2018 AWS re:Invent闭幕已近半月,回眸本次大会所带来的惊喜和震撼,已远远不能用“创新”二字形容。在历时5天的大会上,InfoQ共与5位一线开发者或参与开发者社区共建的前线观察员进行了对话,基于他们看到的技术革新、发表的感悟和收获,笔者对本届re:Invent的创新发布做简单的梳理及总结。同时,基于现场对三位AWS客户嘉宾的专访(分别是树根互联 CTO \u0026amp; 联合创始人刘震、Strikingly技术副总裁龚凌晖、睿视智觉CEO\u0026amp;联合创始人龚纯斌),InfoQ也欲呈现一些AWS的技术与服务实践之路。

Navigate Isn’t Just Cooperation

本次re:Invent上,AWS在Day2议程中发布了AWS Navigate计划。该计划面向的是AWS合作伙伴(也成合作伙伴网络,APN),主要是为其提供成为AWS专家所需的指导,并使其代表AWS客户部署创新解决方案。

其实,Navigate计划并不简单意味着加深AWS与新旧客户的进一步捆绑式合作,还意味着技术整个生态链上上下游产业的加速发展。在InfoQ前线专访的5位观察者中,有3位作为AWS的重度使用者而发言。虽然他们关注的技术领域和工具不尽相同,但对于AWS的工具创新都给予了肯定。

在Strikingly技术副总裁龚凌晖的采访中,他表示,Strikingly在整套技术方案里面综合使用了不少AWS的服务,也自主开发了不少工具或平台。借助AWS服务(包括多可用区的AutoScaling、S3、CloudFront、Route 53、SQS和SNS等),Strikingly一方面加强了SaaS产品整体性能的稳定性和安全性,另一方面,基于AWS中国区在17年-18年落地的各种不同的新服务,Strikingly也扩大了产品线,将之前比较单一的小程序产品线扩大到不同的垂直领域。龚凌晖提到,加入APN之后,AWS在市场宣传和渠道拓展方面也给予了较多支持。

类似Strikingly,睿视智觉与AWS的合作覆盖了从产品和服务支持到技术支持等多个维度,这也使得他们可以在较短时间内完成对基础产品的落地。

睿视智觉CEO\u0026amp;联合创始人龚纯斌在采访中提到,2016年底他们就加入了亚马逊云创计划,2017年3月使用亚马逊F1开始做FPGA的部署,因为在VGA16模型上实现了超过某友商六倍的速度,所以使用AWS价值很快在其内部得到认可。当时在国内还没有FPGA的环境,睿视智觉使用AWS EC2 F1实例完成了第一代和第二代FPGA加速模型的开发。此外,龚纯斌也谈到,亚马逊早期的BD团队为其推荐了很多资源,大家在整个产业链可以创造更多的合作和价值。

正如龚纯斌所说的,“AWS内部有大量的合作伙伴体系,比如整个APN体系。在这个大体系里可能就有一些大量的配合。大家擅长于某个模块,不同的企业之间可以做更有效的结合。”

树根互联是由三一重工孵化后独立成立的工业互联网公司,主要基于云计算技术为工业界提供数据管理分析等解决方案。早期,为实现工业互联网平台搭建与设计,并实现整体商业模式,树根互联做了一系列基础建设工作,包括专门针对工业界数据管理,数据分析而建设的特殊平台。因为工业数据具有较为明显的特性、参数变化也很大,所以为了管理各行各业参数,树根互联在云端专门搭建了特殊的数据管理平台,并在此基础上设计了数据处理特殊平台,主要进行的是流处理工作。

树根互联 CTO \u0026amp; 联合创始人刘震谈到,在流处理技术上,工业界特殊的数据及数据分析处理工作决定了树根互联平台设计中,不能完全套用通用型流处理的处理器或者中间件,而是需要使用更高效的中间件,使其在数据的模型处理上更高效。此外,需要在参数处理层处理非常大的参数状况,特别是在整个数据库后端的数据存储和处理上,数据平台需要能够对各种不同的模型进行同时期的有效处理。基于此,树根互联使用了多项AWS云服务,以应对数据采集、数据分析处理层的多项挑战。

共建生态之外,创新依然是AWS的本源

本次2018 re:Invent上,AWS CEO Andy Jassy和CTO Werner Vogels在两天的日程中发布了几十余项重磅产品。有的是对2017re:Invent发布产品的升级和延续,有的对业界来说,或许又是一轮颠覆式的新武器。例如,一方面作为去年里程碑式产品——Amazon SageMaker的重磅升级,此次AWS推出了SageMaker RL和SageMaker Groud Truth;另一方面,AWS将自身积累二十余年的能力释放出来,对外开放了Amazon Personalize和Amazon Forecast。总的来说, 通过越来越多AI/ML层的发布,AWS期望让更多企业在没有专家和经验基础的情况下完成在AI上的技术接入,从而快速推进产品和业务的落地。

对于Day3的发布,InfoQ特约观察员——来自Kyligence的大数据平台总监Brian总结了几项重点:
1、云上安全被提到了更加重要的位置,比如发布AWS Control Tower和Security Hub等;另外也加强在数据湖上的投入,例如Lake Formation的发布,可以使用户在几个月甚至几天内就能安全地建立数据湖,极大地缩短数据湖配置和安全管控的时间。
2、加大AI/ML层的投入。在我们前线采访中,Brian和AWS User Group负责人Becky都谈到了一项有趣的发布——DeepRacer。关于DeepRacer的细节在此不赘言,不过DeepRacer确实从某种程度上体现了让机器学习技术平易近人的目标。

截至2018 re:Invent结束之时,外媒系统化地梳理了AWS在Machine Learning层的全新版图(详情见下),以供大家参考。

作者:Julien Simon,截图来自@julsimon的Twitter

此外,Serverless也是本次re:Invent的重磅发布项之一。AWS正通过提供各种附加功能来增强Lambda功能,无论是发布的AWS Firecracker还是通过ALB支持Lambda。作为本次大会InfoQ的特约观察员,龚凌晖在Day4日程结束后也综合谈到了2018 re:Invent上对Serverless的增强:

1、对IDE增强:为Java、Python、Node.Js定制IDE集成服务,可以让用户直接写Lambda Code并上传。
2、对编程语言的增强:主要增加了对Ruby语言的支持,这一点也另Strikingly很开心,因为他们在开发环境中主要使用的就是Ruby语言。除此之外,这次AWS还有一项更重点的发布,即发布了相关框架以支持任意语言写Lambda,只要满足预定条件即可。
3、对编程模型的增强:发布Lambda Layers,使得用户可以在管理依赖时更加方便。
4、对WorkFlow的增强:发布Step Functions Service Integrations,将AWS服务加入该流程,方便用户更方便地构建更复杂的工作流,甚至无需写代码即可连接调用AWS服务。

由于篇幅有限,本文只能简单展示本次re:Invent的发布中的冰山一角,AI/ML和Serverless的相关应用与实践并不能完全体现AWS的创新版图。如果感兴趣的朋友,可以浏览本次InfoQ对re:Invent大会的特别报道页面,查看本次大会记者带来的全面报道。

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