科技猎长期押注机器学习，云计算巨头AWS为何这么做？
长期押注机器学习，云计算巨头AWS为何这么做？
秦聪慧
· 刚刚
当中国云服务商纷纷进军产业界，远在美国的全球云计算巨头AWS却在疯狂为它的机器学习服务背书。
亚马逊云服务（AWS）是如何成为全球云计算老大的，它做云有没有一套可借鉴的方法论？
作为亚马逊公司旗下云计算服务平台，AWS也已经推出上线14年，我们很难用一句话说清AWS能够在云计算领域持续增长和创新的秘诀。近来，机器学习成为AWS内部一项极其重要的业务，我们或许能够从中总结出AWS在云计算上一些打法。
在AWS披露的一项数据中，自 2016年推出3项机器学习服务以来的5年间，AWS已经累计推出776+的机器学习服务和功能。按照2019年的数据，新推出248项机器学习服务和功能后，机器学习在当年新推出服务和功能的总量（2345项）中的比例超过10%。
在机器学习上提供的服务越来越深入
当中国云服务商纷纷进军产业界，并逐步确定差异化发展方向的时候，远在美国的全球云计算巨头AWS却在疯狂为它的机器学习服务背书。
在不久前的“亚马逊re:Invent 2020大会”上，AWS CEO Andy Jassy 在主题演讲中调侃道：“2019年，我用75分钟来讲机器学习，但2020年我想换种方式。”而接下来，无论是他自己的阐述还是客户证言，在他长达3小时的演讲中，“机器学习”被提及的次数超过75次。
云计算的发展，为机器学习提供了蓬勃发展的土壤。亚马逊副总裁兼CTO Werner Vogels 博士在“2021将改变世界的八大技术趋势”的预测中提到，机器学习在2020年已经成为主流，未来三年内世界产生的数据比过去30年还要多，而与机器学习模型相结合，使用数据摄取和聚合工具，成为各行各业处理信息的唯一实际方法。
认准了机器学习的方向之后，AWS已经对机器学习的未来做出了趋势性判断，在机器学习上所提供的服务越来越深入。
从2016年-2020年的五年间，AWS在机器学习上推出的服务数量增长最快的是2017-2018年，这期间，机器学习服务从2017年的60项，增加155项至215项，此后AWS的机器学习服务每年以“200+”的增量发展。
截止目前，AWS的机器学习服务已经形成了“上-中-下”三个层次的服务框架：
AWS机器学习服务框架图
第一层，AI 服务，这类服务包含了视觉、音频-文字互转、聊天机器人等即拿即用的服务；
第二层，Amazon SageMaker服务，这类服务可以帮助使用者自动标记数据，并提供了SageMaker studio集成开发环境，是一个全托管的机器学习平台；
第三层，机器学习框架和基础设施，这类服务包含了可供使用者选择的多种机器学习框架，以及包含算力芯片、服务器等的基础设施。
“我们的机器学习解决方案，能够快速进行数据的模拟，挖掘数据价值。改变数据管理体系，可以把计算和分析融入所有的业务当中。”Andy Jassy 在演讲中说。
这正是AWS的高明之处，它将机器学习抽象为了一项通用服务，是数据湖、数据仓库、数据智能这些当下热门服务的必备工具。不强调行业属性、不强调使用场景，只强调“机器学习”作为一项服务对IT和业务效率的提升。至于用到哪儿、用到什么行业什么场景，客户说了算。
同时，机器学习也可以是更加普惠和易用的。在Andy Jassy的观念中，机器学习不应该是只被机器学习方面的专业人士来训练、调优、建构和部署，而应该是“Expand machine learning to more builders（让机器学习为更多构建者服务）”，这些“builders”包含了不是很懂机器学习的数据分析师、IT业务人员等。
事实也证明，AWS推出的机器学习服务中的SageMaker也已经成为AWS历史上增长最快的服务。目前，全球已经有超过10万的客户在使用AWS的机器学习和人工智能服务。
不同客户需求，促成AWS不断创新
不要尝试从AWS的口中获得更详细的关于产品创新的方案，在钛媒体APP对AWS不同人员的多次采访中，“如何保持创新”这个问题的答案永远是“以客户为中心”。实际上，不同客户所产生的对机器学习的需求，也确实促成了AWS在机器学习领域的不断创新。
AWS大中华区云服务产品管理总经理顾凡举了一个SageMaker的例子：“客户说你们去年发布的这些东西都挺好的，但是确实是在机器学习当中有一块硬骨头还是没啃，就是怎么快速地把原始数据转化成模型所需要的核心特征，把这个步骤加快。”
在这样的一些需求下，AWS推出了机器学习服务AWS Data Wrangler，该工具是机器学习的特征工厂。这里的“特征（function）”是机器学习中的术语，机器学习建模需要进行函数运算，数据“特征”输入函数后，就可以输出“标签（label）”。机器学习工具会根据标签来识别数据是猫、是狗还是其他。在原来的机器学习工具中，客户需要自己将不同的数据源打通，抓取数据然后格式化，把数据特征跑出才能进入后续流程。
而在使用了AWS Data Wrangler之后，无论是单一特征还是复合特征，Data Wrangler都可以将这些快速转换出来。并且在SageMaker Studio中，能够可视化地看到整个转换流程，方便进行流程干预。
另一方面，在机器学习框架上，目前大部分机器学习平台都倾向于只支持Tensorflow。但在对客户的调研中，AWS发现，其实对于一些专业做机器学习的人来说，他们希望能够自主选择使用哪种机器学习框架。
“AWS支持所有主流机器学习框架……我们有好几个团队，一个团队是优化Tensorflow，另外一个团队是优化PyTorch，还有一个团队是专注于MXNet，这就是为什么客户能够获得所有这些框架的最优性能。”Andy Jassy在演讲中谈到。
客户对工具这种需求，让AWS的服务具备了一定的柔性和兼容性，不止是机器学习产品线，在其他产品线也是如此。
Amazon Aurora是AWS的一款云原生的、兼容MySQL和PostgreSQL的关系数据库，主要使用场景是专有云，使用成本是其它商用数据库成本的十分之一。在Severless（无服务器计算）使用场景不断增加的情况下，有客户提出能不能让Aurora支持Severless，于是AWS推出了Aurora Severless V2，来满足以上需求。
Andy Jassy坦言：“这样做了之后，会有一些在用Aurora的客户迁到Aurora Severless，这样一定程度上看起来会给AWS带来一些收入的下降，但恰恰这就是AWS做产品不一样的思路。我们会听客户的声音，Aurora Severless一定程度上冲击了自己Aurora的生意，但这是客户需要的，我们相信长期下去，我们会帮客户更好地做到云上成本的节省，它会把更多的费用拿过去做创新。”
做SaaS，也做边缘硬件
中国云计算服务商在发展中的“边界”感很强，在创立的初期为了争夺合作伙伴生态，都发表过类似“不做SaaS”的言论，但随着产业互联网的深入推进，SaaS已经成为各家云计算服务商都在向客户提供的服务。
但对于AWS来说，如果客户有强烈的需求，AWS是不给自己设限的。既然客户需要且AWS能够提供，那就可以依此进行创新。如果这项服务与合作伙伴提供的服务产生冲突，那么可以平等竞争，选择权交给客户。
我们上文提到，AWS的机器学习服务有一个“上-中-下”的服务框架，最上层的AI 服务中就包括一些为了降低机器学习使用门槛而推出的SaaS服务。AWS表示，随着机器学习技术被各个行业广泛采用，在机器学习上的应用也会越来越多。
前不久，AWS与黑莓（BlackBerry）宣布推出了智能汽车数据平台IVY，该平台能够让汽车制造企业把数据的收集、分析进行自动化，从而提供个性化的驾驶及搭乘体验。
最近，在工业领域，AWS也针对性推出了五项机器学习服务，其中Amazon Monitron、Amazon Lookout for Equipment可以让工业企业通过机器学习进行预测性维护、AWS Panorama Appliance、AWS Panorama SDK则可以通过计算机视觉改善工业运营和工作场所安全，Amazon Lookout for Vision则可以低成本、快速、准确地对图像和视频进行视觉异常监测。
值得一提的是，AWS Panorama一体机其实是AWS自主设计的、部署在边缘的硬件设备。AWS全球副总裁 Swami Sivasubramanian告诉钛媒体APP，在客户已有本地摄像头的情况下，将它连接到工业场所的网络中，就可以自动识别摄像头数据流，与工业摄像头进行交互。
既提供SaaS服务，在必要情况下也提供一些硬件设备。所以在对服务部署模式的界定上，AWS采取了更为开放的态度，不给创新设限。反过来讲，在一些概念比较热的时候，AWS也极少跟风。
“我们有两个原则，一个原则是授人以鱼不如授人以渔，我们更多希望帮助客户把能力建立起来，给他工具、教会他使用工具；第二是真正在工程方面有差距、客户需要帮助的时候，我们会帮他快速把业务难题用产品原型的方式实现出来。”AWS大中华区云服务产品管理总经理顾凡在总结时表示。
数据显示，AWS在 2011年发布了包含机器学习服务在内的80 多项重要服务和功能；2012年发布了近 160 项；2016 年发布了 1017 项；2019 年发布了 2345项。
这么多的服务，AWS如何保证创新的真正落地呢？
“我们的产品至少有90%以上完全是根据客户的需求开发成产品的。如果你看我们推出一款产品，首先你要相信一定在社会上、在全球范围内有很多客户有这种需求。”AWS大中华区首席云计算企业战略顾问张侠说。
同时，一项产品上线，并不是要求让所有客户都用起来。“每一次re:Invent发布的时候，我们的客户会非常兴奋，因为他是带着需求看大会发布的。无论从新用户还是老用户来讲，创新无法落地的问题是不存在的。”
（本文首发钛媒体APP，作者 ｜秦聪慧）
182篇资讯
43.2k关注
秦聪慧 认证作者
产业互联网，云计算、网络安全等企服方向：conghuiqin@tmtpost.com
最近资讯
- 长期押注机器学习，云计算巨头AWS为何这么做？
- 腾讯汤道生：产业互联网开放生态已初步形成，2021加大SaaS生态建设｜CEO说
- 为什么“云钉一体”的首步棋落在了“钉钉宜搭”上？
想和千万钛媒体用户分享你的新奇观点和发现，点击这里投稿 。创业或融资寻求报道，点击这里。
敬原创，有钛度，得赞赏
406人赞赏钛媒体文章
-
钛a2I9ui 赞赏了
特斯拉降价，苦了自主新能源车
约1天以前 -
蒙MYH 赞赏了
“喝”出万亿大市场：0糖更快乐，植物基出圈
约2天以前 -
hU8dfb 赞赏了
中国电商的下一个绝佳机会
2021-01-05 15:37 -
钛粉76789 赞赏了
一个“傻瓜式”的SaaS开店工具，如何赚得千亿美金...
2021-01-04 14:16 -
钛粉68961 赞赏了
挑战海拉尔零下30度，体验一汽丰田双擎混动技术 |...
2021-01-03 16:31 -
钛粉18683 赞赏了
2020年最后一天，社交平台Uki被Soul前员工...
2020-12-31 10:30 -
钛粉17696 赞赏了
2020年最后一天，社交平台Uki被Soul前员工...
2020-12-31 10:23 -
h2WkpG 赞赏了
2020年最后一天，社交平台Uki被Soul前员工...
2020-12-31 10:17 -
hwDjnH 赞赏了
2020年最后一天，社交平台Uki被Soul前员工...
2020-12-31 10:10 -
钛粉40181 赞赏了
石家庄，工厂子弟，和“万青”失去的十年
2020-12-25 14:33 -
钛粉89488 赞赏了
中高端MPV竞争，微妙平衡中寻找取胜之道
2020-12-18 16:41 -
钛粉89860 赞赏了
中高端MPV竞争，微妙平衡中寻找取胜之道
2020-12-18 16:32 -
钛粉15908 赞赏了
英特尔：硅谷文化的最后传承者 | 钛媒体深度
2020-12-15 13:47 -
钛粉77486 赞赏了
苹果：拨弄中、美、日命运的人
2020-12-07 08:11 -
钛粉02929 赞赏了
为何上海高院未按反垄断法第14条判决？
2020-11-25 15:39 -
Kris00135 赞赏了
“优爱腾”难题无解，长视频去向何方？
2020-11-24 12:04 -
钛粉88011 赞赏了
从荷兰回到张家口种树莓，他想用AI无人种植改变中国...
2020-11-19 17:52 -
钛粉39442 赞赏了
看完美国大选，是时候聊聊国内综艺的投票机制了
2020-11-09 12:59 -
在天空中自由翱翔的百灵鸟 赞赏了
透露一个共享办公的惊人事实：空置率70%-90%
2020-11-06 13:48 -
在天空中自由翱翔的百灵鸟 赞赏了
雷军：继续死磕硬核技术，小米2021年扩招5000...
2020-11-05 18:13 -
钛粉94592 赞赏了
手机用户“被5G”？三大运营商回应：办理4G业务建...
2020-11-04 21:12 -
在天空中自由翱翔的百灵鸟 赞赏了
详解互联网+医保新政：什么病能用？什么钱能报？
2020-11-04 16:51 -
钛粉18709 赞赏了
陈天桥再捐5亿支持中国脑科学研究，先在上海打造这个...
2020-10-23 20:30 -
钛aw26M5 赞赏了
深藏大山的汞矿遗址，孤身守矿的他，一辈子没有离开|...
2020-10-16 08:59 -
钛粉94035 赞赏了
海底捞涉嫌抄袭巴奴，4万亿餐饮行业什么才是核心竞争...
2020-10-10 01:25 -
钛粉15375 赞赏了
中国游戏的光荣与破灭
2020-10-06 13:44 -
钛哥儿 赞赏了
赵何娟对话薇娅：两个女人的知世故而不世故
2020-09-25 13:07 -
钛粉85193 赞赏了
以应用带产品，“自适应”工业级机器人Flexiv试...
2020-09-23 11:43 -
那只猫已转身不见 赞赏了
低房价、高收入，这些城市买房性价比最高
2020-09-18 16:36 -
一潭浑水 赞赏了
豆瓣评分4.8的《花木兰》，真的那么烂吗？
2020-09-12 13:24 -
钛粉59301 赞赏了
市值超四千亿，创造首富，农夫山泉为何这么“甜”？
2020-09-08 17:57 -
钛粉14259 赞赏了
到95后的茶杯里兴风作浪
2020-09-08 12:30 -
钛粉55117 赞赏了
中国APP出海“变形记”：再见工具，你好社交
2020-09-06 23:36 -
钛粉96933 赞赏了
银行与实体经济如何产融对接？产业要全面深入，数据需...
2020-09-05 09:42 -
钛粉86548 赞赏了
代餐赛道会跑出下一个“三只松鼠”吗？| 钛媒体深度
2020-09-01 16:39 -
钛粉22511 赞赏了
【书评】光环效应，另一种乌合之众
2020-08-21 09:43 -
钛粉92962 赞赏了
【钛晨报】Airbnb向美国证监会秘密递交IPO注...
2020-08-20 13:30 -
苑晶 赞赏了
完美世界“杀入”邮箱红海意欲何为？
2020-08-14 09:47 -
钛粉20283 赞赏了
汽车行业新老势力竞逐新赛道，谁会是幸存者？
2020-08-12 13:31 -
钛粉54633 赞赏了
腾讯发起虎牙斗鱼合并建议，结束同质化竞争
2020-08-11 12:02 -
钛粉20377 赞赏了
Zoom在中国暂停直销，或与TikTok“同因”
2020-08-04 15:21 -
钛粉88981 赞赏了
华为改变松山湖，松山湖改变东莞
2020-07-27 10:37 -
钛粉88609 赞赏了
WWD CHINA与量子云合作，成立营销机构“华耘...
2020-07-24 15:57 -
钛粉22894 赞赏了
AI芯片的十字路口：RISC-V能带来下一代芯片吗...
2020-07-21 12:35 -
钛粉46303 赞赏了
中国的暗网，迷失的闲鱼
2020-07-13 19:44 -
钛粉32504 赞赏了
实现高级自动驾驶，一定要用激光雷达吗？
2020-07-11 09:15 -
钛粉53982 赞赏了
太空旅行离我们还有多远？亚轨道距离为零，地球轨道还...
2020-07-10 12:45 -
LS邋遢道人 赞赏了
黄峥辞任CEO，大佬们为什么都要退居幕后？
2020-07-08 13:50 -
钛粉90243 赞赏了
英特尔“断货”浪潮信息背后：真的只是虚惊一场吗？
2020-07-07 14:27 -
钛粉11017 赞赏了
美的空调回应格力举报：清者自清，这是第一次也是最后...
2020-07-06 23:20 - 查看精彩文章，打开钛媒体客户端
挺钛度，加点码！
- ¥ 5
- ¥ 10
- ¥ 20
- ¥ 50
- ¥ 100
支付方式
支付
支付金额：¥6
赞赏金额：¥ 6
赞赏时间：2020.02.11 17:32
账户【未登录】提示！
个人中心将无法记录并同步您的赞赏记录，
是否进行登录
分享文章
猜你喜欢
企业向平台型组织转型：组织结构、激励机制和赋能机制缺一不可
疯狂，VC开始流血抢项目：估值1晚涨1亿 签合同立马打款
史玉柱加持、估值百亿美元，Playtika上市能否圆昔日“巨人”翻身梦？
ET7对标宝马7系，蔚来的底气何在？
老板下场、跨界合谋、无惧碰瓷：新造车营销玩法大盘点
章子怡不得不“装”少女
Oh! no
您是否确认要删除该条评论吗？
分享文章
