在亚马逊云技术2022年创新全球会议的第二天，亚马逊云技术首席执行官Adam Selipsky发表了题为“如何利用云的力量在未知领域抓住机遇并取得成功”的主题演讲。在长达两小时的演讲中，Adam专注于四个主题：数据、安全性、计算性能和工业应用，以帮助客户在云中快速实现数字化转型并加速创新。亚当说，就像太空探索一样，我们需要多种工具来深入了解这个不可估量的宇宙，我们需要结合来自不同系统和部门的见解来探索可能性。同样，在数据世界中也是如此。管理数据的规模和增长既是一个巨大的挑战，也是一个机遇。我们需要一套完整的工具来处理数据的规模和多样性。
企业必须妥善管理数据，以确保数据的安全，了解数据，并探索这些数据为业务带来的可能性。Amazon Cloud Technology专注于构建所有这些功能，Amazon Cloud Technology在数据管理领域倡导：1）正确的工具2）有效的数据集成3）数据治理标准化4）深入的业务洞察端到端数据服务Amazon OpenSearch无服务器版本为了帮助客户更好地管理和处理数据并释放数据价值，Amazon Cloud Technologies帮助客户适应不同规模和多样性。我们开发了各种数据分析工具。Amazon Cloud Technology提供的所有数据库解决方案都是针对客户的特定需求量身定制的，每个数据分析解决方案在产品组合中都有明确的定位。为了满足不断增长的客户需求，Adam宣布了Amazon OpenSearch Serverless的正式发布。这是一个新的解决方案，简化了PB级搜索和分析工作负载的运行，而无需配置、管理或扩展OpenSearch集群。OpenSearch Serverless可自动配置和扩展底层资源，为要求最苛刻和不可预测的工作负载提供快速的数据接收和查询响应。在OpenSearch Serverless中，客户只需为他们消耗的资源付费。这意味着Amazon Cloud Technology的所有主要数据分析服务现在都可以使用无服务器选项。
除了提供数据分析服务之外，Amazon Cloud Technology还为专家级从业人员提供了一个非常强大且实用的平台，帮助每个数据开发人员简化复杂的工作并提高工作效率。我们有效地集成了数据分析和机器学习功能，通过Amazon SageMaker进一步释放数据的价值，推动业务增长。在数据集成方面，Adam强调ETL（数据提取、转换和加载）以及它是一项重复性和无差别的繁重工作。在这方面，Amazon Cloud Technology与Redshift、Athena、Data Exchange和SageMaker的集成可以更好地帮助您。Adam宣布，Amazon Aurora是首个支持与Amazon Redshift集成的Zero-ETL（提取、转换和加载），以实现对Aurora PB级事务数据的近实时分析和机器学习。Zero-ETL集成这种集成将事务数据和分析功能集成在一起，消除了在Aurora和Redshift之间构建和管理自定义数据管道的需要。用户不需要构建和维护复杂的数据管道来执行提取、转换和加载ETL操作。“数据进入Aurora几秒钟后，它就可以在Redshift中无缝使用。您可以在同一Redshift实例中复制来自多个Aurora数据库的数据。整个系统是无服务器的，根据数据量动态地向上或向下扩展。因此，我们没有基础设施可以管理。现在，您可以在Aurora上实现快速、可扩展的交易，以及在Redshift上实现可扩展的分析，都可以在一个无缝的系统中实现。Amazon Cloud Technology坚信零ETL是最终目标，我们正致力于构建一个不再完全需要ETL的未来。
Amazon Redshift与Apache Spark集成此外，Adam还宣布Amazon Redshift与Apache Spark集成，使数据工程师能够构建和运行Spark应用程序，这些应用程序可以从Amazon RedShift集群中使用和写入数据。“如果你目前正在使用EMR，你可以使用Spark来分析你的数据。但是，如果您要对Redshift中的数据运行Spark查询，则必须将数据移动到S3，或者从缓慢的开源容器中找到并下载并配置到Redshift连接器的连接。在Redshift中只对数据运行一个Spark查询会更好。Adam在主题演讲中表示：“我们很高兴将Amazon Redshift集成引入Apache Spark，因为我们希望实现快速无缝。使用Amazon Cloud Technology分析和机器学习服务（如Amazon EMR、Amazon Glue和Amazon SageMaker）的客户现在可以构建Apache Spark应用程序，这些应用程序可以读取和写入Amazon Redshift数据仓库，而不会影响应用程序性能或数据事务一致性。“在Amazon Redshift 上运行Apache Spark应用程序非常简单，无需移动数据，也无需构建和管理连接器。Amazon Redshift for Apache Spark集成最大限度地减少了设置Spark Redshift开源连接器的繁琐且通常是手动的过程，从而减少了分析和准备ML任务所需的时间。数据合规性和控制接下来，我们将讨论如何使数据可访问、合规性和控制。在受监管的合规和无障碍之间实现平衡可能是一项挑战。建立正确的数据治理机制可以增强信任和信心，鼓励而不是限制创新。然而，建立一个跨所有团队和职能的公司范围的治理是一个具有挑战性但重要的挑战。Amazon Cloud Technologies宣布推出Amazon DataZone，这是一项用于分类、发现、共享和管理数据的数据管理服务。它与Redshift、Athena和QuickSight集成，并为第三方数据源提供API接口，用于细粒度数据管理，包括机器学习驱动的数据目录，可以轻松地按业务术语搜索。
Adam说：“借助DataZone，数据管理员可以轻松地管理对数据的管理访问，从而可以在整个组织中安全地释放数据。数据工程师、数据科学家、产品经理、分析师和其他业务用户可以轻松地查找、使用和协作这些数据，为业务提供洞察力。Amzon Quicksight Q预测服务的第四部分是实现商业洞察力。为了探索更广泛的数据领域，Adam推出了一项新的基于机器学习的预测服务，该服务使用Amzon Quicksight Q应用程序。使用Q进行基于机器学习的预测，您可以在不涉及分析师或数据科学家的情况下查看业务绩效预测。QuickSight Q还支持自然语言的“为什么”问题，使非分析师能够深入数据并确定导致特定结果的因素。
“要处理大量和不断增长的数据量，你需要所有的工具。如果你具备了所有这些，你就有了一个完整的端到端数据策略。Adam表示，亚马逊云将帮助我们实现这一目标，因为我们在“整个数据旅程”上投入了大量资金，目的是帮助我们的客户更好地释放数据的价值。亚马逊云技术在数据服务领域的格局将变得更加清晰和全面，在亚马逊云技术的帮助下，企业将拥有一系列工具，轻松应对他们以前面临的各种数据类型、业务需求和使用场景的复杂性。安全性是客户选择亚马逊云技术的主要原因之一，而亚马逊云技术提供的安全性是其他云提供商无法比拟的。数据安全管理的重点是为从医疗保健到银行和其他金融机构的客户提供最安全的云服务，以提高系统的弹性和灵活性。我们提供先进、安全的服务，帮助客户识别、检测和缓解各种网络安全威胁。Amazon GuardDuty更新快速响应安全威胁像Amazon GuardDuty这样的组件具有检测和响应安全威胁的能力。Adam宣布了GuardDuty的Container Runtime Threat Detection。GuardDuty的更新版本可以检测容器中的潜在安全风险，识别尝试访问控制节点的操作，并支持与Amazon EKS的集成。
它不仅可以在运行时检测和监控威胁，还可以增强系统，同时增强网络之间的连接性。不同计算机节点之间的安全性有多高？不同容器之间的互连是如何实现的？我们提供数千种不同的安全解决方案，并将数千种第三方安全解决方案集成到Amazon Cloud Services的云服务平台中，以确保客户的安全。Adam宣布推出Amazon Security Lake，它自动将来自云、本地和自定义源的安全数据集中到存储在用户帐户中的专用数据湖中。使用Security Lake，您可以更轻松地分析安全数据，使用户能够更全面地了解整个组织的安全性，并自动收集和管理跨帐户和区域的所有安全数据。用户可以使用他们熟悉的分析工具，同时保持对数据的安全控制和所有权。Security Lake采用开放式网络安全体系结构框架（OCSF），这是一种开放式标准。它可以帮助您规范化和合并来自Amazon Cloud技术和广泛的企业安全数据源的安全数据。
这是一个巨大的胜利，从长远来看，这将是打击不良行为者和建立更易于管理的网络安全运营生命周期的巨大福音。计算性能的限制在极端环境中是足够的，有时还不够，所以你已经准备好克服各种困难。亚马逊云技术为各种极端环境做好了准备。例如，一辆F1赛车有5亿个不同的数据点需要监控，这将从60小时缩短到12小时。Epic Game需要支持数以亿计的不同玩家，并且需要处理数以亿计的不同需求。尼尔森每天处理数十亿条数据。亚马逊云技术不断创新，为客户提供所有可用的数据分析工具。Amazon Cloud Technology有600多种实例类型，可满足几乎任何类型的需求和用例，其中许多实例使用专门定制的芯片。
以HPC客户的需求为例，他们必须首先根据准确的工作负载来扩展性能。其次，它提供易于使用的工具，使客户能够以多种方式进行实验，从而减少他们在基础设施管理上花费的时间。HPC是将管理扩展到数百万个用例并最大化客户工作负载的绝佳选择。
在此基础上，Amazon Cloud Technology正式发布了用于高性能计算（HPC）的全新Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）Hpc6id实例。基于Amazon Nitro系统构建的EC2Hpc6id实例为高吞吐量节点间通信提供了200Gbps弹性结构适配器网络，使客户能够大规模运行HPC工作负载。“Hpc6id实例旨在为数据、内存密集型HPC工作负载、更高的内存带宽、更快的本地SSD存储和由弹性结构适配器增强的网络提供最先进的性价比。EC2Hpc6id实例可帮助您降低HPC工作负载成本，同时利用Amazon Cloud Technology的弹性和可扩展性。多样化而强大的实例，满足任何需求今天的机器学习模型在短短几年内已经发展到使用了1000亿个参数。这大大增加了训练机器学习模型的成本。随着公司构建的机器学习模型变得越来越复杂，训练和运行这些模型的成本已经成为一个现实问题。Amazon Cloud Technologies创建了一个创新的实例来帮助用户降低成本。Adam表示，Trn1实例是为高性能训练而构建的，与基于GPU的同类实例相比，它可以节省高达50%的训练成本。Trn1实例在对流行的NLP模型进行深度学习训练时提供了最佳性能。我们还宣布了EC2Inf2实例的预览，该实例可为推理应用程序提供低成本、高性能。与Inf1实例相比，Inf2实例提供了3倍的计算性能、4倍的吞吐量和10倍的延迟。除了主要的产品升级之外，Amazon Cloud Technology还致力于为特定行业和应用场景构建解决方案，使客户能够快速适应应用场景、加速创新并缩短上市时间。Amazon SupplyChainAdam宣布推出Amazon SimSpace Weaver，支持Unreal Engine和Unity等主要3D引擎，使您能够在云中运行大规模空间模拟。该服务的目的是将仿真开发人员从硬件的限制中解放出来。SimSpace Weaver使您能够创建一个无缝的虚拟世界，其中包含数百万个可以实时交互的对象，而无需管理后端基础设施。
Amazon CleanRooms中基于Amazon Connect的呼叫中心受到客户的广泛欢迎，每天支持超过1000万次互动。Adam宣布了Connect的新功能。它们是机器学习驱动的预测、容量规划和调度。今天，成千上万的客户每天使用Connect支持超过1000万次交互，我们可以在短短三周内快速部署可用的连接。例如，Convoy在不到一分钟的时间内将升级呼叫的比例提高了50%，Priceline允许1000多名代理使用Connect在家工作。”
除了Amazon SimSpace Weaver之外，Adam还推出了备受期待的供应链解决方案Amazon Supply Chain。“许多亚马逊云技术客户问我们，他们是否希望采用亚马逊供应链技术、亚马逊云技术基础设施和机器学习来帮助他们解决供应链问题。Amazon Supply Chain是一款基于云的新应用程序，可帮助供应链领导者降低风险、降低成本并提高供应链弹性。Amazon Supply Chain整合了您的供应链数据，提供基于ML的可操作见解，并提供内置的上下文协作。所有这些都可以帮助您通过减少缺货来改善客户服务，并降低积压成本。
Amazon Supply Chain提供实时可视化地图功能，显示每个位置的库存水平和健康状况，并提供有针对性的观察列表，提醒您潜在风险。一旦确定了风险，Amazon Supply Chain供应链将提供库存再平衡建议和内置的上下文协作工具，使您可以轻松地在团队之间协调解决方案的实施。亚当说：“这只是一个开始。我们将继续投资，以帮助客户解决他们最具挑战性的供应链问题。”
在广告行销领域，Adam推出Amazon Clean Rooms，以协助您安全地协作共享行销数据，并保护用户的数据隐私。
通过分析组合数据集，您可以提高向客户提供的各种服务的质量和水平，并在数据加密的同时对其进行查询。
在生物医学领域，Adam正式推出Amazon Omics，帮助企业存储、查询、分析和生成基因组数据。只需点击几下就可以进行相关的科学分析，Amazon Omics具有多种功能，是一个安全的环境，并符合相关法规。我们正在使用Amazon Omics进行研究，以更好地针对特定疾病。
说到零售业，亚当提到了亚马逊的Just Walk Out技术。这是一种技术，可以让你用手掌支付，而不需要钱包或手机。“西雅图水手队的一个例子显示，在部署Just Walk Out技术后，水手队门店的交易量增加了三倍多。”
最后，Adam总结说，“云的力量”是帮助有创意的人创造机会、转变和创新的最重要的因素，而亚马逊云技术将发挥这样的作用。