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一周前，AWS技术峰会2019在北京召开。每年在全球各地举行的AWS云技术大会都会吸引大量的技术开发者和行业从业者前来参会。AWS不负众望，以一贯务实的“直男”作风，为现场观众呈现了高密度的硬核技术。
根据Gartner报告，全球公有云IaaS市场，亚马逊AWS占了全球47.8%市场份额。亚马逊公布的2019财年第二季度财报显示，AWS的年化收入达到330亿美元，营收规模换算人民币超过2300亿元。 对比国内第一的阿里云去年213.6亿营收规模，AWS就像一颗参天大树，在全球无人能撼动。 一骑绝尘”的AWS AWS为何能取得如此耀眼的成绩，在此次大会上，AWS大中华区新任“掌门人”——全球副总裁兼大中华区执行董事张文翊谈到了AWS领先性的五大优势：
全球副总裁兼大中华区执行董事 张文翊 一是技术领导者，AWS持续基于客户需求开发新产品，仅2018年，AWS就推出1957 项全新功能和服务，创新速度令人惊讶。同时，AWS的基础设施也会不断地引入新技术，通过先进的架构设计，在稳定性、可靠性、安全性、资源利用效率等方面保持领先。 二是注重安全和隐私，AWS提供复杂的技术和物理措施来防止未经授权的访问，并且建立了安全责任共担模型，将安全当成首要任务。 三是覆盖全球，AWS在全球拥有 22 个地理区域和 69 个可用区，开普敦、雅加达和米兰等新区域即将上线。用户可以随意选择就近可用区，将数据留在国内的同时，也能保持其全球业务体验的一致性。 四是全球商业实践，AWS的第一大客户就是亚马逊，它旗下业务众多，有零售电商、自动化物流、视频、音乐、游戏、移动应用、AI语音助手Alexa和无人商店等，AWS就是从自己的全球规模商业实践中历练出来的。同时，AWS的客户数量、行业类型、应用类型、规模分布、地理及文化分布，都让其它云服务商望尘莫及，AWS可以更多地得到不同客户的反馈。 五是Day 1赋能行业Builder，AWS的核心能力是技术和产品创新力，因此AWS是云服务的builder，合作伙伴是行业应用的builder。AWS坚持赋能行业，依靠合作伙伴，就能够集合整个生态的力量，更好地服务客户。 对此，AWS副总裁、全球技术与开发者布道师团队伊恩·马辛哈姆（Ian Massingham）在随后的媒体沟通会中也表达了自己的观点。
他认为，AWS一直是从客户需求出发，反向进行工程研发，解决具体特定的问题，很少去复制竞争对手的产品。因此，AWS有非常多的工具来帮助用户解决难题，比如迁移，运维、算力调取优化、数据工程、机器学习、物联网等等，其功能性是绝对领先的。 同时，AWS能够给客户提供很好的服务体验，在AWS的平台上，用户只要花10分钟阅读文档就能够上手AWS服务，非常简单易行。如果客户需要更高级的指导，可以付费与AWS专家交流咨询，获得直接有效的帮助。 这与AWS一直推崇的builder的文化息息相关，希望利用AWS的技术和服务让每一个人都能够成为创建者，立刻行动起来，让上云不再是一个想法，而变成事实。
硬核技术的呈现 在历数了AWS取得的成绩和优势之后，AWS开始展现技术“直男”的一面，一股脑抛出了AWS在云迁移、微服务、数据库、分析、机器学习、lOT等方面的技术布局，以及业务创新过程中与AWS合作的最佳实践，给出了非常实在的技术、产品和工具的介绍。 光是主会场就用了50%以上的时间来讲技术实现和方案，几乎没有花哨的东西，很务实。 比如在云迁移上，AWS总结出了一项最基本的经验，即“不存在适合一切场景的应用程序云迁移方法”，为此专门打造了11 种数据迁移方式，以及数据库迁移工具。目前，已经有超过 15 万套数据库利用 AWS Database Migration Service 完成迁移。 在机器学习上，AWS展示了机器学习的基础设施与框架，并介绍了几款重磅新品和产品最新进展，例如：
Amazon Elastic Inference，可让客户将GPU驱动的推理加速连接到任何Amazon EC2实例，并将深度学习成本降低多达75％。 AWS Inferentia，这款定制化高性能机器学习推理芯片，支持多种机器学习框架，包括TensorFlow、Caffe2和ONNX，能够将推理成本降低至10%。此举被外界认为是AWS向英伟达和Google发起挑战。 机器学习平台Amazon SageMaker再次更新，进一步简化复杂的机器学习，让没有机器学习经验的新手也可以很容易地使用SageMaker，做出更好的机器学习产品。 AWS DeepLens，全球首款面向开发人员的深度学习型视频摄像机，专为机器学习技能培养而设计，完全可编程及可定制，构建自定义Amazon SageMaker模型，10分钟即可建立一个深度学习项目。 伊恩·马辛哈姆在大会演讲中表示，目前有85%的TensorFlow负载运行在AWS上，实现训练速度倍增，而即将推出的AWS Inferentia, Amazon EC2 G4实例也会实现更快的推理速度，这一数据的公布恐怕令竞争对手坐立难安。
中国市场的突围 尽管亚马逊AWS占有全球近一半市场份额，但在国内的发展才刚刚起步。据IDC最新发布的《中国公有云服务市场（2018下半年）跟踪》报告显示，从中国公有云IaaS市场份额来看，AWS位居阿里、腾讯、中国电信之后的第四名。
Synergy研究集团新发布的第一季度数据也显示，虽然AWS在亚太区稳居头把交椅，但是AWS在中国大陆的运营方光环新网（北京）位居第三，排在阿里和腾讯之后。
这种现状与AWS在中国落地晚有着直接的关系。AWS此前虽然尝试了各种落地举措，包括建数据中心等来满足国内严格的要求，但显然这条路并不好走。 直到2017年，由光环新网运营的AWS北京区域和西云数据运营的AWS宁夏区域，才正式开始落地中国。当下，国内云服务竞争已然非常激烈，中国云厂商依托本土服务优势，获得了绝对的先发优势。 IDC数据显示，2018年上半年，由光环新网和西云数据运营的AWS增速超过三位数，AWS在中国公有云IaaS市场的排名也比2017年上升一位，这在一定程度上反映出AWS在中国的发展势头还是相当迅猛的。 为了吸引更多的中国用户，在此次大会上，两家AWS中国运营公司——光环新网和西云数据宣布推出新的系列服务和功能：下一代通用型实例M5，通用型可突增实例T3，以及一种新类型的R5内存优化型实例。 M5和T3实例提供Intel® Xeon Platinum处理器（之前的代号为Skylake），而M5a和R5a实例提供最新的AMD EPYC、处理器。M5实例具备平衡的计算、内存、存储和网络资源，与M4实例相比，性价比提高了47%。T3实例的CPU性能可以突增，与T2实例相比，性价比提高了30%。M5a、T3a及R5a价格与M5、T3及R5相比，均下降10%。 此外，AWS IoT Greengrass已向由光环新网运营的AWS中国（北京）区域的客户提供。AWS IoT Greengrass可将AWS服务无缝扩展至边缘设备，在本地操作其生成的数据，同时仍可将云用于管理、分析和持久存储。 借助AWS IoT Greengrass，连接的设备可以运行AWS Lambda函数、基于机器学习模型执行预测，保持设备数据同步以及与其他设备安全通信，甚至在没有连接互联网的情况下也可实现这些功能。 与此同时，密钥管理服务AWS KMS也在中国市场正式推出。 对国内用户而言，AWS虽然有众多亮点，但是在体验上仍有欠缺。AWS想在中国市场施展拳脚，势必要继续优化ICP流程，处理好和IDC、ISP等合作伙伴的关系。 为此，AWS在会上正式宣布分别与凯捷、富通云腾和神州泰岳建立战略协作关系，同时，AWS还与德勤深化战略协作，联合建立云加速实践平台。 随着AWS与中国运营商及战略合作伙伴的进一步磨合，未来AWS在中国公有云市场上地位进一步提高也将是大概率事件。  |
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