AWS在reInvent上推出了創新的AI產品

亞馬遜網絡服務公司(Amazon Web Services Inc.)在re：Invent 2018的第二天星期三將人工智能作為其公告的主要主題。

正如AWS首席執行官Andy Jassy的主題演講中詳細介紹的那樣，最新的公告分為以下幾類：

將創新的AI驅動到每個云應用程序中;

在云中構建和優化各種數據工作負載;和

在更復雜的部署中管理富云原生應用程序。

這是Wikibon對re：Invent 2018第二天的主要聲明的剖析：

將創新的AI驅動到每個云應用程序中

在今年的re：Invent大會上，AWS引入了一系列令人驚訝的創新性AI新功能。這些范圍包括新的AI硬件加速器架構，針對各種企業AI用例的完全托管的云服務，甚至是由尖端AI建模和培訓方法提供支持的微型自動駕駛汽車原型。

在re：Invent的第二天，與AI有關的主要公告如下：

推出用于在云中進行快速AI推理的新硬件架構：該供應商宣布開發AWS Inferentia，這是一種新型高性能AI加速器芯片，將于2019年推出。AWS正在對該芯片進行設計，以實現高吞吐量，低延遲AI應用程序可替代GPU。AWS聲稱，在AWS云中運行推理工作負載時，它可以降低“數量級”成本。當并行部署到AWS云中時，Inferentia硬件將“擴展到數千TOPS” [每秒的每秒操作次數]。它將能夠執行TensorFlow，Mxnet和PyTorch中內置的AI模型。對于多種框架和多種數據類型，它將為每個芯片支持數百個萬億次浮點運算，并且每個Amazon EC2實例將支持數千個萬億次浮點運算。它針對多種數據類型進行了優化，包括INT-8和混合精度FP-16和bfloat16。它將與Amazon EC2，SageMaker和Elastic Inference一起使用。

優化其云計算的主要AI開發框架：供應商宣布AWS優化的TensorFlow框架全面上市。AWS增強了TensorFlow在GPU上的可擴展性，從而當這些工作負載在AWS的云中運行時，加快了TensorFlow內置模型的訓練和推理。AWS聲稱在訓練幾種類型的深度學習算法和其他神經網絡時，已優化TensorFlow以實現線性可伸縮性。與新發布的P3dn實例一起使用時，AWS優化的TensorFlow在256個GPU上實現了90%的效率，而之前的效率是65%。

支持快速訪問最佳AI算法和預先訓練的模型：供應商宣布AWS Machine Marketplace正式上市。作為對與Amazon SageMaker捆綁在一起的流行模型和算法的補充，該市場為開發人員提供了150多種其他算法和預先訓練的模型，并且每天都會添加新的模型和算法。所有這些都可以直接部署到SageMaker中，以供開發人員立即使用。開發人員使用市場的自助服務界面通過該網站列出和出售自己的算法和模型。

自動完成人工勞動密集型的AI培訓數據標簽：供應商宣布Amazon SageMaker Ground Truth全面上市。這種新的解決方案使開發人員能夠通過Mechanical Turk，第三方供應商或他們自己的員工使用人工注釋器來自動化低成本，高通量，高精度的培訓數據標簽。該解決方案使用AI實時從這些注釋中學習，并且可以將標簽自動應用于大部分剩余數據集，從而減少了在SageMaker中使用AI訓練AI模型之前人工查看標簽數據的需求。

擴展，加速并降低云中快速AI推理的成本：供應商宣布Amazon Elastic Inference的一般可用性。這項新的完全托管服務使AI開發人員能夠在通用Amazon EC2實例上運行推理工作負載，并提供適量的GPU性能。從僅1個TFLOP開始，開發人員可以彈性地增加或減少推理性能，而只需為使用的東西付費。與在利用率相對較低的專用Amazon EC2 P2或P3實例上進行推理相比，彈性推理可以大大節省基于云的推理工作量的成本。Elastic Inference支持所有流行的AI框架(包括TensorFlow，PyTorch和MXNet)，并與Amazon SageMaker和Amazon EC2深度學習Amazon Machine Image集成。

自動加速AI推理到不同的邊緣設備：供應商宣布Amazon SageMaker Neo全面上市。根據AWS的說法，這種新的AI模型編譯器使客戶可以訓練模型一次并在任何地方運行它們，性能提高了兩倍。它為特定目標硬件平臺編譯AI模型，并在不影響模型準確性的情況下自動優化其性能。從而消除了對AI開發人員的需求。為每個目標硬件平臺手動調整其訓練有素的模型。它目前支持NVIDIA，Intel，Xilinx，Cadence和Arm的AI硬件平臺，以及TensorFlow，Apache MXNet和PyTorch等流行框架。AWS還表示計劃將Neo作為開源項目提供。

將強化學習納入主流AI計劃：供應商宣布Amazon SageMaker RL的普遍可用性，這是云計算中第一個用于機器學習開發和培訓管道的托管強化學習服務。新的完全托管服務使任何SageMaker用戶都可以通過包括英特爾Coach和Ray RL在內的多個內置RL框架來構建，訓練和部署機器學習模型，并可以利用包括SimuLink和MatLab在內的多個仿真環境中的任何一個。它與新發布的AWS RoboMaker托管服務集成，該服務為智能機器人項目上的RL提供了一個仿真平臺。它還可與OpenGym RL環境配合使用，支持Amazon的Sumerian混合現實解決方案，并與開源機器人技術操作系統互操作。

向云應用程序提供AI個性化建議：AWS宣布Amazon Personalize的有限預覽，這是一項使用AI生成實時建議的完全托管服務。這項新服務整合了Amazon.com在線零售業務中可操作使用的推薦技術，可為幾乎任何用例支持定制，私有個性化和推薦模型的構建，培訓和部署。Amazon Personalize可以提供上下文感知的個性化推薦，并通過Web，電子郵件和其他渠道以及用戶體驗模型對客戶進行1：1營銷細分。它利用自動化機器不斷學習和調整其建議，以最大程度地提高結果。它使數據保持私有和加密狀態，并結合了在Amazon SageMaker中構建和訓練的算法和模型。

將AI生成的時間序列預測自動交付到云應用程序：該公司宣布了Amazon Forecast的有限預覽。新的完全托管服務結合了Amazon.com在線零售業務中使用的預測技術，可使用AI創建準確的時間序列預測。它使用歷史時間序列數據來自動訓練，調整和部署自定義的私有機器學習預測模型。它使用自動機器學習來處理任何歷史時間序列，甚至一次分析多個時間序列。它提供預測可視化，并可將結果導入業務應用程序。它可以合并在Amazon SageMaker中構建和訓練的現有機器學習算法。

對云中的任何文檔執行大容量AI驅動的OCR：供應商宣布了Amazon Textract的有限預覽，這是一項全新的完全托管服務，可使用AI即時讀取幾乎任何類型的文檔并準確提取文本和數據，而無需手動評論或自定義編碼。它整合了光學字符識別功能，使開發人員無需任何AI或機器學習技能，即可快速自動執行文檔工作流程，從而在數小時內處理數百萬個文檔頁面。

利用AI從各種文件，數據存儲和格式中快速提取醫療數據：供應商宣布全面推出Amazon Comprehend Medical，這是一項全新的完全托管服務，可以從幾乎任何文檔中快速提取醫療數據。該服務將自然語言處理應用于醫學文本，使用機器學習從患者筆記，臨床試驗報告和其他電子健康記錄中提取疾病狀況，藥物和治療結果。它不需要機器學習的專業知識，不需要編寫復雜的規則，不需要培訓的模型并且可以不斷改進。

鼓勵開發用于自主邊緣設備的基于RL的機器人技術：供應商宣布AWS DeepRacer處于預覽階段，現已可以預訂。DeepRacer是一種全自動玩具賽車，雖然只有真正賽車的十八分之一，卻配備了全輪驅動，巨型卡車輪胎，高清攝像機和車載計算機。AI模型中的驅動器是由RL算法，工作流和SageMaker RL隨附的模擬器構建和訓練的。開發人員只需幾行代碼即可開始通過DeepRacer學習RL。開發人員可以將自己的DeepRacer汽車和嵌入式RL模型進行基準測試，而AWS稱之為“世界上第一個全球自動駕駛賽車聯盟”。

在云中構建和優化各種數據工作負載

在前一天在此方面發布了許多公告之后，AWS繼續推出新的和增強的云數據平臺。許多最新的公告都涉及到AWS現有云數據平臺的價格，性能，可訪問性，可用性和可擴展性方面的增強，盡管它確實為不可變的超級賬本推出了新的數據平臺。

在re：Invent的第二天，主要數據平臺的公告如下：

在云中管理各種文件系統：供應商宣布了Amazon FSx系列的全面可用性，其中包括兩項新的完全托管的第三方文件系統服務，這些服務為Windows和計算密集型工作負載提供本地支持(使用Luster)。它還為Amazon Elastic File System(EFS)引入了新的Infrequent Access存儲類，該類是針對基于Linux的工作負載的文件系統服務。新的Amazon EFS Infrequent Access將在2019年初推出，與Amazon EFS標準存儲類別相比，用戶可以將存儲成本降低多達85%。借助EFS IA，Amazon EFS客戶只需啟用Lifecycle Management即可自動將超過30天未訪問的任何文件遷移到此新存儲類。

在云中快速構建安全的數據湖：供應商宣布AWS Lake Formation的有限預覽，這是一項完全托管的服務，可簡化和加速安全數據湖的設置。AWS Lake Formation允許用戶定義他們想要攝取的數據源，然后從要應用的數據訪問和安全策略的規定列表中進行選擇。這樣就無需在使用數據湖的各種分析應用程序中定義和實施策略。然后，該服務收集數據并將其移動到新的Amazon S3數據湖中，在流程中提取技術元數據以對數據進行分類和組織，以便于發現。它會自動優化數據分區以提高性能并降低成本，將數據轉換為Apache Parquet和ORC之類的格式以加快分析速度，還使用機器學習對匹配記錄進行重復數據刪除以提高數據質量。它支持集中定義和管理數據湖的安全性，治理和審計策略。它還提供了一個集中的，可定制的目錄，該目錄描述了可用的數據集及其適當的業務用途。

在云中運行健壯的高性能全局關系數據庫：供應商宣布Amazon Aurora Global Database全面上市。這使用戶可以在一個AWS區域中更新Aurora，并在不到一秒鐘的時間內自動在全球多個AWS區域之間復制更新。通過對AWS完全托管的云關系數據庫服務的增強，用戶可以維護數據庫的只讀副本，以通過全局分布的應用程序在本地區域進行快速數據訪問，或者在需要恢復時使用遠程區域作為備份選項。他們的數據庫可快速用于跨區域災難恢復方案。

有效地管理全局鍵值數據庫并提供交易保證：供應商宣布DynamoDB On-Demand全面可用。對AWS完全托管的鍵值數據庫服務的增強，可在任何規模上提供可靠的性能。對于難以預測的，不經常使用的應用程序或難以使用的棘手的容量計劃，而Amazon DynamoDB On-Demand則無需進行容量計劃。它自動管理讀/寫容量，并且用戶僅按請求為他們實際使用的云資源付費。AWS還宣布了 DynamoDB Transactions是一種新的完全托管服務，使開發人員能夠輕松地在其DynamoDB應用程序中的多項目更新中建立完全原子性，一致性，隔離性和持久性的事務保證。

自動化批量云存儲管理：該公司 宣布推出Amazon S3 Batch Operations。這項新服務將于2019年初推出，可自動管理大容量存儲中成千上萬個數據對象。它使開發人員和IT管理員可以更改對象屬性和元數據，并通過單個API請求或在Amazon S3管理控制臺中單擊幾下即可執行大量Amazon S3對象的存儲管理任務。

安全，廉價地在云中歸檔數據：該公司 宣布了將于2019年初推出的Amazon S3 Glacier Deep Archive。這是一種新的安全存儲類，旨在替代磁帶基礎設施，供用戶歸檔成本較高的大型數據集。有效地確保其數據被持久保存以備將來使用和分析。

在云中執行低延遲流時間序列和事件數據分析：該公司 宣布預覽Amazon Timestream，這是一種新的完全托管的時間序列數據庫服務。AWS聲稱，Amazon Timestream每天處理和分析數以萬計的事件，其成本僅為關系數據庫的十分之一，而查詢性能則比通用關系數據庫高出一千倍。它包括AI驅動的分析功能，如平滑，逼近和插值，可幫助客戶識別實時數據中的趨勢和模式。它的無服務器架構可以自動放大或縮小以調整容量和性能，因此用戶只需為他們消耗的云資源付費。

運行僅追加的不可變超分類賬分布式數據庫：供應商宣布了Amazon Quantum Ledger數據庫的預覽版。這是一個完全托管的Hyperledger Clouid數據庫服務。它是無服務器的，不可變的，可伸縮的和可加密驗證的。AWS聲稱它的交易處理能力比基于區塊鏈的超級賬本高2-3倍，原因是它不需要分布式共識即可進行更新。此外，供應商還宣布了AWS Managed Blockchain的有限預覽。這是一項完全托管的服務，可以輕松快速地創建和管理可擴展的區塊鏈網絡，以進行交易并安全地共享數據。AWS支持Hyperledger Fabric和以太坊區塊鏈平臺。

在更復雜的部署中管理富云原生應用程序

AWS繼續加深對混合，多和邊緣云場景中云計算應用程序部署管理的支持。在re：Invent的第二天，主要的云平臺管理公告如下：

跨混合云透明地管理云原生服務：供應商宣布AWS前哨站。在私有預覽中，預計將在2019年下半年全面上市，這些是完全托管和可配置的計算和存儲機架。它們結合了AWS設計的硬件，使客戶能夠在本地運行計算和存儲，同時無縫連接到AWS的其余公共云服務。在用戶的前提下，AWS Outposts將服務作為Amazon EC2和EBS運行。想要使用一直用于運行其內部部署基礎架構的相同VMware控制平面和API的客戶可以在AWS Outposts上在AWS本地運行VMware Cloud。他們還可以通過與AWS上的VMware Cloud相同的控制臺將其作為服務進行管理。希望在AWS的云中使用相同的API和控制平面的客戶??可以在帶有AWS Outposts的前提下使用AWS原生版本。AWS Outposts還可以跨VMware和Amazon EC2環境運行VMware服務，例如NSX，AppDefense和vRealize Automation。無論哪種方式，AWS都會將機架交付給客戶，進行安裝，并處理機架的所有維護和更換。它們是在距每個客戶最近的AWS區域中用戶的Amazon虛擬私有云的擴展。

從一個位置管理多個云帳戶：供應商宣布AWS Control Tower的有限預覽。這是一項完全托管的服務，可輕松配置和管理安全，合規的多賬戶AWS環境。它為云團隊提供了一個單一的自動“著陸區”，其團隊可以在其中配置賬戶和工作負載。它提供了用于策略實施的精選防護欄，采用了最佳實踐藍圖，例如使用AWS Organizations配置多賬戶結構，使用AWS Single Sign-on或Microsoft Active Directory管理用戶身份和聯合訪問，通過AWS Service配置賬戶工廠。使用AWS CloudTrail和AWS Config編目并集中日志存檔。它為安全性，操作和合規性提供了預打包的治理規則。。

集中化云安全性：供應商宣布預覽AWS Security Hub，這是一項完全托管的服務，可對用戶的云安全性和合規性進行集中管理。它使用戶可以在中央位置快速查看其整個AWS安全性和合規性狀態。它從客戶環境中發現的安全服務中收集并匯總發現，例如Amazon GuardDuty的入侵檢測發現，Amazon Inspector的漏洞掃描結果，Amazon Macie的敏感數據標識以及AWS的一系列安全工具生成的發現合作伙伴網絡合作伙伴。它將這些發現關聯到集成的儀表板中，這些儀表板可可視化并總結客戶當前的安全性和合規性狀態，并突出顯示趨勢。用戶可以自動運行，根據行業標準和最佳實踐進行連續的配置和合規性檢查。它與Amazon CloudWatch和AWS Lambda集成，從而使用戶能夠根據特定類型的發現執行自動補救措施。

要了解AWS高管，合作伙伴和客戶現在所說的話，深入了解即將發布的公告，并獲得有關其路線圖的令人信服的瞥見，請務必收聽本周的CUBE直播。