re:Invent十周年，也是云计算发展的十年，回首十年，从IaaS、PaaS、SaaS，到应用开发方法创新，云计算发展经历了不同的发展阶段，如今，2021 re:Invent，亚马逊云科技又将云计算推入到了硬件创新协同发展“深水区”。
芯片硬件“深水区”
亚马逊云科技涉足自研芯片始于2013年与以色列芯片公司Annapurna Labs合作开发的Amazon Nitro芯片，2015年亚马逊云科技收购了该公司，Nitro芯片主要用于网卡，也可以用于连接和控制硬盘，控制EBS块存储；还可以用于卸载（Offload）Hypervisior等CPU工作负载，当然也可以用于硬件安全检查等。有了Nitro，亚马逊云科技也推出了多种EC2计算应用实例供用户选择。
顺应AI、ML计算应用的需要，亚马逊云科技推出了Amazon Trainium芯片，发布了基于Trainium的Trn1n AI服务器，与上一代P4d产品相比，通过Trn1实例训练深度学习模型的成本降低多达40%。
Trn1实例可提供800Gbps EFA（Elastic Fabric Adapter）网络带宽（比最新基于GPU的EC2实例高两倍），并与Amazon FSx for Lustre高性能存储集成，让客户可以启动具有EC2 UltraClusters功能的Trn1实例。
通过EC2 UltraClusters，开发人员可以将机器学习训练扩展到一万多个与 PB 级网络互连的 Trainium 加速器，让客户按需访问超算级性能，即便是最大型和最复杂的模型，训练时间也可以从几个月缩短到几天。
如果说网络芯片、机器训练芯片仅仅是亚马逊云科技芯片试水的产品，亚马逊云科技基于Arm架构的Amazon Graviton3自研CPU处理器就是一个具有里程碑意义的产品，也宣告了亚马逊云科技芯片版图的完整。
从C7g服务器到SSD
由Amazon Graviton3处理器支持的C7g实例可将计算密集型工作负载性能提高多达25%。与Graviton2相比，Amazon Graviton3处理器为科学计算、机器学习和媒体编码工作负载提供高达2倍的浮点运算性能，为加密工作负载速度提升高达2倍，为机器学习工作负载提供高达3倍的性能。Amazon Graviton3处理器的能效也更高，在相同性能下，与同类型EC2实例对比，可节省高达60%的能源消耗。
C7g实例是云中第一个采用最新DDR5内存的实例，它提高了50%的内存带宽，从而提高了科学计算等内存密集型应用的性能。C7g实例的网络带宽也高出20%。C7g 实例支持 Elastic Fabric Adapter (EFA)，允许应用程序直接与网络接口卡通信，提供更低且更一致的延迟。
除了C7g服务器之外，SSD盘是亚马逊云科技硬件协同的另外一个发力点。
全新发布的Amazon Nitro SSD固态硬盘的Im4gn/Is4gen/ I4i实例，可为I/O密集型工作负载提供超高存储性能。
通过自研的 Amazon Nitro SSD，Im4gn/Is4gen/I4i实例提供高达 30 TB 的 NVMe 存储，与上一代产品相比，I/O 延迟降低了 60%，延迟可变性降低了 75%，通过优化存储堆栈、虚拟化管理程序和硬件与Amazon Nitro 系统紧密集成，可使SSD更新交付速度更快，让客户可以从改进的功能中获益。
Im4gn 实例（现已可用）采用 Amazon Graviton2 处理器，与 I3 实例相比，性价比提高多达 40%，每 TB存储成本降低多达 44%。Is4gen 实例（现已可用）也采用 Amazon Graviton2 处理器，与 I3en 实例相比，每 TB 存储成本降低多达 15%，计算性能提高多达 48%。
无论是新的ARM芯片服务器，还是新的SSD，软件与硬件结合是一种趋势，以Open Chanel为例，更是将SSD盘的控制，上交由服务器CPU来完成，从而最大程度降低功耗、提高效率。云计算本质是对资源效率的追逐，因此当现有硬件资源得到充分挖潜之后，未来发展的空间就在创新硬件，GPU、AI芯片如此，新的Gravtion 3也是如此。
通过硬件的创新，亚马逊云科技也跻身ARM服务器、SSD盘硬件供应商。实际上不仅如此，阿里云、腾讯云都有相应的服务器、存储硬件产品。但在商业模式上，云服务商更多以云服务方式出现，并没有单纯以硬件产品供应商方式示人，他们对外可以提供硬件产品，但并不定位在专业硬件厂商，
云服务商的硬件与云服务相辅相成，这也为上次SaaS应用提供了新的IaaS层硬件支撑，以SAP HANA为例，亚马逊云科技Gravtion所提供的新特性就得到SAP HANA的认可，实现逐步运营和性能的提升。
超越产品服务的创新
如今，亚马逊云科技在25个地理区域建立了81个可用区，并计划新建9个区域和27个可用区，有14个本地扩展区域、17个Wavelength区域，有108个Direct Connect光纤直连站点，有310个边缘站点和13个区域缓存站点。这些区域将包括数据中心、Amazon Outposts、IoT 服务、Snow 家族服务、Amazon Ground Station在内的数千种云服务，用于提供AI、ML、大数据、IoT、5G等应用，可以说，现实中的有的IT应用都可以在亚马逊云科技找到相应的服务，颗粒度更细，效率更高，这是一个高度整合、灵活自由选取的平台。
但是从应用创新的角度来看，这些服务所扮演的实际是一个集成开发环境 (Integrated Development Environment ，IDE)或者说是 “工具库”角色。“就像盖房子一样，这些云服务提供不是一个预制好的房子，而是给用户一个巨大的工具箱，可以挑选你们需要的工具，开发自己的软件。”“在亚马逊云科技的信念中，我们认为客户是创造者，最懂自己业务，也是真正知道软件应该如何开发的人，就是用户自己。”
但是要用好这些工具或者服务，对人的能力和知识都有一定的要求，有人能够DIY，制造自己需要的产品，但是更多的人还是希望跨越DIY的过程。
为了帮助客户最大限度实现数据价值，除了千方百计降低云服务的使用的门槛。亚马逊云科技与行业领导者的结合，也在不断推动行业的进步，如亚马逊云科技与高盛合作推出的面向数据的金融云(Financial Cloud for Data)服务，与汽车制造商合作推出的数字孪生方案、Amazon IoT FleetWise数据管理方案。
小结
都说“变是永远的不变”，这很好印证了re:Invent十年发展，从产品技术到服务，在从云服务到硬件产品创新；从IT产品云服务提交，到行业应用创新交付，这是一个螺旋式上升的过程，需要我们能够跟上云计算发展的进程变化。
