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磨丁网址开户 如何做到全球云市场第一,AWS的秘密是有技术但不耍酷

来源:天天电玩城 2020-01-11 17:23:04

磨丁网址开户 如何做到全球云市场第一,AWS的秘密是有技术但不耍酷

磨丁网址开户,赌城拉斯维加斯、超过6万名来自全球的参与者、为期四天的各种活动、2700多个议题,有流行歌手“伴奏”的主题演讲……不得不说,2019年的aws re:invent从一开始,就显示出了凌驾于整个云计算、甚至是整个软件行业之上的豪气。

当然,aws的这种豪气是建立在他们傲人的业绩基础上。事实上,就在主题演讲开始后不久,aws 首席执行官andy jassy就公布了gartner的统计数据,其中显示,目前在云计算市场中,aws以47.80%的份额遥遥领先所有对手,甚至超过了微软、阿里巴巴、谷歌和ibm的总和。

但是aws显然没有因此自满,因为就在今天凌晨举行的主题演讲中,andy jassy反复提及的一个词就是“transformation(转变)”。它既指传统企业理应坚定信心,积极拥抱云计算时代的转变,更指aws自身为了进一步增强竞争力,为了能够更好服务于未来云上时代而做出的种种转变。

自研处理器震撼登场,aws云计算大招不少

说到“云”,大多数朋友首先就会想到“云计算”。虽然事实上计算仅仅只是云服务其中一个分野,但我们也不难看出它在整个行业中至关重要的作用和影响力。

是的,aws在此前已经有了全球最强gpu机器学习能力,具备了包括intel、amd和arm架构处理器在内的全球最全面,因应各种不同性能和指令集需求的云计算cpu选择,与此同时他们也能够提供业内最大的24tb内存云端实例服务以及最快的十万兆连接能力。但即便身处这样的领先地位,aws今天还是选择了在强化算力的道路上再次迈出一步,正式发布了基于arm指令集研发的全新处理器aws graviton2。

作为aws算力的最新组成部分,aws graviton2 基于定制的64位最新arm neoverse服务器专用架构和7纳米制程构建。其每一枚芯片都能够扩展出64核心的虚拟cpu,并内置高达25gbps的超高速联网能力。而最为关键的指标,还是在于aws graviton2的计算性能。根据现场公布的数据显示,与初代graviton芯片相比,新款处理器的计算核心是前者的四倍,内存带宽是前者的五倍,而性能更是提高到了七倍之多。

正因为有着这样的自有芯片“撑腰”,aws在今天也正式推出了新一代的m6g、r6g和c6g实例。与基于x86架构服务器处理器的上代实例相比,新的自有芯片将云计算的性价比一口气提升了40%,也进一步拉大了与竞争对手之间的实力差异。

不过aws的芯片“大招”还不只一个,他们还同时发布了针对机器学习推理的首款自研专用处理器aws inferentia。在这款全新处理器的加持下,新的aws inf1实例凭借高达2000tops的推理算力,成为了当今速度最快的机器学习云计算实例。与旧款的g4世代实例相比,inf1的吞吐量提升了三倍,费用却下降了四成,而且它实现了对tensorflow、pytorch、mxnet等多种流行机器学习框架的同时兼容和深度集成,这更为aws的机器学习云计算业务带来了许多新的可能性。

自动化云机器学习,aws正让ai开发轻松易得

众所周知,机器学习的本质其实就是长时间的数据训练和积累,这意味着不管是对于个人开发者还是大型企业来说,要想建立起属于自己的机器学习模型,以往都需要付出高昂的计算设备成本及漫长的时间成本。正因为如此,能够充分节约成本、同时提供更高性能的云计算,自然而然也就成为了机器学习的最佳拍档。

云计算机器学习的性能有多高?aws在现场也公布了一组数据。在执行相同的计算任务时,还处于测试阶段的当前最新型个人设备,需要35分钟完成训练,这其实已经是很快了。但相比之下,使用aws p3实例加速主流学习框架,最慢只需28分钟就能搞定,比高价的顶级个人设备至少快了20%。试想一下,如果这是一个大型复杂的机器学习项目,那么云计算带来的就不只是时间的节约,还有成本等多方面的优势。正因为如此,据统计,当前全球85%的tensorflow机器学习任务,都已经选择了在aws“上云”。

然而,aws在深度学习方面的技术创新并未就此止步。就在今天,他们还推出了业界首个全集成机器学习开发环境amazon sagemaker studio,不仅再一次带来了机器学习在云端环境上的效率倍增,更有望彻底改变旧时代的机器学习开发方式。

首先,作为一款“全集成”机器学习开发环境,amazon sagemaker studio能够让用户在一个界面中同时直观的部署、训练,以及调整他们所有位于aws上的机器学习模型。用户不再需要昂贵的计算设备,仅用一台普通的联网电脑,透过浏览器就可以实现以往需要大量软件配合才能做到的工作,完全免除了复杂的配置过程,既提高了机器学习的稳定性,更降低了开发者使用这一最新技术的门槛。

比如,amazon sagemaker studio包含了强大的可视化监控工具amazon sagemaker experiments,它能够直观地显示学习模型的迭代,训练参数和结果。而另一个组件amazon sagemaker debugger则具备自动收集和监控错误信息,实时反馈机器学习性能的功用。有了它,开发者便能第一时间发现模型中的错误并加以修正,减少工作时间的同时提高机器学习训练的准确度,从而为未来的ai性能打下更为坚实的基础。

如果你觉得以上这些都还不够神奇,那么amazon sagemaker autopilot无疑将能称得上是ai训练的全新未来。有了它,开发人员从此无需烦恼“我该用哪种训练模型”的问题,只需要将训练所需的数据以最简单的csv表格形式上传,amazon sagemaker autopilot便能自动识别数据类型,自动以最多50种不同的训练模型建立机器学习任务,自动训练并给出可视化的结果。

如此一来,开发者只需要简单地点击几下,等待一段时间,就能“坐享其成”的收获几十种不同训练的结果,并根据需求挑选出准确度最高或耗时最短的模型。试想一下,如果没有云计算、如果没有aws,这样的机器学习开发方式在以往完全是不可想象的。

凭借着原创黑科技,aws数据库再加速

2012年,aws推出了全球第一个云端数据仓库服务amazon redshift。短短七年时间里,它已经收获了包括3m科技、全日空、ea、辉瑞、麦当劳在内的全球数万家一流企业的信赖,成长为全球最大的云端数据仓库。

为何aws的云数据仓库如此受欢迎?除了作为开创者的业界影响力之外,在今日的keynote中,我们也得以进一步窥见这家业界第一云存储的成功秘诀。

比如说,aws早早就认知到,要想应对未来的在线业务需求,高带宽、高吞吐量会是云端数据仓库最重要的生命线之一。为此,amazon redshift很早就采用了高带宽连接、ssd(固态硬盘)缓存的结构设计,其性能高达其他云端数据仓库三倍以上。

不仅如此,从2012年至今,aws一直持续跟进ssd技术的进步,据他们统计,在这七年时间里,服务器cpu到内存的访问带宽仅仅只上涨了两倍,但ssd的吞吐量性能却大涨十二倍之多。而且,aws不只是被动地接纳新技术,他们还结合云存储的业务需求,自行开发出了旨在强化存储队列深度性能的aqua(advanced query accelerator,高级队列加速器) for amazon redshift硬件。

通过结合最新的nvme ssd阵列、自有nitro定制系统以及定制的分析处理器,aqua for amazon redshift能将aws云数据仓库的队列性能进一步提高到同行们的十倍以上,同时还能保持成本不上涨。更为重要的是,它在aws s3存储服务和ra3计算集群中间架设了一个全新的过渡层,实现了以往从未有过的在存储空间中直接执行计算任务的体验,也大大降低了计算延迟,进一步提高了云数据仓库的操作性能。

正因为有了领先的硬件“黑科技”作为支撑,aws在今天宣布了全新的 amazon s3 access points、 amazon redshift federated query功能以及amazon redshift ra3 instances with managed storage实例。它们分别提供了简化的云端程序大数据访问管理、带来了对整个数据仓库,数据湖和关系数据库的快速联合查询和分析功能,以及允许用户更加个性化地配置他们的云计算和云存储资源。并且能够实现每集群容纳3pb(3000tb)日志数据存储、一次性分析多达数年操作数据,同时存储成本还降低高达90%的ultrawarm热数据存储服务,更是充分显示了aws在如今云存储巨头林立的市场中,所具备的巨大成本以及性能优势。

用先进技术为客户服务,aws拒绝“扮酷”

在今日长达近三小时的keynote中,aws几乎是以令人目不暇接的速度不断地发布着全新的产品、技术、服务,针对现代企业运营中的种种困境提出解决一个又一个全新的、基于云端、基于ai的解决方案。

在它们之中,我们看到了强大的自研处理器、看到了全新的开发工具、看到了对新技术的积极采用,看到了身为业界第一大品牌的深厚经验积累。当然,除此之外,aws甚至还已经宣布了其开放式的量子计算机项目以及面向5g网络的边缘计算和存储服务(aws wavelength)——后者已经开始为包括欧洲、美国和日本韩国的四家运营商提供服务,让人不免对未来中国市场的进一步拓展充满想象。

正如亚马逊aws首席云计算企业战略顾问张侠先生,在随后的一场媒体交流会上所说的那样,aws认为人工智能、5g和量子计算会是未来长期持续的方向,因此在这些方面的技术和服务将会持续演进,但是aws要做的并不是去追求单一技术上的提升发展,而是哪里有客户的需求,哪里能帮上忙,aws就会往哪个方向走。比如说自己做芯片,这并不是为了彰显技术,而是单纯要适应云厂商的发展需求。而在5g方面,不同的地区、不同的应用场景就会有不同的云应用,这些应用场景取决于运营商和客户的要求,aws的任务就是去用新技术、新功能来满足他们,成为一个更加工具化、理想化的5g发展助推器。

这不禁令人想到andy jassy在keynote上所说的一句话:“有的企业喜欢做一些很酷的东西,也想要别人觉得他们很酷。但是我们aws并不是为了追求酷才去积极进步,我们所做、所想的一切,都只是要去帮助我们的客户。”

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