2022 re:Invent在美国拉斯维加斯如约而至，今年已经是亚马逊云科技第11年举办re:Invent。在今年的re:Invent全球大会上，来自全球的5万多客户和合作伙伴参加了线下盛会，还有超过30万人线上参会。亚马逊云科技坚持以“重塑”为核心的“精神内核”，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。12月20日，亚马逊云科技正式开启2022 re:Invent中国巡展活动，展示2022 re:Invent全球大会的最新产品和技术、前沿趋势以及最佳实践。

持续聚焦底层自研

亚马逊云科技自2013年推出Amazon Nitro系统以来，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。

2022re:Invent在底层架构服务方面的更新包括三个方面：第一，极致性能的自研芯片战略；第二，极速构建的云原生应用；第三，面向极限未来的HPC需求。

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。

其中，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。

亚马逊云科技还对核心的底层亚马逊云科技SRD网络协议（Scalable Reliable Datagram，可扩展的可靠数据报）进行了创新，推出了高速虚拟网卡ENA Express，提供一致的更低延迟和更高网络吞吐量。SRD协议是亚马逊云科技开发的一种网络协议，专为亚马逊云科技环境中实现一致且低延迟的网络而构建的，具备多路径传输、微秒级重传和Nitro芯片提供专用资源三大优势，能够显著降低网络延迟，提高网络吞吐量。

“亚马逊云科技快速推进三条自研芯片的研发，实现 Amazon EC2可持续的安全创新，同时也是云原生应用的先行者，更是云原生的真正践行者，不断推出容器、Serverless、CI/CD等服务加速客户的现代化应用改造，并且在更加复杂的空间仿真领域推出新服务帮助客户速赢。” 亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建介绍。

亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建

构建云原生端到端的数据战略

数据是企业业务决策流程的中心，是构建数字化转型的基石。构建端到端数据战略的三个核心包括：建立面向未来的云原生数据基础设施；实现高效、跨组织的数据一体化融合；借助教育和工具，使数据普惠化。

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：第一，面对不同类型的工作负载，提供合适的工具。第二，在大规模运行的情况下仍然保持高性能。第三，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。第四，提供最高级别的可靠性和安全性，来保护您的数据存储。连接数据的能力与云原生数据基础设施一样重要，客户需要一套解决方案来帮助其实现高效、跨组织的数据一体化融合，从自动化数据路径到数据治理工具。这种一体化融合不仅整合数据，还可以整合部门、团队和个人。

亚马逊云科技在2022 re:Invent全球大会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。企业中的各类人员都可以通过Amazon DataZone轻松访问整个组织的数据以提升企业的数据洞察力。

针对ETL（数据的提取、转换和加载过程），亚马逊云科技在本次大会上发布了两项全新的集成功能，帮助客户实现“Zero-ETL”（零ETL）。业务数据往往需要通过ETL才能进行分析从而提供洞察，但这一过程往往耗时且枯燥。现在，客户可以使用Amazon Redshift近乎实时地分析Amazon Aurora中的数据，无需在不同服务之间进行ETL。客户还可以使用亚马逊云科技的分析和机器学习服务在Amazon Redshift的数据上轻松运行 Apache Spark应用程序。

亚马逊云科技还新推出五项数据库和分析服务全新功能，让客户能够更快、更轻松地管理和分析PB级数据。此外，亚马逊云科技在本次大会上推出了机器学习服务Amazon SageMaker的八项新功能以及Amazon QuickSight的五项全新功能。

亚马逊云科技认为，云原生的数据战略由三个关键因素构成：极致的性能、轻松和无处不在的连接以及推行数据的普惠化，降低使用的门槛。亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建总结。