众所周知，AWS是全球云计算的倡导者和领头羊，因此每一年的AWS技术峰会，都会吸引无数的业界友商和开发者——这在8月9日举行的AWS北京峰会上也不例外，国家会议中心四层的报告大厅被人群塞得满满当当。

据说，今年AWS在全球总共会举办35场技术峰会，但笔者参会这一天听看来，北京的这一场仍然具有重要的意义——因为就在上个月，AWS在中国的宁夏中卫数据中心已经支持三个AZ可用区，达到了商用关系型数据库Aurora落地的标准。

8月8日，Aurora在中国正式落地，标志着AWS在中国的产品布局已经趋于完善。

中国布局

“大中华区是AWS全球布局里非常重要的一环。”亚马逊AWS全球副总裁、大中华区执行董事容永康用了一个数据：“AWS全球一年有35场技术峰会，在大中华区就占了5个。”除了北京、上海、台北和香港峰会，接下来9月20日AWS技术峰会还要在深圳续演。

亚马逊AWS全球副总裁、大中华区执行董事容永康

其实AWS在中国的布局早在2013年就开始了——当时AWS与云基地、北京市政府、宁夏区政府4方合作签约打造前店（北京）后厂（宁夏）模式，引发了业界的广泛关注。而今，宁夏区历经4年不仅于去年底开通，而且还在今年7月率先完成了EC2 3个AZ可用区的部署，在黄河两岸保持足够的距离呈三角形布局，可以存6个备份来满足数据库客户对高可用的要求。

实际上，宁夏中卫数据中心的选址极有学问。AWS宁夏区的合作伙伴宁夏西云数据公司CEO王辉解释说，中卫的年平均气温不到8摄氏度，不仅温度低、水资源丰富，而且风能、太阳能资源丰富。事实上，中卫数据中心是利用新型的风冷技术和风能、太阳能等清洁能源，降低数据中心的PUE值，节能环保。

与宁夏区的低成本不同，北京区更多的优势在于商业便利。据AWS北京区的合作伙伴光环新网COO宁琪透露，光环新网不仅负责建设运营AWS北京区，而且还成立了子公司光环云，承担亚马逊中国的服务的整体的运营、销售、推广和用户的支持，朝上下游的服务进行延伸。很明显，AWS宁夏区和北京区的分工，仍然带有“前店后厂”的意味，虽然光环新网的角色相比5年前的计划有所不同。

有了这两家中国本土合作伙伴取得相应牌照并相继正式投入运营，AWS在中国的业务开始有了长足的发展。“像三一重工、美的、海航、OPPO、中教等，都把他们的数据和应用放到AWS平台上面。”容永康举例说，这些客户分布在制造、媒体、OTT、教育、交通、生命科技等行业，里面不仅有众多大型企业，也有不少国企，更有许多耳熟能详的新兴技术创新公司——它们不只是在中国区域里采用AWS的解决方案，也借助AWS覆盖全球的优势出海。

值得一提的是，AWS今年还在中国上海、西安和南京相继成立联合创新中心，投入大量资源，针对当地市场、当地应用、当地机制，与当地政府合作，培育本地的云生态系统。应该说，AWS如今在中国的布局已经初具规模。

所建不凡

事实上，采用AWS的中国客户大致分两类，一类是很早就开始在海外分支机构部署AWS的跨国企业，而另一类，则看中了AWS的领先的云计算架构理念。

什么是AWS的架构理念？“网红”亚马逊CTO沃纳·威格尔(Werner Vogels)给出了答案。

亚马逊CTO沃纳·威格尔(Werner Vogels)

“在AWS的信念中，我们认为客户是创造者，真正知道软件应该如何开发的就是客户本身。我们认为软件开发平台需要给软件开发者所有必须的工具，就像盖房子一样，有合适的工具和材料才能盖房子。”在沃纳·威格尔看来，传统的IT是提供给客户一个预制好的房子，而AWS是不断加速产品创新，提供给客户一个巨大的工具箱，包括在中国已经提供了超过150项的服务和功能，让客户自己来搭建、开发符合客户自身的软件。

显然，在云的环境下，硬件的更新，现在对于客户来说已经非常简单了；甚至包括软件的更新迭代，都已经不像以前几个月甚至几年才更新一版，而是每周甚至每天都有所更新。

不仅如此，今天通过容器，通过微服务，开发者还可以不必考虑软件是运行在何种硬件上面，不需要进行硬件匹配和花费大量时间在运维上，这样的好处就是：可以更加专心地进行创新——所谓AWS的Serverless“无服务器化”。

“无服务器化的好处是什么？以前每当出现了一个新的技术，通常都是那些年轻的、规模小的企业先用，但是在无服务器化环境中，大规模的企业能够以更敏捷、更快的速度来使用最新的技术。”沃纳·威格尔解释说，“因为他们无需去管理，只需要在代码执行的时候付费，这是和以前不一样的。AWS的使命是要保证客户能够拿到合适的工具，包括虚机、容器、微服务等等，这样客户可以专心编写业务逻辑，把精力花在刀刃上。”

AWS代码服务

事实上，去年全世界70%的Kubernetes的工作负载都是在AWS上运行的，而Kubernetes如今已经成为容器的代名词。据介绍，AWS拥有如此高的容器工作负载占比，是因为AWS不仅打造了弹性容器服务ECS和EKS服务，提供了运行容器的最佳环境；而且，AWS Fargate可以帮助客户管理容器层以下的层次，AWS Lambda则执行自动扩展——在无服务器化的世界中，只对那些执行函数进行收费。

值得一提的是，沃纳·威格尔所言的几乎所有AWS的架构理念和所建不凡的技术特性，都是围绕传统行业的案例来说事儿的。比如中国教育集团采用AWS的EC2、RDS，三个月时间就完成了数字化校园系统、ERP基础模块和教育系统的上云部署和测试，降低了多区域和多数据链路的复杂性，降低了运营成本。

智慧未来

如果说企业上云降低成本是第一步，那么接下来的重点就是打通数据平台，进行大数据分析，未来为用户提供智慧的业务平台。

“我们已经开始学习和使用AWS大数据分析平台，对学生的成长记录进行大数据分析。未来我们计划通过AWS WorkSpaces构建云上实验室，打造智慧教育平台。”中教控股副总裁胡剑峰博士表示。

中教控股副总裁胡剑峰博士

事实上，过去一年机器学习的使用出现了井喷，在全球AWS平台上的增长率超过250%。在沃纳·威格尔看来，这也得益于AWS采用了全新的堆栈来简化机器学习的使用难度，推动机器学习的普及化。

“传统的数据分析需要大量的数据科学家，但是数据科学家人数是不够的，所以我们就把数据分析做成一种服务，嵌入到AWS服务中，为大量的工程师所用，这样机器学习就能够在AWS上普及开来。”沃纳·威格尔解释说，“传统的堆栈是TensorFlow、Caffe等框架，在此之上，AWS打造了SageMaker平台，做出标准化的模型，让开发工程师利用这些模型来做出你想要的结果。”

据沃纳·威格尔介绍，AWS在过去六个月已经开发了机器学习方面100多个新的功能和新服务，比如Amazon Comprehend可以做情感的分析，Amazon Rekognition可以做图像识别，Amazon Polly涵盖了25种语言的52种不同的语音，可以做自然语言的识别——如今，全球机器学习的工作负载每10个中就有8个是在AWS平台之上运行的。

以数字化风电厂为例，金风科技公司有一套完整的数字化风电厂的解决方案，以数字化风机为基础，结合其他边缘设备，把数据传达到金风的大数据平台，再基于大数据平台上仿真产生每分钟100GB的压缩数据，利用AWS Lambda和数据湖S3的带宽进行高速检索的索引，大大提高了效能，在几分钟内完成对仿真数据的统计；同时在EMR上面，把成本降到以前的60%。除了降本增效以外，金风科技还通过智能技术，优化风机单机与不同风机之间的配合，从而更好地捕获风能。

AWS的另一个智慧企业的案例来自于飞利浦。“飞利浦和AWS合作，通过对互联医疗获取实时反馈和进行分析，提供了专业的消费者级别的个性化护理服务。”皇家飞利浦公司全球CIO Alpha J. Doshi介绍。

事实上，亚马逊自身就有很多机器学习、人工智能的应用案例，比如亚马逊很早以前在全球各地的运营中心和大型仓库中就使用自动机器人系统，自动分拣货物，选择路径交给货运团队；运用机器学习来进行产品推荐；亚马逊智能音箱对自然语音的识别等等。而今，亚马逊开始测试使用无人机来递送包裹，由一系列的组合算法来进行操控。

换句话说，AWS平台自身就已经有大量的数据和机器学习的实践，这是AWS可以提供各种类型的机器学习模型的基础。与此同时，AWS作为云计算的领头羊，无论在技术层面还是在客户覆盖和应用层面都居于全球领先地位，因此，AWS机器学习和深度学习的服务，可以很好地与AWS的其他云服务进行结合。

Aurora是全球第一款跨越多数据中心的商用关系型数据库

在笔者看来，随着AWS在中国的北京区和宁夏区数据中心真正落地，AWS的技术优势、生态优势和全球覆盖优势会更凸显出来。一个例子，8月8日，AWS正式宣布跟德勤针对整个大中华区域提供一系列的企业上云的整体咨询服务；另一个例子，在即将举行的8月18日的中国领先的企业应用服务商用友的客户大会演讲嘉宾名单上，赫然出现了AWS的高管名字。

这些都表明，AWS在中国的进程翻开了一个新的篇章——从所见不凡到所建不凡。

文／余文

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