当前位置:首页 > 原创 > 刘岩轩
[导读]“疫情期间短期而言,前九到十个月,几乎所有的企业包括亚马逊都竭尽全力的去节约成本。疫情会造成一些业务的停顿,很多企业其实都退后一步去思考。我们跟很多企业沟通谈上云,它们都在小心翼翼地试水,我们看到有这么多企业从原来只是说到现在的实际进入规划,我认为这是最大的变化。如果我们回顾云的历史,事实上大疫情加速了云至少几年的时间。”

“亚马逊2005年推出了全球第一款共享云的服务,这个服务正式开启了云服务的时代,春季云存储、秋季云计算,开始了整个全球 的云计算的时代。”AWS首席云计算企业战略顾问张侠在近日的亚马逊re:Invent大会上分享到。

我们可以回想到那个时代,亚马逊是作为一个云服务的开拓者,并且其实在其推出整个云技术后的两三年的时间内,很多人都持观望态度,这也为AWS后续树立了很好的领先地位。

疫情给云服务商带来机遇和挑战,亚马逊2020 re:Invent大会开启新的可能

而2020年同样也是具有非凡意义的一年,新冠疫情从年初开始就严重影响了整个世界的运转。对于所有的公司、厂商而言,疫情给大家 带来了巨大的打击,但对于云服务厂商而言,这也是机遇所在——物理地域上的隔离促发了新一波的云服务浪潮,用户的习惯也因云而变。

今年亚马逊re:Invent 2020大会上,AWS CEO Andy Jassy强调“重塑造”仍然是重点方向。“疫情期间短期而言,前九到十个月,几乎所有的企业包括亚马逊都竭尽全力的去节约成本。疫情会造成一些业务的停顿,很多企业其实都退后一步去思考。我们跟很多企业沟通谈上云,它们都在小心翼翼地试水,我们看到有这么多企业从原来只是说到现在的实际进入规划,我认为这是最大的变化。如果我们回顾云的历史,事实上大疫情加速了云至少几年的时间。”

在既有领域继续re:Invent

“从1970年现在,一直保持在世界500强队列中的只剩了17%。如何一家公司想要保持持续不断的成功都绝非易事,要有非常强大的创新的基因,要有革自己命的勇气才能屹立不倒。”所以一定要不断地重塑,再造自己,才能够生存下来。

而且我们需要注意到,虽然云服务已经发展了很多年,但其中的生意机会仍然是巨大的。跟进AWS的数据分享,整体IT业务中只有4%已经上云,还有96%的业务仍然保存在个人或组织的系统中。因此整体来看,云服务的蛋糕还有很大,我们仍处于云时代的前期,如何在既有的领域,通过云服务实现重塑,提高效率和体验,是AWS持续关注的重点。

疫情给云服务商带来机遇和挑战,亚马逊2020 re:Invent大会开启新的可能

重塑就是把现在的概念进行再造,例如滴滴对于出租车业务的重塑,美团对于餐饮业的重塑,爱彼迎对酒店行业重塑,,,据Andy Jassy分享,如果你想要成为再造发明的领导者,那你一定要是坚持不懈,你必须知道你的竞争对手在做什么,要知道自己的客户对产品的想法,你还需要知道哪些是有效的,哪些是无用的。

疫情给云服务商带来机遇和挑战,亚马逊2020 re:Invent大会开启新的可能

多款新品引爆更多应用前景

在此次的re:Invent大会上,AWS前前后后发布了诸多新的云服务产品。

疫情给云服务商带来机遇和挑战,亚马逊2020 re:Invent大会开启新的可能

首先最令人关注的是AWS计划推出全新的机器学习定制训练芯片 Trainium,亚马逊表示这款芯片可以带来比竞品都要好的的性能表现。这款芯片主要的意义在于突破在ML中最关键的范围和频度的限制,与标准的 AWS GPU 实例相比,Trainium 具有相当显著的速度和成本优势。Trainiu可带来 30% 的吞吐量提升、以及降低 45% 的单次引用成本。这款芯片是在去年发布的AWS Inferentia 定制芯片的补充,和其使用了相同的SDK。

疫情给云服务商带来机遇和挑战,亚马逊2020 re:Invent大会开启新的可能

在EC2的方面,AWS也分享了一些全新的动态。AWS已经和Intel展开合作,在Habana Gaudi上进行EC2机器学习训练实例,相比GPU的EC2实例提高了40%的性价比。8卡的Gaudi 解决方案可以在TensorFlow上每秒处理12000张图像训练ResNet-50模型。每个Gaudi处理器集成了32GB的HBM2内存,并集成了用于服务器内部处理器互联的RoCE功能。凭借AWS弹性架构适配器(EFA)的技术可以跨服务器扩展,从而允许AWS及其客户无缝地扩展使用多个基于Gaudi的系统以实现高效和可扩展的分布式训练。

疫情给云服务商带来机遇和挑战,亚马逊2020 re:Invent大会开启新的可能

此外,EC2 MAC实例也是备受关注。它首次将macOS和EC2结合在了一起,这意味着为苹果生态内创建应用程序的开发者,现在不再需要购买价格昂贵的Mac Pro或者iMac Pro工作站,只需要有网络连接,就能在几秒钟内访问和配置云端的macOS工作环境,并以极低的价格和极高的稳定性享受到在高端Mac设备上进行开发工作的快感。

疫情给云服务商带来机遇和挑战,亚马逊2020 re:Invent大会开启新的可能

时至今日EC2已经逐步变得更为强大,更为贴近各种不同的用户,它也让AWS成为了迄今为止唯一一家,可以同时提供Intel、AMD和ARM三大CPU架构的云计算提供商。

除了上述新款云服务外,在ESC、区块链服务、Glue Elastic等等多个方面,AWS都发布了诸多重磅的新品,可以说AWS在今年的re:Invent大会上构建了更为庞大而高效的的云服务宇宙。


疫情给云服务商带来机遇和挑战,亚马逊2020 re:Invent大会开启新的可能

“我们花了123个月的时间,也就是十年多一点,来实现收入达到100亿美元的规模;花了23个月实现下一个100亿美元的增量;又花了13个月时间达到了300亿;用了12个月时间从300亿增长到460——每增长100亿的时间正在缩短。”Andy Jassy对于云服务的未来充满信心,我们仍处在云时代的早期,随着对既有产业的重塑升级,云服务领域仍有着长足的增长潜力。而AWS作为云服务的创始者仍在持续保持创新,引领云服务为世界提供更好的发展前景。

声明:该篇文章为本站原创,未经授权不予转载,侵权必究。
换一批
延伸阅读

机器学习作为人工智能领域的重要组成部分,其过程涉及到多个核心环节。本文将详细阐述机器学习的四个主要步骤:数据准备、模型选择、模型训练与评估,以及模型部署与应用,以揭示机器学习从数据到应用的完整流程。

关键字: 数据 人工智能 机器学习

随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来,机器学习成为了人工智能领域中的核心技术之一。机器学习是通过模拟人类学习行为,使计算机系统能够从数据中自动发现规律、提取特征并进行预测和决策的过程。它在诸多领域取得了广泛的应用,包...

关键字: 计算机 人工智能 机器学习

机器学习算法是人工智能领域中的核心技术之一,它通过对大量数据进行学习,自动发现数据中的规律和模式,从而实现对新数据的预测、分类、聚类等任务。本文将深入探讨机器学习算法的基本过程,包括数据准备、模型选择、训练与评估等关键步...

关键字: 数据 人工智能 机器学习

随着大数据时代的到来,数据处理成为了一项至关重要的任务。传统的数据处理方法往往面临着效率低下、准确性不高等问题,而机器学习技术的兴起为数据处理带来了全新的解决方案。本文将深入探讨机器学习在数据处理中的应用,并分析其优势和...

关键字: 数据处理 计算机 机器学习

机器学习是人工智能领域的一个重要分支,它使用各种算法来使计算机系统能够从数据中学习和改进,而无需进行明确的编程。在机器学习的广阔领域中,有多种算法被广泛应用,每种算法都有其独特的适用场景和优势。本文将详细介绍机器学习中的...

关键字: 机器学习 人工智能 计算机

随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来,数据挖掘和机器学习作为数据处理的两大核心技术,在各行各业中发挥着越来越重要的作用。然而,尽管数据挖掘和机器学习在很多方面存在交集,但它们各自具有独特的定义、方法和应用场景。本文旨...

关键字: 数据挖掘 机器学习 数据处理

随着大数据时代的到来和计算能力的不断提升,机器学习作为人工智能领域的重要分支,正逐渐改变我们的生活方式和工作模式。机器学习涉及多个学科的理论和技术,其应用广泛且深入,为各个领域的发展带来了前所未有的机遇。那么,机器学习具...

关键字: 大数据 机器学习 人工智能

随着信息技术的飞速发展,机器学习(Machine Learning)作为人工智能领域的重要分支,正在逐步改变我们生活的方方面面。那么,什么叫做机器学习呢?简单来说,机器学习是一门研究如何让计算机从数据中自动获取知识和技能...

关键字: 机器学习 人工智能 计算机

随着信息技术的飞速发展,数据已经成为现代社会的重要资源。数据挖掘和机器学习作为处理和分析数据的两大关键技术,在多个领域得到了广泛应用。尽管它们在某些方面存在重叠,但数据挖掘和机器学习在定义、目标、方法以及应用场景等方面存...

关键字: 数据挖掘 机器学习 计算机

随着信息化时代的快速发展,数据已经渗透到各行各业,并成为了重要的生产要素。数据挖掘和机器学习作为处理和分析数据的两大核心技术,对于从海量数据中提取有价值的信息、优化决策过程和提高业务效率具有至关重要的作用。本文将详细介绍...

关键字: 信息化 机器学习 数据挖掘
关闭
关闭