发布于: Aug 12, 2022

企业需要快速创建自己的企业云服务管理平台,利用数据及时做出决策,敏捷地实现创新转型,以便发展业务和提高客户满意度。作为企业的 IT 管理人员和信息架构师,您首要任务就是采用云计算技术,全面提升企业的技术水平,为企业发展提供一流的构建能力。

Amazon Web Services  CEO Andy Jassy在re:Invent技术大会主题演讲中,围绕着转型从六个方面做了阐述:

1、领导层协调一致;

2、技术的深度和广度;

3、架构和应用的现代化;

4、规模化使用数据;

5、采用机器学习创新;

6、突破云迁移的阻碍。今天我和您分享第二部分,讲讲Amazon Web Services云计算技术的深度和广度。

Amazon Web Services 作为全球云计算的先行者和持续创新者,目前提供超过 175 项的云服务,基本上覆盖了从计算、网络、存储, 到数据分析、人工智能、物联网等各类IT的需求。这些具有广度和深度的服务是基于客户创新的需求开发出来的,可以很好地满足从新创公司到传统企业的各种需求。 以计算为例,我们来看一下 Amazon Web Services 计算产品跨实例、容器和网络的广度和深度。

实例:Amazon Web Services 提供多种功能强大的实例类型

Amazon Web Services 通过下面两个方面来实现实例的持续创新:

 1. Amazon Web Services Nitro 系统; 

2. 定制芯片的功能。

Amazon Web Services Nitro 系统是新一代Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 实例的基础平台,Nitro 系统包括定制的专用 Nitro 芯片、Nitro卡、Nitro 虚拟机管理程序(Hypervisor)和等一系列软硬件创新。在本次技术大会,亚马逊 CTO Werner Vogels 博士对 Amazon Web Services Nitro 系统作出了详细的解说。

基于 Amazon Web Services Nitro 系统,Amazon Web Services 实现了计算实例的快速创新,实例类型比两年前多了 4 倍,进一步为客户降低了成本,还能带来增强实例的安全性等一系列益处。基于此推出的 Amazon Web Services Nitro Enclaves, 在 Amazon EC2 实例中实现 CPU 和内存隔离,为客户创建隔离的计算环境,安全地处理和保护高度敏感的数据,例如个人身份信息、金融数据、医疗保健数据等。

Amazon Web Services 利用自有定制芯片推出了性能卓越、性价比高的实例。基于专用学习推理芯片 Amazon Web Services Inferentia ,Amazon EC2 Inf1 提供云中成本低的高性能机器学习推理应用,特别适合在生产环境中大规模运行机器学习推断。而基于 Amazon Web Services Graviton2, Amazon Web Services 推出了新一代的 ARM 实例 Amazon EC2 M6g、R6g 和 C6g。这些芯片为客户提供了选择空间,性价比高出当前基于 x86 实例的 40%。

Amazon EC2 z1d 实例内核频率高达 4.0GHz,是目前云中速度最快的处理器。它兼具高计算性能和高内存的特点,是运行电子设计自动化 (EDA)、游戏以及某些关系数据库负载的理想选择。Amazon EC2 G4dn实例提供了行业内高成本效益的通用GPU实例,采用新一代的 NVIDIA T4 GPU 和 Amazon Web Services 定制的 Intel Cascade Lake CPU,用于在生产和图形密集型应用程序中部署机器学习模型。Amazon EC2 P3dn 实例 作为系列新成员,拥有多达 96 个 Intel® Xeon® 可扩展 Skylake vCPU,和 8 个 NVIDIA® V100 Tensor Core GPU。 G4dn 和 P3dn 都提供高达 100Gbps 的网络吞吐量,以及 1.8TB 基于 NVMe 的本地 SSD 存储。这些专门优化的实例可以将机器学习训练时间从几天缩短为几分钟,并将用于高性能计算的模拟数量增加 3-4倍。

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