云计算市场竞争加剧，亚马逊建立面向未来的数据基础设施

最近几个月， ChatGPT 成为朋友圈里的“顶流”。 C 端层面的搜索应用体验是现阶段市场关注的焦点，B 端层面的云计算市场由于技术的晦涩性距离用户较远，而个人觉得在这场由 ChatGPT 掀起的巨大浪潮里，云计算其实扮演的角色着十分重要。 OpenAl 使用云计算技术，在大量的计算资源和数据上训练 ChatGPT 模型。这使得模型能够以高效和可靠的方式为用户提供语言生成和理解服务。因此，云计算为模型的开发和运行提供了强大的技术基础。  强大的云计算能力，推动用户增长 从我的观察可以感受到，高速发展的云计算业务，一直是推动亚马逊业绩增长的重要引擎，我们作为开发者不断推动云计算功能、性能不断地做创新，使得其一直能往下走，也能保障亚马逊云科技的产品、服务，最后的落地能力足够强。而公司自身的数据优势、产品的性能和安全特性也是其牢牢掌握市场以及用户份额的重要原因。 首先亚马逊具有强大的云原生数据能力，以帮助企业扩展其数据库和数据分析服务，并确保数据安全与数据质量。什么是云原生？个人理解，刚上云的时候，云原生可能指的是弹性、高可用这些，但走到现在，可能是平台、操作、数据处理等。云服务本身的边界在不断变宽、变多。 但确定的是，云原生是程序从第一天就是在云上跑的，可以屏蔽底层的复杂度，根本不需要考虑如果放在机房里面是怎么样。比如，现在有 300 万个日志文件在 Amazon S3 上面，想要对文件里边的某一个字符进行更改。这个时候就要对很多的日志文件同时进行更改操作，需要有非常大的并发。这样一来，就可以真正地进一步完善云原生环境里边的开发体验。 云原生影响的不只是我们程序的运算环境，还会影响到开发者的默认前提。云原生时代的开发者，需要把工具做足够好的抽象，让我们用户在云原生状态下进一步地聚焦在业务上面，不用关心底层逻辑，这一块亚马逊一直走在行业前沿。  亚马逊云科技推出的 Amazon Athena 服务已有数以万计的客户注册。为了帮助用户以一种更直观的方式来运行复杂的数据分析，让用户将更多的时间用于洞察，而不是等待结果，亚马逊云科技推出 Amazon Athena for Apache Spark ，这项服务不到 1 秒钟的时间就可以运行交互式的 Spark 数据分析应用，它比其他类似的 Spark 解决方案快 75 倍。 可扩展性和处理能力，降低运维成本 另外，亚马逊云科技为企业提供所需工具来帮助提供可扩展性和处理能力。去年亚马逊发布了 Amazon DocumentDB Elastic Clusters ，这是一个完全托管的数据库扩展特性，可以帮助 DocumentDB 根据流量需求轻松实现上下扩展。它可以在几分钟内弹性扩展工作负载，甚至可以自动管理底层基础设施，降低运维的时间成本。  可靠性和安全性是关键考虑因素 从以往技术峰会和亚马逊地高层发言可以看到，可靠性和安全性是各企业选取云服务商的关键考虑因素。亚马逊云科技构建此类安全可靠服务的悠久历史。然而客户总是有着更多需求，尤其是在应用程序和数据库方面。 因此，新的 Amazon Redshift Multi-AZ 功能将有助于为 Mission-critical 的分析任务工作负载提供高可用性和可靠性。为了帮助提升 PostgreSQL 扩展程序的安全性，开源项目 Trusted Language Extensions for PostgreSQL 服务，支持 Amazon RDS 和 Aurora 上的 PostgreSQL 扩展程序。这些语言和延伸可以让你非常安全地把它加入到你数据的基础设施上，同时也可以得到亚马逊云科技的认证。有了这样的解决方案，我们的客户就可以非常快速地集成他们的数据，还可以基于他们核心的数据库来开发应用。亚马逊云科技将会不断地向开源社区做新贡献。 为了保护 RDS 数据库的安全，亚马逊云科技推出 Amazon GuardDuty RDS 保护解决方案。只要一个点击，Amazon GuardDuty RDS Protection 就可以在 Amazon Aurora 上面运行基于机器学习的智能威胁检测来保护数据，这也为企业数据保护提供了基础，让你可以在不同的数据存储位置中把这些连接起来。  Amazon Glue Data Quality 解决方案可以进一步萃取数据价值，保证数据治理。每天从数据中自动建立数据质量规则，只需花几个小时的时间就可以产生新鲜的高质量数据，以便客户每天都能做出更明智的关键决策，这项服务可以将人工工作从几天减少到几小时。 基于 Centralized Access Control for Redshift Data Sharing 平台，用户可以非常容易地在内部运行一个集中的数据管理，可以管理不同的查询，也可以管理获取某一种数据的权限，有助于维护数据安全。客户能够在运行权限管理的情况下进入各个不同的数据分布。 亚马逊云科技一直在针对云产品，推进 Serverless 化全面改造。一方面满足了我们用户的需求，另外在技术方面，有了 Serverless 的便利性以后，下一步就是平台软件的 Serverless 化。现在的平台软件里数据相关的软件比较多。数据库也好，数据分析软件也好，本质上就是一个系统，它自己就是一个平台软件，既然代码运行环境可以 Serverless 化，把这个技术应用到平台软件，就很自然的推动了 Serverless 化全面改造。 现阶段，亚马逊云科技的 Amazon EMR、Amazon MSK 和 Amazon Redshift 的无服务器功能可帮助客户大规模分析数据，而无需配置、扩展或管理底层基础设施。遥遥望向未来五年，随着多云环境成为主流，边缘计算得到广泛应用，深度学习和人工智能进一步融合，容器技术得到广泛应用，各种新技术和应用场景将不断涌现，安全性和隐私也会成为用户首要考虑因素。亚马逊也在不断建立面向未来的数据基础设施，希望能够实现安全高效的跨组织数据链接。