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全面展示云计算魅力与最佳实践,AWS 技术峰会 2019 深圳站召开

2019-09-30 23:36  

基本信息

9月27日,AWS 技术峰会2019 深圳站盛大召开,AWS 副总裁(全球技术与开发者布道师团队)伊恩 · 马辛哈姆,与虎牙直播、Daniel Wellington  、格兰仕等客户,共同分享了 AWS 在云迁移、微服务、数据库、分析、机器学习、物联网等方面的技术布局及业务创新过程中与 AWS 合作的最佳实践,并于会后接受了媒体的专访。
 
 
AWS 副总裁(全球技术与开发者布道师团队)伊恩 · 马辛哈姆
 
推崇Builder文化
 
AWS是什么?

AWS是全球的云,遍及22个区域,拥有69个可用区,米兰,开普敦、雅加达等即将推出。

AWS是最佳实践的云,拥有众多行业领先的企业客户。

AWS是赋能行业builder的云,推崇Builder文化,以“客户为本,持续创新,放眼未来”为理念,为当今的创造者们提供广泛且具深度的平台;以全球合作伙伴计划APN为伙伴带来更多的经验,更多的功能,更多的商机,更多的回报。
 
 
丰富的数据库服务
 
AWS 提供Amazon Aurora MySQL、Amazon Aurora PostgreSQL、Amazon RDS for Oracle等关系数据库服务,以及Key value: Amazon DynamoDB、Document: Amazon DocumentDB等专用数据库服务,吸引了来自各个行业不同规模的客户将自身业务大量迁移至 AWS。
 
 
目前,很多客户表示急于摆脱O记M记等现有的昂贵数据库,希望投向开源数据库。面临着迁移的挑战,AWS推出了 Amazon Aurora。它拥有包括 Netflix 等在内的数十万客户,在过去三年中客户数量增长了两倍,至今仍是 AWS 历史上发展最快的服务。
 

Daniel Wellington  中国首席技术官王耀东
 
瑞典轻奢品牌Daniel Wellington以设计生产简约时尚的腕表和配饰产品而著称,以 AWS Lambda 为基础构建中间件接口,实现了高弹性和可扩展性,黑色星期五大促期间,AWS Lambda 调用超过 1200 万次 ,官网处理超过 8.8 亿次 HTTP 请求。
 
11项云迁移方式和丰富的迁移工具
 
AWS在帮助客户迁移至云端的过程中,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”。因此,专门打造了11 种数据迁移方式和丰富的数据库迁移工具。目前,已经有超过 15 万套数据库利用 AWS Database Migration Service 完成迁移。
AWS还为包括 SAP 与 Windows 在内的用户所熟悉的操作环境提供支持,并积极帮助客户将 AWS 作为其混合架构的组成部分,已经与 VMWare 开展密切合作。
 

虎牙信息首席技术官赖立高
 
致力于打造全球领先的直播平台虎牙,2016 年从 YY 独立分拆,独立融资,于 2018 年率先以游戏直播概念在纽交所上市。2018 年,正式启动出海计划,进入全球市场。依托 AWS 全球骨干网、全球区域覆盖能力、全球数据同步能力,虎牙搭建了统一业务中心,很短时间内在全球实现了 Nimo TV 的上线部署。
 
大势所趋微服务
 
大势所趋的微服务架构是非常重要的架构演进方式,越来越多的客户通过微服务架构专注于单个任务。目前,AWS 广泛且具有深度的实例选项平台已拥有超过 200 种实例类型,可满足各类工作负载与业务需求。
AWS给客户的选项还有无服务器。低成本的 AWS Lambda 与 47 个 AWS 服务集成,允许用户在无需配置或者管理服务器的前提下实现代码运行。很多企业新应用会首先在 Lambda 环境中搭建 ,大大节省了部署成本。目前,华夏航空等数十万客户在使用 AWS Lambda。
 

格兰仕集团  首席信息官努尔古丽

格兰仕致力于创造更简单有趣的 G+ 智慧家居解决方案,通过 AWS 托管服务和无服务器架构的引入,打造了其电商及物联网平台,并极大地加速了系统开发速度,从项目启动到第一期系统正式上线仅用了两个月的时间。
 
 
高速发展的边缘计算与IoT
 
随着5G的商用,边缘计算市场正在集聚井喷之势。而据麦肯锡预测,到 2025 年,全球联网设备总量也将达 750 亿。AWS能否在边缘计算和IoT领域,也能到达在云计算领域一般的领导者地位?
对此,伊恩谈到,AWS以客户为本,认真聆听客户需求,获得领导者位置则是其后水到渠成的事情。
 
 
边缘计算场景复杂,在轻配置场景中,覆盖范围广泛,包括了传感器、工业设备等;在重配置场景中,如分布式计算等,AWS Snowball嵌入了大量IoT技术,把AWS EC2的实力推向边缘。
 

 
目前, AWS 拥有完备的 IoT 平台,来自不同行业且规模各异的企业客户都在利用 AWS IoT 服务构建物联网解决方案。
 
将机器学习能力交付给开发人员与数据科学家
 
AWS 云上运行的机器学习负载极其丰富,宏观而言,ML 堆栈自底层而上分别是机器学习框架+基础架构、机器学习服务和 AI 服务。
 
 
在机器学习框架+基础架构领域,目前云上 85% 的 TensorFlow 负载运行在 AWS 之上,实现训练速度倍增;而即将推出的 AWS Inferentia、Amazon EC2 G4 实例,将实现更快的推理速度。
在机器学习服务方面,值得一提的是 Amazon SageMaker 托管服务,目前在其上部署机器学习的客户已经超过一万家。
在AI 服务方面,AWS 提供广泛的 AI 服务,包括视觉、语音语言、预测与推荐等,如全球首款面向开发人员的深度学习型视频摄像机 AWS DeepLens 可帮你立即开始深度学习。
而通过 Amazon ML 解决方案实验室、亚马逊机器学习大学、ai.aws 还可以了解更多。
 

 

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