机器学习风靡中国区，AWS创新技术加速应用落地

如果希望公司能够持续不断地创新，亚马逊认为首先要保证自己找到了合适的员工。雇佣到"Builder"，翻译过来就是"构建者"。从产品自身到客户体验都需要不断地指出问题，进行改进。而当一款产品发布的时候，仅仅是产品的起点，离终点还有很远很远。

AWS大中华区云服务产品管理总经理 顾凡

此外，在团队组织、赋权、奖励机制以及文化方面，亚马逊也有着非常开放、自由的创新管理方法。因此也使得亚马逊能够不断地"颠覆"行业，源源不断地推出各种创新产品。Gartner的评估报告也充分验证了亚马逊在云计算方面的领先地位。

AWS获得Gartner评估最高分

知名研究和咨询机构Gartner最近发布了一个针对AWS的供应商评估报告。这一名为Gartner Vendor Rating 的评估报告，是Gartner面向企业用户所做的IT采购决策参考指南。Gartner在这项评估报告中，对AWS给予了有史以来的最高评分：28分（满分为30分）。而据资料显示，Gartner还没有给过其它IT供应商27分以上的评分。

Gartner在评估报告中指出，亚马逊利用科技力量颠覆传统市场，缔造独树一帜的客户体验。而亚马逊云服务(AWS)，充分展现了其颠覆性技术在市场上的强大影响力。Gartner建议企业应该充分借鉴亚马逊的数字化模式，将其作为技术驱动力的杰出范例，在业务中融入数字流程，模仿亚马逊，在寻找新市场机会和响应竞争威胁方面打造敏捷性。

AWS大中华区分析师关系高级经理 张瑾

AWS大中华区分析师关系高级经理张瑾表示："2020年度到目前为止，AWS是唯一一个得到Vendor Rating的strong级的厂商，其他的厂商最多只达到positive，相比之下还有很大的差距。各项总分28，也是2020年度业界最高的得分。"

AWS用创新推动云原生发展

与此同时，AWS为亚马逊的各种创新提供了技术支撑，其中云原生架构是关键。

据顾凡介绍，云原生架构有三大特征：微服务、自服务和开发运维一体化。微服务实现了应用模块化、应用模块之间接口的标准化，让应用更敏捷灵活；自服务可以让开发团队快速获得资源，不需要冗长的流程；开发运维一体化，可以让应用快速迭代和升级。AWS为客户的创新赋能，最重要的是提供广泛、全面、深入、功能强大的云服务。客户使用这些云服务，就能够构建云原生架构，实现敏捷创新，缩短新应用上线时间，加快应用升级迭代速度。通过丰富的云服务，客户可以借力最新技术，而不需要自己造轮子。

目前AWS提供的云服务超过175项，涵盖计算、存储、数据库、网络、分析、机器人、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开发、部署与管理等诸多方面。其中很多服务是AWS在云上首创的，有些至今仍然是非常独特的。 例如，无服务器服务、云上区块链服务、云上卫星地面站数据服务、云上机器学习平台服务等等。

AWS Outposts、AWS Local Zone、AWS Wavelength、AWS Ground Station、Amazon Bracket是AWS在 2019 re: Invent全球大会上推出的创新服务，分别实现的功能包括：帮助用户从本地的数据中心无缝衔接公有云，在特定城市建设本地可用区让当地终端用户缩短延迟，5G网络边缘的电信运营商数据中心部署云服务让终端用户缩短延迟，让客户不需要高投入就可以使用卫星通信处理数据，让一般的企业也可以探索量子计算的用途和用法，等等。AWS可谓上天入地，竭尽云计算的各种可能。

AWS Snowcone是2020年6月推出的一个云服务，它是一个边缘计算设备，长宽相当于大半张A4纸，比最新iPad七代还小一点点。在AWS Snowcone上可以运行使用 AWS IoT Greengrass 或 Amazon EC2 实例，运行边缘计算应用，也可以用来收集、处理数据，将数据传输到AWS云。

机器学习需求领航中国区云服务

在顾凡的演讲中，我们了解到，当前中国区云服务中，机器学习相关需求非常旺盛。因此AWS也顺势推出了Amazon SageMaker。亚马逊认为，人工智能的本质和核心是机器学习。人工智能、机器学习的概念早在50年前就出现了。之所以现在才热起来，是因为过去机器学习的门槛比较高，只有少数科技巨头和硬核的研究机构才有条件进行研究。一方面是机器学习需要的庞大算力不容易获得；另一方面，机器学习模型的训练过程特别复杂，要搭建训练环境、准备数据、寻找合适的算法、进行大量的运算、优化算法。

现在有了云计算，算力不再是问题。SageMaker则可以降低机器学习模型训练过程的复杂性。SageMaker是一项完全托管的服务，它可以化繁为简，帮助开发者和数据科学家快速地规模化构建、训练和部署机器学习模型，大大降低了模型构建和训练的难度。

SageMaker是一个非常开放的产品，无论对于各类机器学习框架和算法的支持，模块化的设计方式，还是对于生态合作伙伴解决方案的支持，能够真正让各种类型、各种需求的客户都很方便地应用这个服务。此外，SageMaker Studio还是业界第一个面向机器学习的集成开发环境。

SageMaker一经推出就受到了中国客户和合作伙伴的欢迎。大宇无限、虎牙直播、嘉谊互娱、华来科技等公司已经在使用SageMaker解决机器学习技术的需求。中科创达、东软、伊克罗德分别将SageMaker运用到产品质检、企业安全网关、标签标注、文本分析、语意理解、预测分类、推荐系统与诈欺侦测等多种解决方案和应用场景之中。

AWS在加快产品落地、为中国的企业创新赋能的同时，也担当了中国市场全球化桥梁的角色。

在中国企业出海方面，很多知名的中国公司，例如像美的集团、猎豹移动、小米、OPPO、虎牙直播、海信、德比软件、安克创新、TP-Link、一加、币安、晶泰科技、华大基因、传音控股、网易游戏、我爱我家、携程旅行、迈瑞医疗等等，都在利用AWS的全球基础设施和云服务。

得益于AWS全球24大区域、77个可用区的广泛布局，这些公司不需要费力地，去异国他乡构建IT设施，在中国就可以做好海外业务。AWS还利用亚马逊的全球资源，例如全球开店、Prime会员、物流配送体系、生态合作伙伴资源等等，为他们提供销售、市场、产品交付、融资等帮助。

另一方面，还有很多跨国公司，例如博西家电、英孚教育、玫琳凯、太古可口可乐、先锋电子、英伟达、赛默飞世尔、西门子、飞利浦等等，他们在海外就使用AWS。进入中国后，他们可以使用AWS中国区域，快速部署应用，在运营上享受一致的体验。

"创新有多种和各种规模，最激进和最具变革的创新是帮助他人释放创造力，以实现其梦想。"这是亚马逊首席执行官贝索斯的一句名言。

相信在不断迭代的IT技术推动下，"创新"与"赋能"将给用户带来更加高效的业务支撑，协助他们再攀新高峰。