多元化，盘点2021年云市场五大风向标
每个人都受益于云时代。
无论是家里的智能家居设备，还是路上看到的智能摄像头，甚至是手机里的健康码，都与云计算息息相关。在当今的数字时代，云无处不在，它涉及到我们生活的方方面面。云计算的改变也将影响我们未来的生活。日前，行业领导者亚马逊云技术召开re:Invent全球大会，详细阐述了未来云计算发展的五大趋势。
亚马逊科技大中华区产品部总经理顾凡
自主研发的芯片提供强劲的计算能力
“打铁还得自身硬”，不仅在国内流行，在外企也是如此。在云计算领域，越来越多的巨头都在尝试研发自己的芯片。一方面，通用芯片的成本和应用有很多限制。包括英特尔、英伟达在内的芯片服务商确实提供了多种选择，但是云服务商当然希望有自己的精细化、定制化的产品；另一方面，“掌握核心技术”也是云公司的必然选择。如何让你家的服务价值最大化，芯片也起着关键作用。
所以你可以看到阿里云、腾讯云等国内服务商都有自己的芯片设计；对于亚马逊云科技这样的巨头，早在2018年就发布了亚马逊Gravity on generation，而re:Invent这次发布的亚马逊Gravity on 3是第三款基于Arm架构的自研处理器。根据官方数据，与上一代相比，亚马逊Gravity on 3处理器支持的C7g实例将计算密集型工作负载的性能提高了高达25%，为科学计算、机器学习和媒体编码工作负载提供了高达2倍的浮点计算性能，为加密工作负载提供了高达2倍的速度，为机器学习工作负载提供了高达3倍的性能。
亚马逊Gravity on 3处理器也更加节能，在同等性能下，相比同类型EC2实例，可节省高达60%的能耗。C7g实例是云中第一个采用最新DDR5内存的实例。与基于Amazon Gravity on 2的实例相比，提高了50%的内存带宽，从而提高了科学计算等内存密集型应用的性能。
相信在亚马逊云技术的指引下，未来会有越来越多的云服务商走上自研芯片的道路，也会推出更有针对性和精细化的云服务。
全球云应用，让业务一站式接入。
与传统应用相比，云服务器的一大特点是跨地域，可以在多个国家和地区提供服务，从而为用户提供全球化的服务体系。作为全球超大规模的云，亚马逊云技术基础设施覆盖25个地理区域的81个可用区域，计划建设9个新区域和27个可用区域，包括14个本地扩展区域、17个波长区域、108个Direct Connect光纤直连站点、310个边缘站点和13个区域缓存站点。
在此基础上，亚马逊云技术宣布将于2022年在21个国家建设超过30个本地扩展区域，让客户以更低的延迟服务其终端用户。2020年，亚马逊科技在美国建立了两个局部扩张区，2021年，又增加了12个局部扩张区。2022年将进一步加大建立局部拓展区的步伐。
不仅如此，亚马逊云技术还通过一系列技术，包括亚马逊前哨站、物联网服务、雪地家庭服务，将云延伸到亚马逊云技术的基础设施之外，一直延伸到亚马逊地面站，让云延伸到Tai 空的卫星数据。Outposts将亚马逊云技术的云体验扩展到客户的本地数据中心，并与云无缝连接。物联网，雪家人把云的力量延伸到地球的每一个角落。亚马逊地面站是一项卫星地面站服务，它从卫星地面站接收数据，并在亚马逊云技术区进行处理。
应该说全球化是云服务的必然选择。业内有句话叫未来“只有五朵云”。不管这种说法是真是假，任何一家云服务商都想把业务拓展到全球，包括很多国内大型云服务商也在积极布局海外市场。由此看来，2021年这种全球云趋势将进一步加强。
强调数据的价值，一切为数据服务。
有没有发现很多科技公司转型做数据中心，强调数据服务？没错，就连芯片巨头英特尔现在也瞄准了数据应用。这是因为在数字时代，数据已经成为与工业时代的石油和电力一样重要的“能源”。通过服务数据，我们可以对数据进行深度挖掘和分析，从而掌握开启数字时代的成功密码。
正是在这次re:Invent全球大会上，亚马逊机器学习副总裁Swami Sivasubramanian发表了题为“如何通过数据和人工智能进行创新”的主题演讲。斯瓦米指出，“数据是驱动洞察力的潜在力量，有助于更好地开展业务。”他举了飞利浦医疗、纳斯达克等各种大数据的例子。“从大数据到海量非结构化数据，其实80%的数据都是非结构化的。”
亚马逊技术为数据服务提供完整的端到端工具，从数据存储到计算、分析和人工智能创新。凭借广泛而深入的云服务和产品创新以及在数据领域的前瞻性眼光，亚马逊云技术将帮助企业实施现代化的端到端数据战略，实现数据驱动的创新。
为此，亚马逊云技术还发布了众多数据工具，包括亚马逊DevOps Guru for RDS数据库性能工具、亚马逊DynamoDB的新功能标准——非频繁访问表类、亚马逊数据库迁移服务Fleet Advisor数据库迁移工具等。这些工具似乎都能更好地利用数据库和数据。
此外，亚马逊云技术为在亚马逊S3上构建数据湖提供了无与伦比的耐用性、可用性和可扩展性，并为机器学习平台亚马逊SageMaker增加了6项新功能，使用户无需编写任何代码即可快速交付高质量的训练数据集，并通过无服务器推理(serverless reasoning)和按使用付费定价(pay-per-use pricing)降低拥有成本。
在瞄准数据的道路上，很多大企业都在努力。在人工智能的帮助下，未来数据的应用会越来越方便。
降低云应用门槛，让更多人做业务创新。
俗话说“授人以鱼不如授人以渔”，强调的是用户自身能力的培养。在云计算的应用实践中，最好的办法就是降低业务门槛，提高云从业者自身的水平和能力。针对这一点，亚马逊云技术也是使出浑身解数。无论是开发者、运维人员、数据科学家、行业用户，还是即将进入云计算行业的初学者，亚马逊云技术都在不断推出新的服务和功能，降低他们的使用门槛。
为了把机器学习能力交给更多人，亚马逊云技术还将通过DeepRacer冠军杯、培训与认证、机器学习大学、机器学习纳米学位等项目，在2025年前为全球培训2900万人。在本次大会上，亚马逊云技术还宣布了1000万美元的亚马逊云技术人工智能和机器学习奖学金，用于奖励来自全球弱势群体和服务设施不足地区的学生，帮助他们为未来的机器学习相关工作做准备。
技术培训，为行业培养更多的人才，这是行业领导者的使命和义务。
为了响应双碳号召，云服务器也应该是绿色的。
如今，低碳环保的理念已经深入到各行各业，尤其是中国向世界做出了2030年实现二氧化碳排放峰值、2060年实现碳中和的庄严承诺。因此，作为碳消费大户的云计算产业也需要转型，倡导环保的最佳实践，通过可持续发展来学习、衡量和改善云计算工作量。
为此，亚马逊云技术提出了“结构良好”的参考设计，帮助云架构师为应用和工作负载构建安全、高性能、高效的弹性基础设施。现在设计已经发展成为一套完整的方法论，包括特定领域的详细解释、动手实验和AWS架构改进工具。为客户和合作伙伴提供一致的方法来评估架构和实现可扩展使用的设计。
面向未来，亚马逊云科技还将推出碳足迹工具，帮助客户追踪云中应用的碳足迹，让云上的低碳环保可测量，让更多开发者和企业加入低碳环保的行列。在亚马逊云技术的倡导下，越来越多的建设者在构建云应用时会将低碳环保作为衡量因素。而不是一味追求最高性能、最低延迟、最高画质等。，它们会在低碳环保和性能、延迟、画质等因素之间做出最佳平衡。
从芯片到智能，从行业应用到人才培养，从效率优先到低碳环保，我们可以感受到历年来云计算在2021年将面临的诸多变化，而这些变化在2022年也将有更明显的趋势和更深入的发展。亚马逊云科技作为云行业的领导者，在技术、应用、节能等各方面都下了很大功夫，也希望给每一个用户提供高效、智能、绿色。
