Andy Jassy 在 AWS re:Invent 2017 上发布的杀器们

  • 杨赛

2017 年 11 月 29 日

话题:AWS语言 & 开发

美国拉斯维加斯时间 2017 年 11 月 29 日上午,AWS CEO Andy Jassy 在一年一度的 AWS re:Invent 大会上发布了主题演讲。这一年的短短两小时内,Andy 宣布了一系列令人兴奋的新服务。InfoQ 编辑先在本文简单列出本次的发布消息,之后会另出文章详细分析这一系列动作。

容器方面发布

Amazon EKS

全称是 ECS for Kubernetes。换句话说,就是 AWS 平台原生提供的 Kubernetes,与之前的 ECS 并行提供。

AWS Fargate

据说 AWS 的容器服务客户向 AWS 吐槽说,我们能不能用着容器但是不用管理底层的服务器?于是 AWS 掏出了这件工具。更多介绍见这篇博客

数据库方面发布

Aurora Multi-Master

Multi-Master,顾名思义,有多个 Master 可以同时写入。多个 Master 可以在不同的数据中心。

DynamoDB Global Tables

部署一次,全球各区域可用的 DynamoDB。

DynamoDB Backup and Restore

DynamoDB 的备份、恢复工具。

Amazon Neptune

云端的图数据库,适合做综合数据分析,比如企业数据与社交网络数据交叉分析的场景。

S3 Select

当一个用户对 S3 上的 Data Lake 进行 SQL 查询时,之前会比较慢,因为查询时遍历的大部分 S3 对象数据可能是与这次查询无关的。有了 S3 Select,原本需要 8 秒才能出结果的一次查询可能只需要 1.8 秒就能出结果。

Glacia Select

可以对 Glacia 上的冷数据直接做 SQL 查询。

AI 相关发布

Amazon SageMaker

这也许是本次 re:Invent 上发布的最大杀器,也可能是自各类开源机器学习框架流行以来在 AI 领域出现的最大杀器(如果使用体验真的如 Andy Jassy 所描述的那样好的话):普通开发者也想用机器学习来玩自己的数据,但是数据清洗、建模、各种试错太难太花时间,把开发者都吓跑了。SageMaker 的目标是,开发者只需要关心自己输入什么数据,自己想用什么框架和什么算法,其他的各种参数调优什么的脏活儿就让机器自己用机器学习来做。

AWS DeepLens

这是个硬件,一个可编程的摄像头。Andy Jassy 对它的定位是个“学习机”——手把手帮助开发者学习如何入门图像识别 / 视频识别。现在在 Amazon.com 上预售,价格 249 美元,2018 年 4 月发货。更多教程和介绍见这篇博客这篇博客

此外还有一些应用层的新服务如下:

Rekognition Video:继去年发布的 Rekognition 图像识别服务之后,本次发布的视频识别服务。可以做人物跟踪一类的任务,可以实时出分析结果。

Amazon Kinesis Video Streams:帮助用户把来自不同设备、不同制式的视频流上传云端的一项服务。

Amazon Transcribe:音频转文字服务,目前支持英语和西班牙语。

Amazon Translate:翻译服务。

Amazon Comprehend:自然语言识别服务。

IoT 相关发布

AWS IoT 1-Click:一个独立的 Lambda function 触发服务:按下这个按钮,你就可以指定运行某个后台已经定义好的 Lambda 事件。

AWS IoT Device Management:管理大量 IoT 设备的平台。

AWS IoT Device Defender:IoT 设备安全防护服务。

AWS IoT Analytics:给 IoT 设备上收集的数据做分析。

Amazon FreeRTOS:Amazon 版本的 FreeRTOS 操作系统,配合 Amazon IoT 体系使用,适合迷你设备。FreeRTOS 的原作者 Richard Barry 已经加入 AWS 工作。相关技术说明见这个博客

Greengrass ML Inference:在 edge 端跑一些轻量的机器学习。

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