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“AWS是云行业的规则改变者。”
尽管AWS已经是该领域绝对的第一，但是它仍然像个“搅局”的鲶鱼，不断刺激着行业向更远处发展。
无论是亚马逊AWS的CEO Andy Jassy的3小时超长演讲，还是AWS云计算首席企业战略顾问张侠博士的会后交流，亦或是AWS首席布道师Jeff Barr与雷锋网的“私密”对话，都在释放这个信号。
的确，云计算的世界需要的不是统治一切的工具，需要的是那些有需求的人如何正确使用这些先进的技术。之所以众多厂商在复制AWS模式上往往失败，可能在于对世界的看法还没有脱离传统的桎梏，因此敬畏创新才会被证明是一种优势。
AWS要做什么？
美西时间12月3日，AWS re:Invent 2019的开场依旧动感十足，DJ打碟，乐队高歌，开发者们早早排起长龙，只为一睹Andy Jassy风采。
180分钟，座无虚席，满满硬核的技术与产品名词从Andy Jassy口中被高密度抛出来。去年的他也是完成了180分钟的Keynote，今年，他会一口气发布些什么呢？
消息足够重磅。经统计，他今天发布了20多项新服务，远超去年的15个。
1、发布基于AWS设计的首款机器学习推理芯片，带来3倍的吞吐量，降低 40% 单次的成本
2、机器学习模型SageMaker大更新，“长出”多个新服务
3、Outposts正式上市，实现客户本地部署AWS
4、AWS宣布正与 Verizon 合作推出AWS Wavelength 5G边缘计算服务
······
他一开场，就谈到今年大会的主题定的是“转型”（ Transformation），这不仅指的是政府和企业需要转型，亚马逊AWS本身也在给产品和服务做转型。
他讲到，AWS 全球基础架构现有 22 个区域（4 个已宣布的新的区域），69 个可用区（13 个已宣布的新的可用区），97 个专用接入点，实现数据 100% 加密。
目前有6000+政府机构，29000+个非盈利组织都在使用AWS，尤其是初创企业用AWS做技术搭建，彻底对大众的生活产生了改变，比如Lift、Uber、Grap、Ola、Freenow、爱彼迎等。
在IaaS的全球市场份额上，AWS占据了47.8%份额，第二名微软Azure是15.5%份额，阿里云则是7.7%份额，谷歌云是4%份额，IBM是1.8%份额，其他云厂商是23.2%的剩余市场。
数据显示，当前3%的IT支出是在云上，还有97%的支出停留在本地，所以云还是很早期。
“脚只有伸进水里，才知道水的温度。”
对于企业而言，转型和不转型不是技术问题，而是领导力问题。Andy Jassy觉得，企业应该做到让高管团队具备信仰和协调，成为推动力量，制定自上而下的进取目标，培训构建者（buliders）。
芯片“凶猛”
大会Keynote前半段的重磅消息是Andy Jassy宣布了M6g, R6g, C6g Instances由AWS Graviton2处理器支持的新一代基于Arm的实例， 提供比当前基于x86的实例高40％的性价比。
Graviton2是7纳米芯片，针对云原生应用进行了优化，并且基于64位Arm Neoverse内核和AWS的片上定制系统设计。Graviton2的每核浮点性能提高了2倍，可用于科学和高性能工作负载领域，最多支持64个虚拟CPU，25Gbps网络和18Gbps EBS带宽。
尤其是Inf1 Instances for EC2 ，基于AWS设计的首款机器学习推理芯片，与 EC4 上的常规 G4 实例相比，Inferentia 能够让 AWS 带来更低的延时、三倍的吞吐量、且降低 40% 单次的成本。
实际上，去年Andy Jassy就宣布会有Inferentia芯片问世，能够加速机器学习的推理计算。
Inf1 Instances for EC2 可实现高达 2000 TOPS 的特性，与 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet 集成，且支持可在框架之间迁移的 ONNX 模型格式。
许多企业都在模型训练的定制芯片上投入了大量精力，尽管常规 CPU 上已经能够较好地执行推理运算，但定制芯片的效率明显更高。
Inf1 Instances for EC2 ，可谓是目前最快的云上推理芯片。
雷锋网了解到，AWS之所以能够重新设计搭建芯片，转折点是其曾收购一家以色列芯片设计公司，基于这个资源可以设计芯片，并与很多公司有长久合作，比如Inter和AMD。
当然，此举被认为是AWS继续向英伟达和Google发起挑战——这两家在机器学习芯片市场目前保持领先优势。
数据库“成人”
《饥饿感让我们成长》。
这是大会Keynote的第四首歌曲。
过去几年，AWS一直是在努力摆脱甲骨文的数据库，保持着对本身数据库的“饥饿感”。今天，AWS的数据库、数据湖都有了变化。
Amazon S3是最可用的云上数据湖，低延时运行，S3智能分层存储，通过机器学习来分冷热数据，调整动态定价。
Amazon Managed （Apache) Cassandra Service 是全托管的可扩展、高可用的Apache Cassandra兼容的数据库服务；Amazon Elasticsearch Service UltraWarm 可用于海量数据弹性搜索服务的新型存储层，降低成本提高效率。
另外，AQUA (Advanced Query Accelerator) for Amazon Redshift 创新的新型硬件加速缓存，查询性能比其他云数据仓库高出10倍。
SageMaker“全家桶”
关于AWS的机器学习模型SageMaker的系列产品发布，使会场一度进入一个小高潮。
Andy Jassy宣布推出Amazon SageMaker Studio，这是第一个用于机器学习的全集成开发环境，可为机器学习模型的开发部署提供更高的自动化、集成、调试和监控；
SageMaker Notebooks允许开发人员在几秒钟内启动弹性机器学习笔记本，并通过单击自动执行笔记本的共享；
Amazon SageMaker Model Monitor可通过概念漂移检测，发现生产中运行的模型性能何时开始偏离原始训练的模型·······
相比一些云厂商在试探机器学习的服务，用张侠博士的话来说，就是“每一个Sagemaker都是为了开发者设计的，AWS完全把能力都工具化了。”
Local Zones 加码边缘计算，Outposts把AWS“塞进”客户机房
针对边缘计算，AWS Local Zones 实现新型的AWS基础架构部署，使AWS计算、存储和数据库服务更靠近人员、行业和IT中心，实现“家门口”建云。
比如洛杉矶的公司，如果需要向洛杉矶的终端用户提供只有几毫秒延迟的访问，现在可以在 AWS Local Zone运行工作负载。
Netflix、FuseFX 和 Luma Picture等公司已经开始使用洛杉矶 AWS Local Zone。
另外，AWS Wavelength 通过5G网络边缘的AWS计算和存储，构建可为移动设备和用户提供毫秒级延迟的应用程序。AWS 正在与 Verizon 合作，在美国各地提供 AWS Wavelength，芝加哥正在试点。
Outposts的亮相是一个重要环节。
如果说去年VMware的CEO Pat Gelsinger来到了Andy Jassy的舞台，只是宣告了“AWS将允许客户订购与其云服务相同的硬件，以通过名为AWS Outposts的服务在其自己的数据中心中运行”，今年则是Outposts“千呼万唤始出来”。
目前，AWS Outposts已经正式上市（如图）。
它是全托管、可配置的计算和存储机架，由 AWS 设计的硬件构建，允许客户在本地运行计算和存储，同时无缝连接到 AWS 云中广泛的服务。AWS Outposts为几乎任何数据中心、托管空间或本地设施带来了原生 AWS 服务、基础设施和运营模式。
Andy Jassy现场透露，VMware cloud on AWS，相比一年前，让AWS赢得4倍客户数量。
“现在解决了一些问题，有些工作负载不能上云。地理位置非常特别，工作负载有延迟，客户也没有数据中心。这是非常有趣的使用范例。”
在会后的采访中，张侠博士表示，Amazon local zones可以提供跨区域的无缝连接，即意味着大城市建立local zones，还能用到Outposts的能力。
做云计算，要做长期投资
演讲最后，Andy Jassy还是回到了“转型”这个大会的定位上来。
他指出，很多人喜欢拥抱变革，但很多人还会紧张：因为变革牵扯到供应商的关系，涉及工作的重新定义。但是，如果真的考虑商业价值，可以把脚“稍稍放进水里”试一下，如果没有试，会突然发现，自己被甩得很远。
“现在是机遇，所有人都值得拥有，机会就摆在你们眼前，此时此刻，AWS会帮助你迈出每一步。”
在他的“马拉松式”演讲结束的时候，他依然还是放出那张PPT。与去年一样。
整体来看，Andy Jassy的演讲横截面没有去年那么宽（去年涉及区块链、自动驾驶、混合云，甚至还有地面卫星），但是今年，每一项服务都在“开枝散叶”，不断走向纵深，更具工具属性，去年放出的“豪言”也都在这次re：Invent上向外界交付。
AWS首席布道师 Jeff Barr
在雷锋网与AWS首席布道师Jeff Barr的对话中，Jeff Barr说，对AWS而言，还有很多创新要去做，AWS试着将“战线”拉长一点，不想全都挤在re:Invet上发布。就像量子计算还处于很早期的阶段，AWS会努力营造这样的环境，做“长期投资”。
在收入上拉开差距，洞见上、理念上的鸿沟可能更需要被填补——这应该是这次AWS re:Invent给我们带来的一些启示。
雷锋网注：以上图片均雷锋网编辑在AWS re:Invent 现场拍摄，引用请注明出处。
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