美国拉斯维加斯时间 2017 年 11 月 29 日上午,AWS CEO Andy Jassy 在一年一度的 AWS re:Invent 大会上发布了主题演讲。这一年的短短两小时内,Andy 宣布了一系列令人兴奋的新服务。InfoQ 编辑先在本文简单列出本次的发布消息,之后会另出文章详细分析这一系列动作。
容器方面发布
全称是 ECS for Kubernetes。换句话说,就是 AWS 平台原生提供的 Kubernetes,与之前的 ECS 并行提供。
据说 AWS 的容器服务客户向 AWS 吐槽说,我们能不能用着容器但是不用管理底层的服务器?于是 AWS 掏出了这件工具。更多介绍见这篇博客。
数据库方面发布
Aurora Multi-Master
Multi-Master,顾名思义,有多个 Master 可以同时写入。多个 Master 可以在不同的数据中心。
部署一次,全球各区域可用的 DynamoDB。
DynamoDB 的备份、恢复工具。
云端的图数据库,适合做综合数据分析,比如企业数据与社交网络数据交叉分析的场景。
当一个用户对 S3 上的 Data Lake 进行 SQL 查询时,之前会比较慢,因为查询时遍历的大部分 S3 对象数据可能是与这次查询无关的。有了 S3 Select,原本需要 8 秒才能出结果的一次查询可能只需要 1.8 秒就能出结果。
可以对 Glacia 上的冷数据直接做 SQL 查询。
AI 相关发布
这也许是本次 re:Invent 上发布的最大杀器,也可能是自各类开源机器学习框架流行以来在 AI 领域出现的最大杀器(如果使用体验真的如 Andy Jassy 所描述的那样好的话):普通开发者也想用机器学习来玩自己的数据,但是数据清洗、建模、各种试错太难太花时间,把开发者都吓跑了。SageMaker 的目标是,开发者只需要关心自己输入什么数据,自己想用什么框架和什么算法,其他的各种参数调优什么的脏活儿就让机器自己用机器学习来做。
这是个硬件,一个可编程的摄像头。Andy Jassy 对它的定位是个“学习机”——手把手帮助开发者学习如何入门图像识别 / 视频识别。现在在 Amazon.com 上预售,价格 249 美元,2018 年 4 月发货。更多教程和介绍见这篇博客和这篇博客。
此外还有一些应用层的新服务如下:
Rekognition Video :继去年发布的 Rekognition 图像识别服务之后,本次发布的视频识别服务。可以做人物跟踪一类的任务,可以实时出分析结果。
Amazon Kinesis Video Streams :帮助用户把来自不同设备、不同制式的视频流上传云端的一项服务。
Amazon Transcribe :音频转文字服务,目前支持英语和西班牙语。
Amazon Translate:翻译服务。
Amazon Comprehend :自然语言识别服务。
IoT 相关发布
AWS IoT 1-Click :一个独立的 Lambda function 触发服务:按下这个按钮,你就可以指定运行某个后台已经定义好的 Lambda 事件。
AWS IoT Device Management :管理大量 IoT 设备的平台。
AWS IoT Device Defender :IoT 设备安全防护服务。
AWS IoT Analytics :给 IoT 设备上收集的数据做分析。
Amazon FreeRTOS :Amazon 版本的 FreeRTOS 操作系统,配合 Amazon IoT 体系使用,适合迷你设备。FreeRTOS 的原作者 Richard Barry 已经加入 AWS 工作。相关技术说明见这个博客。
Greengrass ML Inference:在 edge 端跑一些轻量的机器学习。
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