当中利于不败之地的法宝，每年持续不断的新产品、新服务发布也成为了引领全球整个云计算产业发展方向的风向标，持续的迭代和演进或许就是云计算技术的魅力所在，而亚马逊云科技所诠释的创新能力也让我们看到了科技与世界之间的紧密联系。