作为云计算市场的领先者，亚马逊云科技主办的re:Invent大会，一直是全球云计算领域的行业风向标。

今年是re:Invent的第十年，在恢复线下大会的同时，也发布了大量的新技术和新产品。从这些新的发布当中，我们也可以发现云计算市场的五大发展趋势。

自研芯片打造算力优势

对于领先的云服务巨头来说，自研芯片已经成为一种潮流，无论中外都是如此。

在2021 re:Invent上，亚马逊云科技发布了三项自研底层技术，包括：通用计算处理器、机器学习的训练芯片和固态硬盘。

在自研通用计算处理器方面，亚马逊云科技宣布新一代基于Arm的CPU处理器Amazon Graviton3。这是其自研设计的第三颗CPU处理器。

与由 Graviton2 处理器支持的当前一代 C6g 实例相比，由Amazon Graviton3处理器支持的C7g实例，可将计算密集型工作负载性能提高多达25%。Amazon Graviton3处理器与Graviton2相比，为科学计算、机器学习和媒体编码工作负载提供高达2倍的浮点运算性能，为加密工作负载速度提升高达2倍，为机器学习工作负载提供高达3倍的性能。

在自研机器学习训练芯片方面，亚马逊云科技在去年的re:Invent 上宣布研制机器学习训练芯片Amazon Trainium，今年则推出了基于Trainium的Trn1实例。与P4d实例相比，通过Trn1实例训练深度学习模型的成本降低多达40%。

在自研固态硬盘方面，亚马逊云科技发布了采用Amazon Nitro SSD固态硬盘的Im4gn/Is4gen/ I4i实例，可为I/O密集型工作负载提供超高存储性能。通过自研的 Amazon Nitro SSD，Im4gn/Is4gen/I4i实例提供高达 30 TB 的 NVMe 存储，与上一代I3实例相比，I/O 延迟降低了 60%，延迟可变性降低了 75%，从而最大限度地提高了应用程序性能

如今，基础设施服务成为所有云服务商的基础服务，未来制胜的关键在于，谁能以更高的性能、更高的效率、更低的成本、更低的能耗提供这些服务。

向更广阔的区域延伸

公有云服务的优势，本来就是消灭地域差异，实现广泛的区域覆盖。

具体来说，云服务的区域覆盖有两层含义，一是让云服务覆盖更多的国家和城市，建设更多的云服务中心，覆盖更多的区域和可用区；二是云服务不只是局限在数据中心，向更广阔的边缘拓展，即从云数据中心，扩展到本地机房、物联网、边缘地区，甚至到达太空。

目前，亚马逊云科技的基础设施分布在全球25个地理区域的81个可用区，并计划新建9个区域和27个可用区，有14个本地扩展区域、17个Wavelength区域，有108个Direct Connect光纤直连站点，有310个边缘站点和13个区域缓存站点，成为全球覆盖超级广泛的云。

按照计划，2022年还将在21个国家建设超过30个本地扩展区，让客户以更低的延迟服务其终端用户。通过Amazon Outposts、IoT 服务、Snow 家族服务，其云服务还进一步延伸到亚马逊云科技的基础设施之外， Amazon Ground Station卫星地面站服务更是让云扩展到了太空的卫星数据。

特别值得一提的是，Amazon Cloud WAN让企业可以在全球的亚马逊云科技广域网络上建立、管理统一的云网络和监控全球流量。所有的远程用户和站点以及数据中心将使用 VPN 或直接连接到地理位置最近的地方，几分钟内就可以构建一个全球化网络服务。

一切围绕数据价值的创造

在数字经济和数字化转型的时代，数据是核心的生产要素，充分发挥数据价值，成为IT的重心。

在re:Invent 全球大会上，亚马逊机器学习副总裁 Swami Sivasubramanian的主题演讲以《如何通过数据与人工智能进行创新》为题。Swami 指出，“数据是推动洞察的潜在力量，有助于更好地开展业务。”他列举了飞利浦医疗、纳斯达克等多种大数据的例子，”从大数据走向海量非结构化数据，事实上80%的数据是非结构化的。”

亚马逊云科技为数据服务提供了完整的、端到端的工具，从数据存储、到计算、分析、人工智能创新。利用广泛而深入的云服务，凭借在数据领域的产品创新与前瞻眼光，亚马逊云科技将助力企业实施现代化的端到端数据战略，实现数据驱动的创新。

现代端到端数据战略有三个要素：

• 数据架构现代化。不同的场景需要使用专门构建的工具，专门的工具需要专业的现代化托管平台，在这方面，亚马逊拥有无与伦比的成熟度和经验。

• 统一分析数据。通过云上专门工具实现数据有机整合与统一，助力企业打破数据孤岛。通过在亚马逊云科技上运行的数据湖，能够收集、存储和分析来自一系列分散系统的数据，助力业务发展。

• 基于数据进行业务创新。帮助数据进行创新的内核是“从客户角度出发”，企业植根于自身业务的创新诉求是创新的原动力，而人工智能等技术为创新提供了手段与方法。本次re:Invent，亚马逊云科技业界闻名的机器学习平台Amazon SageMaker又添六项新功能。

降低门槛，让更多人会用云

为了帮助客户最大限度实现数据价值，亚马逊云科技千方百计降低数据使用的门槛。无论是开发人员、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，亚马逊云科技都在不断推出新的服务和功能，降低他们的使用门槛。

本次re:Invent上推出的很多新服务和新功能都具有这样的意图。除了QuickSight Q，新推出的Amazon SageMaker Canvas又是另一个例子。它让业务分析师能够使用点击式界面生成更准确的机器学习预测，从而扩展了对机器学习的访问，无需编码。

新发布的Amazon SageMaker Studio Lab 是一项免费、无需配置的服务，开发者、学者和数据科学家，只要有创新的想法，立即就可以动手实践机器学习。它也让客户将能够专注于实践机器学习与数据科学，无需设置或配置任何环境与机器。

亚马逊云科技也宣布了1000万美元亚马逊云科技人工智能和机器学习奖学金（Amazon AI & ML Scholarship），用于奖励全球范围内弱势群体和服务设施欠缺地区的学生，帮助他们做好准备，在未来从事机器学习相关工作。

低碳环保提上云开发者的议事日程

在re:Invent上，亚马逊CTO Werner Vogels发布了亚马逊云科技架构完善（Well Architecture） 的第六个支柱：可持续发展，倡导用环保的最佳实践来学习、测量、改进云端计算工作负载。

亚马逊云科技架构完善是一个设计和评估云上架构的参考设计，旨在帮助云架构师为应用程序和工作负载构建安全、高性能、高效的弹性基础设施。AWS 架构完善的框架最初只是一个白皮书，现在已经发展成为一整套方法体系，包括特定于域的详解、动手实验和 AWS 架构完善工具。

此前，亚马逊云科技架构完善有卓越运营、安全性、可靠性、性能效率、成本优化五个支柱。现在增加了可持续发展作为第六个支柱。

在亚马逊云科技的倡导下，越来越多的构建者在构建云上应用时，将把低碳环保作为衡量因素，不是一味追求最高性能、最低延时、最高画质等等，而是在低碳环保跟性能、延时、画质等因素做一个最佳的平衡。

亚马逊云科技还提出了可持续发展的责任共担模式：亚马逊云科技负责云本身的可持续性，客户要承担在云上应用的可持续性。

亚马逊云科技义不容辞地为地球的可持续发展承担责任。亚马逊以身作则，承诺到 2030 年100% 使用可再生能源为公司运营提供动力。现在，亚马逊将计划再次提速，希望到 2025 年实现这一目标。

对于可持续发展，亚马逊云科技效用计算和应用程序高级副总裁Peter DeSantis说过，“最绿色的能源就是你没有使用的资源。通往绿色云的道路就在面前，我们得一起朝着这个目标努力。”

亚马逊云科技还将推出一个碳足迹工具，帮助客户在云端追踪应用的碳排放足迹，让云上的低碳环保变得可衡量，以便更多的开发者和企业加入到低碳环保的行列中来。