2006年亚马逊云科技（Amazon Web Services，以下简称AWS）是全球第一家推出云核算服务的公司，其时云核算的概念才刚刚鼓起。15年后，云核算简直无处不在，AWS的年度re:Invent大会也成为云核算范畴科技趋势和前沿展开的重要调查地。
关于未来，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区履行董事张文翊近来在re:Invent大会上表明：“咱们正在构建愈加强壮的算力，经过像5G和物联网这样的立异技能，把云推到更多的边际。咱们正在推进数据、剖析和机器学习的无缝集成。咱们还在为特定运用场景和职业供给定制化的处理方案。”
尽管现已展开了15年，在亚马逊云科技首席履行官Adam Selipsky看来，云核算还处在十分早的时期。他征引剖析师的估量，现在云上开销只占整个IT开销的5%到15%。未来将有很多的作业负载迁移到云，很多的立异即将在云上展开，云工业远景巨大。
值得注意的是，纳斯达克在re:Invent大会宣告和亚马逊云科技达到多年协作伙伴联系，宣告将分阶段把悉数事务迁移到亚马逊云科技，为全球资本商场构建新一代云核算根底设施。在2022年，纳斯达克将先把美国的一个期权买卖商场上云。为了完结全面上云的方针，习惯对延时的要求，纳斯达克经过Amazon Outposts树立了一个混合架构，推出了金融职业第一个专用亚马逊云科技本地区域。这一协作将运用到纳斯达克全球130多个企业客户，协助这些企业树立标准化的上云途径。
纳斯达克作为一个全球性的金融商场众所周知，实际上它的事务地图早就不止于此，它仍是一个为资本商场供给技能和SaaS服务的供货商。
Adam Selipsky表明：“纳斯达克和亚马逊云科技将一起为资本商场发明新的或许，协助他们加快立异和改善事务流程。结合纳斯达克长达50年来为资本商场开辟新技能的专业经历，以及亚马逊云科技老练的安全性、牢靠性和弹性，将协助咱们一起的客户以及纳斯达克持续展开事务，每天无缝地完结数十亿美元的买卖。跟着纳斯达克敞开上云的第二个十年之旅，此次协作将助力纳斯达克更轻松地将中心根底设施迁移上云，持续发明新服务。”
“数据真实推进职业惊天动地转型的一个范畴便是工业制作。不管是规划仍是供应链办理，仍是高质量交给，比方大众轿车今年会向商场投进1100万辆轿车，每天向工厂就得投入2亿零部件。经过和亚马逊云科技的携手，它们将120多个涣散的工厂和3万多家供货商的数据悉数整合到云里，构成单一整合的数据库。这样一个数据库带来的剖析就能够让它们的生产力提高30%，”亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡介绍道。
那么怎么将机器学习门槛降到最低，使不具备机器学习经历、数据科学经历，也不是开发者，也能做机器学习？亚马逊云科技推出了Amazon SageMaker Canvas：可经过可视化的点选界面，生成高准确度的机器学习猜想，而不需求写程序代码。
比方事务人员，“他懂事务流程，懂事务场景，他能够看到事务的应战，能够猜想用机器学习去处理事务场景中的一个问题能够提高多大功率，可是他搞不定的是，不明白Python，也不明白数学模型。那么在他想用机器学习削减客户丢失、诈骗检测，乃至猜想出售和优化库存的时分，即可用Amazon SageMaker来构建想要的机器学习模型，不必求数据科学家，”顾凡描绘道。
数字孪生是任何物理实体、物理流程和服务在虚拟环境中的虚拟投射、映射，每个实体的数字孪生都精确地模仿它的实体。比方一个航空的喷气发动机有数字孪生，安装此发动机的生产线也有数字孪生的映射，这条生产线地点的工厂车间也有。
曩昔测验新产品，一般要做出物理的实体产品，饱经沧桑。今日则能够经过构建新产品的数字孪生，然后在虚拟的数字孪生国际里运转不计其数次的测验，为产品去建模以及改善其功用。
那么怎么构建数字孪生呢？这首要需求将跟物理实体相关的一切数据源导入到数字孪生的模型，弄清楚数据源和实体之间的联系，一起需求将此数据叠加到3D视觉模型上，然后才干线D可见的虚拟孪生体。
与此一起，物理国际的数据无时无刻不在改变，怎么确保更新的数据能够及时反映到数字孪生体？这是一项技能门槛和本钱都十分昂扬的活动。
在re:Invent上，亚马逊云科技发布一项新的IoT服务Amazon IoT TwinMaker，方针是让开发人员愈加轻松、方便地创立实际国际的数字孪生，如楼宇、工厂、工业设备和生产线。
“数字孪生有望让工业流程型企业改朝换代。可是，打造数字孪生很不简略，这些作业需求企业投入专业开发人员，且消耗巨大精力。咱们期望极力协助更多公司取得构建数字孪生的才能。所以，今日咱们发布了新服务Amazon IOT TwinMaker，让开发人员更轻松地创立楼宇、工厂、工业设备和生产线等实体体系的数字孪生，”Adam Selipsky说道。
Amazon IoT TwinMaker可直接导入多个来历（如设备传感器、摄像机和事务运用程序）的数据，并将这些数据结合起来创立一个常识图谱，从而对实际国际环境进行建模。
一起推出的另一项IoT服务是Amazon IoT FleetWise，其针对轿车职业处理轿车制作商数据搜集、办理和上云的难题。经过Amazon IoT FleetWise，轿车制作商能够轻松地搜集和办理轿车中任何格局的数据（不管品牌、车型或装备），并将数据格局标准化，方便在云上轻松进行数据剖析，还能够依据气候条件、方位或轿车类型等参数来拟定上传数据的时刻规矩。
当数据进入云端后，轿车制作商就能够将数据运用于车辆的长途确诊程序，剖析车队的健康状况，协助轿车制作商防备潜在的召回或安全问题，或经过数据剖析和机器学习来改善主动驾驭和高档辅佐驾驭等技能。
“车载传感器每小时可发生多达2TB的数据。而且跟着品牌和类型不断添加，数据格局各不相同，所以有必要树立定制的数据搜集体系。可是，树立这些体系既困难又耗时。咱们今日发布了Amazon IOT FleetWise，让轿车厂商轻松、低本钱地搜集、转化数据，而且近乎实时地将数据传输到云,”Adam Selipsky说道。
运用Amazon IoT FleetWise将数据上传到云后，轿车制作商就能够运用亚马逊云科技服务的广度和深度，从轿车数据中提取数据剖析成果。例如，当主动驾驭体系以低于90%的置信度辨认路标中的文本时，轿车制作商就能够运用智能过滤功用，搜集在新建高速公路上行进的轿车的摄像头数据。
“今日，高功用、高牢靠的网络正发挥史无前例的重要性。咱们简直衔接万物，包含产线机器人、工人和店员手中的平板电脑、联网的空调、电梯和叉车、需求牢靠数据衔接办理物流的送货车辆等等。一切这些新的运用场景都需求一致性、牢靠的网络衔接。”Adam Selipsky 表明。
可是规划、建造和布置移动网络需求很多的时刻，而且是一个需求电信专业常识的杂乱进程。别的，企业还需求评价、对口多家供货商，习惯不同供货商的定价形式，特别是大多数供货商按设备数收费。当设备数量不计其数时，费用则大幅添加。
亚马逊云科技在当天推出Amazon Private 5G，方针是使按需装备布置和扩展5G专网变得简略，企业树立5G专网的时刻能够从数月降到几天。用户能够指定期望树立移动专网的方位，以及终端设备所需网络容量，亚马逊云科技担任交给、保护、树立5G专网和衔接终端设备所需的小型基站、服务器、5G中心和无线接入网络（RAN）软件，以及用户身份模块（SIM卡）。Amazon Private 5G能够主动设置和布置网络，并按需依据额定设备和网络流量的增加扩容。
弗若斯特沙利文（Frost & Sullivan）咨询总监李庆评论道：“5G作为根底网络设施完结万物互联，而万物互联的节奏首要要完结小范围内的互联互通，5Gto B再to C。关于大型工业企业，特别以动力、大型制作业、轿车、码头港口来看，他们关于网络的稳定性以及低延时的需求较高，这主要是经过5G网络切片技能完结。因为大型企业本身事务的巨大性和独特性，对私有专网的需求会进一步提高。本来的专网布置需求前期的很多测算与规划，布置周期较长，较难跟上事务的迭代速度。面临联网设备的数量近几年爆发式增加的状况，企业需求具有快速自建5G专用网络的才能以高效匹配本身区域内的互联互通，一起也要确保安全性。可是‘高效’和‘安全’是需求应对的两大应战，更快布置Private 5G网络环境将成为供货商未来的竞争力之一，安全性又依赖于边际云的监控处理才能以及办理才能。”
她认为，亚马逊云科技此次发布的Amazon Private 5G服务最大的亮点在于简化布置和按需扩容，按需付费，大大下降了企业的时刻本钱和金钱本钱，而且提高了企业的自主性，十分合适快速展开新式事务企业，短时刻内也比较合适在北美推出。
Adam Selipsky在主题讲演中宣告，“有些企业期望取得数据剖析的优点，却不想办理根底设施。他们不想去做集群调优，不关心那些仪表盘和按钮，还有的企业不期望猜想运用需求多少根底设施。咱们的Amazon Athena和Amazon Glue现已消除了根底设施和容量办理的需求。咱们问自己，其它的剖析服务是否也能够把根底设施作业彻底除掉。今日，我十分高兴地宣告，针对四个数据剖析服务推出新的无服务器和按需选项，包含Amazon Redshift、Amazon EMR、Amazon MSK和Amazon Kinesis流数据服务。”
Amazon Redshift Serverless可在几秒钟内主动设置和扩展资源，完结在PB级数据规划运转高功用作业负载，而无需办理数据仓库集群。
Amazon Kinesis On-demand是亚马逊云科技为Amazon Kinesis Data Streams（一种用于捕获、处理和存储流媒体数据的无服务器服务）推出的新功用（新的容量形式），使用它能够供给每分钟GB等级的读写吞吐量，而无需进行容量规划。
Forrester首席剖析师戴鲲指出：“依据Forrester的研讨，从前期的函数即服务（FaaS）延展到近两年的无服务器容器（Serverless Container/Kubernetes）和无服务器运用（Serverless Applications），以事情驱动、主动化和分层解耦为主要特征的无服务器核算（Serverless）能够有用协助开发人员聚集事务立异，明显下降运维团队的运营本钱。本次推出的Amazon RedShift、Amazon EMR和Amazon MSK三项剖析服务的Serverless版别，是无服务器核算在剖析范畴的又一次交融立异，有望协助企业在数仓、大数据结构、以Kafka为根底的流数据处理等范畴进一步屏蔽底层杂乱性，加快立异。”
