对于亚马逊云技术来说，2021年底注定不寻常。一方面，今年恰逢AWS业务15周年，同时，对于亚马逊云技术re:Invent来说，今年也恰逢10周年。
显然，在这样一个特殊的日子里，亚马逊云技术需要做出一些“大动作”，才能对得起这个双料纪念日。而且他们真的没有让大家失望。在今年re:Invent open的第一场主题演讲中，亚马逊云技术现任CEO亚当·塞利普斯基(Adam Selipsky)一开始就抛出了一份颇为抢眼的成绩单。
例如，在Gartner 2021年7月发布的云计算魔力象限报告中，亚马逊云技术毫无悬念地再次“登顶”，无论是执行力还是行业远见都领先于所有其他竞争对手。
例如，在业务规模方面，S3云存储服务已经包含超过100万亿个存储对象，而EC2云计算服务每天承载超过6000万个计算实例。事实上，亚马逊云技术现在可以提供200多种不同的全功能云服务，包括存储、计算、数据库、机器学习等等。
此外，2021年12月1日，纳斯达克正式宣布与亚马逊云技术达成多年合作伙伴关系。他们将从2022年开始“全面上云”，把自己的交易市场迁移到亚马逊云技术上。
那么问题来了，亚马逊云技术是如何做到这一点的？在参加了今年re:Invent全球大会的首场演讲后，我们三一人寿也多少找到了他们的“制胜之道”。
首先，亚马逊云技术一直对“新技术”持积极态度
15年前，当亚马逊云技术成为全球第一批云计算企业时，他们无疑代表了当时最新的互联网前沿思想和技术方向。但是你是如何保持领先云计算行业15年的呢？或许答案在于亚马逊云技术积极采用最新技术。
就在两天前，亚马逊云科技刚刚推出了基于第三代AMD EPYC处理器的亚马逊EC2 M6a实例。通过使用最新的超大x86处理器，亚马逊EC2 M6a实例可以提供高达192个虚拟CPU、768GB和50Gbps网络带宽的超高性能云计算能力，同时可以提升35%的性价比。
当然，以上的例子都只是“小案例”。因为除了积极采用新技术，亚马逊云技术更大的优势在于，他们也在芯片层面积极进行自主硬件研发。
在今天的re:Invent全球大会上，亚马逊云科技也正式发布了他们的第三代自研ARM计算芯片Graviton3。
与上一代Graviton2相比，新处理器的常规计算性能提升了25%，但更重要的是，它还针对科学计算和机器学习进行了优化。在执行纯浮点运算、加密和解密计算时，它比上一代处理器快一倍，在运行机器学习软件时，Graviton3可以提供300%的性能提升。
为了满足更大规模的机器学习需求，亚马逊云技术还成功开发了专用的机器学习芯片AWS Trainium。当数以万计的AWS Trainium加速器连接在一起时，它们将为那些需要最强机器学习性能的企业提供比上一代服务大2.5倍的超级机器学习计算服务。
此外，就在昨天，亚马逊云科技正式推出自主研发的第二代AWS Nitro SSD。这种新的存储设备可以在保证安全性的前提下，将亚马逊云技术相关数据库的延迟降低高达75%，从而显著增强其在存储性能方面的竞争领先优势。
其次，亚马逊云技术一直在探索新的商业形态。
现在很多人总说“云无处不在”。但事实上，世界上真正能让“云服务”无处不在的企业只有少数。
为什么会这样？因为在我们身边，其实有很多场景是很难和“云”联系在一起的。比如在一些网络连接严重不稳定的地区，似乎无法实现“云计算”。
然而，亚马逊云技术敢于挑战这些看似“不可能”的业务。例如，对于没有网络或需要本地低延迟计算能力的客户，亚马逊云技术早在2019年就推出了AWS Outposts端到端云计算服务器设备。只需将这些超级计算机安装到企业的机房中，即使没有外部网络连接，也可以直接运行EC2计算、RDS数据库、EMR数据分析等云计算服务。在前哨站上，这和亚马逊的云服务体验没什么区别。
今天，亚马逊云科技推出了三款尺寸更小、成本更低、架构更先进的AWS前哨服务器产品，适用于更广泛的应用场景。这些“本地云计算”终端可以小到1U或2U机架的厚度，但它们可以提供多达128个虚拟CPU的计算能力和高达7.6TB的本地SSD存储空。最重要的是，这些AWS前哨设备拥有和其他AWS云服务一样的操作体验，还可以在需要的时候无缝集成到网络化的云计算系统中，也就是我们熟悉的亚马逊云技术系统。
例如，在高精密制造业中，“数字孪生”是一种重要而先进的管理技术，它意味着在虚拟世界中为真实的机器/设备/生产线建立“一对一”的数字虚拟模型。通过这种方式，工厂可以通过测试和监控数字孪生模型来进一步优化现实世界中的机械和生产线的效率。然而，传统的“数字孪生”模型创建成本极高，并且很难完整、即时地反映现实中设备的变化。那么，尤其是对于中小企业来说，如何利用这种新技术来降低成本呢？
好在亚马逊云技术意识到了这些客户的需求，于是推出了AWS物联网TwinMaker服务。这项服务不仅大大简化了建立数字双胞胎模型的步骤，更重要的是，它还结合了亚马逊云技术先进的传感器数据采集技术，可以保证数字双胞胎的时效性，从而降低中小企业推出“数字双胞胎”技术的成本。
不仅如此，就在今天，亚马逊云技术还发布了面向大型机的云迁移平台、AWS私有5G网络服务，以及亚马逊Sagemaker Canvas，这是一种自动化和可视化的云机器学习服务，使不会写代码的人能够创建机器学习数据预测模型...
最后，亚马逊云技术兼具“广”和“稳”的服务优势。
现在，让我们假设这样一个场景。一位中国企业主使用基于云的传感器和人工智能相机服务来监控其生产线的设备健康状况。通常情况下，这个系统运行良好，但有一天，企业主不得不长期在海外旅行。由于他使用的云服务器远离家乡，没有获得海外市场的运营许可，无法及时将设备监测结果传输到他的电脑上，同时生产线上的一台机器出现严重但
其实这不是我们三益生活的白日梦，而是目前很多云服务平台面临的现实困境。由于缺乏全球化的服务器布局，以及不同地区之间缺乏实时服务能力和相关合规认证，很多以“出海”为目标的企业或一些全球化的公司无法选择这样的云服务提供商。相比之下，亚马逊云技术成为了他们广受好评的合作伙伴。
一方面，亚马逊云技术现在在全球25个地理区域拥有80个可用区域，并宣布将在澳大利亚、印度、印度尼西亚、西班牙和瑞士建设5个AWS区域和15个可用区域。同时，得益于前面提到的先进设备和自研芯片的积极采用，亚马逊云技术可以在每一个可用的领域提供强大的计算能力和存储能力。
另一方面，作为全球最早的云服务提供商，亚马逊云技术在合规、安全、对不同行业需求理解等方面已经积累了远超同行的经验。事实上，根据公开资料，亚马逊云技术支持多达90项安全标准和合规认证，可提供230项安全、合规和监管服务和功能。同时，其所有的117个客户数据存储服务都支持数据加密。
在这两大前提下，对于亚马逊云技术来说，上一篇文章列举的例子中的困境已经完全消失。因为亚马逊云技术完全可以保证在合规的前提下，将中国境内的服务器内容实时镜像到海外地区，从而为该客户带来与国内相同的远程设备监控能力，并且不会造成云服务的中断。
由于亚马逊云技术在基础设施和服务稳定性方面具有巨大的独特优势，因此成为全球数百万客户的共同选择。其中既有大众、宝马、丰田、壳牌等行业巨头，也有Airbnb、Lyft、华米科技等年轻的互联网初创企业，甚至还有FDA、纳斯达克、高盛等涉及大量关键公开数据的公司。从这个角度来看，虽然亚马逊云技术已经走过了15个年头，但是对于他们以及他们承载的很多云服务项目来说，未来可能才刚刚开始。
正如亚马逊全球副总裁、亚马逊云技术大中华区执行董事张文翊今天下午在中国的一场特别媒体活动上所说，“亚马逊云技术创立云计算的15年来，没有一个行业不是与云计算相关的，没有一个颠覆性的创新是缺少云计算参与的。云已经成为不可逆转的洪超。即便如此，这只是个开始。分析师预测，目前在云上的支出仅占IT总支出的5%到15%。在中国市场，这个数字甚至只有2.7%。未来会有更多的应用走向云端，更多的创新发生在云上。”
