亚马逊云科技不仅是服务的开创者，更是推动企业第一次转型的奠基者。自亚马逊云科技推出以来，全球无数企业借助云技术实现了从传统IT架构到云端基础设施的跨越，极大地提高了运营效率与灵活性。如今，随着技术的飞速发展，亚马逊云科技再次站在科技前沿，助力企业迎接又一次重大转型。这一次，AI将为企业带来更深层次的智能化变革，使他们不仅能够优化业务流程，还能在数据洞察、客户体验和产品创新等方面实现突破。

近日，亚马逊云科技2024 re:Invent中国行隆重召开，亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建为现场嘉宾深入解读了云服务的四大核心构建单元：计算、存储、数据库和大数据分析。在这些基础构建单元之下，亚马逊云科技发布了一系列创新产品、解决方案和服务，旨在通过AI技术为企业赋能，助力他们在智能化转型的道路上走得更远。如何通过AI加速数据处理、提升存储效率、优化计算性能，并在数据库管理与大数据分析中实现更高效的决策，成为了本次大会的重要议题。

计算加速——云服务架构核心驱动力，亚马逊云科技从底层硬件开启创新

“计算”是云服务架构中最核心的构建单元之一，几乎所有云应用和服务都依赖于强大的计算能力。它不仅提供了支持应用运行所需的基础设施，还为企业和开发者提供了高效、灵活、可扩展的资源，确保他们能够处理不断增长的业务需求和复杂的计算任务。

在2024年亚马逊云科技 re:Invent大会中，亚马逊云科技再次展示了其在计算领域的强大创新能力。作为云计算服务的先驱，亚马逊云科技不仅凭借其庞大的计算实例种类和功能，始终保持行业领先地位，还通过自主研发的核心技术不断推动计算性能的提升，助力企业在不同工作负载下实现更高效的运作。

【Amazon EC2与Amazon Nitro System：推动计算实例创新】

亚马逊云科技的计算服务始终以其多样化的实例类型著称，这背后离不开Amazon EC2（Elastic Compute Cloud）的强大支持。作为亚马逊云科技的核心计算产品，Amazon EC2为用户提供了广泛的实例选择，涵盖从小型开发应用到大规模企业级工作负载的各类需求。无论是需要大规模并行计算的高性能计算（HPC）应用，还是要求灵活弹性的开发环境，EC2都能为客户提供最具性价比的解决方案。

支撑这些计算实例背后的技术是亚马逊云科技自主研发的Amazon Nitro System。作为亚马逊云科技虚拟化平台的核心，Nitro System采用了专门定制的硬件芯片，承载计算、网络和存储的虚拟化任务。通过将虚拟化工作从计算单元中分离出来，Nitro System不仅提高了计算性能，还大幅提升了系统的安全性和隔离性。这一架构使得亚马逊云科技能够以更低的成本、更高的效率推出创新实例，同时加快了新产品的迭代速度。

【Amazon Graviton：自研芯片助力性能与性价比提升】

亚马逊云科技的计算产品创新不仅体现在实例类型的多样性上，还体现在其自研芯片Amazon Graviton的推出与持续迭代。自2018年推出首款Amazon Graviton处理器以来，亚马逊云科技不断优化其性能，并成功推出了第四代芯片Amazon Graviton4。这款芯片在性能上实现了显著提升，单核处理性能比前代芯片提升了30%，同时在虚拟CPU和内存的容量上也达到了三倍的提升。

更重要的是，Amazon Graviton的成功并不仅限于提高计算性能，它还帮助客户实现了显著的成本节约。例如，社交平台Pinterest在将工作负载迁移至Amazon Graviton后，性能提升的同时，成本降低了40%，碳排放量也减少了62%。这一成就证明了亚马逊云科技自研芯片在计算性能、成本控制以及环保方面的独特优势。

【专为AI设计的定制化硬件：Amazon Trainium与Inferentia】

在AI计算领域，亚马逊云科技同样投入了大量资源来推动定制化硬件的开发，帮助企业应对日益增长的生成式AI需求。2019年，亚马逊云科技推出了首款推理芯片Amazon Inferentia，随后又在2022年推出了训练芯片Amazon Trainium，并在2024年继续推动其迭代。新一代的Amazon EC2 Trn2实例搭载了Amazon Trainium2芯片，具有比GPU实例高出30%至40%的性价比，旨在帮助企业更高效地运行生成式AI工作负载。

Amazon EC2 Trn2实例每个服务器配备了16块Trainium2芯片，并通过亚马逊云科技自主研发的NeuronLink技术实现了高带宽、低延迟的芯片间互联。这使得每个Trn2实例能够提供高达20.8 PetaFlops的惊人计算能力，特别适合训练和推理等复杂AI任务。Adobe、Databricks、Poolside等公司已经在使用Trn2实例，并取得了显著的效果，进一步证明了其在AI领域的强大优势。

【高性能与大规模AI训练：Amazon EC2 Trn2 Ultraservers】

为了满足客户对超大规模AI训练需求，亚马逊云科技还推出了Amazon EC2 Trn2 Ultraservers，进一步提升计算能力。通过将四台Trn2实例通过NeuronLink互联，Ultraservers的计算能力达到了惊人的83.2 PetaFlops，为大规模AI模型的训练提供了更强大的支撑。像Anthropic这样的客户已经开始使用Amazon EC2 Trn2 Ultraservers进行训练和推理，预计能够带来更加高效的模型开发。

此外，Apple也开始使用Amazon Trainium2来支持其AI相关工作，进一步证明了这些定制化芯片在全球科技巨头中的应用潜力。

【下一代AI训练芯片：Amazon Trainium3】

随着AI训练任务的日益复杂，亚马逊云科技并未停步于现有技术。亚马逊云科技宣布，Amazon Trainium3芯片将在2025年推出，采用最先进的3纳米工艺制造，计算性能将是Amazon Trainium2的两倍，能效提升可达40%。这一进步将进一步降低客户在AI训练中的成本，并使得亚马逊云科技能够提供更大规模、性能更强的AI计算平台。

存储拓展：加速海量数据管理与AI应用支持

在云服务的整体架构中，计算与存储是两个互相依赖且密不可分的关键构建单元。计算为数据处理和业务逻辑提供了执行平台，而存储则是数据的栖息地，它确保数据可以高效、安全且持久地存放。在云计算环境中，存储不仅仅是为了存放数据，它还是数据管理、访问、保护以及后续分析和挖掘的核心支撑。

【Amazon S3：从海量存储到数据湖的全能平台】

自Amazon S3发布以来，其对数据存储的创新性设计，使得用户无需关心后端存储的复杂实现，只需通过简单的API就能完成数据存储的任务。尤其是在企业用户的需求推动下，Amazon S3的存储规模已经达到前所未有的高度。根据最新的数据，Amazon S3目前已存储超过400万亿个对象，且其用户中，使用存储容量超过1PB的客户数量已经从10年前的不到100家，增长到如今的数千家，更有一些客户的存储容量突破了1EB。

尤其是在数据湖建设方面，Amazon S3凭借其无与伦比的扩展性和成本效益，成为了100多万客户的数据湖首选平台。无论是在金融建模、实时广告投放，还是AI算法训练、数据分析等应用场景中，Amazon S3都为企业提供了一个稳健的基础平台。

【Apache Iceberg与Amazon S3的深度融合】

随着大数据应用的普及，许多客户开始使用Apache Iceberg等高效的列式存储格式来处理和分析海量数据。Apache Iceberg通过列式存储、压缩和编码技术，提升了数据读取的性能和存储效率，因此成为大数据分析的理想选择。然而，随着数据规模的扩大，Iceberg的管理和安全性也成为了企业面临的一大挑战。

在今年的 re:Invent大会上，亚马逊云科技宣布推出全新的Amazon S3 Tables功能。该功能支持Iceberg等表格存储格式的原生支持，大大提升了查询性能，比常规S3存储桶的查询速度提高了三倍，事务处理能力则是之前的十倍。这一创新不仅解决了企业在大规模数据处理时面临的瓶颈，还使得Amazon S3成为了大数据分析和AI应用中不可或缺的关键基础设施。

【Amazon S3 Metadata：自动化元数据管理】

随着数据量的激增，元数据管理的重要性愈加凸显。元数据是存储数据的“说明书”，它帮助用户快速检索和管理文件。然而，传统的元数据管理过程繁琐且耗时，需要创建清单、建立数据管道，并开发程序实现数据同步等操作，极大增加了企业的工作负担。

为了解决这一问题，亚马逊云科技在今年的re:Invent大会上推出了Amazon S3 Metadata，这是一项全新的功能，旨在自动化管理和更新存储在Amazon S3中的所有元数据。通过这一服务，客户可以自动创建可查询的元数据，并且实现几乎实时的更新。这一创新极大减少了企业在元数据管理上的时间和精力投入，帮助客户更高效地管理其海量数据。

数据库创新：推动全球数据架构的无缝集成与高可用性

在探讨了计算和存储如何支撑后，继续将重点转向数据库这一关键领域。作为数据管理的核心，数据库不仅负责数据存储与查询，还是推动现代应用和业务决策的重要组成部分。随着企业需求的增长和复杂度的提升，高效且可靠地管理海量数据成为数字化转型的关键挑战。

亚马逊云科技在数据库领域的创新，持续优化了性能、可扩展性和高可用性。从传统关系型数据库到图数据库和文档数据库，亚马逊云科技的产品覆盖了各类应用场景，尤其在全球部署、高可用性和性能优化方面取得了显著突破。

【Amazon Aurora：关系型数据库的性能与一致性的再定义】

作为亚马逊云科技数据库家族的重要一员，Amazon Aurora迎来了其十周年庆典。Aurora不仅继承了商用数据库的高性能，还结合了开源数据库的高度一致性，成为许多企业的首选关系型数据库。与传统开源数据库相比，Aurora的性能提升了3至5倍，且成本仅为商用数据库的十分之一。这个平衡了高性能与低成本的特性，使得Aurora在处理大规模事务和分析数据时，展现了其独特的优势。

为了进一步满足客户对高可用性的需求，亚马逊云科技推出了全新的Amazon Aurora DSQL（分布式SQL）。该服务采用了完全无服务器的设计，使得用户能够在全球多个区域之间实现几乎无限的扩展，而无需管理底层基础设施。Aurora DSQL还提供高达99.999%的可用性，并具备低延迟的写入性能，兼容PostgreSQL，确保用户能够轻松迁移和上手。

【全球一致性与低延迟：Amazon Aurora DSQL与Google Spanner的比较】

在今年re:Invent大会上，亚马逊云科技展示了其创新的Amazon Aurora DSQL，这是一项针对全球分布式数据库的技术突破。通过将事务处理和存储分离，Aurora DSQL能够在全球多个区域实现事务的一致性，同时保证低延迟的写入性能。亚马逊云科技与Google Spanner进行的基准测试显示，Aurora DSQL的写事务性能是Spanner的四倍，进一步证明了其在全球多区域数据库一致性和性能方面的领先地位。

【Amazon Time Sync：微秒级时钟同步的创新解决方案】

随着全球分布式数据库需求的增加，数据的时序一致性成为了亟待解决的难题。为了确保不同区域之间的数据库能够高效同步，亚马逊云科技推出了Amazon Time Sync。该技术通过硬件实现和卫星连接的原子钟，确保全球各个区域的时钟同步精度达到微秒级。这一创新性解决方案，不仅提升了分布式数据库的一致性和准确性，还让亚马逊云科技能够提供无与伦比的高可用性和低延迟的数据库服务。

在时钟同步方面，亚马逊云科技的微秒级同步技术为全球多区域事务处理提供了强有力的支持，确保了数据库写入操作的顺序性和一致性。此技术的推出，解决了传统时钟同步方案存在的时差问题，为大规模跨区域数据操作提供了更加可靠的保障。

【Amazon DynamoDB：NoSQL数据库的全球一致性与多区域支持】

除了关系型数据库，亚马逊云科技还推出了强大的NoSQL数据库解决方案——Amazon DynamoDB。为了应对不断增长的全球数据存储需求，亚马逊云科技发布了DynamoDB Global Tables，这一功能使得DynamoDB能够实现跨多个区域的高一致性支持，具备低延迟、高可用性的特点。与Amazon Aurora DSQL类似，DynamoDB Global Tables也支持在多个地理区域之间进行数据同步，确保在高负载下依然能够提供强一致性。

DynamoDB Global Tables的多区域部署功能，尤其适用于需要全球覆盖和高可用性的数据应用。无论是在电商平台、金融服务，还是IoT应用场景中，DynamoDB提供了一个强大且灵活的NoSQL数据库解决方案，能够高效处理海量数据的存储和实时查询。

从Amazon Aurora到DynamoDB，从高性能关系型数据库到灵活的NoSQL解决方案，亚马逊云科技持续为全球客户提供性能、可扩展性和高可用性的数据库服务。而通过引入Amazon Time Sync等创新技术，亚马逊云科技使得跨区域数据库的一致性和低延迟得以大幅提升，真正实现了全球数据同步和事务处理的优化。

大数据分析：创新工具助力业务智能化转型

在数字化转型的浪潮中，大数据分析作为一项关键技术，已成为各行业推动智能化决策和创新的核心力量。亚马逊云科技凭借其强大的数据分析产品和服务组合，持续创新并满足客户不断增长的需求。亚马逊云科技的最新发布涵盖了多个大数据分析领域，特别是在数据仓库、实时数据流、AI集成及多模态分析方面，提供了领先的解决方案。

【多元数据分析工具】

亚马逊云科技提供了一系列强大的数据分析工具，帮助企业应对海量数据的存储、处理和分析挑战。亚马逊的Amazon Redshift作为领先的数据仓库服务，支持从传统到现代的数据分析场景。同时，Amazon Aurora和Amazon DynamoDB为高效数据存储提供支持，而Amazon Elasticsearch Service（现已升级为OpenSearch）则使用户能够进行强大的搜索分析。

为了支持大数据流的实时分析，亚马逊云科技推出了Amazon Kinesis，一个可处理高吞吐量流数据的服务。与此同时，Amazon MSK（Managed Streaming for Kafka）简化了消息流的处理工作。而Amazon Glue则为数据整合、转换提供了强大的ETL（Extract, Transform, Load）功能，使得不同数据源之间的整合变得更加便捷和高效。

此外，亚马逊云科技还发布了Amazon Athena和Amazon QuickSight等BI工具，前者使得用户可以通过SQL查询轻松访问和分析存储在S3上的数据，后者则提供可视化分析，帮助用户更快速地从数据中提取洞察并优化业务决策。

【从数据管道到AI模型的无缝连接】

亚马逊云科技不仅提供了数据分析所需的基础设施，还整合了机器学习（ML）和AI的强大能力。通过Amazon SageMaker，亚马逊云科技将数据准备、模型训练、推理等功能融为一体，形成一个统一的平台，极大地提升了数据分析和AI应用的效率。

亚马逊云科技推出的Amazon SageMaker Unified Studio为数据科学家和机器学习专家提供了一个集成的工作环境。该平台支持跨多种服务的协同工作，包括Amazon EMR、Amazon Glue、Amazon Redshift等工具，确保了数据分析的便捷性和一致性。此外，SageMaker还增强了数据治理功能，确保组织内的角色和权限管理能够得到有效控制。

在推理（Inference）方面，亚马逊云科技通过加强对多模态分析和生成式AI的支持，进一步扩展了其数据分析能力。随着生成式AI的逐渐普及，亚马逊云科技发布了Amazon Nova系列基础模型，为用户提供多种低延迟、高性能的文本和多模态处理能力。Amazon Nova不仅包括文本生成模型，还包括能够处理图像和视频输入的模型，满足了越来越复杂的业务需求。

【Zero ETL与跨平台集成】

在大数据环境中，数据孤岛问题长期困扰着企业数据流的整合与分析。为了打破这些障碍，亚马逊云科技推出了Zero ETL解决方案，旨在通过无缝集成多种数据源，消除复杂的数据管道管理和ETL工作。亚马逊云科技的Apache Iceberg集成使得用户可以直接访问存储在Amazon S3、Amazon Redshift等多种数据源中的数据，极大提升了数据整合的效率。

借助Zero ETL，用户可以在不同的第三方SaaS平台和亚马逊云科技环境间，直接进行数据分析而无需手动构建数据管道。这项创新使得数据分析变得更加灵活和高效，帮助客户轻松应对复杂的数据管理和分析任务。

【强化数据科学与AI的协同能力】

除了基础的分析功能，亚马逊云科技也不断推动AI和数据科学领域的创新。Amazon SageMaker HyperPod是亚马逊云科技推出的一项新功能，它允许用户定义灵活的训练计划，并根据任务的优先级动态调整资源，确保高优先级的模型训练按时完成。HyperPod的任务治理功能，能够有效管理不同类型的训练任务，为数据科学家提供更高效的工作环境。

此外，亚马逊云科技还强化了AI平台与第三方合作伙伴的整合，发布了通过合作伙伴构建的AI应用，客户可以直接在SageMaker中访问这些应用，并加速模型的开发和部署。

【生成式AI的未来展望】

亚马逊云科技对生成式AI的持续投资在本次发布中得到了进一步体现。随着应用需求的日益增长，亚马逊云科技推出了Amazon Nova Canvas，一个强大的图像生成模型，能够根据用户需求生成高质量的图像，并进行编辑。该模型在电商、广告和金融行业得到了广泛应用，并取得了显著成效。

通过Canvas和其他生成式AI模型，亚马逊云科技不仅满足了用户在图像处理方面的需求，还进一步拓展了多模态AI技术的应用场景。无论是在文本、图像，还是视频的生成与分析方面，亚马逊云科技的技术都提供了强大的支持，推动了企业智能化业务的升级。

凭借其创新的产品和服务，亚马逊云科技正不断推动大数据分析和AI技术的边界。通过统一的数据分析平台、灵活的训练和推理工具，以及无缝的数据集成能力，亚马逊云科技为企业提供了强大的技术支持，帮助它们从海量数据中提取洞察，推动数字化转型。未来，随着技术的进一步发展，亚马逊云科技将继续为客户提供更多创新的解决方案，以应对大数据和AI时代的挑战。

写在最后

从服务的开创到推动企业数字化转型，再到现在的AI赋能，亚马逊云科技始终走在技术创新的前沿。在2024 re:Invent中国行中，透过在计算、存储、数据库和大数据分析这四大核心构建单元中的诸多创新产品和服务，不仅展示了亚马逊云科技深厚的技术积累，更彰显了其对企业在未来时代转型的深刻洞察。

“亚马逊云科技不仅在云的核心服务层面持续创新，更在从芯片到模型，再到应用的每一个技术堆栈取得突破，让不同层级的创新相互赋能、协同进化。”陈晓建分享到，“我相信，只有这样全栈联动的大规模创新才能真正满足当今客户的发展需求，加速前沿技术的价值释放，助力各行各业重塑未来。”