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亚马逊云科技 2022 re:Invent:“云的力量”加速底层技术创新

  • 2022-12-30
    北京
  • 本文字数:2684 字

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亚马逊云科技2022 re:Invent:“云的力量”加速底层技术创新

近日,亚马逊云科技在刚闭幕不久的2022 re:Invent全球大会上发布了一系列涵盖底层基础架构、计算、数据库、数据分析、AI/ML、安全、行业应用等新的服务及功能,通过不断创新帮助全球客户重塑未来。


亚马逊云科技持续加速底层技术创新,推出了三种新的自研芯片——第五代虚拟化芯片 Amazon Nitro5、Amazon Graviton3E 处理器、Amazon Inferentia2 机器学习加速推理芯片,以及由新的自研芯片支持的三种实例,为客户广泛的工作负载提供更高性价比。


在大数据层面,亚马逊云科技构建了云原生端到端的数据战略,让客户可以更便捷、安全地获取数据洞察。新服务及功能重点包括数据管理服务 Amazon DataZone,帮助客户实现“Zero-ETL”的全新服务集成功能;五项数据库和分析服务全新功能;Amazon SageMaker 以及 Amazon QuickSight 等的多项新功能。亚马逊云科技还推出了安全数据湖 Amazon Security Lake,方便客户针对安全数据做出快速行动。针对行业需求,亚马逊云科技推出 Amazon Supply Chain,帮助企业更好地管理供应链; Amazon Clean Rooms 助力企业更高效地处理组合数据集等。亚马逊云科技于今天正式开启 2022 re:Invent 中国巡展活动,展示 2022 re:Invent 全球大会的最新产品和技术、前沿趋势以及最佳实践。


 亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示:“亚马逊云科技在每年的re:Invent全球大会上,都会发布许多重磅的新服务、功能和应用,来支持遍及全球各地、来自千行百业的客户进行不断的创新和重塑。面临全球经济的不确定性,各种规模的客户都希望能进一步消减成本、增强业务的灵活性并加速创新。我们希望能通过技术的不断创新,让全球包括中国的客户能凌云驭势、重塑未来。”

软硬件协同发展,加速底层技术创新   

 

亚马逊云科技自 2013 年推出 Amazon Nitro 系统以来,已经开发了多个自研芯片,包括五代Nitro系统、致力于为各种工作负载提升性能和优化成本的三代 Graviton 芯片、用于加速机器学习推理的两代 Inferentia 芯片,以及用于加速机器学习训练的 Trainium 芯片。定制化的芯片设计帮助客户运行要求更高的工作负载,包括更快的处理速度、更高的内存容量、更快的存储输入/输出(I/O)和更高的网络带宽。

 

在本次 2022 re:Invent 全球大会上,亚马逊云科技再次推出了一系列底层技术更新,包括第五代虚拟化芯片 Nitro5、Gravition3E 以及机器学习推理芯片 Inferentia2,并推出了由三款自研芯片支持的Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)最新实例。其中,Amazon EC2 Hpc7g 实例采用了 Amazon Graviton3E 芯片,与当前一代 Amazon EC2 C6gn 实例相比,浮点性能提高了 2 倍;与当前一代 Amazon EC2 Hpc6a 实例相比,性能提高了 20%,为高性能计算工作负载提供了超高性价比。Amazon EC2 C7gn 实例采用 Amazon Nitro5,与当前一代网络优化型实例相比,为每个 CPU 提供了多达 2 倍的网络带宽,同时将每秒数据包转发性能提升 50%,为网络密集型工作负载提供了超高的网络带宽、数据包转发性能和性价比。Amazon EC2 Inf2 实例采用 Inferentia2,是专门为运行多达 1,750 亿个参数的大型深度学习模型而构建的,与当前一代 Amazon EC2 Inf1 实例相比,可提供高达 4 倍的吞吐量,降低多达 10 倍的延迟,且成本更优,延迟更低。

 

亚马逊云科技还对核心的底层亚马逊云科技 SRD 网络协议(Scalable Reliable Datagram,可扩展的可靠数据报)进行了创新,推出了高速虚拟网卡 ENA Express,提供一致的更低延迟和更高网络吞吐量。SRD 协议是亚马逊云科技开发的一种网络协议,专为亚马逊云科技环境中实现一致且低延迟的网络而构建的,具备多路径传输、微秒级重传和 Nitro 芯片提供专用资源三大优势,能够显著降低网络延迟,提高网络吞吐量。

 

针对负载巨大且高度复杂的模拟应用场景,亚马逊云科技推出了 Amazon SimSpace Weaver 服务,帮助客户构建、操作和运行大规模的空间模拟仿真系统。客户使用该服务可模拟出 100 万个以上、实时交互的仿真对象,创建比以往更加复杂的环境,并且将模拟仿真系统部署的时间从数年缩短至数月。

构建云原生端到端的数据战略,应对海量数据挑战

 

数据是企业业务决策流程的中心,是构建数字化转型的基石。随着数据规模和增长的不断加速,企业需要一整套完整的数据工具来应对海量的多样化数据;需要整合来自于不同部门、不同服务和不同应用中的所有数据,以获取更全面的数字洞察;需要通过数据治理保障人员和应用快速访问所需数据并同时确保数据安全;还需要改善发现和分享数据的方式以提升获取洞察的效率。

 

亚马逊云科技在 2022 re:Invent 全球大会发布了全新的数据管理服务 Amazon DataZone,帮助客户更快、更轻松地对存储在亚马逊云科技、客户本地和第三方来源的数据进行编目、发现、共享和治理,同时提供更精细的控制工具,管理和治理数据访问权限,确保数据安全。

 

针对 ETL(数据的提取、转换和加载过程),亚马逊云科技在本次大会上发布了两项全新的集成功能,帮助客户实现“Zero-ETL”(零 ETL)。业务数据往往需要通过 ETL 才能进行分析从而提供洞察,但这一过程往往耗时且枯燥。现在,客户可以使用 Amazon Redshift 近乎实时地分析Amazon Aurora中的数据,无需在不同服务之间进行 ETL。

 

亚马逊云科技还新推出五项数据库和分析服务全新功能,让客户能够更快、更轻松地管理和分析 PB 级数据。Amazon DocumentDB Elastic Clusters 可将客户的文档工作负载扩展到支持每秒数百万次请求,并支持 PB 级数据存储;Amazon OpenSearch推出了 Serverless 无服务器功能,可帮助客户在无需配置、扩展或管理底层基础设施的情况下运行搜索和分析工作负载,这一更新也标志着亚马逊云科技数据分析服务的全面无服务器化;Amazon Athena for Apache Spark 能让客户开始使用 Apache Spark 进行交互式分析的时间从数分钟缩短到一秒以内;Amazon Glue Data Quality 可以跨数据湖和数据管道自动管理数据质量; Amazon Redshift 现在支持跨多个亚马逊云科技可用区(AZ)的高可用配置。

 

此外,亚马逊云科技在本次大会上推出了机器学习服务 Amazon SageMaker 的八项全新功能以及 Amazon QuickSight 的五项全新功能。其中,新的 Amazon SageMaker 治理功能可以在整个机器学习生命周期中提供对模型性能的可见性;新的 Amazon SageMaker Studio Notebook 功能提供了增强的 Notebook 体验,让客户只需点击几下即可检查和解决数据质量问题,促进数据科学团队之间的实时协作,通过将 Notebook 代码转变到自动化作业,加速机器学习实验到生产的过程;其他一些新功能可自动执行模型验证,并且让地理空间数据处理变得更容易。Amazon QuickSight 新功能可以支持业务人员直接用自然语言提问各类预测问题,并能够给出预测依据,降低了企业从数据中获取业务洞察的门槛。

 

2022-12-30 23:313125
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