Jeff Bezos因個人生涯規畫,卸任亞馬遜執行長一職,交棒給原AWS執行長Andy Jassy,因此,AWS在今年7月由前Tableau執行長Adam Selipsky,正式接任成為新的掌舵手。Adam Selipsky對AWS來說,其實不是新面孔,他在擔任Tableau執行長前,就是在AWS服務,並擔任副總裁一職,對AWS的各項業務都相當熟悉。(圖片來源/AWS)

AWS滿15歲了!也就是說,按需取用伺服器資源的雲端運算服務,推出至今滿15周年。受疫情影響,時隔兩年,AWS重回拉斯維加斯舉辦實體的年度用戶大會re:Invent,新任執行長Adam Selipsky上臺前,舞臺大螢幕上回顧著自家產品和基礎設施15年來的演進,從推出S3、EC2、RDS等服務,一路到去年推出Mac執行實例。

AWS是今年三大雲端業者中,唯一舉辦線下實體年度大會的廠商,且除恢復線下實體活動外,也延續去年活動的舉辦方式,透過線上自建平臺直播大會活動議程,虛實活動雙軌並行,讓無法赴拉斯維加斯的IT人,可以線上免費參與為期6天,邁入第10屆的re:Invent大會。

亞馬遜創辦人暨前執行長Jeff Bezos因個人生涯規畫,卸任執行長一職,交棒給原AWS執行長Andy Jassy,因此,AWS在今年7月由前商業智慧軟體商Tableau執行長Adam Selipsky,正式接任成為新的掌舵手。

原先外界猜測,新任AWS執行長會由當時的內部高層主管出任,不過,Adam Selipsky對AWS來說,其實不是新面孔,他在擔任Tableau執行長前,就是在AWS服務,並擔任副總裁一職,負責AWS全球的行銷、銷售、業務開發、合作夥伴管理、技術支援、產品行銷管理等業務,對AWS的各項業務都相當熟悉。

在過往逾10年的AWS服務經歷中,Adam Selipsky也是協助Andy Jassy建立雲端運算事業的關鍵人物,並且帶領團隊建立了AWS第一個視覺化界面,而他在Tableau服務的4年半期間,轉變其銷售模式,以訂閱制取代買斷制,帶領Tableau成長4倍,而Salesforce在2019年時以價值150億美元的股票收購了Tableau,成為最大軟體收購案之一。

今年re:Invent大會是Adam Selipsky上任後,首度以主講人身分,亮相大會主題演講,而整場演講的調性與過往相差不多,適逢AWS 15周年,他花了些時間,鋪層AWS在各項領域一路的發展,才揭露這回的新宣布,雖新發布內容少了些驚豔感,但都更貼近用戶需求。

回顧雲端服務15年來的發展,Adam Selipsk表示,「難以置信,AWS剛開始發展時,雲端運算的概念近乎不存在,」他清楚記得,起初向各界說明AWS和雲服務時,大家臉上都會流露困惑的神情,他道,因雲端當時還只是一個概念,很難用完整的脈絡來做解釋。

雲端服務發展至今達15年,AWS現提供超過200項服務

而這一切始於2006年,AWS推出儲存物件服務S3,也就是全球第一個雲端運算服務,以GB為單位提供按需取用的儲存資源,5個月後,再推出運算服務EC2;接著,在2009年推出第一個資料庫服務RDS,發展至今,又陸續推出不同類型的運算、儲存、資料庫等IT架構基礎服務。

作為第一家雲端供應商,Adam Selipsk表示,AWS深知必須向企業證明,在雲基礎架構平臺上,執行應用程式的價值,他不諱言,當初業界競爭者中,不乏業者對雲端存疑,他們甚至對外表示,雲端永遠不會發展起來,或直言雲端只適合新創,等到開始有企業採用雲架構後,這些競爭者又說,雲環境不適合執行關鍵工作負載。

如今,這些阻礙雲端服務發展的說法,都一一因逐年提升的企業雲端採用度,而打破了,Adam Selipsk更揭露多項AWS雲服務現今的成果,像S3現在累計儲存超過了100兆個物件,還有EC2每日開啟超過6千萬個執行實例。

目前AWS共計有超過200項服務,涵蓋運算、儲存、資料庫、機器學習、分析、安全、物聯網、量子運算等領域,並針對不同運算情境的需求,提供了475種執行實例類型,包含一般用途、運算優化、記憶體優化、儲存優化等。

算力布局:推出新一代自研晶片Graviton3,疊加算力優勢提供高效服務

雲端算力上,因應企業對高度且密集運算力的使用需求,AWS是最早投入研發自家晶片的公有雲業者,從2018年以來,已陸續推出兩代,基於Arm架構的自研雲端原生處理器Graviton,還有在2019年時,推出機器學習推論專用晶片Inferentia,以及在去年宣布要研發製造機器學習訓練用晶片Trainium。

這次再發布新一代自研晶片Graviton3,相比Graviton2,採用最新一代Graviton晶片處理通用型工作負載,可加快25%的速度,而加密型工作負載的處理速度則提升達兩倍。此外,新一代晶片的能源處理效率也做了優化,相比提供同等效能的其他EC2執行實例,可減少高達6成的能源消耗量。

AWS這回不僅發布了新一代的自研處理器,也發布了採用Graviton3的第一款EC2執行實例,稱為C7g,可為運算密集型工作負載提供高性價比的使用體驗,現階段提供預覽版。

圖片來源/AWS
AWS發布新一代自研晶片Graviton3,比前一代晶片提升25%的處理速度,並發布第一款採用新晶片的EC2執行實例C7g,可為運算密集型工作負載提供高性價比的使用體驗,現處預覽版。

另外,AWS也發布了搭配Trainium晶片的執行實例Trn1,主打在EC2中進行深度學習模型訓練時,可提供最佳性價比和最快的訓練速度。與P4d執行實例相比,透過Trn1訓練深度學習模型,最多可降低4 成的成本。

AWS大力投入自研專用晶片,不僅應不同運算情境需求,擴大自研晶片專用情景的選項廣度,也持續迭代提升晶片的運算效能,朝兩方向不斷推進,成就自身的算力優勢,要以更高的效能、效率,以及更低的成本和能耗,來提供用戶雲運算服務。

除了建置更強大的雲端運算能力,AWS也沒忘了回過頭,持續拓展和建置雲端基礎設施,並細化基礎設施的部署類型,從最原先的兩種類型:地理區域、可用區,到增添要鄰近大城市的區域型設施Local Zones,還有部署在5G邊緣網路的Wavelength區域。

AWS基礎設施現遍及26個區域的84個可用區,以及14個Local Zones和17個Wavelength區域,並計畫再增8個區域和24個可用區,明年更將在21國建設超過30個Local Zones,提供當地用戶執行對延遲高度敏感、運算密集型的應用。

落地布局:雲服務延伸至Outposts 1U、2U伺服器和5G專網,打造無所不在的雲端

這還不夠,AWS也持續發展混合雲架構與策略的相關布局,搭建從AWS雲端基礎設施環境連結企業資料中心的橋樑,甚至延伸雲端環境至AWS基礎設施之外,打造落地版的AWS環境,也就是推出近兩年的伺服器硬體Outposts。

Outposts最先以42U機櫃為最小單位販售,實體機櫃高達203公分,這樣的大小和容量讓許多有興趣採用的企業卻步,因無法用於空間有限的場景,像是工廠作業現場、醫院、零售商店等。因此,AWS去年即宣布將推出兩個小尺寸的 Outposts伺服器。

經過一年的等待,AWS正式推出3個小尺寸的Outposts伺服器,分別是採用Graviton2處理器的1U型號(約4.45公分高),提供多達64vCPU、128GiB記憶體和3.8TB本地NVMe存儲;還有,採用英特爾x86處理器的2U型號(8.89公分高),提供多達64vCPU、128GiB記憶體和3.8TB的本地NVMe儲存,可支援加速器,如Inferentia或GPU;最後是,一樣採用英特爾x86處理器的另一個2U型號,提供最高達128vCPU、256GiB記憶體和7.6TB的本地NVMe儲存。

三款小尺寸Outposts伺服器需要的電力和網路連接性,都大幅減少,企業可在空間、電力或網路受限的空間,還有不需大運算容量時,來部署使用。

Adam Selipsk強調,Outposts並不是提供一個類似於AWS環境的服務,而是AWS雲端地區本地端機房的延伸,他進一步說明,Outposts是由AWS管理、維護,提供相同於AWS環境的API、控制層和工具,以及使用相同於AWS雲端地區的硬體設備。

通過Outposts伺服器,企業能在本地端使用如EC2、ECS、EKS、VPC等服務,而AWS會遠端通過企業網路連接Outposts,來管理基礎設施。例如美國股票交易所那斯達克也宣布在自家位於紐澤西州卡特雷特市(Carteret)的資料中心內,採用Outposts,建置首個單一企業使用的私人AWS Local Zone,以在邊緣端獲得超低延遲的運算支援力,處理對延遲性高度敏感的資本市場交易。

圖片來源/AWS
AWS原先以42U機櫃為最小單位,銷售Outposts,現正式推出1U和2U的Outposts伺服器,並降低設備對電力和網路連接性要求,可部署在空間、電力或網路受限的空間,像是工廠作業現場、醫院、零售商店等。

不僅如此,AWS還要藉由5G技術,拓展雲端環境至更多的邊緣端。針對企業營運場景連網裝置數不斷增加的態勢,Adam Selipsky觀察,企業現比以往更加依賴高效能和可靠的網路連接,以工廠為例,要串聯機器人、生產線和工作人員手中的平板,來有效掌握生產線狀況,提高作業效率。

隨著電信網路邁入5G世代,AWS還要藉由5G技術,拓展雲端環境至更多的邊緣端。這回AWS發布了企業專網服務Private 5G預覽版,企業可直接使用AWS提供的5G專網元件,包括小型基地臺、5G核心及RAN軟體,以及用戶身分認證模組(SIM卡),自建5G專網,並依使用量付費。

此外,新服務也提供使用Outposts的本地部署選擇。Adam Selipsky表示,Private 5G創造新的聯網世界,雲端的邊界將拓展至全新的地點,像是5G專網這樣的私有領域。

再加上已推出的衛星地面站服務Ground Station,透過衛星地面站接收衛星資料到AWS區域,進行處理,AWS現讓雲端服務的觸及範圍,從自家基礎設施延伸到企業機房、作業邊緣端,還有5G邊緣網路,再一路延伸到衛星,打破雲端邊界,來打造無所不在的雲端。

AI布局:提升資料工作流處理效率,也降低ML使用門檻

數據現是企業推動創新的動力源,Adam Selipsky表示,通過數據分析,企業可了解現正發生的事情,而透過機器學習技術則能分析數據,預測未來,並將理解力整合進系統和應用程式。

為簡化機器學習發展環境的建立工作,AWS在2017年推出全代管機器學習服務SageMaker,讓資料科學家和開發人員建構、訓練與部署機器學習模型,推出後,現已累計有150種功能。

今年大會上,AWS再宣布7項SageMaker新功能和更新,聚焦兩大主軸,一個是,提升資料工作流程的處理效率,另一個是,降低機器學習使用門檻。Adam Selipsky提到,AWS了解企業數據是在一趟旅途上,旅途的每個站點都很重要,不能跳過任何一個,且每個環節都須有恰當的功能支援,他強調,AWS會繼續建構整個旅程需要的工具。

這次AWS新增了多個SageMaker功能,就是為補齊ML工具鏈的完整度,像是在模型建構與演算法編寫環節,更新整合式開發環境Studio ,不同資料領域人員可在單一筆記本中,執行資料工程、分析和機器學習工作流程,也能存取EMR大數據資料,還有,新增Python編譯器功能Training Compiler,能夠自動編譯Python訓練程式碼,並生成模型專用的GPU核心,使訓練程式碼使用更少的記憶體和運算資源,加快模型的訓練速度。

而為縮短大型機器學習模型的部署時間,AWS針對推論環節,推出了模型推論運算配置推薦工具Inference Recommender,會自動推薦適合的運算執行實例配置,協助用戶選擇執行實例,宣稱可縮短部署時間至數小時。

AWS補強ML工具鏈完整性的同時,也深化SageMaker服務觸及ML工作管線的深度,提升ML技術重度使用者的服務黏著度。

另一方面,AWS企圖消除ML技術的採用門檻,讓更多不具備資料科學經驗的人,更容易接近ML技術,甚至能快速上手。Adam Selipsky表示,數據旅程的下一個重點是,讓組織中的每個人都能採取行動,而這意味著他們要能夠找到、分析和理解數據。

AWS這回推出了兩大降低ML技術採用門檻的SageMaker新功能,包含無程式碼ML工具Canvas和SageMaker Studio的免費精簡版Lab。通過Canvas視覺化介面,沒有任何機器學習經驗的企業業務分析師,可瀏覽及存取散布雲端或本地端的資料源,組合資料集來訓練模型,進而獲得預測數據。Adam Selipsky表示,Canvas能讓全新的用戶族群利用握有的數據,使用機器學習,來建立業務洞察力。

此外,使用者可利用電子郵件帳號直接註冊Studio Lab,不需AWS帳號,就能免費使用最高15GB的CPU或GPU運作環境,來學習和試驗資料科學和ML工作,有興趣接觸ML的開發者、學術人員或資料科學家,可免費利用AWS資源嘗試和學習ML工作。

圖片來源/AWS
AWS發表SageMaker精簡版Studio Lab,開發者只需電子郵件帳號,就能免費註冊使用達15GB的CPU或GPU運作環境,在基於JupyterLab筆記本開發環境,匯入資料集,還有建立與執行Jupyter筆記本,以及複製Git儲存庫、安裝各種開源套件,並編輯程式碼檔案,來試驗ML工作。

或許這回re:Invent大會不若以往,有眾多嶄新的技術發布或創新產品,讓人為之驚艷,然而,今年眾多發布補足了算力、落地和AI布局過往的不足,使得各戰略布局的脈絡更加清晰浮現,凸顯哪怕是相對小的更新和功能,都可對AWS本身,還有用戶,實際產生不可忽視的效益,SageMaker Canvas就是一個例子,讓沒有資料科學經驗的人也可以使用ML。

開場演講的最後,Adam Selipsky強調,過去15年,儘管AWS已在多個雲運算面向推進許多發展,但這只是開端,AWS目標讓他人藉由雲端技術,開闢自己的新道路,他表示,雲端已成為一場變革運動,提供重新構想事物的機會,以及提供實現轉型的途徑。

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