民营企业的控制技术革新往往须要一个长期的不懈努力与课堂教学操作过程，不会操之过急，它须要的是透过以一种复合式的控制技术革新有效途径来渐进地往前推进。
面对现今绝情遍地开花同时实现网络化结构调整的亟需，尤其是在后禽流感黄金时代之中，多种类型、各种规模的民营企业都在谋求以网络化控制技术来协助民营企业同时实现成本的节省、工作效率的提高、销售业务稳定性的增强、和可靠性的广为提高。
在Amazon云信息控制技术看来，人类文明无穷的的想像力带来了世界迅猛发展和无穷的控制技术革新可能，在加速发展的控制技术黄金时代之中，如何在更多的不稳定性之中谋求加速、灵巧的现代应用开发，进而协助人类文明不断窥探未来，可以说是Amazon云信息控制技术始终在做的事情。
统计数据潜能的提高、可靠性的持续借力、下层硬体潜能的广为支撑，这四点组成了Amazon云信息控制技术借力为数众多行业顾客同时实现重构、产业同时实现网络化革新的核心理念驱动力。
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如前所述云原生植物的起新端统计数据战略
众所周知，统计数据目前已经正式成为为数众多插件、民营企业业务流程、销售业务重大决策的核心理念，几乎每一个民营企业和组织在同时实现控制技术控制技术革新和销售业务重塑的操作过程之中都有赖于从位数之中洞悉价值，而统计数据储存和统计数据挖掘、机器学习等很多行业龙头应用领域的控制技术革新也正式成为了民营开发工具到实际销售业务之中的关键性有效途径。
始终以来，Amazon云信息控制技术透过为顾客提供起新端全面统计数据软件系统，进而协助越来越多的顾客打造出从统计数据的摄取、统计数据储存与查阅、到统计数据挖掘、数据挖掘、人工智慧与机器学习等为数众多行业龙头应用领域的控制技术革新潜能。
Amazon云信息控制技术亚太区市场部副总经理 陈晓建
其中重中之重关键性的，就是构筑起先行者的云原生植物统计数据基础建设，在这整个操作过程之中，民营企业往往要面对四个核心理念要素，首先是面对不同类型的工作负载来提供合适的工具；其次是在大规模运行的情况下仍然能够保持高性能；第三是透过智能化手段和工具为顾客降低运营的复杂性，进而有效提高工作工作效率；第四点是提供最高级别的可靠性和可靠性，进而保证顾客统计数据的储存。
根据实际的统计数据统计结果显示，在前1000名来自Amazon云信息控制技术的民营企业顾客之中，有94%的顾客使用超过10种来自Amazon云信息控制技术的统计数据库与分析服务，数以万计的Amazon云信息控制技术顾客在使用Amazon Athena进行统计数据查阅，也有很多顾客使用Apache Spark来进行复杂的统计数据处理。在今年的Amazon云信息控制技术re：Invent 2022大会上，Amazon云信息控制技术全新推出了适用于Apache Spark的Amazon Athena，进而让顾客能够使用Athena来调用Spark，在短短一秒钟之内就可以加速开始运行交互式统计数据挖掘任务，无需再准备基础架构配置。
同时，Amazon云信息控制技术还发布了针对Apache Spark的新Amazon Redshift集成预览，透过这一功能可以同时实现透过Amazon EMR或者Amazon Glue等Spark引擎来消费Amazon Redshift之中的海量统计数据。
在大规模的情况下民营企业往往须要保持更加良好的高性能，对此，Amazon Aurora的自动扩展功能可以将每个统计数据库实例进行自动的扩展，最高可以达到128TB，而其使用成本则只有传统民营企业级统计数据库的十分之一左右，在2022年的Amazon Prime Day期间，Amazon DynamoDB每秒处理了超过一亿次的请求，上万个Amazon Redshift用户每天处理的统计数据总量也高达EB级别，Amazon云信息控制技术同时实现了超过其他云数仓5倍的更好性价比。
面对繁重的工作，Amazon云信息控制技术正在利用自动化和机器学习的内置智能来尽可能减少顾客的手动任务，在本次全新的发布操作过程之中，Amazon SageMaker支持了Geospatial ML，利用地理空间统计数据，对农业收成的提高、城市规划参考和商家选址等实际应用场景均能够提供很好地支撑。Amazon SageMaker目前支持新的地理空间机器学习功能，顾客只须要单击几下就可以从Amazon SageMaker访问不同的统计数据源上地理及空间统计数据。
在同时实现起新端统计数据战略操作过程之中，高效、跨组织的统计数据一体化融合也是十分重要的，对此，Amazon云信息控制技术同样也有如前所述自身潜能的一套控制技术革新方式。从自动化统计数据路径到统计数据治理工具，透过一体化融合的方式，Amazon云信息控制技术借力顾客不仅有效同时实现了统计数据的整合，同时也进行了组织部门、团队和个人的高效整合。
ETL作为民营企业有效挖掘统计数据价值、进行机器学习建模的必要前置步骤，在很多场景化应用之中把分散、凌乱、标准不统一的统计数据整合到一起，透过抽取、清洗转换之后加载到分析服务之中。值得一提的是，Amazon云信息控制技术提出了“零ETL”的未来理念，顾客无需再次手动构筑统计数据管道就可以有效同时实现“零ETL”。
详细来说，Amazon Redshift流式注入功能可以协助顾客的日志统计数据无需从MSK进入Amazon S3再透过代码拷贝进入到Amazon Redshift做分析，Amazon MSK和Amazon Redshift可以直接进行打通，同时把统计数据同步从分钟级别提高到了秒级，进而极大提高了应用的实时性。
在统计数据源和统计数据治理层面之中，Amazon云信息控制技术新增了22个新的Amazon AppFlow连接器，并且这一数量目前已经增加到了50多个，使得顾客不必编写任何代码就可以透过Amazon AppFlow在几分钟之内轻松设置统计数据流，进而透过连接Amazon S3统计数据湖进行多样化的统计数据挖掘服务。
强大可靠的统计数据储存、分析和处理潜能也是Amazon云信息控制技术同时实现起新端统计数据战略的重要核心理念，透过不断完善的统计数据治理和规范化管理潜能的持续加具，管理和治理统计数据访问权限，确保统计数据的安全。
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坚定不移提高云中安全潜能
始终以来，云中的安全问题是Amazon云信息控制技术持续控制技术革新的方向和根基，作为Amazon云信息控制技术的“Job Zero”，在云端安全应用领域中Amazon云信息控制技术始终没有放慢前进的脚步，协助顾客加速提高安全水平、降低安全的成本、减少安全事件的处理时间、提高民营企业安全工作效率，这四方面已经正式成为了Amazon云信息控制技术为协助顾客同时实现云端安全而树立的四大目标。
详细来说，在协助顾客加速提高安全水平方面，Amazon云信息控制技术透过安全合规责任共担模型，由Amazon云信息控制技术负责云平台的安全，从硬体到软件，从外到内；而顾客则负责其在云中所运行内容的安全，透过持续在基础建设和服务层面加大投入，顾客可以在基础建设与服务层面直接集成和使用来自Amazon云信息控制技术的安全潜能。
Permissions之中，透过将授权与销售业务逻辑进行分离，有效协助顾客同时实现了插件的加速开发，透过权限集中和策略生命周期管理，有效节省了时间和资源，协助顾客大规模简化合规性审计工作，并且透过动态、实时授权重大决策构筑起了支持零信任架构的插件。
在提高民营企业的安全工作效率操作过程之中，Amazon云信息控制技术认为，如果一个服务只是单纯的一个服务，那么对于顾客来说，在日常使用的操作过程之中仍旧不够方便，透过服务的集成度来提高安全的工作效率，是Amazon云信息控制技术同时实现云端安全的另一重要法宝。
在Amazon Macie服务之中，Amazon云信息控制技术推出了自动化统计数据发现的功能，有了这样的一项新功能之后，顾客就可以自动、智能地对储存在Amazon S3之中的对象进行采样和分析，进而检查其中所有的敏感统计数据，Amazon Macie会构筑并且不断维护一个交互式的统计数据地图，进而大大提高顾客在统计数据治理上工作效率的提高。
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下层控制技术的十年控制技术革新路
我们都知道，亚马逊云信息控制技术在十年的时间之中始终在不断同时实现下层控制技术控制技术革新的加速，尤其是在很多极具挑战的应用场景之中，透过加速、灵巧的现代应用开发，Amazon云信息控制技术协助了大量的顾客同时实现了销售业务灵巧性的提高。
透过极致性能的自研芯片战略、极速构筑的云原生植物应用、面向极限未来的HPC需求，Amazon云信息控制技术透过三位一体的“复合式”控制技术革新方式有效协助顾客从下层控制技术革新潜能方面同时实现了长远的突破。
从2006年由一个10人开发团队开发出第一款EC2实例开始，发展到今天，Amazon云信息控制技术已经拥有了超过600多种实例选择，几乎适用所有的工作负载，支持种类为数众多的操作系统和计算平台。
Nitro作为一款专业定制的芯片，透过独立的模块化设计不仅有效提高了性能，同时性能损耗也同时实现了很大程度的降低，Nitro将架构演进与控制技术复杂性进行了解耦，在云原生植物架构的思路之上使得整个系统的复杂性大大降低，而系统的可扩展性却大大提高。
由于顾客能够将所有的虚拟化功能全部交给Nitro来同时实现，因此Nitro承担了更多的下层工作，这使得发布的实例所须要做的工作反而变得更加的简单，因此我们说，大道至简，利用软件架构的云原生植物化和下层架构以Nitro为代表的硬体定制化，使得整个云服务的工作效率得到了大幅度提高。在全新的Nitro V5版本之中，晶体管数量大约是上一代Nitro芯片的两倍，每秒的统计数据包潜能更是提高了60%之多，延迟降低至少30%，每瓦特性能提高了40%。
去年发布的Graviton 3处理器与上一代处理器相比，其浮点性能已经提高了高达2倍之多，加密性能也提高了多达2倍，机器学习工作负载性能则提高了3倍。
在全新发布的Graviton 3E处理器之中，作为Graviton产品家族的新成员，Amazon云信息控制技术专门为浮点和向量指令运算进行了优化，这对于高性能计算工作来说至关重要，相比于Graviton 3计算实例，Graviton 3E在HPL上的性能得到了35%的提高。
作为如前所述Graviton 3E处理器最新发布的C7gn实例，其配备了新一代的Nitro V5和Graviton 3E，这一实例适用于网络密集型工作负载，例如网络虚拟化设备和统计数据加密销售业务等等。值得一提的是，目前Amazon云信息控制技术已经将20多种托管服务运行在了Graviton芯片上，并且这一位数还在持续增加之中。
在机器学习芯片应用领域之中，从训练到推理，Amazon云信息控制技术已经拥有了用于训练的Trainium和用于推理的Inferentia，作为专为云中的高性能模型训练而构筑的实例，Trn1实例最多可搭载16个由自研Trainium芯片提供支持的训练加速器，其提供了最高达512GB的高带宽加速器内存和800Gbps网络带宽。
在全新发布的Amazon EC2 Trn1n实例之中，Amazon云信息控制技术将网络带宽进一步增加了一倍，使得每个Trn1n实例支持1.6Tbps EFA网络带宽，强大的网络吞吐潜能也使得Amazon云信息控制技术能够把超过1万个Trainium芯片构筑在一个超大规模的集群之中。
多样化的控制技术革新潜能已经正式成为了Amazon云信息控制技术在激烈云市场竞争之中利于不败之地的法宝，每年持续不断的新产品、新服务发布也正式成为了引领全球整个云计算产业发展方向的风向标，持续的迭代和演进或许就是云计算控制技术的魅力所在，而Amazon云信息控制技术所诠释的控制技术革新潜能也让我们看到了信息控制技术与世界之间的紧密联系。
