进入2022年，云巨头AWS展现出了对数据服务和无服务器计算的热切关注。
去年11月在美国拉斯维加斯举行的年度re:Invent大会上，AWS发布了一系列公告揭晓围这两个领域所做的一些基础工作。近日，AWS在美国旧金山举行的AWS Summit上进行了一系列发布和多项新的产品。
最新消息还表明，AWS在发布新的云功能方面没有任何放缓的迹象。
AWS数据库、分析和机器学习副总裁Swami Sivasubramanian在峰会主题演讲中表示：“仅在2021年，我们就新增了3084项重要服务和功能，AWS的重点就是支持云中的所有应用，现在我们实际才刚刚开始。”
交互式数据处理
启用每个应用都需要能够提供支持微服务所需的数据访问能力。AWS一直专注于为数据集成、探索和分布式处理提供相关工具。
今天AWS发布的AWS Glue Interactive Sessions，让数据分析师和工程师可以使用基于Jupyter的笔记本电脑或者所选的集成开发环境，以交互式的方法处理信息。AWS同时还推出了Glue Autoscaling，以及一项名为Glue Sensitive Data Detection的新功能，后者用于识别敏感数据类型。
除了AWS Glue的多个增强功能之外，AWS还继续推行一系列举措，让用户更轻松地查询数据存储。Amazon QuickSight是AWS在2016年推出的一种使用自然语言探索数据的商业智能工具。去年AWS新增了机器学习驱动的QuickSight Q，可以接收准确答案和实现相关可视化。
AWS还公布了QuickSight 1-Click Public Embedding的预览版，该版本允许用户将仪表板嵌入到公共应用中而无需额外编写代码。Sivasubramanian说：“开发人员希望将分析引入他们使用的每个应用，但由于需要转向另一种工具而被暂缓了。”
增强无服务器功能
AWS还专注于加强无服务器产品组合。去年11月，AWS宣布可能会以无服务器服务的形式提供四款云分析平台，这引起了无服务器领域的关注。
这个产品组合中包括Amazon Kinesis、EMR、Redshift和MSK，一些分析师认为这可以作为无服务器和容器之间的一个桥梁。
此外，今天AWS还宣布全面供货Amazon Aurora Serverless v2，这个增强版的Aurora是一个兼容MySQL以及PostgreSQL的完全托管型关系数据库引擎，可减少纵向扩展或者缩减的延迟，而且对于那些不想操心数据库配置问题的开发者来说也很有吸引力。
Sivasubramanian指出：“Aurora仍然是AWS增长最快的服务，我们希望各种规模的客户都能体验到无服务器的好处。”
AWS还通过改进了SageMaker机器学习平台让客户获得无服务器的体验。AWS宣布推出了SageMaker Serverless Inference，Sivasubramanian称其是一项用于部署机器学习模型的按需付费服务，将为用户提供诸如针对工作负载的实时推理以及针对处理大批量数据集的批量转换等选项。
就在Sivasubramanian发表AWS Summit主题演讲的一个月之前，他刚刚被美国商务部任命为国家人工智能咨询委员会成员，该委员会获准围绕人工智能相关的广泛问题向白宫提供建议。除了AWS之外，咨询委员会的成员还来自于Salesforce、微软、谷歌和IBM。
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