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亞馬遜云服務(wù)(AWS)是如何成為全球云計(jì)算一哥的?

我快閉嘴 ? 來(lái)源:鈦媒體APP ? 作者:秦聰慧 ? 2021-01-13 11:32 ? 次閱讀
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亞馬遜云服務(wù)(AWS)是如何成為全球云計(jì)算老大的,它做云有沒(méi)有一套可借鑒的方法論?

作為亞馬遜公司旗下云計(jì)算服務(wù)平臺(tái),AWS也已經(jīng)推出上線14年,我們很難用一句話說(shuō)清AWS能夠在云計(jì)算領(lǐng)域持續(xù)增長(zhǎng)和創(chuàng)新的秘訣。近來(lái),機(jī)器學(xué)習(xí)成為AWS內(nèi)部一項(xiàng)極其重要的業(yè)務(wù),我們或許能夠從中總結(jié)出AWS在云計(jì)算上一些打法。

在AWS披露的一項(xiàng)數(shù)據(jù)中,自 2016年推出3項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)以來(lái)的5年間,AWS已經(jīng)累計(jì)推出776+的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)和功能。按照2019年的數(shù)據(jù),新推出248項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)和功能后,機(jī)器學(xué)習(xí)在當(dāng)年新推出服務(wù)和功能的總量(2345項(xiàng))中的比例超過(guò)10%。

在機(jī)器學(xué)習(xí)上提供的服務(wù)越來(lái)越深入

當(dāng)中國(guó)云服務(wù)商紛紛進(jìn)軍產(chǎn)業(yè)界,并逐步確定差異化發(fā)展方向的時(shí)候,遠(yuǎn)在美國(guó)的全球云計(jì)算巨頭AWS卻在瘋狂為它的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)背書。

在不久前的“亞馬遜re:Invent 2020大會(huì)”上,AWS CEO Andy Jassy 在主題演講中調(diào)侃道:“2019年,我用75分鐘來(lái)講機(jī)器學(xué)習(xí),但2020年我想換種方式?!倍酉聛?lái),無(wú)論是他自己的闡述還是客戶證言,在他長(zhǎng)達(dá)3小時(shí)的演講中,“機(jī)器學(xué)習(xí)”被提及的次數(shù)超過(guò)75次。

云計(jì)算的發(fā)展,為機(jī)器學(xué)習(xí)提供了蓬勃發(fā)展的土壤。亞馬遜副總裁兼CTO Werner Vogels 博士在“2021將改變世界的八大技術(shù)趨勢(shì)”的預(yù)測(cè)中提到,機(jī)器學(xué)習(xí)在2020年已經(jīng)成為主流,未來(lái)三年內(nèi)世界產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比過(guò)去30年還要多,而與機(jī)器學(xué)習(xí)模型相結(jié)合,使用數(shù)據(jù)攝取和聚合工具,成為各行各業(yè)處理信息的唯一實(shí)際方法。

認(rèn)準(zhǔn)了機(jī)器學(xué)習(xí)的方向之后,AWS已經(jīng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)做出了趨勢(shì)性判斷,在機(jī)器學(xué)習(xí)上所提供的服務(wù)越來(lái)越深入。

從2016年-2020年的五年間,AWS在機(jī)器學(xué)習(xí)上推出的服務(wù)數(shù)量增長(zhǎng)最快的是2017-2018年,這期間,機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)從2017年的60項(xiàng),增加155項(xiàng)至215項(xiàng),此后AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)每年以“200+”的增量發(fā)展。

截止目前,AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)已經(jīng)形成了“上-中-下”三個(gè)層次的服務(wù)框架:

第一層,AI 服務(wù),這類服務(wù)包含了視覺(jué)、音頻-文字互轉(zhuǎn)、聊天機(jī)器人等即拿即用的服務(wù);

第二層,Amazon SageMaker服務(wù),這類服務(wù)可以幫助使用者自動(dòng)標(biāo)記數(shù)據(jù),并提供了SageMaker studio集成開發(fā)環(huán)境,是一個(gè)全托管的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái);

第三層,機(jī)器學(xué)習(xí)框架和基礎(chǔ)設(shè)施,這類服務(wù)包含了可供使用者選擇的多種機(jī)器學(xué)習(xí)框架,以及包含算力芯片、服務(wù)器等的基礎(chǔ)設(shè)施。

“我們的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案,能夠快速進(jìn)行數(shù)據(jù)的模擬,挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值。改變數(shù)據(jù)管理體系,可以把計(jì)算和分析融入所有的業(yè)務(wù)當(dāng)中?!盇ndy Jassy 在演講中說(shuō)。

這正是AWS的高明之處,它將機(jī)器學(xué)習(xí)抽象為了一項(xiàng)通用服務(wù),是數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)智能這些當(dāng)下熱門服務(wù)的必備工具。不強(qiáng)調(diào)行業(yè)屬性、不強(qiáng)調(diào)使用場(chǎng)景,只強(qiáng)調(diào)“機(jī)器學(xué)習(xí)”作為一項(xiàng)服務(wù)對(duì)IT和業(yè)務(wù)效率的提升。至于用到哪兒、用到什么行業(yè)什么場(chǎng)景,客戶說(shuō)了算。

同時(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)也可以是更加普惠和易用的。在Andy Jassy的觀念中,機(jī)器學(xué)習(xí)不應(yīng)該是只被機(jī)器學(xué)習(xí)方面的專業(yè)人士來(lái)訓(xùn)練、調(diào)優(yōu)、建構(gòu)和部署,而應(yīng)該是“Expand machine learning to more builders(讓機(jī)器學(xué)習(xí)為更多構(gòu)建者服務(wù))”,這些“builders”包含了不是很懂機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)分析師、IT業(yè)務(wù)人員等。

事實(shí)也證明,AWS推出的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)中的SageMaker也已經(jīng)成為AWS歷史上增長(zhǎng)最快的服務(wù)。目前,全球已經(jīng)有超過(guò)10萬(wàn)的客戶在使用AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能服務(wù)。

不同客戶需求,促成AWS不斷創(chuàng)新

不要嘗試從AWS的口中獲得更詳細(xì)的關(guān)于產(chǎn)品創(chuàng)新的方案,在鈦媒體APP對(duì)AWS不同人員的多次采訪中,“如何保持創(chuàng)新”這個(gè)問(wèn)題的答案永遠(yuǎn)是“以客戶為中心”。實(shí)際上,不同客戶所產(chǎn)生的對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的需求,也確實(shí)促成了AWS在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的不斷創(chuàng)新。

AWS大中華區(qū)云服務(wù)產(chǎn)品管理總經(jīng)理顧凡舉了一個(gè)SageMaker的例子:“客戶說(shuō)你們?nèi)ツ臧l(fā)布的這些東西都挺好的,但是確實(shí)是在機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中有一塊硬骨頭還是沒(méi)啃,就是怎么快速地把原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成模型所需要的核心特征,把這個(gè)步驟加快。”

在這樣的一些需求下,AWS推出了機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)AWS Data Wrangler,該工具是機(jī)器學(xué)習(xí)的特征工廠。這里的“特征(function)”是機(jī)器學(xué)習(xí)中的術(shù)語(yǔ),機(jī)器學(xué)習(xí)建模需要進(jìn)行函數(shù)運(yùn)算,數(shù)據(jù)“特征”輸入函數(shù)后,就可以輸出“標(biāo)簽(label)”。機(jī)器學(xué)習(xí)工具會(huì)根據(jù)標(biāo)簽來(lái)識(shí)別數(shù)據(jù)是貓、是狗還是其他。在原來(lái)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具中,客戶需要自己將不同的數(shù)據(jù)源打通,抓取數(shù)據(jù)然后格式化,把數(shù)據(jù)特征跑出才能進(jìn)入后續(xù)流程。

而在使用了AWS Data Wrangler之后,無(wú)論是單一特征還是復(fù)合特征,Data Wrangler都可以將這些快速轉(zhuǎn)換出來(lái)。并且在SageMaker Studio中,能夠可視化地看到整個(gè)轉(zhuǎn)換流程,方便進(jìn)行流程干預(yù)。

另一方面,在機(jī)器學(xué)習(xí)框架上,目前大部分機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)都傾向于只支持Tensorflow。但在對(duì)客戶的調(diào)研中,AWS發(fā)現(xiàn),其實(shí)對(duì)于一些專業(yè)做機(jī)器學(xué)習(xí)的人來(lái)說(shuō),他們希望能夠自主選擇使用哪種機(jī)器學(xué)習(xí)框架。

“AWS支持所有主流機(jī)器學(xué)習(xí)框架……我們有好幾個(gè)團(tuán)隊(duì),一個(gè)團(tuán)隊(duì)是優(yōu)化Tensorflow,另外一個(gè)團(tuán)隊(duì)是優(yōu)化PyTorch,還有一個(gè)團(tuán)隊(duì)是專注于MXNet,這就是為什么客戶能夠獲得所有這些框架的最優(yōu)性能?!盇ndy Jassy在演講中談到。

客戶對(duì)工具這種需求,讓AWS的服務(wù)具備了一定的柔性和兼容性,不止是機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品線,在其他產(chǎn)品線也是如此。

Amazon Aurora是AWS的一款云原生的、兼容MySQL和PostgreSQL的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù),主要使用場(chǎng)景是專有云,使用成本是其它商用數(shù)據(jù)庫(kù)成本的十分之一。在Severless(無(wú)服務(wù)器計(jì)算)使用場(chǎng)景不斷增加的情況下,有客戶提出能不能讓Aurora支持Severless,于是AWS推出了Aurora Severless V2,來(lái)滿足以上需求。

Andy Jassy坦言:“這樣做了之后,會(huì)有一些在用Aurora的客戶遷到Aurora Severless,這樣一定程度上看起來(lái)會(huì)給AWS帶來(lái)一些收入的下降,但恰恰這就是AWS做產(chǎn)品不一樣的思路。我們會(huì)聽客戶的聲音,Aurora Severless一定程度上沖擊了自己Aurora的生意,但這是客戶需要的,我們相信長(zhǎng)期下去,我們會(huì)幫客戶更好地做到云上成本的節(jié)省,它會(huì)把更多的費(fèi)用拿過(guò)去做創(chuàng)新?!?/p>

做SaaS,也做邊緣硬件

中國(guó)云計(jì)算服務(wù)商在發(fā)展中的“邊界”感很強(qiáng),在創(chuàng)立的初期為了爭(zhēng)奪合作伙伴生態(tài),都發(fā)表過(guò)類似“不做SaaS”的言論,但隨著產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的深入推進(jìn),SaaS已經(jīng)成為各家云計(jì)算服務(wù)商都在向客戶提供的服務(wù)。

但對(duì)于AWS來(lái)說(shuō),如果客戶有強(qiáng)烈的需求,AWS是不給自己設(shè)限的。既然客戶需要且AWS能夠提供,那就可以依此進(jìn)行創(chuàng)新。如果這項(xiàng)服務(wù)與合作伙伴提供的服務(wù)產(chǎn)生沖突,那么可以平等競(jìng)爭(zhēng),選擇權(quán)交給客戶。

我們上文提到,AWS的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)有一個(gè)“上-中-下”的服務(wù)框架,最上層的AI 服務(wù)中就包括一些為了降低機(jī)器學(xué)習(xí)使用門檻而推出的SaaS服務(wù)。AWS表示,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)被各個(gè)行業(yè)廣泛采用,在機(jī)器學(xué)習(xí)上的應(yīng)用也會(huì)越來(lái)越多。

前不久,AWS與黑莓(BlackBerry)宣布推出了智能汽車數(shù)據(jù)平臺(tái)IVY,該平臺(tái)能夠讓汽車制造企業(yè)把數(shù)據(jù)的收集、分析進(jìn)行自動(dòng)化,從而提供個(gè)性化的駕駛及搭乘體驗(yàn)。

最近,在工業(yè)領(lǐng)域,AWS也針對(duì)性推出了五項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù),其中Amazon Monitron、Amazon Lookout for Equipment可以讓工業(yè)企業(yè)通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行預(yù)測(cè)性維護(hù)、AWS Panorama Appliance、AWS Panorama SDK則可以通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)改善工業(yè)運(yùn)營(yíng)和工作場(chǎng)所安全,Amazon Lookout for Vision則可以低成本、快速、準(zhǔn)確地對(duì)圖像和視頻進(jìn)行視覺(jué)異常監(jiān)測(cè)。

值得一提的是,AWS Panorama一體機(jī)其實(shí)是AWS自主設(shè)計(jì)的、部署在邊緣的硬件設(shè)備。AWS全球副總裁 Swami Sivasubramanian告訴鈦媒體APP,在客戶已有本地?cái)z像頭的情況下,將它連接到工業(yè)場(chǎng)所的網(wǎng)絡(luò)中,就可以自動(dòng)識(shí)別攝像頭數(shù)據(jù)流,與工業(yè)攝像頭進(jìn)行交互。

既提供SaaS服務(wù),在必要情況下也提供一些硬件設(shè)備。所以在對(duì)服務(wù)部署模式的界定上,AWS采取了更為開放的態(tài)度,不給創(chuàng)新設(shè)限。反過(guò)來(lái)講,在一些概念比較熱的時(shí)候,AWS也極少跟風(fēng)。

“我們有兩個(gè)原則,一個(gè)原則是授人以魚不如授人以漁,我們更多希望幫助客戶把能力建立起來(lái),給他工具、教會(huì)他使用工具;第二是真正在工程方面有差距、客戶需要幫助的時(shí)候,我們會(huì)幫他快速把業(yè)務(wù)難題用產(chǎn)品原型的方式實(shí)現(xiàn)出來(lái)?!盇WS大中華區(qū)云服務(wù)產(chǎn)品管理總經(jīng)理顧凡在總結(jié)時(shí)表示。

數(shù)據(jù)顯示,AWS在 2011年發(fā)布了包含機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)在內(nèi)的80 多項(xiàng)重要服務(wù)和功能;2012年發(fā)布了近 160 項(xiàng);2016 年發(fā)布了 1017 項(xiàng);2019 年發(fā)布了 2345項(xiàng)。

這么多的服務(wù),AWS如何保證創(chuàng)新的真正落地呢?

“我們的產(chǎn)品至少有90%以上完全是根據(jù)客戶的需求開發(fā)成產(chǎn)品的。如果你看我們推出一款產(chǎn)品,首先你要相信一定在社會(huì)上、在全球范圍內(nèi)有很多客戶有這種需求?!盇WS大中華區(qū)首席云計(jì)算企業(yè)戰(zhàn)略顧問(wèn)張俠說(shuō)。

同時(shí),一項(xiàng)產(chǎn)品上線,并不是要求讓所有客戶都用起來(lái)?!懊恳淮蝦e:Invent發(fā)布的時(shí)候,我們的客戶會(huì)非常興奮,因?yàn)樗菐е枨罂创髸?huì)發(fā)布的。無(wú)論從新用戶還是老用戶來(lái)講,創(chuàng)新無(wú)法落地的問(wèn)題是不存在的?!?br /> 責(zé)任編輯:tzh

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    在數(shù)字化浪潮席卷全球的今天,計(jì)算作為新代信息技術(shù)的核心,正以前所未有的速度改變著我們的生活方式和工作模式。
    的頭像 發(fā)表于 02-26 17:41 ?1205次閱讀

    科技獲亞馬遜科技生成式AI能力認(rèn)證

    近日,管理服務(wù)提供商聚科技成功獲得亞馬遜科技生成式AI能力認(rèn)證。此次認(rèn)證標(biāo)志著聚科技在利
    的頭像 發(fā)表于 02-19 10:33 ?913次閱讀

    科技榮獲亞馬遜科技生成式AI能力認(rèn)證

    助力企業(yè)加速生成式AI應(yīng)用落地 北京2025年2月14日?/美通社/ -- 管理服務(wù)提供商聚科技獲得亞馬遜科技生成式AI能力認(rèn)證,利用
    的頭像 發(fā)表于 02-14 16:07 ?756次閱讀

    GPU計(jì)算服務(wù)怎么樣

    在當(dāng)今數(shù)字化快速發(fā)展的時(shí)代,高性能計(jì)算需求日益增長(zhǎng)。為滿足這些需求,GPU計(jì)算服務(wù)應(yīng)運(yùn)而生。那么,GPU
    的頭像 發(fā)表于 02-05 15:01 ?759次閱讀