亚马逊 re:Invent 全球大会：把云计算交到更多人手里
原创 威化化 | 2022-01-07 16:20
【数据猿导读】 自研芯片，向来是云计算厂商着力的焦点，于亚马逊云科技来说也不例外。
随着云计算的发展，云化世界已不再是未来。
作为全球云计算行业的开创者和探路者，亚马逊云科技所创办的re:Invent全球大会，一直是全球云计算领域的行业风向标。
2021年，正逢亚马逊re:Invent的第十年，亚马逊云科技再一次携众多技术创新成果而来，为蓬勃发展的全球云计算产业照亮前路，引领行业风向。
超过15年以来，亚马逊云科技（Amazon Web Services）一直以技术创新、服务丰富、应用广泛而享誉业界。根据Gartner Solution Scorecard 2021能力报告显示，亚马逊云科技以总评分94分位居行业榜首，且是全球唯一总分超90分的云服务提供商。
自研芯片的多重选择
自研芯片，向来是云计算厂商着力的焦点，于亚马逊云科技来说也不例外。
对此，亚马逊云科技大中华区产品部计算与存储总监周舸表示，随着实例多样化创新不断深入，云计算厂商必须专注到芯片研发的本身，从芯片的创新开始。
而亚马逊云科技的自研芯片创新之路，始于2013年。截至今日，自研芯片路线已实现数线并行，涵盖服务器芯片、训练推理芯片等多项赛道。
而在2021 re:Invent上，亚马逊云科技发布了自研通用服务器芯片Graviton 3、机器学习云端芯片Trainium，以及相应固态硬盘产品，进而强化自身在云计算领域的优势。
在数款产品中，通用芯片Graviton 3因性能飞跃而备受关注。据悉，采用Arm架构的Graviton 3基于Graviton2有25%以上的提升，浮点的运算能力提升更是超过两倍，且以实现应用。
对此，周舸坦言：“所有的芯片者都面临着选择的问题，Graviton3 GPU相对于Graviton2，晶体管数高出200亿个，而如何以更高规格实现最大的效能提升，成为了芯片设计过程中需思考的问题。”
一般而言，提升CPU性能主要有两大方向，一是提高频率，二是增加内核数量。前者实现起来十分容易，只是，云作为超大规模数据中心，并不能简单套用此类升级方案。
“提高频率确实能实现性能提升，但以现在的半导体功率与能力，提高频率也意味着功率、发热量的上升，这将会带来很多散热的压力和负载，从而增加了能耗，并降低了云的效率，最后使客户使用成本上升，因此我们在芯片频率提升方面尤为谨慎。”周舸解释道。
因此，亚马逊云科技并没有选择单纯地堆料、拉高频率，而是在设备实际使用情况中寻求问题的解答。基于此，以指令并行的方式增加内核宽度，成为了亚马逊云科技技术迭代的可行路径。
“指令并行，即同一个时钟周期里，内核能执行更多指令、完成更多任务。此外，我们还在同一个指令里面加载更多的数据量，这样即使不提升频率，也能通过同期效率提升实现性能的提升。”周舸谈道。
而内核增量方面，周舸坦言，增加核数确实不失为性能提升的良剂，但客户工作负载往往涉及大量大数据、微服务架构、HPC服务，对于内存的带宽和延时的敏感度极高。
在此背景下，剩余晶体管是增加核数，还是增加CPU的内存的带宽、降低延迟，成为了硬件迭代的又一个选择题。而最终，亚马逊云科技选择了后者。
基于上述“巧思”，应用Graviton3的Twitter性能提升约20%到80%、F1流体仿真效率提升40%、Epic《堡垒之夜》游戏性能体验大幅提升，实践应用过程中效能提升显著，且功耗大幅降低，从而降低客户以往高昂的成本代价。
此外，除通用芯片Graviton3， 基于Trainium的实例——Trn1同样是亚马逊云科技在自研芯片方面的一大亮点。
周舸指出，机器学习模型复杂度呈指数级增长，GPU、加速芯片本身已很难跟上其增长步伐，单卡性能已触达瓶颈。
针对该问题，亚马逊云科技给出的解答是并行训练。而想要实现并行训练、组建多卡训练，其难点并不局限于芯片本身，而多存在于内存与网络部分，这也成为了亚马逊云科技发力的重点。
通过增加内存与提升网络性能，亚马逊云科技拓展了集训训练规模，构建更适合专业芯片发挥的网络环境及其配套服务，从而实现机器学习训练能力的大幅提升。
作为亚马逊云科技自研芯片，无论是Graviton3，还是Trn1，均为其云服务而生。而对用户而言，云服务自诞生起，即代表着一个个API。因此，对云计算厂商而言，如何运营好API成为了自身云服务发展历程中亟待解决的命题。
打牢API底层，将创新能力交由用户
从应用场景出发，是理解API内涵的有效路径。
亚马逊云科技大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野表示，不管是计算资源Amazon EC2，还是存储资源Amazon S3，亦或是创建网络拓扑、创建数据库的资源、起停关等，均属API应用。
时至今日，亚马逊云科技共有200多项云服务，其中大多数来自于其简单概念，旨在向用户提供最大程度的创新能力。不过，运维如此复杂的API系统并非易事。对此，王晓野指出，亚马逊云科技在15年API运营过程中总结出六大经验：
第一，对于API的构建，API是永远的。”一旦API被发布成为一个公共可用的服务，那么就会有成千上万得到客户不断去调用它。意味着我们对这个API的任何改动都是不明智的，而且是很危险的，我们不能够对原有的API进行删除或者更改。“王晓野解释道。
第二，对云厂商和任何API的设计者来说，最大的挑战其实就是向后兼容。对此，王晓野指出：”亚马逊云一直在坚持保持超高的向后兼容性，对于老版本的API他们并不允许被触碰和开发者的协定，也不可以去改变API已有的使用方式，只能在上面增加新的功能，而不会去删除或者改变已有的API。“
第三，应该以用户真正应用场景出发来构建API，寻求用户最需要的工具或服务，以及想要实现的功能，而不是局限于自身现有何种技术来加以实现。
第四，让API的故障模式有据可查。“一个真正的好的API和服务，不仅仅要让别人知道它工作的时候是什么样，而且要让大家知道，当它不工作的时候，开发者能真正知道它哪里出了问题，然后持续地去对它进行改进。”王晓野解释道。
第五，创建具有明确、特定目的、自描述的API。自描述其实对所有API是一个最基础的原则，但是真正能够保证它足够简洁，让开发者能够理解，需要回到一个最简单的逻辑，即足够简单，且为专门的功能所设计。
第六，对于API和云服务，要不惜一切代价地去隐藏背后的技术实现，以更好聚焦在用户的需求上。如果过早地透露了这些具体的底层实现，用户便可能过分关注于技术底层的变化，从而忽略具体的技术应用层面。
而如何驱动API应用，王晓野以机械为例，指出：“像有轮子、杠杆、轴轮就能构建手推车一般，通过简单机械组合便能构建复杂机械，在此过程中最熟悉复杂机械应用的人当属构建者们，云服务亦然。“
在此过程中，API所属的便是简单机械范畴。而作为云厂商，亚马逊云科技不需要为用户构建好最终的复杂机械，而是向用户提供基础元素，令其由此构建属于自身的云服务应用。可见，让更多用户成为创造者，成为了其API运维的重要内涵。
只是，亚马逊云科技想要实现的不止于此。亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡坦言，希望能降低门槛，把云计算交到更多人手里。
降低门槛，实现技术的普惠化
“降低门槛本身就是云计算的一个非常重要的核心价值。”顾凡如是说。
在他看来，无论是初创公司，还是体量庞大的企业，在云计算应用层面都应处于同一条起跑线。而不论是开发人员、运维人员及数据科学家，还是行业用户或云计算初学者，都存在有云计算需求。因此，云计算需要降低门槛。
如何降低门槛，释放数据价值？亚马逊云科技从多个层面予以解答。
首先是业务层面。本届re:Invent上，亚马逊云科技推出多项服务与功能，试图降低用户的使用门槛：“我们推出Amplify Studio，允许前端的开发人员以低代码的方式，在手机端、web端实现端到端的，包括UI、包括后端业务逻辑创建的能力。”王晓野阐述道。
而除面向开发人员的Amplify Studio外，亚马逊云科技还发布了Amazon DevOps Guru for RDS，通过亚马逊机器学习模型自动识别和分析各种潜在的性能问题，以降低了运维人员使用云的门槛，为运维人员消除无差别的繁琐的工作。
“此外，为降低业务人员使用机器学习的门槛，我们同时推出了Amazon SageMaker Canvas，它使业务用户或者数据分析师无需任何机器学习经验或者任何代码，使用拖拉拽的功能，就能简单生成一个机器学习的分析，并且和数据科学家进行协同。”亚马逊云科技大中华区机器学习产品高级经理张洋介绍道。
对此，IDC中国助理研究总监卢言霞认为，Amazon SageMaker Canvas通过简单点击即可完成整个机器学习工作流，值得没有技术背景的分析师，以及聚焦业务分析层面但希望实时数据洞察的分析人群关注。
值得注意的是，上述产品仅是亚马逊云科技业务下探的冰山一角，想要真正将云计算交到更多人手里，显然不能局限于业务层面。
因此，亚马逊云科技宣布成立1000万美元人工智能和机器学习奖学金（Amazon AI & ML Scholarship），用于奖励全球范围内弱势群体和服务设施欠缺地区的学生，帮助他们做好准备，在未来从事机器学习相关工作。
艾瑞咨询研究副总监王成峰谈到，亚马逊云科技打造出了多款面向更多非IT人群的终端应用，将数字技术红利的“普惠化”，令人印象深刻。
而目前，亚马逊云科技已提供超过200项全功能的服务，基础设施遍及25个地理区域的81个可用区，服务于全球数百万客户，支撑其基础设施，提高敏捷性，降低成本。
文：威化化 / 数据猿
来源：数据猿
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