7月31日， AWS技术峰会2019（北京站）在北京国家会议中心举行。AWS 技术峰会是每年在全球巡回举办的大型云技术盛会，今年预计覆盖25个国家、35个城市。该峰会旨在与众多世界知名企业、极具创新力的公司及公共服务机构一起，通过大量的技术分论坛、技术演示、动手实验室和解决方案展示，揭示最新技术趋势，此次的北京站设有10大技术分论坛，涵盖近70个技术话题，其中13个话题是由AWS客户带来的经验分享。
记者下午参加了由AWS副总裁、全球技术与开发者布道师团队伊恩·马辛哈姆（Ian Massingham）主持的媒体沟通会，沟通会上，他首先谈到了自2006年AWS成立之初所做的服务与努力，他表示：在过去的13年里头，首先做的是能够来存储和调取数据，其次是站点的服务，即能有能力来跑虚拟机。开始使用Linux、Unix等系统，之后把Windows加了进去，在13年时间的跨度里面，AWS分离出了非常多的类别，比如说做迁移的、做运行和运维的混合的系统，算力的调取和优化等，还有数据工程，机器学习、物联网等。
任何企业的研发技术和产品都是为客户服务的，AWS也不例外，从成立之初到现在，AWS始终为客户提供优质的服务，可谓有着丰富的经验，在谈到AWS在客户和服务方面的经验时，伊恩表示，在全球范围来看，AWS在基础设施方面是布局广的，性能最全的厂商。第一，AWS以客户的需求作为出发点来做反向工程，以解决客户的特定具体的问题；第二点比较有独特性的是，我们给客户提供其满意的服务体验。
目前全球很多客户都是在不同的区域用AWS，例如，国内的抖音及一些做游戏的厂商，在中国内地AWS也在做几件事情。第一，将最新的一些技术版本在大陆上线，例如一年前AWS推出了Nitro系统，Nitro系统是子系统。
第二，AWS IoT Greengrass，用于自主自动驾驶，还有可穿戴设备，以及智能家居等，AWS有一个完整的物联网平台，AWS IoT Greengrass是其中一个服务组件，它提供了一系列的工具去运行那些断网状态下的设备。
第三， Amazon Aurora Serverless无服务器服务，Amazon Aurora也是AWS增长最快的服务，其可以保证应用的可用性及其耐用性。如今在中国乃至全球已经正式上线。
除了技术时间的产品服务之外，机器学习也是相当重要的领域，提到机器学习这个领域为什么如此火热？
伊恩表示，第一，最近一些非政府的技术企业或者是非超大型企业可以用得起机器学习，各种各样的框架、软件的涌现，使得机器学习更加可获得，受众范围越来越大。
第二，和云相关，以前要做机器学习相关的工作需要专业型设备、大型的计算设备，大量的P字数据加之数以亿计的资金等条件来满足，但是云的出现解决了这些问题，首先云可以让你存储P字节规模的数据，这样成本就可以非常灵活，且能控制而无需大型的数据中心。
近年来在机器学习方面我们也做了很多的尝试和努力，例如，亚马逊零售方面在商务网站上做产品的推荐。同时，AWS开发了一个基于机器学习的平台，让机器学习可以为不同用户使用。目前已有数以万计的客户在AWS平台之上使用ML的工作负载。
以下是沟通会实录：
记者：因为您上午提到香港节点是4月份开的，但是您的客户阿迪达斯选择把数据中心从香港搬迁到北京、新加坡、首尔，您怎么看这个？以及香港节点的作用是什么？
伊恩：我们甚至还提供工具来帮助客户把应用在不同区域中进行移动，主要比如说想让性能提升，或者说觉得这个区域离自己更近，有的时候可能是出于监管的角度来决定，监管者说你不能再在A区运作，你必须搬到B区，所以这是合规的要求。也许你应该问一下阿迪达斯这个问题，看具体是什么样的问题。其实对于AWS来说，对于客户把应用在不同区域之间移动是完全没有问题的。因为有的是立法，有的是政府，有的是客户应用性能的要求。当然有时客户可能希望有更好的价格，所以有时候考虑到价格的因素，我们可以把所有应用迁移到价格更低的区域去，客户有权利这样做，我们对自己也完全没有任何的质疑。
记者：因为亚马逊是中台这个概念非常早的先行者，现在中国的科技公司对于中台的概念非常的崇尚，非常多的公司在实践相关的一些概念，您怎么看待这个现象？以及您对这些中国科技公司有没有一些好的建议？
伊恩：你所谓的中台其实就是基础设施、软件抽取等，可能我们并不一定把它称为中台。而称为中层，中间这一层。坦率地跟您说，我们并不认为客户早上醒来就想，我要买基础设施、我要买应用、我要买服务，我认为客户关心的就是要解决什么样的问题，然后再去找技术，这些技术是不是在市场上可以买到开箱即用的方案，所以从AWS的角度来说，我们提供不同的选择给客户，让他们以不同的方法解决自己的问题。比如说部署一个传统的语言运行时，在Amazon EC2的实例上用于某个应用到开发，你可以到Marketplace那拿一些东西，比如OpenShift，你可以把AWS原生服务Lambda等以此来开发自己的应用。所以条条大路通罗马，让你找到自己问题的解决方案。我们完全是给客户以选择，客户以自己愿意的方式根据自己的环境来选择消费技术的一种方式，我们并不是这样一个概念的信仰者。
记者：多年以来AWS一直在强调，云是指的公有云，我知道你们没有区分公有、私有，当你们推出AWS Outposts之后，很多人意识到有更多的一些对公有云来讲不能满足的需求，我不知道我的这个理解对不对？想听取一下您的意见。
伊恩：主要是那些对延迟比较敏感的服务的响应。所以AWS Outposts就是一个远端，它不是用作通用计算的，因为我们不同的可用区、不同的区域，这些服务都可以有很高的可用性。但是如果是油井、游轮或者做一个压裂的，那你可以用AWS Outposts或者基于Amazon EC2的工作负载，在远端的边缘设备上来跑，所以它不是一个主流的用途。而对于主流的客户，可能还是要上云。但是我们还是有一些对延迟非常关注的客户，敏感的客户，所以就用AWS Outposts。
这不是一个妥协，在某一些环境、某一些工作负载上，它是非常可用的。客户肯定提出过这个要求，要不然我们不会来搭建。因为我们每次都是响应客户的需求，才去做的搭建和开发。所以他们肯定是希望比如在某一些地点，他们想降低这个延迟，但是管理计算的方法还是像Amazon EC2的实例一样，所以它的控制面板是在这个区域里，而不是在远端的边缘。所以我是点击所在的Region来实现管理。我们必须要有相应的区域才能让AWS Outposts运行。
记者： AWS ARM服务器的项目还在继续吗？2015年的时候AWS收购过一家以色列芯片公司，转过年之后推出过一款ARM处理器，之后好像没有关于ARM服务器的消息了？
伊恩：我们有一个叫做A1的Amazon EC2的实例，其实就是用收购的以色列的芯片做的，而且与因特尔芯片实例相比较，已经有45%的成本降低，我们收购的IP以及获得的能力，在Nitro系统中也发挥了重要的作用。我们在这个公司上做的投资，AWS很多产品上都用了，A1实例现在在全球很多区域都已经被使用了。
记者：您说的基于ARM架构芯片的服务器的这种市场的占比大约是什么样的情况？
伊恩：我们没有这方面的数据，我们只是用服务来细分，但是我可以说，我们现在有很多的客户出于性价比来选用了这个实例，因为它比因特尔便宜45%。
记者：能说一下都是哪些领域的用户吗？
伊恩：会后我们给你一些具体的参考客户的案例，因为现在一下子我没法具体给到你。我们还有一些开源的软件，用这个基于ARM的芯片，可以对它们进行专门的编译，比如Python等，我们可以用这个芯片进行再编译。但它的性能比不上因特尔，但是每一个的成本要低得多。
记者：我最近看了一个报告，说AWS在中国的市场份额基本可以排到第四左右，上升的速度特别快。我想知道您觉得最主要的原因是什么？
伊恩：AWS确实在中国很成功，尤其是那些想走向海外市场的中国企业而言，他们想使用AWS的云服务，当然，我们在中国不像在其他市场一样拥有绝对的领先位置，我们正在积极的了解中国市场的需求。AWS希望把世界上最为流行的公有云平台和服务带到中国，我们在云服务功能方面是绝对领先的，我们的平台确实是世界上其他的云服务供应商无法比拟的。比如说我们的Nitro系统，以及我们的Amazon Sagemaker、机器学习方面的广度和深度，我们服务的功能性确实是绝对领先的，这也是为什么我们能够在中国获得成功。
记者：您刚刚谈到的基本是我们平台的领先性和技术的领先性，所以您的意思是说，我们AWS在中国的用户主要是集中在比较前沿的这一块是吗？
张侠：我们看到的情况是比较先进的一些企业，比如创新的，在各个方面比较领先的企业，他们大多是AWS的用户，但是也有一些比较传统的企业，或者在数字化转型。
记者： AWS Outposts推出之后，在中国的落地情况是怎么样的？因为我们很少看到关于这方面的一些进展。
伊恩：现在AWS Outposts只是在公共预览版阶段，我们有一些客户正在尝试试用阶段，还没有这方面更多的信息。你们可以去YouTube，有一个视频是关于AWS Outposts的，就是来描述硬件以及AWS Outposts的具体服务的情况，这是我们最近有关AWS Outposts的介绍。
记者：中国的云计算厂商其实很多时候在宣传或者实际构建过程中，经常提到一句话叫做“帮助企业实现数字化转型”，但是我今天听您演讲的时候，AWS在这方面提到的不是特别多，我不清楚这是一个全球性的考虑呢？还是说只是宣传上的一些不同的说法？
伊恩：事实上，数字化转型这个词在我们和企业级客户交流的时候经常提到。但是北京AWS技术峰会不是企业级的决策人，而是更多的那些搞IT的、搞技术的人员，数字化转型的过程中，云计算的使用是非常关键的，客户也非常感兴趣，目前AWS有一个非常大的团队在做这个的。AWS未来也将帮助更多的企业来打造数字化产品。
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