近日，亚马逊云科技在2022 re:Invent全球大会上发布了一系列涵盖底层基础架构、计算、数据库、数据分析、AI/ML、安全、行业应用等新的服务及功能，进一步加强了在云服务上的竞争能力。

亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建表示：“亚马逊云科技在每年的re:Invent全球大会上，都会发布许多重磅的新服务、功能和应用，来支持遍及全球各地、来自千行百业的客户进行不断的创新和重塑。面临全球经济的不确定性，各种规模的客户都希望能进一步消减成本、增强业务的灵活性并加速创新。我们希望能通过技术的不断创新，让全球包括中国的客户能凌云驭势、重塑未来。”

亚马逊云科技在2022 re:Invent发布了全新的数据管理服务Amazon DataZone，助力客户更快、更轻松地对存储在亚马逊云科技、客户本地和第三方来源的数据进行编目、发现、共享和治理，同时提供更精细的控制工具，管理和治理数据访问权限，确保数据安全。

另外亚马逊云科技还新推出五项数据库和分析服务全新功能，让企业能够更快、更轻松地管理和分析PB级数据。其中，Amazon DocumentDB Elastic Clusters可将客户的文档工作负载扩展到支持每秒数百万次请求，并支持PB级数据存储；Amazon OpenSearch推出了无服务器功能，可帮助客户在无需配置、扩展或管理底层基础设施的情况下运行搜索和分析工作负载，这一更新也标志着亚马逊云科技数据分析服务的全面无服务器化。

陈晓建说，一个面向未来的云原生数据基础设施应该有四个核心要素：一是面对不同类型的工作负载，提供合适的工具；二是在大规模运行的情况下仍然保持高性能；三是通过智能化手段和工具为客户降低运营复杂性，有效提升工作效率；四是提供最高级别的可靠性和安全性，来保护数据存储。亚马逊云科技通过提供端到端的全面数据解决方案，帮助客户打造从数据的摄入、数据存储与查询，到数据分析、商业智能，再到人工智能与机器学习创新，并通过安全合规的方式进行集团内或公司之间的共享和输出。

当然这一切离不开底层的创新能力。

自研芯片打造极致性能

自2013年推出Amazon Nitro系统以来，亚马逊云科技已经开发了多个自研芯片，包括五代Nitro系统、致力于为各种工作负载提升性能和优化成本的三代Graviton芯片、用于加速机器学习推理的两代Inferentia芯片，以及用于加速机器学习训练的Trainium芯片。定制化的芯片设计帮助客户运行要求更高的工作负载，包括更快的处理速度、更高的内存容量、更快的存储输入/输出（I/O）和更高的网络带宽。

在本次2022 re：Invent全球大会上，亚马逊云科技再次推出了一系列底层技术更新，包括第五代虚拟化芯片Nitro5、Gravition3E以及机器学习推理芯片Inferentia2，并推出了由三款自研芯片支持的Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）最新实例。

Amazon EC2 Hpc7g实例采用了Amazon Graviton3E芯片，与当前一代Amazon EC2 C6gn实例相比，浮点性能提高了2倍；与当前一代Amazon EC2 Hpc6a实例相比，性能提高了20%，为高性能计算工作负载提供了超高性价比。

Amazon EC2 C7gn实例采用Amazon Nitro5，与当前一代网络优化型实例相比，为每个CPU提供了多达2倍的网络带宽，同时将每秒数据包转发性能提升50%，为网络密集型工作负载提供了超高的网络带宽、数据包转发性能和性价比。

Amazon EC2 Inf2实例采用Inferentia2，是专门为运行多达1，750亿个参数的大型深度学习模型而构建的，与当前一代Amazon EC2 Inf1实例相比，可提供高达4倍的吞吐量，降低多达10倍的延迟，且成本更优，延迟更低。

事实上，经过过去10年的持续创新，亚马逊云科技形成了三条自研芯片的产品线：四代虚拟化定制芯片 Nitro；三代基于ARM 架构的通用处理器芯片Graviton；两款用于机器学习的训练和推理的芯片。

这些底层硬件构成了计算的基础。

云原生应用之路

首先在今天的数据挑战下，业务产生的数据种类、数据复杂度和实时性要求非常高，对传统数据库挑战巨大。

其次，高运维成本，无论是商业数据库，还是开源数据库，需要业务单元的人员来运维，同时，因为数据是整个业务的核心，容不得半点闪失，为了保证数据安全性、稳定性，还需要组建一直专门团队，来做整个数据库运营，这也涉及到大量的运维复杂性。

另外跨国企业也有各种各样的需求，一个企业今天在中国市场发展，明天要出海，还采用商业数据库的模式部署，面对的将是，在海外建立机房，在当地要部署运维团队等一系列复杂问题。

最后，迭代速度慢。无论是商业数据库还是开源数据库，整个更新迭代的节奏需要根据数据库厂商的节奏来定，功能和性能的瓶颈日益满足不了业务场景需要。

云原生数据库就是针对企业业务场景“痛点”进行创新。

相比传统IT，云首先免运维。云本身特点是一个完全托管的环境。有了云原生数据库，就不需要专门去配备一个昂贵的运维团队，因为这些工作完全可以由云服务商帮你解决。

其次是高弹性，需要的时候可以马上获得，不需要用的时候可以立即释放，根据业务扩张，可以快速、动态地伸缩资源。根据业务发展，发现容量不够了，对于传统数据库来说这是非常麻烦的事情，可能要去扩充实例，购买更多设备，另外，还有机器更新的时间，可能会涉及到业务掉线难题。对云来说，这都不是问题，很多云原生数据库都实现了后端存储资源的快速、动态、自动的扩缩容。

最后，云具备了大量的完整的包括从计算、网络、存储、安全、大数据、AI/ML等服务，各种能力都可以进行很好地融会贯通，它是一个完整的生态，数据库只是其中一环。

因此亚马逊云科技认为，云原生是构建现代化应用的核心技术，它帮助用户将业务快速推向市场，加快了从研发到生产的速度。

在过去16年亚马逊云科技持续引领云原生应用构建，推出大量服务，如消息队列服务Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)，键/值和文档数据库Amazon DynamoDB，开创无服务器计算先河的Amazon Lambda，适用于容器的无服务器计算服务Amazon Fargate，专为云打造的高性能关系数据库服务Amazon Aurora等。

这些服务搭配多种高效的硬件，让云端适应了几乎所有的行业，并且加速行业的成长。

安全性再次被提及

安全性一直是云服务最基本但很重要的一环。

前些日子蔚来也遭受了黑客攻击导致用户资料泄露，数据安全再次成为关注焦点。

亚马逊云科技在本次大会上分享了安全的四大目标：快速帮助客户提升安全水平，降低安全成本，减少安全问题的处理时间和提高企业安全的效率，并围绕这四大目标推出了一系列新的服务及功能。

亚马逊云科技推出云托管服务安全数据湖Amazon Security Lake，可以自动将客户在云端和本地的安全数据集中到客户在亚马逊云科技账户下专门构建的数据湖中，方便客户针对安全数据做出快速行动。安全分析师和工程师可以使用Amazon Security Lake聚合、管理和优化大批量迥然不同的各类日志和事件数据，实现更快的威胁检测、调查和事件响应，高效、快速地解决潜在问题，同时继续使用他们熟悉的分析工具。

亚马逊云科技进一步丰富了Amazon GuardDuty 功能。现在，Amazon GuardDuty可为 Amazon Aurora 提供威胁检测，以识别对存储在 Aurora 数据库中的数据的潜在威胁。Amazon GuardDuty RDS Protection 可配置和监控客户账户中现有和新数据库的访问活动，并使用定制的机器学习模型来准确检测Amazon Aurora 数据库的可疑登录。Amazon GuardDuty与Amazon Aurora 集成，可以直接访问数据库事件，而不需要修改数据库，而且不影响数据库性能。

可以说在中国市场，如何通过新应用开发部署和升级带动数字化消费升级，如何通过迅捷响应和功能升级持续优化用户体验，如何将中国数字创新转化为全球业务增长成为企业的战略重点。

亚马逊云科技目前云服务布局，让中国企业不仅能经济快速地将市场需求转化为业务增长，同时，凭借基础设施的无限可扩展、全球数据合规能力，智能和安全的服务管理，为中国企业扬帆出海奠定了基础，为全行业的数字化转型提供了保障。