亚马逊首席技术官:开发者也可以像詹姆斯•邦德一样征服整个世界

阅读数:61 2017 年 8 月 9 日

话题:架构文化 & 方法

昨天(7 月 26 日),AWS 技术峰会 2017 在北京国家会议中心召开,亚马逊首席技术官沃纳? 威格尔博士 (Werner Vogels) 发表了相关演讲。Werner Vogels 的演讲展示了在云计算时代下,AWS 所赋予的各项神奇的超能力。今年是 AWS 经营的第 11 个年头,一开始的时候大家都说其是一个技术非常强的公有云的平台,但最近这几年 AWS 的作为已经证明其成为了一个企业转型的平台,也是一个企业创新的平台。那么 AWS 这些经验的积累、资源的提供,来源是在哪里呢?以下内容整理自 Werner Vogels 的演讲。

北京早上好!诸位上午好!非常荣幸,高朋满座。在这里我看到了一些熟悉的面孔,我知道在座有一些人从我们进入中国一开始,其实我们进入中国市场之前,你们就已经是我们的客户了。我知道大家都是非常繁忙的,这也是为什么我们非常荣幸你们愿意花出一天的时间来学习 AWS。我想强调,AWS 技术峰会不是一个做市场营销的市场宣传的会议,而是更多的在技术、在云方面的技术、效率方面的会议,我们强调知识的分享、技术的分享,我们希望大家能够通过今天的会议知道如何以最高效的方式去使用 AWS 的技术,打造自己的云或云服务。

可以说过去的十年对 AWS 来说也是起起伏伏,大家想一下过去 10 到 12 年之前我们刚刚在走上这条路的时候,我个人也确实目睹了 IT 的一场演进和革命,云已经成为了新常态,不管是应用的开发还是数据中心的整合,或者是实现更高的安全级别,云就是新常态。如果我们和开发员去谈的话,他们会说在开发方面,因为拥有各种各样的工具,已经是可以无所不能了。

但是对于 AWS 来说,我们不会明确地告诉开发人员你们应该这样那样的去开发程序,更重要的是,AWS 给你们各种各样的工具、各种各样的深度的或者是从广度来说门类齐全的工具,让你们自己去发挥。我们不会告诉你们确切的如何去做,因为对于开发人员来说,他们最清楚自己应该怎么做。而云是这样一场革命,它能够为诸位提供各种各样的云服务,我们不会再像过去一样以命令的方式与你们合作,云就是我们共同的未来。

很多开发人员跟我们说,AWS 让他们自己就像詹姆斯邦德一样,你们给我们各种各样非常酷的武器、工具,我们可以驾驭它们,我们觉得用它们可以征服整个世界。

所以我今天的目的就是为大家去展示一下在过去的 6 到 8 个月,我们都做了什么。

力场 Force Field

我们在去年的年底举办了 AWS re:Invent,其中有很多新的发布,之所以有很多客户选择了 AWS,有一个越来越重要的驱动因素,也是最主要的为什么他们使用 AWS 的原因,就是我们给他们“力场”这样一种超能力,能够更安全,让你的数据中心实现前所未有的安全级别。安全不再是一个所谓的附加条件了,安全已经成为了要招,安全已经成为了各个数据中心排名第一的要求。对于在座的每一个人都应该是这样,因为如果不能保护自己的客户和业务的话,对你们来说就没有业务。而且我们看到全球在出现各种各样的新型的安全威胁,你们必须使用技术、使用各种工具来保护自己。

谈到 AWS 的安全工具,你们可以使用 VPC 这种虚拟专有云来保护自己,或者实现身份和访问管理,也就是 SAML,还有合规的管理,你们有很多人可能开发的服务都是必须做到合规的,我们要保证尽管你们是敏捷的、快速的进行软件服务的更新,但是仍然你们可以做到合规。还有加密,加密也是客户认为最为重要的安全保障的一个工具。除此之外,我们马上就要将密钥管理工具放到中国,我们正在紧锣密鼓地做一些研究工作,来实现它登陆中国市场。当然,我们会利用我们全球的客户拥有的工具来保证,只有有合理权限的人才能使用这个工具。

安全不是能够像一个调料一样在你的软件开发出来之后洒上去调味的,更重要的是,我们要看各种各样的一些培训技术资料,来设计安全。

首先第一阶段要了解安全方面的所有要求。比如说在法规方面的要求、服务的共享、客户的安全需求,或者是需要什么样的网络工具。

第二阶段是能够一一应对 AWS 的云的服务的菜单,打造一个安全的环境,保证当你和你的团队在执行服务的时候,能够符合自己的安全规划,而且一定要验证你的安全,验证你所做的安全工作。当你在 AWS 平台之上开发你自己的服务的时候,或者开发应用的时候,请一定要去咨询一下如何实现设计安全,是从零开始的一种安全的设计。我们目前有很多客户非常担忧的一点是,我们谈到的 DDoS 分布式攻击,DDoS 攻击的种类很多,我们以堆栈的方式来介绍的攻击类型。比如说我们有对称型的攻击,比如说摧毁你的网络的访问,摧毁你的带宽,同时容量耗尽型的 DDoS 攻击,还有状态耗尽型的 DDoS 攻击。还有应用层的 DDoS 攻击,针对一些具体的网络七层的网络攻击。

我们来看一下 DDoS 的类型的分布,64% 是属于容量耗尽型攻击,18% 是属于状态耗尽型攻击,应用层攻击也大约是 18%。AWS 基于标准的开箱即用安全工具,能够帮助你实现比如说状态耗尽式的 DDoS 攻击的防护,同时我们还有一些配套的防火墙服务,能够去抵挡应用层的攻击。在座的有一些人可能非常担心大型的对于应用层就是七层的攻击,我们也会给大家一些额外的能力,比如说一些安全警告、文件保护,同时还有 24×7 的应用服务的团队。

极速 Supersonic Speed

AWS 现在有超过 90 多种不同类型的服务来为用户提供帮助,比如基础设施、存储、网络数据库,这就是 AWS 的基础。这是 2009、2010 年我们就开始做的,我们已经超越了基础设施的层次。客户最为喜欢的就是各种各样丰富的服务,我们把那些繁重的脏活都干了,比如说每一个人、每一个应用、每一个 app 都需要有搜索的功能内嵌,而不是差分型的功能,而是必备的功能。我们把它做成了大规模的搜索的功能,可以说如果你自己来做的话,这个工作是非常有难度的。我们提供内置的云搜索,我们可以把它们内嵌到你们开发的任何一个应用当中,这一点非常重要,就是为你们提供高层宏观的服务,这样你们可以专注于自己独一无二的领域,无需做那些别人都做的同质化的工作。

在过去你自己开发应用的话,你要自己购买硬件,一开始就要弄清楚 I/O、内存、CPU 方面的一些瓶颈会在哪里。但是到了现在,你无需再有这些烦恼了,如果你估计错了,原来你觉得是计算机而不是 I/O 方面的瓶颈,结果证明你错了,但是在这方面你用了 AWS,就不用像以前在硬件方面重新做。而且对于你们的业务、你们的应用都可以无限制的去增长,如果你们是建构于我们的服务。因为我们的数据库服务是可以跟随你的业务去增长,给你更多的灵活性,这是你以前无法企及的。

再看一下计算实例。我们有不同代的实例产品,在十年的时间里,我们已经推出了五代的计算的功能,我们使得用户能够获得最棒的硬件,而这种结果是在以前不可能被实现的。所以我们给大家提供了一种接触到最好、最棒、最新技术的途径和可能,这里凝聚了我们大量的心血,它是一个以服务为导向的解决方案,现在在北京我们也会将它正式推出。不管是存储还是内存还是通用的输入输出都可以。G3 主要是图形密集型的应用,或者 P2 是可以用于机器学习和深度学习方面,还有 F1,这是一个实例,它是可以定制化的可编程的实例系列。FPGA 可以开发、调试、打包,进行硬件的加速。FPGA 的图形处理能力现在推出市面上也有一段时间了,印象服务大家可以到市场当中去找。还有实时的视频的处理,现在是市面上用得比较多的,比常规的使用 CPU、GPU 性能提高 30 倍。所有这些广泛的深度使用的范例,使得我们的业务快速推进。

我们不仅仅适用于那些初创企业,同时也用于大型企业,这些大企业用我们这些又广泛又深入的技术能力,大大提升了他们的技术水平。

隐形 Invisibility

在现代的软件开发当中,我们是离不开机器世界的。我们看到一种这样的希望,希望有一种超能力让机器能够隐形,让所有的计算资源的管理变得无形化或者隐形化,在这里我们也有相应的技术。

首先是容器技术,还有无服务器技术,我们有微服务,就是容器技术。想一想我们有一个软件的容器,在这个容器里面有很多不同的功能,其中的一些功能需要不同级别的扩展的能力,它需要的扩展能力要比其他的一些性能要强,所有云都是在客户的数据基础上来完成,同时还有一个登录的服务,登出的时候又需要有一个身份识别,这两个部分都在,它是整个大的服务的两个不同的部分,但这实际上造成了资源的浪费。

从安全的角度来说也有隐患,如果大家都在一个地址簿里,它能够获取到一些机密的信息。他能够进入到地址簿里,进一步获取一些高等级的信息。所以你说有能力来更有效的管理,不管是在扩展上还是在可靠性上、安全性上。因此容器技术很显然可以帮到大家来实现上述的目标。它现在在很多开源的世界里面都是广受欢迎的选择,这些开源的工具都需要有这种容器的技术的支持。

当然了,它也有挑战,当你自己来运营这些容器环境的时候,有一些技术上的挑战,你要时时刻刻的考虑到它的安全性,而容器服务在进行自主管理的时候,还要考虑到不同的类型或者形态,所以我想最方便的一个办法就是用 ECS,我们有很多工具来为你做自动化、集成、安全等等,我们能在很深的层级上来用我们现在已有的 AWS 的服务提供给你。现在你也可以用你自己的容器的管理来进行路径的控制或者登录的控制,这样的一种深度的集成,使得 ECS 变得非常强大。很幸运在北京地区,我们 ECS 的服务业已经上线了。

在这里有一些客户使用的例子,他们当中有一些已经实现了在虚拟机使用数量方面减少了一半,同时能够更加有效的、更加高效的、并且更加节约资源来完成他们原来的工作。这些虚拟机还是有形的,大家想象一下,我们从第一天开始就在想为大家提供的是服务,你们用这些服务就好,你们都不用担心去怎么管理这些服务,如何获得可靠性,因为我们可以实现多个可用区的跨区,而且如果你不使用服务,你就无需付费,所有这些都被称为“无服务器”,因为你无需在不使用服务的时候来执行这些服务器。所有这些服务你们都不用去想它们的可用性,无服务器是自动在多个可用区进行复制,你也不需要考虑在上面所存的这些消息的可用性,这就是云的实力所在,你们无需去担心这些能力的问题。

当然,还有一个地方,也就是我们谈到的各种各样的服务展示出的属性,比如说计算方面,我们在两年之前做了一个 AWS Lambda,你们不用去考虑 VM 这样一些东西,你们只需要编码,把它放在 AWS 上,自动就可以进行向上或者向下的功能的适配,我们可以做多个可用区,你们不需要在无功能执行的时候进行付费。在这方面我们看到了 AWS Lambda 服务的巨大成功,我们有很多的客户都在用 Lambda,不光是一些年轻的创业公司,甚至还有一些大型公司,他们一看到有 Lambda,他们就知道怎么去用了。

比如说过去 Finra 他们必须自己去运营这些实例来存储这些不断用尽的事件,但是有了 Lambda 之后,他们只有在某一个时段有这些市场数据流进来的时候,他们才去执行、才去付费。

整个无服务器中非常重要的一块就是 DynamoDB,也是非常重要的无服务器应用的数据库服务,你们无需担心多个可用区。

DynamoDB 自己就可以去处理这些问题了,有了 DynamoDB 我们会看正常的数据库的配置是什么,我们为数据库提供各种各样的配置选择,比如说你的连接池、存储池,所有的这些配置参数都在那,你们可以根据自己的任务去选择实现非常稳定的性能表现。比如说你们希望什么样的性能,我们就可以为你提供,这是一个真正的无服务器应用的数据库服务,自动化是在后台实现,从而你们无需担心数据库的管理问题。

这个数据库是高可用的,高可扩展的,可靠的,而且我们还发布最新的一些 DynamoDB 的功能,比如说 VPC 的终端节点,还有特殊的角色,你们还可以做自动的缩放,你们无需自己考虑要做多少个实例,这都是为你自动完成的。我们有很多客户,尽管我们给他们实现了非常好的性能的稳定性,DynamoDB 是以毫秒来计算响应速度的。我们来看一下一些交易型的应用,还有广告竞价排名、游戏,他们现在要谈的不是毫秒,而是微秒了,所以我们有一些客户它的系统非常复杂,有内存、缓存,所以我们相信这些 cache 缓存他们的 API 不一样,所以我们越来越看到客户端的响应速度微秒需求的增长。因此我们决定来拓展 DynamoDB,我们用的是什么呢?是 DAX,叫做 Amazon DynamoDB 加速器,比上一代 DynamoDB 速度快了十倍,我们能够在内存方面实现微秒响应时间,而且它的 API 和 DynamoDB 是一样的,无需进行编码的修改。我们可以实现每秒数百万个请求,这对我们的客户来说非常重要,他们能够不断地保证自己的应用的码基不变。

现在有越来越多的数据源,有越来越多的组件,因此 IoT 物联网就变得越发重要,我们希望有一种更棒的无服务器式的服务,它们产生数据,然后通过连接能力,和云进行连接,加以分析。

AWS 的物联网是一个非常综合的、广泛的物联网的应用的平台,它的核心所在就是一个设备的门户。通过这个门户从各个设备当中收集数据和信息,确保数据和信息是安全的,你可以通过认证来确保设备是安全的,特别是数据源也是安全的,能够在设备和门户之见进行安全、顺畅的连接。

有一个引擎,所有数据先送到这里来,先进行初步的处理,再送到应用层去。它是一个基于 SQL 的系统,即使温度达到 40 度以上,也不会影响它的工作。所以通过这个门户来对后面的应用进行管理。我们还有 AWS 第三方服务的合作方,还是要回到设备端来,这些设备往往并不是在线的,它们可能会有一会儿上线有一会儿下线,我们要确保给它一种非常稳定的编程环境,Device Shadow (设备影子) 是我们提供的产品,你可以通过它来对设备进行管理,可以不需要让设备一直在线。这样一个完整的服务,就是我们提供的 IoT 服务。

我们可以搭建非常精巧的 IoT 的物联网应用,它可以进行注册,你可以要求比如说把所有的什么什么东西都拿到这个房间来,如果你有这样的授权的话,你可以问这个授权允许你的任何问题。这就是我们 AWS IoT 物联网平台。

再来看规则引擎。非常有趣,对所有的设备传过来的信息进行处理,可以做一些信息的预处理,然后把它变成特定的类型或者类别,这样的话在后面即时的编程就会变得容易很多。可以推送到 Lambda,发布到 Firehose,所有这些在规则引擎做起来都非常容易。它还可以和不同服务进行整合、集成,我自己也有一些比较喜欢的具体的服务,比如你现在有一对车,你需要追踪它们的速度、位置,然后把信息推到 AWS IoT 里,你不仅要做的是搜索,更重要的是还可以提供开源式的信息的可见性。比如这是一个仪表盘,用 AWS 的 IoT 把你所有的这种搜索信息集成起来。

还有一个很受欢迎的是 Amazon 的机器学习,你可以把数据推入到机器学习当中,来进行预判性的分析。

物联网的世界变化的速度非常快,我们有大型的、重型的机器,现在里面未必有一个大的控制中心。这些重型机器,它们分布得非常散,里面有很多很多的组件,彼此之间来进行交互和沟通,这样的一些内部的讯息也许不一定非要都到云端,比如说光的速度,你不需要所有这些信息真正的全部都流到云端上去,你可以就在这样的一个分布式的环境里头做区域内部的处理。所以 IoT 会有不同的组成部分,有大量的物件,有云,也有应用,来消费、来使用设备或者机器收取上来的这些讯息。这里面有很多不同的组成部分,这是在 IoT 的平台上存在的,在云中启动,彼此之间这些设备又可以进行互动。在一个稳定的环境之下,你给他们提供一种范例,这些设备彼此之间可以进行某种程度的沟通,而并不是把所有的讯息都上传到云端。所以它就本身变成了一个小的物联网环境,这和你在后台、在云上控制和管理的环境是有相似性的。它用的是同样的编程系统,设备还是在核心,不论是在本地进行处理,还是在云端进行处理,都是用同样的编程方式。这就是 AWS IoT 提供给设备的编程法。

飞行 Flight

接下来看我们下一个超能力,“飞行”,一种我们都会喜欢的能力,我们想飞起来。在 IT 的世界里,你想从什么地方飞走呢,你想飞离哪里呢?作为一个大公司的 CTO 最头疼的就是这种数据库的许可或者管理,在过去我们传统的大公司用传统的数据库,有一套许可的方式,那么它要改变这种许可方式,否则的话,当它们的数据库迁移到云端的时候,会变得非常非常的昂贵,而且用户用起来也非常的不友善、不友好。

要在老的世界当中把价格降下来,就需要签长期合同。有一些大公司可能不太在意钱,但是我们 AWS 的目标是除了降低成本之外,客户还要有一种使用过程的友好性,要好用,这样才能让用户长期使用我们的服务,确保每一天我们都能够稳定地提供最好、最优质的服务。这和老式的、旧的数据库的时代或者世界是不一样的。

我们原来是在本地的封闭的,现在要把它做成开放式的、开源式的数据库,比如 MySQL,很多数据库都是从本地的数据库迁徙到云上。我们也帮助客户做迁移,迁移到 AWS 上来。我们现在已经迁移了三万个数据库,从本地迁移到云上。这些迁移目标都是大企业的商业数据库,而且他们在云上是一种开源式的方式存在。但是客户还是问我们,这种开源挺好的,那我还需要有相应的工具,因为我们需要在这个云上实现一些非常棒的高等级的企业级的应用和能力。于是我们重写了我们的数据子技术,所以现在每个数据有六个备份,原来是三个,现在是翻番了,到了六个。同时用户在读取的过程也变得更快、更迅捷。

Amazon Aurora,它的速度提升五倍(我指的是与市场上可以找到的性能最高的 MySQL 的速度去比),但是它只有商业级数据库成本的 1/10。在 Aurora 之前,很多客户都非常感兴趣迁移到 PostgreSQL,现在我们有开放公共预览板,大家可以去试用一下。Aurora 是 AWS 增长最快的云服务。

透视 X-Ray

同时我们还能够让公司从数据中获得更多的洞见,我们把它称为“透视”。我们可以为你提供有深度、有广度的数据分析型的服务,比如 Amazon 的 Athena 你可以基于它去开发基于 Hadoop、Spark 等的一些交互式查询服务。Athena 可以实现快速的执行,而成本方面只需要支付那些你运行的查询。我们可以实现应用的快速查询功能的实现。如果要实现大规模的非常大型的分析,可以使用 Amazon EMR。还有 Amazon Redshift,它是高可扩展的、高可靠的数据仓库,和上一代的那些是不一样的。它会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。比如产品数据、财务数据都可以做到整合。在这样的数据仓库的环境中,你可以打造非常复杂的运营商级别的查询,Redshift 比目前即时查询的服务速度快 20 倍,具有非常强的分析能力。

尽管我们有这么多的能力、这么多的服务,我想说 AWS 的云,不光是我们提供的云服务,还有软件以及我们的合作伙伴提供的服务,他们更好的拓展了 AWS 的领域,比如说玫琳凯,他们使用了 Splunk,以及其他的一些我们的功能,用得非常好。

客户非常喜欢 Redshift,Redshift 的迭代功能添加的速度是特别快的。还因为 Redshift 在分析方面提升得很快,以前数据仓库都是集中化的,非常昂贵,必须很好的保护起来,我们要确保它是百分之百,因为我们希望能够获得百分之百的回报率。而如果我们要想基于数据仓库做一个新的分析功能,我们要等好几周的时间,而 Redshift 完全改变了这样的局面。这些业务顾问在比如说一天之内就可以做一个新的功能,我们不需要再集中化式的进行数据管控,他们以模块的方式改变了以前数据使用分析的方式。

Redshift 的迭代速度非常之快,有一个具体的问题,也是客户经常提出来的,就是是否我们无需再把数据下载到 Redshift 上,就可以用了。因为数据仓库要把不同数据源的数据都存在一个集中的地方,然后再来做分析。

随着数据集的规模越来越大,所以把所有的数据、这样体量级的数据再下载到我们所说的是字节的数据量,所以移动起来很不方便,所以这些复杂的数据仓库的查询如何去做呢?因此我们打造了 Redshift Spectrum,他们能够直接对 AWS S3 的 EB 级数据进行查询,而无需把这些数据下载下来。这些格式你们可以用 AWS 的目录来整理数据,Redshift 的查询能够扩展到 S3 当中的数据。

下面来说一说 Redshift Spectrum 的性能,它有不同的数据类型,我只列出了四个表单,另外两个比如说是纬度的表单,当中还需要有筛选器、有连接,还有排序等等,都是需要根据复杂的数据排列来进行组合。

现在我们把这种复杂的查询结合到 Hive 当中来。可以想像五年当中,一千节点的集群有多少呢?用 AWS 的 Spectrum 只需要 55 秒的时间。现在有一些用户已经在用 Redshift Spectrum 来处理他们原来无法处理的工作。

预知 Precognition

想一想数据的分析,有三大领域,这是一种回溯,就是往回看。数据库在分析器当中的数据,来从中获取洞察,这是一种向后看。另一种是实时的数据,就是现在产生的。第三大类别,是用过去的数据对未来进行预判。这是一种新的超能力,预知的能力。这样一种能力是指可以通过对过去数据的解读来预见未来,这也是机器学习的一个重点所在。让机器去学习过去的数据,对未来进行判断。

非常简单的一个例子。如果你是一个电商企业,你过去收到了数以百万计的定单,每一个新的定单进来的时候,都让机器来进行学习,来判断新进来的一个定单他可能要买的是什么,他可能的信息是什么,来和真实的定单进行比较,再进行校正,这就是机器的学习。这就是机器学习、深度学习的实质,最精华所在,那就是用过去复杂的数据为基础提取能力来预判未来,这里面也有一些挑战。数据的规模会非常大,而且类别很复杂,来自不同的地方、不同的组织、不同的部门收集上来的数据,还要对这些数据进行分类处理、对机器进行训练,需要有软件来加以支持。你现在就需要看,这种 PB 级别的数据怎么来收集、来管理呢,怎么来进行迁移呢。同时你还需要能够以一种务实的方式来执行相关的和数据有关的这些任务,然后对未来进行预判。这是主要的一些挑战。

AWS 我们做人工智能的机器学习的训练已经 20 年的时间了,我们已经获取了很大的能力,比如说一些智能推荐的功能、对比的功能等等,所以我们是人工智能方面的先遣力量,在 Amazon.com 的网站上,不管你是在库存管理上,还是搜索服务上,还是对评论的整理,还有对新产品的预判,所有这些都会多少用到人工智能和深度学习的内容。我们可以看到有很多的公司在用我们 AWS 的人工智能的能力,刚才那张幻灯片上有很多企业名称。亚马逊的人工智能可以为每一位开发人员提供这种能力,CPU、GPU,还有 G2,在此基础之上,有我们机器学习的 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,使你的机器学习的应用变得更加简便易行。

机器学习和深度学习现在非常受欢迎,但是大家不需要在这一层来进行应用的搭建,因为这层还需要很多具体的技术能力。大家的注意力主要是集中在服务上,就是在服务的环节可以大战拳脚。AWS 有三种大的服务,是马上就能用上的。

第一个是聊天的服务,主要是自动的语音识别和真实语言的甄别,我们有 Amazon lex,能够识别语言,能够对输入进来的声音信息进行分析,来判断它背后的真实意图。这上面是我们 Amazon lex 的一些客户。

第二类是你还要说回给你的客户,就是语音的服务,我们用的是 Amazon polly。

第三类服务是视觉服务,Amazon Rekognition,能够帮助你识别图形,比如我输入一些特性进来,然后它会进行分析,判断各种可能性,这里是否有人,或者你有一张人脸,做面部检测,它能判断出来这个人戴了眼镜,还是他脸上有一种表情,反映他的心情是怎么样的,它都会对这些特性进行分析。还有通过面部识别的基础之上来做面部搜索,可以通过图形数据训练机器,机器可以找出不同的表情的这张脸。这些是现在马上就可以快速上手用起来的一些应用。

在美国,有一项服务就是每一个政治家他们的演讲和视频会被录下来,然后进行识别,和他们的人能够对应得上。在网上有那么多视频,每 6 秒钟会进来刷新一次,对这些视频进行识别,把它要甄别的一个政治家,和他有关的视频信息提取出来,然后和他本人能够对应上,这是一个很有意思的服务。这个客户用了我们的 Rekognition 两周的时间就推出这样的服务。

总结:永生

前面提到了好几种超能力,又有一种超能力是我们所有人都想要的,就是“永生”,我们自己的永生,也希望我们的业务、我们的公司能够得到永生。很多的企业现在有很大的压力。我们来看看 Airbnb 每天晚上有几千万人入住,是通过 Airbnb 来完成,哪个酒店集团能够做到这个数字呢?现在家喻户晓的这些名字,五六年前根本就不存在,所以你会发现整个商业环境特别快,靠云的力量一些新的企业迅速发展起来,是对同行业当中的很多企业很有竞争力。

通用电器有一个曾经很有名的董事长韦尔奇,他说头一天晚上睡觉的时候还是个制造型企业,第二天早上起来就是软件公司了。他的意思就是说,技术的发展如此之快,你要想在这个行业当中生存下去,要能够跟上这个变化的速度。你现在再去看 500 强的企业和 40 年前已经有很大的变化了,公司发展、公司衰败,一个公司如果 50 岁之久的话,如果它是一个 500 强企业的话,过去这个公司可能平均年龄是五六十岁,但是现在 500 强的公司的平均历史也就是十几年,所以你会发现这个更迭的速度非常非常的快,所以每一家企业都在面临着非常非常严峻的挑战,必须要以客户为中心,并且要以比原来快的多的速度来满足自身的需求,来适应环境的变化和转型,正是因为很多企业做到了这一点才成功了。

我们过去十几、二十年从来没有停止创新的脚步,AWS 成功的秘诀就在于我们能够快速的拥抱不同的技术,将原来浪费在硬件上的这些时间全部都节约下来,通过走向云端,向云端迁徙,去做一些更有价值的事情。我们也帮助我们的像 GE 这样的客户,大大降低了数据管理的成本,提高了效率。所以我们每一天都会有新的功能上线,每一天、每一月、每一年都是如此。我们推出几千项新的功能,通过这些功能来搭建新的应用,我们真的是通过超音速的方式在发展。所以有了这些新的功能、新的能力,我希望你们也能够用好它们。去搭建、去构建吧!