清华大学经管学院教授宁向东出品的《亚马逊编年史》是一本方便读者快速了解亚马逊的“工具书”，阅读起来很轻松，对感兴趣的读者而言是莫大的礼物。
书中第一部分相对详细的记录了亚马逊企业历程，其中提到这家公司的核心业务，有亚马逊履约中心FBA（Fulfillment by Amazon）、亚马逊网络服务AWS（Amazon Web Services）、亚马逊会员优选服务Prime、电子书阅读器Kindle及智能音箱Echo和语音助手Alexa等（关于AWS、Kindle和Prime，两位亚马逊前高管Colin Bryar和Bill Carr的著作《Working Backwards》里也有详述，强烈推荐）。
作为致敬，更方便日后查阅，简单摘录两个产品编年史——AWS和Kindle，本文为AWS篇2016-2020，对亚马逊感兴趣的读者推荐看原书。
1月6日，AWS推出亚太首尔区，这也是AWS在亚太地区的第五个技术基础设施区。至此，AWS云可以在32个可用区域中使用。2月9日，AWS发布了免费的、跨平台3D游戏引擎Lumberyard。该产品能够为个人电脑、游戏机、移动设备，甚至是虚拟现实平台构建高质量的游戏。Lumberyard最大的特点在于可集成AWS和Twitch直播平台的优势，一方面可以将游戏与亚马逊云的计算和存储系统连接起来，另一方面可以让游戏直接嵌入Twitch中进行直播。3月15日，全托管式AWS数据库迁移服务（Database Migration Service）正式发布，可让客户在不停机的情况下将其Oracle、SQL Server、MySQL、MariaDB和PostgreSQL数据库从本地数据中心迁移到AWS。4月7日，亚马逊宣布执行董事安迪·贾西担任AWS业务的CEO，杰夫·威尔克担任全球消费者业务的CEO。此举引发了外界的各种猜测。一是这可能预示着这两个人是贝索斯的潜在继任者，时年52岁的贝索斯一直把接班人计划视作秘密，未曾对外谈起；二是有些人开始猜测亚马逊是否会剥离其日益壮大的AWS部门。4月19日，AWS推出了两款低成本硬盘驱动器（HDD）支持的存储选项：吞吐优化HDD卷（Amazon EBS Throughput Optimized HDD，ST1）和Cold HDD卷（Amazon EBS Cold HDD，SC1）。吞吐优化HDD卷提供低成本的磁性存储，该存储以吞吐量而不是IOPS定义性能，适合大型顺序工作负载。Cold HDD卷提供低成本的磁性存储，适合大型顺序冷数据工作负载。5月18日，AWS推出了具备新的内存优化的亚马逊EC2实例——X1实例。该实例有2TB的内存，是当时所有经思爱普认证的云实例中可用内存最大的一个。X1实例还为EBS提供速度高达每秒10GB的专用带宽，适合支持大规模内存数据库、大数据处理和高性能计算。X1实例的发布时间看起来是精心策划的。在5月17日举行的年度思爱普全球蓝宝石大会上，微软和思爱普分享了新合作伙伴关系的细节，其中的一点是能够在Azure虚拟机上运行SAP HANA内置数据库管理系统。然而，就在微软刚刚承诺支持SAP HANA工作负载的新虚拟机即将到来之际，AWS就率先发布了X1实例。当时，为了推动企业发展，思爱普正积极寻求建立合作伙伴关系，云供应商竞相展示自家作品与思爱普需求的契合度。5月25日，AWS成为用户关系管理平台公司Salesforce首选的公共云基础设施供应商。6月23日，AWS表示其政府云计算（美国）地区已根据联邦风险和授权管理计划从联合授权委员会（JAB）获得了临时操作授权（P-ATO）。美国政府机构能够利用AWS云处理高度敏感的工作负载，包括个人身份信息、敏感的患者记录、财务数据、执法数据以及其他受控未分类信息。6月28日，AWS在印度进军孟买，这是AWS在亚太地区的第六个技术基础设施区。至此，AWS在全球拥有35个可用区域。AWS印度区域的落地是亚马逊进军印度市场的布局之一。对亚马逊来说，在经历了中国市场的挫败后，印度是一个不能失去的市场。根据摩根士丹利的一份报告，到2020年，印度的电子商务市场的规模有可能会膨胀到1370亿美元。6月初，贝索斯在印度总理纳伦德拉·莫迪（Narendra Modi）出席的华盛顿特区活动上宣布，除了在印度推出利润丰厚的AWS业务，亚马逊还将向亚马逊印度分公司再注资30亿美元，不久后会在印度中部城市海得拉巴开设其除美国以外的最大的软件工程和开发中心。6月29日，AWS发布亚马逊弹性文件系统（Amazon Elastic File System，缩写为EFS），一种让用户可在AWS云中设置和扩展文件存储的全托管式服务。EFS提供简单、可扩展、完全托管式的弹性网络文件系统（NFS），可在不中断应用程序的情况下按需扩展到PB级。EFS提供两种存储类型：标准存储类和不频繁访问存储类（EFS IA）。8月11日，全托管式无服务器流式数据处理服务亚马逊Kinesis Analytics发布。基于AWS的Kinesis Analytics实时流数据平台，运用Kinesis Analytics的开发人员能够提取流数据并加以运用，即可以通过运行连续的SQL查询来过滤和操作到达的实时数据，从而改进了定期数据库查询的静态数据分析方法。10月13日，云计算与硬件虚拟化的软件服务公司威睿与AWS宣布合作，将共同建立一款无缝集成混合云服务VMware Cloud™ on AWS，为用户提供软件定义数据中心（Software-Defined Data Center，SDDC）服务。10月17日，AWS推出美国东部（俄亥俄州）基础设施区。至此，AWS已在全球14个技术基础设施区提供了38个可用区域。11月16日，AWS宣布其用户可以直接通过AWS市集订阅SaaS应用程序，以简化AWS市集上众多SaaS产品的访问和计费流程。在某些方面，这意味着AWS将更直接地与帮助终端用户的管理服务商和经销商竞争，后者提供SaaS采购和支付服务。11月17日，AWS宣布将在美国弗吉尼亚州建立5个新的太阳能电场。11月29日，第五届“AWS re：Invent”年度盛会召开，本届主题是“超能”（Super Powers），亚马逊再次以丰富的新产品和服务展示了其在云计算领域的超能力。这些超能力大致体现在企业应用、人工智能、定制硬件及网络这三大方面。在企业应用方面，AWS Greengrass软件允许客户在连接的设备上运行AWS计算、消息传递、数据缓存和同步的功能。借助AWS Greengrass，设备可以运行AWS Lambda功能以在本地执行任务，使设备数据保持同步并与其他设备通信，同时利用AWS云的全部处理、分析和存储能力。AWS Snowball Edge是一种构建在之前的Snowball基础之上的应用，专注于以物理方式大规模地将数据迁移至云数据中心。Amazon Athena是一种无服务器的查询服务，可以使用标准的SQL语言直接在亚马逊S3中分析数据。AWS还宣布新一代内存优化、计算优化和高I/O的EC2实例，并为数据库引擎亚马逊Aurora加强了对于关系数据库管理系统PostgreSQL的兼容性。在人工智能方面，亚马逊推出了三项服务：Lex、Polly以及Re kognition。Polly是可以实现24种语言从文本到语音转换的云服务；Rekognition管理的服务“已经在每天分析数十亿张图片了”；而Lex则可以从Echo智能音箱中提取语音识别引擎Alexa，并提供给开发人员使用。定制的硬件和网络服务，则是AWS的秘密武器。当时互联网或软件公司设计硬件以提升竞争力的趋势已经显现，亚马逊显然走得更远，不仅设计了自己的路由器、芯片、存储服务器和计算服务器，还设计了自己的高速网络——AWS要让网络设备成为一种商品。这些内容的震撼和冲击不亚于其新推出的其他产品和服务。AWS使用定制的路由器，可以节约成本、提升稳定性和提供个性化服务。AWS工程师詹姆斯·汉密尔顿（James Hamilton）说，如果使用标准的商用路由器，一旦出现问题，最可靠、最正规的公司都需要6个月时间来解决问题。所以，AWS运行自己定制的路由器，按照自身规格制作，并且有自己的协议开发团队，这不仅可以获得更好的稳定性，还可以节约成本。AWS路由器运行定制的Broadcom Tomahawk专用集成电路，该专用集成电路芯片有70亿个晶体管、128个接口，提供25GB带宽。路由器选择带宽这件事虽小，但我们从中可以看到亚马逊的经营思路，AWS选择的是25GB，而行业标准是10GB和40GB。一个光波可载10GB数据，40GB就是4个光波，成本是10GB的4倍。而一个光波也可以载25GB数据，成本相对10GB略高一些，但价格却差不多。在这样的比较之下，AWS路由器是两个光波，带宽就是50GB，但成本相对于40GB带宽却低了很多。AWS还生产了自己定制的芯片组，上面印有“Annapurnalabs”。亚马逊在2015年1月收购以色列芯片制造商Annapnurna时，就在为这一步布局。此外，亚马逊是夏威夷海底电缆的投资者之一，该电缆长达14000千米，连接澳大利亚、夏威夷、新西兰和俄勒冈。AWS有时会自己铺设电缆以节约成本、提升效能。如果说未来的网络抽象来说是数据中心加超宽带网络，那AWS就是朝这个方向去发展的。这次会议让业界看到了AWS基础设施自定制、自建设、自管理、自优化的野心。12月8日，AWS推出加拿大（中部）基础设施区。至此，AWS在全球有40个可用区。12月13日，AWS推出欧洲（伦敦）基础设施区。至此，AWS在全球有42个可用区，AWS欧洲（伦敦）地区是AWS部署的第三个欧洲地区，另外两个在爱尔兰和德国。2月14日，AWS设计的商务通信服务Amazon Chime上市。2015年低调收购比巴系统公司的战略意义浮出水面。2月28日，在美国北弗吉尼亚州地区，AWS经历了一次大规模的S3服务中断。与2011年相比，亚马逊此次表现出了较好的应对能力，在四小时内将服务恢复正常。同时，当北弗吉尼亚州数据中心宕机的时候，S3在其他13个地区仍然保持运行。尽管如此，服务中断还是造成了负面影响。美国一家从事网络风险经济影响建模的创业公司Cyence估计，四个小时的AWS服务中断导致标准普尔500指数成分股公司损失了1.5亿美元，美国金融服务公司损失了1.6亿美元。5月2日，开源解决方案提供商红帽公司和AWS达成一项扩展战略联盟，将对AWS服务的访问在本地整合到红帽公司OpenShift的容器平台中。通过该产品，红帽公司将使客户可以直接在其OpenShift容器平台上访问AWS服务。6月7日，AWS表示其物联网服务软件Greengrass向所有公众开放。这款软件可以让用户在所连接的设备上运行AWS计算、消息传递、数据缓存和同步的功能。在这个时期，主要的云供应商都提供一些物联网服务来帮助企业利用所连接的设备，而AWS是首批为边缘计算提供一般可用的第一方服务的公司之一，对客户和硬件合作伙伴具有较大吸引力。Greengrass云服务将首先在AWS的北弗吉尼亚州和俄勒冈数据中心提供，随后是在法兰克福和悉尼地区，进而在全球范围内部署。7月14日，AWS推出了EC2 G3图形加速实例。该实例适合3D可视化等图形密集型应用程序、应用程序流式处理、视频编码、游戏以及其他服务器端图形工作负载。8月14日，AWS发布了新的安全服务亚马逊Macie。新服务利用机器学习，通过自动发现、分类和保护AWS中的敏感数据，帮助用户防止数据丢失。相比于其他云服务安全提供商，该服务的优势在于可以帮助企业保护自己免受内部威胁，因为授权用户的异常访问会被标记下来，即使他们的访问没有造成实质性损失。同一天，AWS Glue正式发布。AWS Glue是完全托管式的数据目录和ETL（提取、转换和加载）服务，可简化和自动进行数据发现与转换，以及作业计划中难度较大且耗时的任务。它提供一个无服务器环境，为AWS提供统一的元数据中心。8月28日，威睿和AWS联合在AWS上发布威睿云（VMware Cloud）。该服务将威睿的软件定义数据中心应用程序带到AWS云中，用户只需在AWS上利用现有的威睿工具，便可在威睿vSphere私有、公共和混合云环境中运行应用程序，并优化对AWS服务的访问。亚马逊刚推出AWS公有云时并不看好私有云市场的发展，不善于提供私有云解决方案一直是AWS无法迅速扩张大企业客户市场的最大问题。面对企业需求的变化趋势，AWS选择和私有云巨头威睿在2016年结成联盟，弥补了这一弱势。亚马逊希望由此迅速切进最大的企业数据中心市场，与已经在混合云市场表现不错的竞争对手（如微软、IBM、谷歌等服务商）抗衡。无疑，这一发布意味着这个努力取得了成果。9月25日，AWS宣布计划于2019年初在中东开设一个基础设施区，新的AWS中东（巴林）区域将包括三个可用区。至此，AWS在全球16个基础设施区提供了44个可用区域。10月12日，AWS和微软联合推出开源深度学习库Gluon，帮助开发人员更轻松、更快速地构建机器学习模型。通过Gluon接口，开发人员可以使用简单的Python API和一系列预先构建的、优化的神经网络组件来构建机器学习模型。10月26日，AWS推出了EC2 P3实例，即新一代经过EC2计算优化的GPU实例。该实例可在云中提供高性能计算，适用于机器学习、计算流体力学、金融工程、基因组学和无人机系统等领域。事实证明，EC2 P3实例可以将机器学习训练时间从几天缩短为几分钟，并可以使用于高性能计算完成的模拟数量增加3~4倍。11月6日，AWS推出新一代EC2计算优化型实例系列中的EC2 C5应用实例，这是适用于运行高级计算密集型工作负载的新实例，应用场景包括高性能网络服务器、高性能计算（HPC）、视频编码、科学建模、分布式分析和深度/机器学习等。11月22日，在“AWS re：Invent”年度盛会开始的前一周，AWS公布了两项重要举措。其一是亚马逊机器学习解决方案实验室（Amazon ML Solutions Lab）成立。该实验室将亚马逊机器学习专家与希望使用人工智能技术构建解决方案的客户相匹配，将实践教学研讨会与头脑风暴会议结合起来，开发基于机器学习的解决方案。其二是AWS在其基于深度学习的图像识别平台Amazon Recognition上发布了新功能：实时人脸识别和图像文本识别。这两项新举措，以及AWS上月宣布的将与微软合作开发Gluon深度学习界面，显示出亚马逊和AWS向人工智能领域进军的战略性投入倾斜。11月27日午夜，第六届“AWS re：Invent”盛会开始，43000名观众来到拉斯维加斯现场。主题演讲中，安迪·贾西将开发人员比作作曲家，并借着五首音乐表达了主题。亚马逊证明，AWS已经成熟化、体系化、多样化，并以更快的速度加快创新。会上介绍了24项新产品，除了应用实例或新功能，最为亮眼的是AWS在物联网、机器学习方面提供的服务进展。为进军物联网服务，AWS宣布了六项边缘连接设备的服务和功能，包括AWS一键物联网（IoT 1-Click）、AWS物联网设备管理（IoT Device Management）、AWS物联网设备安全防护（IoT Device Defender）、AWS物联网分析（IoT Analytics）、适用于物联网微控制器的操作系统Amazon FreeRTOS，以及训练和优化机器学习模型AWS Greengrass ML Inference。这套发明使得用户进入物联网的起步非常简单，可以让用户快速搭载并容易地管理大量设备、审计并执行一致的安全策略，以及大规模地分析物联网设备的数据。AWS还推出了五项新的机器学习服务，包括构建、培训、部署和管理机器学习的模型Amazon SageMaker，以及允许开发人员模仿人类的认知能力来开发应用程序的工具：用于将语音转换为文本的Amazon Transcribe、用于在不同语言之间翻译文本的Amazon Translate、用于理解自然语言的Amazon Comprehend和用于计算机视觉服务的Amazon Recognition Video。新产品和功能主要有在网页上创建虚拟现实体验的工具Amazon Sumerian、五项AWS Elemental Media Services云视频服务、云安全服务PrivateLink和GuardDuty以及一批新的EC2实例。12月11日，AWS与我国云服务提供商宁夏西云数据科技有限公司宣布建立战略技术合作伙伴关系，并推出由宁夏西云数据科技有限公司运营的AWS中国（宁夏）区域。12月28日，AWS被报道正启动在沙特阿拉伯提供服务的进程。亚马逊是三大云服务公司中第一个意图在中东建立业务的公司。1月17日，AWS Auto Scaling面市。该应用提供了一种平衡成本和可用性的方法，开发人员可在统一的界面中跨组配置AWS服务的自动缩放，让管理云基础设施变得更加容易。4月4日，AWS表示其机器学习服务的用户规模正在快速扩大，上年活跃用户数增长了250% 以上，这很大程度上是受到机器学习平台服务“Amazon SageMaker”的带动和影响。亚马逊的机器学习工具正在不断地丰富中。7月17日，美国职业棒球大联盟选择AWS作为其机器学习、人工智能和深度学习工作负载的官方供应商。同日，媒体公司21世纪福克斯扩大了与AWS的战略合作范围，合作覆盖了大部分关键平台和工作负载。8月27日，AWS和威睿宣布推出在威睿上运行的亚马逊关系数据库服务（Amazon RDS on VMware）。该服务将亚马逊关系数据库的优势融入本地虚拟化环境、混合环境以及AWS和威睿的混合云服务，用户可在几分钟内预置新的本地数据库实例，备份到本地存储或基于云的存储，并建立在本地或AWS云中运行的只读副本。RDS的意义在于代表了混合云服务潜在的发展方向。此前，亚马逊一直致力于将工作负载转移到公共云上；2016年推出的威睿云也侧重将遗留工作负载转移到别处。而RDS的发布，表明亚马逊正试图在数据中心的范围内提供公共云服务，用户可以在亚马逊的公有云中运行威睿本地基础设施，从而实现公共云、私有云和混合云的共生。这件事还有一个值得提及的背景，就是几经波折之后，在2017年7月公开试运行的微软Azure Stack也提供混合云解决方案。9月27日，AWS推出了亚马逊EC2内存增强型实例，专用于运行大型内存数据库，包括SAP HANA内存数据库在云中的生产部署。内存增强型实例使用户能够与其他企业应用程序在同一VPC中运行内存数据库。这意味着他们可以扩展自己的内存数据库并连接到存储、网络、分析、物联网或机器学习服务之中。随着企业处理更多的实时数据，内存数据库的部署变得越来越普遍，比如快销品牌优衣库便已开始在亚马逊EC2 X1e实例上运行HANA，获取实时数据和分析。AWS注意到了这一趋势，通过提供服务支持其快速增长的业务需求。在亚马逊这一行动之前，谷歌曾表示，它将利用英特尔即将推出的傲腾持久内存（Optane DC Persistent Memory），加强对谷歌云平台上SAP HANA和其他工作负载的支持。10月25日，AWS表示将于2020年上半年在南非开设一个基础设施地区。新的AWS非洲（开普敦）地区将包括三个可用区域。目前，AWS在全球19个基础设施地区提供了55个可用区域。11月26日，AWS发布基于开源机器人软件框架ROS（Robot Operating System，机器人操作系统）的云机器人平台RoboMaker。RoboMaker自动提供底层基础设施，可实现大规模开发、测试和部署智能机器人应用程序。喷气推进实验室、史丹利百得等公司这时已经使用RoboMaker构建了太空火星车、工业检测无人机等。11月27日，第七届“AWS re：Invent”年度大会在拉斯维加斯开幕，参会人数再创新高，达5万。这次会议的重头戏在于机器学习和人工智能。安迪·贾西在近三个小时的主题演讲中，长时间介绍了AWS在这方面的努力，并自豪地表示，过去一年有各行业的10万个活跃用户在AWS上执行机器学习模型。会上AWS一口气发布了13项机器学习的服务和功能。最为亮眼的是基于ARM处理器架构的Graviton处理器以及云端人工智能芯片Inferentia。Graviton处理器的意义在于，它可能会开始打破产业链的稳定性，不再完全依赖于英特尔的服务器芯片。该处理器支持AWS的EC2 A1实例的多核ARM处理器，处理器性能几乎与AMD公司基于ARM处理器的芯片相当。AWS表示该芯片将于2019年上市。谷歌在2016年发布了它的第一个张量处理器（TPU），阿里巴巴也发布了一款人工智能芯片。Inferentia芯片的推出表明随着各公司云计算市场渗透率的提升，AWS等云计算厂商开始朝着更高价值链上的环节迈进，进行垂直整合，亚马逊力图走一条自己的“云端芯”一体化路线。此外，AWS在物联网和区块链领域也有了创新，发布了四项方便物联网应用程序的服务和功能：（1）便于从工业设备中收集、组织和搜索数据的IoT SiteWise；（2）用于检测和响应来自大量物联网传感器和应用程序的事件的IoT Events；（3）通过可视化连接设备和服务以及定义交互来为构建新的物联网应用程序提供便利的IoT Things Graph；（4）无须编写代码的连接服务AWS IoT Greengrass Connectors。亚马逊看好企业云端区块链商机，推出量子账本数据库（Quantum Ledger Database，也称QLDB）和亚马逊区块链管理服务（Amazon Managed Blockchain）。其中，亚马逊量子账本数据库是一个透明、不可变、加密的可验证账本，将允许用户在“中心化且可信的实体”的帮助下实现多方安全的交易数据共享。它主要用于需要中央授权的应用程序，以提供永久和完整的交易记录。亚马逊区块链管理服务旨在打造一个由亚马逊管理的区块链平台，便于用户使用开源的以太坊和Hyperledger Fabric框架来创建和管理可扩展的区块链网络。12月12日，AWS宣布进入欧洲斯德哥尔摩地区。至此，AWS布置了全球20个基础设施区的60个可用区域。1月9日，AWS推出全托管式文档数据库服务——兼容Mongo DB数据库的亚马逊DocumentDB，以支持现有的MongoDB数据库服务工作负载。开发人员在DocumentDB上可以像现在一样使用MongoDB数据库的应用程序代码、驱动程序和工具，来运行、管理和扩展工作负载。该服务基于开源MongoDB 3.6版本构建，只支持MongoDB 3.6版本。MongoDB是最常用的NoSQL关系数据库之一，最早在2009年发布，是早期大数据时代的数据库代表。MongoDB服务器端公共许可证本质上要求任何提供MongoDB服务的云提供商必须开放与该服务相关的所有代码，但这不是所有云提供商都愿意接受的。这也是DocumentDB数据库的研发动因之一。在DocumentDB发布之后，MongoDB的股价暴跌。1月23日，AWS推出全托管式支持远程办公的WorkLink服务。公司用户可以通过移动设备为员工提供安全的一键访问内部网站和网络应用程序的服务，而无须连接到VPN或使用自定义浏览器。3月27日，AWS推出S3 Glacier Deep Archive存储服务，用于长期保存很少被访问的数据。S3 Glacier Deep Archive服务提供的云存储成本最低，其价格大大低于存储和维护场内磁带库或场外归档数据的价格。4月24日，AWS推出亚太地区（香港）区域，至此，AWS在全球范围内已有21个基础设施区的64个可用区域。4月30日，亚马逊区块链管理服务结束了预览阶段，正式对公众开放启用。这项全托管式服务旨在帮助企业快速建立可扩展、易管理的区块链网络。AT&T、雀巢和新加坡交易所等公司和组织已经签约使用该服务。随着这项服务的发布，AWS加入了微软的Azure和IBM的行列，正式进军区块链服务市场。5月23日，亚马逊宣布了AWS卫星接收地面站（AWS Ground Station）的普遍可用性。这项云服务让用户可以使用由全球12个地面站天线组成的全托管式网络，从卫星下载数据到AWS全球基础设施区。卫星接收地面站实现了地面站即服务，用户依靠卫星接收地面站的全球地面站点，随时随地下载数据，按需为天线访问时间付费，从而在AWS节省多达80% 的地面站运维成本，同时更快地获得数据，试验新的应用程序。例如，用户可以将天气预测或自然灾害图像等应用程序的数据处理和分析时间从几小时缩短到几分钟，甚至几秒钟。5月29日，AWS宣布了亚马逊Textract的普遍可用性。这项全托管式服务使用机器学习自动提取文本和数据。使用亚马逊Textract，用户能以自动化的方式处理文档工作流、索引和目录等重要信息，以在下游应用程序中使用。该服务能够在几小时内处理完数百万个文档页面。这也标志着亚马逊正式进军企业的内容管理领域。6月3日到7日，亚马逊首届机器学习、人工智能、机器人和太空会议——“Amazon re：MARS”开幕。数千人来到拉斯维加斯，一睹亚马逊在业务中如何使用机器人和人工智能技术，并与一些顶尖的机器人和人工智能专家交流。活动上充满了机器人，许多高校来此展示它们的产品。该活动实际上是之前“MARS”活动的公开版。以往的“MARS”活动都是以邀请制的方式低调进行，而贝索斯则会以吸引人眼球的方式出现。亚马逊表示已经在全球部署了20万个机器人驱动器，并公开了两款名为Xanthus和Pegasus的仓库机器人。6月10日，AWS将亚马逊网站自身使用的、人工智能驱动的Amazon Personalize个性化服务向公众开放使用。在应用程序中实现个性化服务的最大困难之一是缺少个性化算法，Amazon Personalize免除了应用程序开发人员创建、更新和维护这些算法的需要，它的机器学习技术接收来自应用程序的活动流和产品库存推荐的输入。该服务会随着时间的推移而学习，并且处理的数据越多，能提供的建议就越好。开发人员不需要学习机器学习，输入和输出都通过亚马逊个性化的API处理。这项服务可以帮助实现一系列个性化的应用场景，例如产品推荐、个性化搜索结果或定制的直接营销。6月24日，自2018年11月公开发布后，经过七个月的预览，AWS控制塔（AWS Control Tower）和AWS安全中心（AWS Security Hub）向用户全面开放，二者旨在帮企业用户更容易地建立、保护和监控云环境。这些新服务是亚马逊降低大型企业进入门槛、转向云计算的又一努力，解决了大量不同第三方的整合性难题。其中，AWS安全中心提供AWS自己的安全工具以及第三方安全服务的仪表板视图。AWS控制塔利用数据访问、安全性和遵从性等领域的最佳实践，使建立多账户AWS环境的过程自动化。亚马逊的竞争对手同样注意到了这一网络安全市场，推出的类似服务有微软的Azure安全中心和谷歌云安全指挥中心。8月8日，亚马逊宣布AWS数据湖（AWS Lake Formation）全面开放。利用该服务，用户可在几天内建立安全的数据湖。数据湖是一个安全的集中式辅助存储库，以数据原始形式和可用于分析的形式存储。利用数据湖，用户可以分解数据孤岛并组合不同类型的分析，从而获得指引业务决策的建议。松下航空电子公司、埃森哲、眼部护理产品巨头爱尔康以及生物科技公司安进都是AWS数据湖的早期用户。8月21日，AWS宣布亚马逊预测（Amazon Forecast）服务全面开放。这项用于时间序列预测的全托管式深度学习服务，基于与亚马逊网站相同的技术，可以用来进行精确预测，包括预测产品需求和销售、基础设施需求、能源需求和人员配备水平。Amazon Forecast服务的意义在于它把亚马逊数十年的个性化预测经验普及化。8月23日，美国海军宣布，本周内海军六个司令部向AWS云系统派出7.2万名用户，这是为期三年、耗资1亿美元的行动的第一步。美国海军已经朝着将所有数据和分析功能转移到云计算方向迈出了一大步，为从分散、断开的网络和数据库过渡到单一的云计算系统奠定了基础。美国海军其余的采购、后勤和后勤数据将在未来两年内转移到云端。9月20日，AWS宣布G4实例全面开放。这项以英伟达T4 TensorCore GPU驱动的EC2实例，旨在帮助提升机器学习推理和图形密集型工作负载的速度。T4 GPU是世界上极其先进的推理加速器，可以用于运行机器学习驱动的应用程序，如添加元数据的图像、目标检测、推荐系统，以及自动语音识别或语言翻译。G4实例也是构建和运行图形密集型应用程序的经济、有效的平台，包括远程图形工作站、视频转码或照片真实感设计等类型的应用程序。后续G4实例将支持Amazon Elastic Inference，使开发人员能够通过平台为他们的工作负载提供适量的GPU性能来降低成本。9月30日，AWS IQ服务全面开放。该服务帮助云用户为特定项目聘用专业人员。通过张贴项目公告，用户可从亚马逊认证的专家处征求投标，进而聘用相关专家进行相关培训、咨询或获得专业支持。这对中小型供应商来说是一个有价值的工具，因为这些供应商可能缺乏在AWS服务方面寻求帮助的专业知识。微软Azure也提供了自己的门户网站来连接用户和服务提供商，以及第三方应用和咨询的服务平台。11月14日，AWS推出数据交换服务（Data Exchange），旨在帮助用户查找、订阅和使用云中的第三方数据。该项目有超过80个合作的数据提供商贡献了1000多个数据产品，例如路透社精选了超过220万条多种语言的独家新闻报道，邓白氏（Dun & Bradstreet）开放了超过3.3亿条全球商业记录的语料库。AWS数据交换服务的用户从AWS市集中的第三方数据源中进行选择。一旦订阅，他们就可以使用AWS数据交换API或控制台将数据直接输送到亚马逊S3。简单说，即AWS数据交换服务为快速集成第三方数据到既有的云端工作负载中提供了便利。12月2日至6日，第八届“AWS re：Invent”大会在拉斯维加斯举行，约有65000人参会，技术分享会议超过2500场。安迪·贾西以“re：Invent”名字的由来作为开场，传递出通过云计算塑造“全新世界”的愿景。四场主题分享围绕AWS底层基础架构与底层安全、AWS生态和行业展望、AWS合作伙伴分享以及新产品介绍进行。延续精细化操作的宗旨，AWS推出了基于Arm N1架构的系列新实例，更为重要的是，这些实例利用的是新一代Graviton2处理器。亚马逊称这些新实例的性价比与基于x86处理器的Skylake实例相比，高出了40% 。这意味着IaaS、PaaS和SaaS服务的性能较原来有40% 的改进。这对企业和开发人员而言，有着非常重要的意义。亚马逊也在向英特尔和AMD公司明确表明，它不再需要大量的x86处理器来运行大量工作负载了。另一大亮点是混合云服务，支持计算资源边缘下沉。AWS发布了三项新服务：Outposts、本地区域（Local Zones）和近5G（第五代移动通信技术）运营商末端节点服务Wavelength。其中，Outposts是全托管式和可配置的、AWS设计的硬件机架，使用熟悉的AWS或威睿的控制平面和工具将本地AWS能力带到场地内的地点；本地区域服务的任务则是将选择的AWS服务放置在人口、行业和IT中心较多的地方，以便以单位数字的毫秒延迟交付应用程序；Wavelength把运营商合作伙伴的5G基站改造成计算节点，允许开发者在5G网络的边缘部署AWS计算和存储，以支持新兴的应用，如边缘机器学习、工业物联网等。同时，AWS通过加强“计算密集+网络密集”的能力，让“超算即服务”成为其产品。该方向由搭载了最新款Nitro系统的几款EC2实例引领，包括C5n、P3dn、Inf1等系列。此外，机器学习仍是亚马逊专注的服务领域。亚马逊意图让机器学习变得更加容易，已经发布了17项机器学习和人工智能工具。这次发布的AWS机器学习启动（AWS Machine Learning Embark）服务，可以帮助用户构建新一代的机器学习体系。2月17日，亚马逊宣布3M公司正在将其企业IT基础设施移至AWS上。作为全公司IT转型计划的一部分，3M正在将其企业资源计划（ERP）系统，包括会计、供应链管理、制造、产品生命周期管理和电子商务，以及对业务至关重要的企业IT应用，迁移到云计算上。4月22日，数据集成服务亚马逊AppFlow发布。开发人员可以用它来创建、管理在AWS和第三方SaaS应用程序（如GoogleAnalytics、Marketo、Salesforce、ServiceNow、Slack、Snowfake和Zendesk等）之间的双向数据流，而无须编写定制的集成代码。该服务有助于解决数据分散于多个不同数据孤岛的问题。AppFlow服务还与AWS PrivateLink云安全服务合作，使路由数据流通过AWS网络而不是公共互联网传输，以提高安全性。AWS非洲（开普敦）地区宣布开放。至此，AWS已经拥有了全球73个可用区域。4月23日，AWS宣布亚马逊Keyspaces服务面向用户开放。Keyspaces构建在Apache Cassandra之上，是完全托管式的无服务器数据库。使用Keyspaces，用户可以轻松地将本地Cassandra工作负载迁移到云中。由于是无服务器产品，这意味着无须管理任何服务器，也无须配置大型集群。Apache Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统，最初由脸书开发，用于改善电子邮件系统搜索性能的简单格式数据，集谷歌BigTable的数据模型与亚马逊Dynamo的完全分布式架构于一身。4月24日，亚马逊宣布增强人工智能服务全面开放。该服务可轻松构建和管理机器学习应用程序的人工审核，消除了从事与此相关的工作人员其千篇一律的繁重工作。4月28日，AWS欧洲（米兰）地区开放。至此，AWS在全球有76个可用区域。5月5日，适用于亚马逊弹性云搜索服务（Amazon Elasticsearch Service）的UltraWarm全面推出。UltraWarm是一个性能优化的暖存储层，可为用户提供历史数据的快速、交互式分析，而成本仅为现有存储选项的十分之一。以往，为了防止存储成本失控，亚马逊弹性云搜索服务的用户需要依靠复杂的解决方案实现跨数据层管理，由此导致某些情况下无法快速访问这些数据。AWS通过新型低成本存储层UltraWarm有效地解决了这一难题。5月11日，由人工智能和机器学习技术驱动的企业搜索服务亚马逊Kendra全面上市。该服务使用机器学习算法来深入理解上下文，从而提供相关性高、准确性高的答案，适用于专业性行业企业搜索。长期以来，如何找到所需信息一直是较难解决的问题。第一方面的原因是大多数企业数据是非结构化的，因此很难准确定位所需的信息；第二方面的原因是，数据通常分布在各个组织孤岛；还有就是，基于关键字的搜索系统需要计算出正确的关键字组合，通常会返回大量结果，而其中大多数与查询无关。利用Kendra服务，开发人员可给不同后端（例如文件系统、应用程序、内部网和关系数据库）存储的结构化和非结构化数据建立索引。经过优化的Kendra，可以理解各个领域的复杂用语，适合在专业性较强的问题上发挥作用。该服务代表了以人工智能为动力的SaaS产品的兴起。此前，微软推出了Project Cortex服务，利用人工智能来自动分类和分析组织的文档、对话、会议和视频；谷歌云搜索（Cloud Search）从本地和云中运行的一系列第三方产品和服务中提取数据，依靠机器学习来提供查询建议并显示最相关的信息结果。6月17日，AWS发布便携、坚固且安全的小型边缘计算和数据传输设备Snowcone。“边缘计算”一词意味着有一个小型数据中心，它通常会连接到物联网设备并部署在企业网络的边缘。Snowcone是AWS规格最小的设备产品，规格约为9英寸×6英寸×3英寸，重4.5磅，具有两个虚拟CPU、4GB的随机存取存储器和8TB的存储空间，主要用于边缘数据存储和传输。用户使用Snowcone在边缘部署应用程序，从而收集处理数据，再将数据移动到AWS上。该设备可以应用在医疗保健、工业物联网、无人机等多个领域。7月9日，AWS物联网网站IoT SiteWise全面推出。该网站可从工厂车间收集数据，构建和标记这些数据，并生成实时关键绩效指标（KPI）和量化指标，帮助工业企业用户做出更好的数据驱动型决策。8月7日，成都—亚马逊AWS联合创新中心全面启动，将为入驻的高科技创新企业提供AWS云技术相关的科技增值服务。10月28日，新的EC2功能AWS Nitro Enclaves向用户开放。该服务可以在同一物理主机的不同实例之间创建额外的CPU和内存隔离，进一步保护亚马逊EC2实例中高度敏感的数据，例如个人身份信息、金融数据、医疗保健数据等。11月5日，AWS宣布将于2022年中前在特伦甘地建立其在印度的第二个基础设施区，据估计投资将达28亿美元。根据市场研究集团IDC的预测，到2024年，印度的公共云市场规模将达到70亿美元。微软目前在印度已有三个数据中心区域，谷歌有两个。12月1日，第九届“AWS re：Invent”年度盛会开幕。由于疫情原因，今年的大会首次采用线上形式，以“巅峰科技，重塑未来”为主题，长达三周的会议内容全部对公众免费开放。在大会第一天，安迪·贾西发表了三个多小时的开幕主题演讲，演讲中50多次提到“重塑”。贾西表示，疫情期间，他对“重塑”思考良多，发现很多人、很多企业是面临绝境才想到重塑，但这时候往往为时已晚，就像借钱，业务越不好公司越借不到钱，重塑也是同样的道理。眼下，很多企业就处于非常危险的境地。这场演讲发人深省，在新冠疫情带来巨大震撼和深远影响的特殊时期，每个企业、每个人都开始重新思考“重塑”的意义。大会第一天总共发布了43项新服务和功能，其中四项被看作是改变游戏规则的动作，也体现了AWS的发展趋势。一是继续推进混合云战略，AWS推出了提升企业混合云场景平台交付能力的产品和服务。例如推出1U和2U小尺寸的Outposts服务器，让用户可以在空间受限的本地机房内访问AWS。其中1U的Outposts服务器其体积只是经典型号的1/40，却具有相同的功能。“迷你版”Outposts适应性更强，可以部署在餐馆、医院、零售商店、工厂等设备空间受限的场所，真正将云带到了边缘。二是深化5G和工业物联网领域的布局。与运营商合作推出了加速5G全程的Wavelength服务。比如，与威瑞森电信公司合作的Wavelength服务已经在美国的八个城市上线。三是在一直备受瞩目的机器学习和人工智能领域，AWS机器学习服务SageMaker迎来了一系列功能更新。其中包括提升机器学习数据准备速度的服务——SageMaker Data Wrangler，它内置超过300种数据转换，开发者只需将数据指向合适的AWS数据存储或第三方存储即可完成数据转换、自动识别数据类型等工作。四是在数据库领域，延续精细化服务，为企业提升效率、降低成本。其中，Aurora Serverless v2是亚马逊Aurora无服务器数据库的新版本，可以做到实时按需扩容，在不到一秒内扩展至支持几十万个数据处理事务，让用户最多可节省90%的成本。该产品将从整体上促进数据库服务的演进。
56 亚马逊编年史，210913-23，10天，877分钟，720笔记📒，#⚡️速读，好看 :-),值得一读 51-70%亚马逊阅读计划从2021年8月5日开始，第一本是《Always Day One》，英文版读了63%微信上架了中文版《永远是创业第一天》，很遗憾，中信的译本都不理想。接着，从《一网打尽（The Everything Store）》，阅读一发不可收拾。研读从英文原版开始，找资料发现布拉德·斯通出版新书《Amazon Unbound》，第一时间找来看，后来了解到中信计划出版简体中文版，同时还将出版另一本，就是这本刚看完的《亚马逊编年史》，也是18本亚马逊和贝佐斯书单的最后一本。简单来说，第一部分按年记录了亚马逊26年发展历程，第二部分则是对24封股东信做了重点解读。说不足，里面部分翻译不可取，剩下的都是好处了：1）首先，这是一本工具书，长周期记录一家企业的成长史。应该可以达到两位作者的目标，让感兴趣的读者轻松上手；2）其次，书中关于亚马逊的情况基本属实，至少跟我看到的内容一致，也再次体现两位作者“治学严谨”的态度；3）最后，本书内容详尽，弥补了不少其他数据无法覆盖到的部分，可算是相对更全的一本书了。多说一句，关于股东信的解读，各家有各家看法，已读的书单里有记者、有分析师、有咨询顾问、有亚马逊高管，两位作者也可看作是咨询顾问。解读本身不做评价，但是内容的结构和节奏还不错，虽然对照本书找股东信原文花了多点时间，其他都还好。虽然对工具书有独特偏好，还是推荐感兴趣的读者多看看其他相关的书，多多益善。
