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AWS丰富的“武器库”,助力企业拥有“超能力”

作者: 张琳   责任编辑:张琳 2017-08-03 14:09:36
来源:电脑商情在线关键字:AWS,技术大会

又是一年花好时,又是一年AWS在中国的技术交流大会。作为云计算领域,最早的实践者,AWS技术大会素有云计算风向标的作用,本次大会同样热力十足。根据大会提供的数据,我们了解到,本次大会注册人数超过了13000人,具有60+技术专场论坛,80+演讲嘉宾,而培训人数达到1800+,同时还有80+解决方案展示……

另有数据显示,AWS 2017年第一季度收入同比增长43%,达到36.6亿美元,使AWS的成为一项年化收入超过140亿美元的业务。而AWS也成为最快达到年收入100亿美元的企业IT供应商。(企业IT供应商是指2015年财富500强计算机软件和计算机外设类别中列出的那些)

此外,亚马逊AWS全球副总裁大中华区执行董事容永康表示,在中国,AWS已经拥有几千个APN的合作伙伴,包含许多技术咨询到服务类型等不同领域的合作伙伴,都已经能够提供非常高的服务水平和比较全面的解决方案。

亚马逊AWS全球副总裁大中华区执行董事容永康

是什么样的魔力,让AWS持续的以高速的方式实现增长?是什么神秘的力量,促使更多的合作伙伴相信选择AWS?AWS提供了怎样的丰富的“武器库”给用户,让企业拥有了什么样的“超能力”。

安全工具

在云计算越来越被大众认可,云计算成为IT新常态的时候,云安全问题也成为了极为重要的问题,甚至安全问题已经成为各个数据中心排名第一的要求。亚马逊首席技术执行官Werner Vogels博士认为,AWS之所以备受关注的重要原因之一,就是安全不再作为附加条件提供给用户,并且能够让客户实现前所未有的安全级别。

Werner表示,面对全球出现的各种各样的新型安全威胁,AWS一直在不停的投资于各种技术手段和工具的研发,只用不断的提升,才能更好的在安全环境下实现更多的创新。他认为安全的实现,不仅仅体现在简单的安全服务上,还包括其他方面,形成一个完整的体系,这需要经过几个明显的阶段。


亚马逊首席技术执行官Werner Vogels博士

首先,全面的了解安全方面的所有要求。包括法规方面的要求、服务的共享、客户的安全需求,或者是需要怎样的网络工具。

其次,能够一一应对AWS云服务的菜单,打造安全环境,保证能够符合客户自己的安全规划。为此,AWS提供了标准的开箱即用的安全工具,能够帮助实现对于类似状态耗尽式的DDoS攻击的防护,同时添加的一些配套的防火墙服务,能够去抵挡应用层的攻击,更进一步的是提供安全警告、文件保护,同时还有24×7的应用服务的团队,用来帮助抵御大规模的七层DDoS攻击。

计算资源无形化

假如对于使用云的大量用户,都将存在于一个地址薄里,那么将通过地址薄获取一些非自有信息,或者是更为高级的信息,这也是安全隐患之一。想要在可靠性、安全性上有保障,容器技术就必不可少。而容器技术,也是实现无服务器技术之一。

许多开源技术需要使用到容器技术,这就需要构建容器。但是,容器技术并不是一个简单部署就可以实现的应用,同样面临着一些挑战,同样面临着一些安全性问题,而在对于容器的管理上还要考虑到不同类型或者是形态。AWS提供的ECS有效的解决了这个问题。

Werner表示,ECS是一个强劲的平台,能够提供一整套的服务,利用许多工具可以实现自动化、集成、安全等等的保障。Werner举例说,通过ECS有些客户可以有效的节省资源来完成自己的工作。

此外,Werner强调表示,实现无服务器中最为重要一块是DynamoDB。数据库参数配置选择化,在部署使用了DynamoDB之后,其自动化过程在后台实现,无需再为数据库管理问题担忧。

Werner介绍说,作为一个高可用的,高可扩展的,可靠的数据库,DynamoDB不仅仅具有好的稳定性,其响应速度可以以毫秒来计算。另外,为了帮助交易型客户实现微秒级的响应速度,引入了DAX,是一个DynamoDB加速器,可以有效的帮助用户实现微秒级的响应。

IoT

我想物联网的重要性已经毋庸置疑了,IoT几乎已经是人尽皆知的话题,当然也是当前许多企业创新的卖点,在我看来,目前我们关注的重点更多的应当聚焦于IoT技术的应用和落地。

飞利浦作为AWS一个重要合作伙伴和客户,在医疗健康领域有所建树,其中IoT的能力功不可没。飞利浦大中华区副总裁兼首席信息管陈家富表示,飞利浦希望通过先进的技术、深刻的临床理解,来不断推出整合的创新解决方案,提高人们的健康水平,并改善医疗效果。从疾病预防、疾病诊断、疾病治疗到家庭护理,所有这些都是由飞利浦的互联关护和智能信息化来完成。

陈家富表示,为了实现飞利浦健康医疗的目的而打造的数字健康平台,是与AWS合作的重要部分。通过这个平台,可以对病人实现健康教育,并且提供全程的治疗和关护,实现了整个医疗产业的合作伙伴的生态系统,打通全生态系统的信息系统。在这样一个多元化的信息环境中,这一平台实现了物联网式的不同信息的整合。

正如Werner介绍所说,AWS可以搭建非常精巧的IoT的物联网应用,通过注册,用户可以要求把所需的东西都拿到一个引擎上来来,如果拥有这样的授权的话,可以问这个授权允许的任何问题,这就是AWS IoT物联网平台。

数据分析和人工智能

当数据从互联网、物联网被收集后,如何使用分析是个大的问题。而AWS提供的一整套数据分析服务,能够在深度和广度上挖掘数据背后的价值。

如果需要执行快速的查询可以使用Athena,利用Athena可以开发基于Hadoop、Spark等的一些交互式查询服务。在面对大规模数据分析时,可以使用EMR或者是Redshift,其中Redshift是高可扩展的、高可靠的数据仓库,可以把不同来源的数据汇集在一起,然后做高度的结构化,数据的完整性是可以得到保障的。

据了解,Redshift的迭代功能添加的速度特别快,并且Redshift也改变过去数据使用方式,不需要集中化式的进行数据管控,以模块化方式进行分析。而面对更为复杂的,更为庞大的数据量级,AWS也推出了Redshift Spectrum,能够对EB级数据进行查询。

另据Werner介绍,Redshift Spectrum可以处理不同的数据类型,可以提供数据表单、筛选、连接、排序等等,通过与Hive的结合,可以处理更多的节点的集群数据,而且Spectrum能够在55秒内完成千个节点集群数据的查询,这是一个非常大的技术进步。

在数据分析过程中,人们已经不能满足于仅仅是表面的简单的数据分析,希望通过数据能够洞察更多的商业机遇,这种机会来源于通过数据对未来的预测,以及合理判断,这也是机器学习的重点。

已知的是AWS对于人工智能机器学习的训练已经有20年的时间,已经具有智能推荐功能、对比功能等等。这些能力最早应用于亚马逊的网站上,帮忙解决库存管理、搜索服务、评论整理以及新产品的预判等。

Werner表示,面对人工智能越来越多的市场需求,AWS也将这个能力开放给使用者。AWS为每一位开发人员提供CPU、GPU,还有G2,在此基础之上,有机器学习的ML,有Caffe,有很多非常受欢迎的引擎层。引擎层以上有平台层,有很多种机制,使机器学习的应用变得更加简便易行。

此外,通过Werner介绍,我们了解到,AWS提供了名为Amazon lex的聊天服务,实现自动语音识别和真实语言甄别;提供了名为Amazon polly的语音服务;提供了能够实现图像识别的视觉服务Amazon Rekognition。

总结一下,AWS通过提供丰富的服务内容,让客户实现了快速便捷的云应用之旅,并且AWS创新的脚步依然没有停止,技术成就着了AWS,也将成就更多的企业。

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