本文摘要：作为全球排名第一的云计算厂商，AWS在中国“能录多少分”，有可能是每一个云行业从业者都较为感兴趣的话题，而就在8月9日的AWS技术峰会上，这一问题有了近期答案。

作为全球排名第一的云计算厂商，AWS在中国“能录多少分”，有可能是每一个云行业从业者都较为感兴趣的话题，而就在8月9日的AWS技术峰会上，这一问题有了近期答案。亚马逊AWS全球副总裁、大中华区继续执行董事怀永康现场做到了报告，他认为：·全球来看，2018年Q2的营业额61亿美金，同比快速增长49%，预计未来12个月总收入多达240亿美元。全球18个区域，55个能用区，100多个边缘节点，65%的区域布局在一带一路上。

·中国来看，光环新网（北京数据中心）和西云数据（宁夏数据中心）齐头并进，布局了16个大的功能，三一重工、美的、海航、OPPO已沦为AWS客户。·新的服务上，2017年AWS发售1400多项，2018年第一季度已引400余个。·魔力象限中，AWS一路排在。

这场大会上，光环新网COO宁琪、宁夏西云数据公司CEO王辉也分别对各自的团队、云服务能力、运营经验等展开了报告。整体来看，AWS植根中国情况，可评“较好”。

亚马逊CTO沃纳·威格尔的感慨当然最有一点期望的是亚马逊CTO沃纳·威格尔(Werner Vogels)的演说。作为亚马逊技术接掌者，沃纳·威格尔是AWS的灵魂人物，也是云计算领域顶级专家。因其在云计算的教育和推展方面的贡献，被信息周刊（InformationWeek）选为“2008年度CTO/CIO”；2010年被ReadWriteWeb读者投票选为“最不具影响力的云计算高管”。仔细观察到，在2017年同一时期，沃纳·威格尔就参与了中国首届企业级技术峰会，当时的他用了13张PPT 讲清楚了企业上云战略，而今年，PPT的数量则相比之下好比。

尽管他开场就特别强调只共享技术，但他仍然富裕反感的亚马逊的云计算色彩，这意味著，他本身就是AWS最差的一支广告。沃纳·威格尔开场抛情怀的感叹词：客户是创造者！“AWS指出自己的客户是创造者，客户是确实的期望需要创立全新的产品服务应用于或者是改建现有应用于的人。

”他说道，2006年，亚马逊自知云将给软件开发带给翻天覆地的变化，必须全新的工具。于是他们与软件开发者密切合作，12年来，一个生肖来世，亚马逊才打造出这样一个现代化的软件开发框架，特别是在在云服务领域居住于前茅。现代化架构的样子现在的软件呈现出三级的架构：web层、应用层、数据层。

但事实上迅速世界就逆了，互联网仍然是网页了，而是应用于。所有这些软件、组件都是大规模的，显得更加可观和脱节，仍然合乎软件开发者想趣开发软件的那种限于的组件了。沃纳·威格尔实在，从有所不同的后台功能角度来说，实质上它们所做的就是把所有的AWS的服务相连在一起，不管是DynamoDB，安全性、可靠性、规模、性能、成本管理，都有云厂商老大你作好，这就是现代化架构的样子。

（(公众号：)录：Amazon DynamoDB是一个几乎托管地的NoSQL数据库服务，可以获取较慢的、可预期的性能，并且可以构建无缝拓展）“现在你可以去挑选出你清楚的要开发软件的方式，而不是我们为你去进一个药方——那是传统的方式。”亚马逊的机器学习沃纳·威格尔的第二个主题就是关于机器学习。在过去一年，机器学习的用于呈现出井喷状态。据查找涉及信息表明，Alpha Go Zero的蓬勃发展、Facebook获取的无监督的方法UPV、英伟达P3处理器做到机器学习的培训等等，都让机器学习的商业化显得更加顺利。

在机器学习、物联网、人工智能等领域，AWS不只是做到IaaS。从2009、2010年就大大研发存储、组网、计算出来这样的云服务，但是在此之上，AWS想要给用户获取更加适合的工具。

AWS Cloud 9沃纳·威格尔首先谈到，每一个最出色的平台都有一个最出色的IDE，AWS Cloud 9就是一个几乎管理的IDE，里面有各种功能，而且独一无二的是可以去研发深度的本机Lambda的功能。AWS X-RayX-Ray需要老大用户寻找其中的错误，需要更加便利的展开部署和检查数据涉及的应用于问题。有了所有这些有所不同的组件，AWS与用户一起合作开发得心应手的一些工具。

IT平台在过去六个月的时间里，AWS在解决方案方面有了相当大的进展，其中一方面就是关于数据和云能否搭起一个平台。而一旦有了这个平台，就意味著IT早已某种程度只是一个竞争优势了，而是个必要性，也就意味著大家可以拥有某种程度的计算出来、存储、数据库、算法的资源。

企业之间的竞争差分性在哪里呢？沃纳·威格尔的答案是“数据和数据的用于，以及从数据中取得的信息。”SageMakerSageMaker，即大规模建构、训练和部署机器学习模型。

“如果要推展机器学习的普及化的用于，我们就必须做到一些改良。因为机器学习必须全新的堆栈。”传统的堆栈是什么？实质上，AWS有标准化的框架、TensorFlow、Caffe等等，在此之上，他们还打造出了一个叫SageMaker的平台，让每一位开发人员都需要通过算法取得机器学习的能力。

机器学习的流程牵涉到自由选择数据、挑选出算法、做到培训（调整算法参数）、模型部署等，而这个过程是一些繁复的工作，如果期望80%人为工作可以转交机器学习本身来做到，SageMaker就能构建这点。沃纳·威格尔感叹：“Amazon SageMaker意味著是革命式的机器学习普及化的平台服务。”看出，这位CTO还是无法免俗不去打广告。AuroraAurora是AWS历史上在中国增长速度最慢的一个服务。

Aurora是一个确实的云和本地都需要构建较好运转的数据库的工具，很多数据库都是90年代就做到了，但是底层的技术并没再次发生相当大的变化，但AWS现在做到的是本地和云端都会有备份，性能的水平、安全性、可靠性都是以前不可同日而语的。据理解，目前Aurora早已在宁夏西云数据能用了。

Amazon S3很多非结构性数据必须展开分析和处置，AWS称作数据湖，Amazon S3早已沦为了风行的数据湖选项。在过去几年处置5TB的数据，要41分钟的时间，现在Amazon S3处置这么多数据的时间可以延长到12分钟。

R5比R4:内存提升57%，运算能力提升50%沃纳·威格尔共享了AWS在内存应用于上的变革。他认为，R4是一个内存密集型应用于，用在大数据分析上和内存类的内存，2.3兆赫，400GB内存。R5又更进一步提高了，内存提升了57%，运算能力也提升了50%。

这是极大的变革！基于分析的3个模型沃纳·威格尔接着谈及，“机器学习”、“数据库”、“数据分析”这三个领域在过去几个月中经常出现了仅次于的发展。此外，基于分析的模型，他指出有3种类型：第一种是对历史数据的分析，比如数据仓库；第二种是动态数据的分析，比如当下的库存，现在社交媒体的动态；第三种就是对未来的预测——这就是机器学习要做到的，最大化寻找数据的一些规律，从而借以研发和预测。

实质上，对于AWS来说，对未来的预测才是机器学习要做到的，尽可能寻找数据的一些规律，从而借以构建研发和预测。机器学习传统亚马逊有十分历史悠久的机器学习用于的传统，比如个性化引荐、库存管理、无人机/语音、无人店等等。

在Amazon GO商店中，顾客只要拿着商品，走进门口就讫，需要收银的环节。之所以能做这一点，沃纳·威格尔实在是因为亚马逊用机器学习早已20年的时间了，累积了独有的经验。以Netflix（美国视频网站）为事例，75%的视频观赏都是通过引荐产生的。

这些引荐必需十分的精确，否则的话，客户就不不愿用了。“数据不必就是浪费。”沃纳·威格尔如此说。

何以见得？据了解到，在亚马逊有数以千计的工程师在做到机器学习，每天有几十亿笔交易的数据产生，如果不利用一起，用沃纳·威格尔的话来说就是“太傻了”。其中一个应用于案例就是反欺诈：有了过去的欺诈数据，利用机器学习就可以辨别一个新的进去的订单否有可能是欺诈订单。AWS为此成立了一个门槛值，超过门槛值可能性的订单就不会被交赠送给一个实际的员工展开辨别。

机器学习方面100多个新的功能和新的服务沃纳·威格尔的这张PPT，表明了AWS在机器学习方面的创意速度。这张PPT里，展出了AWS的普遍的计算出来实例选型。

安全性的责任：不只在安全性团队“有一件安全性的特点在再次发生极大的变化，我们看见研发从原本所谓的三到六个月的周期变为持续的研发和部署，这就意味著安全性要变化。安全性团队不需要再行去以三个月、六个月来做到一个周期，实在三个月、六个月之后给你一些安全性代码这就安全性了，并不是的，这种作法早已不奏效了。”高频的数据泄漏事件在过去两到三年显然令人震惊，这位接掌全球仅次于云计算公司技术的CTO实在，从架构的角度、从专业人士的角度，大家应当担起责任，无法只把安全性维护的责任放到安全性团队上。“今天每一个人都应当意识到他们所做到的不道德的安全性有可能带给的一些影响。

你每一次数据的采访、每一次数据的编辑都应当去考虑到安全性，整个流程本身应当是安全性的。比如说研发的环境不需要有漏洞，所以安全性是人人有责。

如果我们要确实维护客户和关键企业数据，那我们都要分担起安全性的责任。”的确，在国外，Facebook数据泄漏事件造成大规模抗议，而国内，云厂商接二连三的数据遗失也让客户怨声载道，沃纳·威格尔的这句话只不过非常有启发性。

逻辑逆了：从服务器到无服务器无服务器的世界是怎样的？沃纳·威格尔举例说道，客户需要担忧SNS、SQS等规模、性能、可靠性，AWS Lambda能构建自动拓展。在EC2的实例里，不管继续执行与否都要去收费，但是在无服务器简化的世界中，只有对那些继续执行的函数才去收费，那些闲置不用的容量需要收费。

无服务器简化的益处是什么？沃纳·威格尔指出，以前当经常出现了一个新的技术，一般来说都是那些年长的、规模小的企业再行用，但是在无服务器化环境中，大规模的企业需要以更加灵活、更慢的速度来用于近期的技术。为什么呢？因为他们需要去管理，只必须在代码执行的时候收费。这是和以前不一样的逻辑。

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