2022 年 12 月 20 日，Amazon云信息控制技术正式宣布迈入 2022 re:Invent 我国联展公益活动，展示 2022 re:Invent 亚洲地区讨论会的新一代产品和控制技术、最前沿趋势和最佳实践。
此前，Amazon云科技在 2022 re:Invent 亚洲地区讨论会上正式发布了一连串囊括下层虚拟化、排序、资料库、统计数据挖掘、AI/ML、安全可靠、金融行业应用领域等捷伊服务项目及机能，通过不断改进协助亚洲地区顾客重构今后。Amazon云信息控制技术持续快速底层控制技术革新，面世了三种捷伊暗鞘晶片——第四代并行排序晶片 Amazon Nitro5、Amazon Graviton3E CPU、Amazon Inferentia2 机器学习快速逻辑推理晶片，和由捷伊自DataZone，协助顾客实现 “Zero-ETL” 的崭新服务项目集成机能；四项资料库和分析服务项目崭新机能；Amazon SageMaker 和 Amazon QuickSight 等的多项新机能。亚马逊云信息控制技术还面世了安全可靠统计数据湖 Amazon Security Lake，方便顾客特别针对安全可靠统计数据做出快速行动。特别针对金融行业需求，Amazon云信息控制技术面世 Amazon Supply Chain，协助民营企业更好地管理物流配送； Amazon Clean Rooms 助推民营企业更高效地处理组合统计数据集等。
Amazon云信息控制技术亚太区市场部副总经理陈晓建Amazon云信息控制技术亚太区市场部副总经理陈晓建表示：” Amazon云信息控制技术在每年的 re:Invent 亚洲地区讨论会上，单厢正式发布许多备受瞩目的新服务项目、机能和应用领域，来全力支持遍及亚洲地区各地、来自绝情遍地开花的顾客进行不断的技术创新和重构。面临亚洲地区经济的不确定性，各式各样规模的顾客都期望能进一步消解生产成本、增强业务的灵活性并快速创新。我们期望能通过控制技术的不断改进，让亚洲地区主要包括我国的顾客能秀峰驭势、重构今后。”
十年独领风骚，快速下层控制技术革新
Amazon云信息控制技术自 2013 年面世 Amazon Nitro 控制系统以来，已经开发了多个暗鞘晶片，包括五代 Nitro 控制系统、致力于为各式各样组织工作阻抗提升操控性和强化生产成本的四代 Graviton 晶片、用作快速机器学习逻辑推理的数代 Inferentia 晶片，和用作快速机器学习训练的 Trainium 芯片。订制化的晶片设计协助顾客运行要求更高的组织工作阻抗，主要包括更慢的反应速度、更高的二级缓存、更慢的储存输入 / 输出（I/O）和更高的网络连接。
在本次 2022 re:Invent 亚洲地区讨论会上，Amazon云科技再次面世了一连串下层控制技术更新，主要包括第四代并行排序晶片 Nitro5、Gravition3E 和机器学习逻辑推理晶片 Inferentia2，并面世了由两款暗鞘晶片全力支持的 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）新一代示例。其中，Amazon EC2 Hpc7g 示例选用了 Amazon Graviton3E 晶片，与现阶段四代 Amazon EC2 C6gn 示例较之，浮点数操控性提升了 2 倍；与现阶段四代 Amazon EC2 Hpc6a 示例较之，操控性提升了 20%，为高操控性排序组织工作阻抗提供更多了超中端。Amazon EC2 C7gn 示例选用 Amazon Nitro5，与现阶段四代网络强化型示例较之，为每个 CPU 提供更多了多达 2 倍的网络连接，同时将每秒统计数据包转发操控性提升 50%，为网络密集型组织工作阻抗提供更多了超高的网络连接、统计数据包转发操控性和性价比。Amazon EC2 Inf2 示例选用 Inferentia2，是专门为运行多达 1,750 亿个参数的大型深度学习模型而构建的，与现阶段四代 Amazon EC2 Inf1 示例较之，可提供更多高达 4 倍的吞吐量，降低多达 10 倍的延迟，且生产成本更优，延迟更低。
Amazon云信息控制技术还对核心的下层Amazon云信息控制技术 SRD 网络协议（Scalable Reliable Datagram，可扩展的可靠统计数据报）进行了技术创新，面世了高速虚拟网卡 ENA Express，提供更多一致的更低延迟和更高网络吞吐量。SRD 协议是Amazon云信息控制技术开发的一种网络协议，专为Amazon云信息控制技术环境中实现一致且低延迟的网络而构建的，具备多路径传输、微秒级重传和 Nitro 晶片提供更多专用资源三大优势，能够显著降低网络延迟，提升网络吞吐量。
特别针对阻抗巨大且高度复杂的模拟应用领域场景，Amazon云信息控制技术面世了 Amazon SimSpace Weaver 服务项目，协助顾客构建、操作和运行大规模的空间模拟仿真控制系统。顾客使用该服务项目可模拟出 100 万个以上、实时交互的仿真对象，创建比以往更加复杂的环境，并且将模拟仿真控制系统部署的时间从数年缩短至数月。
构建云原生端到端的数据战略，应对海量统计数据挑战
统计数据是民营企业业务决策流程的中心，是构建数字化转型的基石。随着统计数据规模和增长的不断快速，民营企业需要一整套完整的统计数据工具来应对海量的多样化统计数据；需要整合来自于不同部门、不同服务项目和不同应
Amazon云信息控制技术在 2022 re:Inven治理统计数据访问权限，确保统计数据安全可靠。民营企业中的各类人员都可以通过 Amazon DataZone 轻松访问整个组织的统计数据以提升民营企业的统计数据洞察力。
特别针对 ETL（统计数据的提取、转换和加载过程），Amazon云信息控制技术在本次讨论会上正式发布了两项全捷伊集成机能，协助顾客实现 “Zero-ETL”（零 ETL）。业务统计数据往往需要通过 ETL 才能进行分析从而提供更多洞察，但这一过程往往耗时且枯燥。现在，顾客可以使用Amazon Redshift近乎实时地分析Amazon Aurora中的统计数据，无需在不同服务项目之间进行 ETL。顾客还可以使用Amazon云信息控制技术的分析和机器学习服务项目在 Amazon Redshift 的统计数据上轻松运行 Apache Spark 应用领域程序。
Amazon云信息控制技术还新面世四项资料库和分析服务项目崭新机能，让顾客能够更慢、更轻松地管理和分析 PB 级统计数据。Amazon DocumentDB Elastic Clusters 可将顾客的文档组织工作阻抗扩展到全力支持每秒数百万次请求，并全力支持 PB 级统计数据储存；Amazon OpenSearch面世了 Serverless 无服务项目器机能，可协助顾客在无需配置、扩展或管理下层基础设施的情况下运行搜索和分析组织工作阻抗，这一更新也标志着Amazon云信息控制技术统计数据挖掘服务项目的全面无服务项目器化；Amazon Athena for Apache Spark 能让顾客开始使用 Apache Spark 进行交互式分析的时间从数分钟缩短到一秒以内；Amazon Glue Data Quality 可以跨统计数据湖和统计数据管道自动管理统计数据质量； Amazon Redshift 现在全力支持跨多个Amazon云信息控制技术可用区（AZ）的高可用配置。
此外，Amazon云信息控制技术在本次讨论会上面世了机器学习服务项目 Amazon SageMaker 的八项新机能和 Amazon QuickSight 的四项崭新机能。其中，捷伊 Amazon SageMaker 治理机能可以在整个机器学习生命周期中提供更多对模型操控性的可见性；捷伊 Amazon SageMaker Studio Notebook 机能提供更多了增强的 Notebook 体验，让顾客只需点击几下即可检查和解决统计数据质量问题，促进统计数据科学团队之间的实时协作，通过将 Notebook 代码转变到自动化作业，快速机器学习实验到生产的过程；其他一些新机能可自动执行模型验证，并且让地理空间统计数据处
特别针对安全可靠持续技术创新 , 协助用户提升云中安全可靠
安全可靠是亚洲地区顾客选择Amazon云信息控制技术的首要原因。Amazon云信息控制技术在本次讨论会上分享了安全可靠的四大目标：快速协助顾客提升安全可靠水平，降低安全可靠生产成本，减少安全可靠问题的处理时间和提升民营企业安全可靠的效率，并围绕这四大目标面世了一连串捷伊服务项目及机能。
Amazon云信息控制技术新面世的第四代并行排序晶片 Amazon Nitro5 在给顾客带来操控性提升之外，也提供更多了更高的安全可靠性。Amazon云信息控制技术还面世云托管服务项目安全可靠统计数据湖 Amazon Security Lake，可以自动将顾客在云端和本地的安全可靠统计数据集中到顾客在Amazon云信息控制技术账户下专门构建的统计数据湖中，方便顾客特别针对安全可靠统计数据做出快速行动。Amazon Security Lake 通过可订制的统计数据备份保留设置实现统计数据生命周期管理。该服务项目可将传入的安全可靠统计数据转换为高效的 Apache Parquet 格式；全力支持 OCSF 标准，使得它可以更轻松地对来自Amazon云信息控制技术的安全可靠统计数据实现自动标准化，并能将其与几十个预集成的第三方民营企业安全可靠统计数据源进行结合。安全可靠分析师和工程师可以使用 Amazon Security Lake 聚合、管理和强化大批量迥然不同的各类日志和事件统计数据，实现更慢的威胁检测、调查和事件响应，高效、快速地解决潜在问题，同时继续使用他们熟悉的分析工具。
Amazon云信息控制技术进一步丰富了 Amazon GuardDuty 机能。现在，Amazon GuardDuty 可为 Amazon Aurora 提供更多威胁检测，以识别对储存在 Aurora 资料库中的统计数据的潜在威胁。Amazon GuardDuty RDS Protection 可配置和监控顾客账户中现有和新资料库的访问公益活动，并使用订制的机器学习模型来准确检测 Aamon Aurora 资料库的可疑登录。Amazon GuardDuty 与 Amazon Aurora 集成，可以直接访问资料库事件，而不需要修改资料库，而且不影响资料库操控性 .
此外，Amazon云信息控制技术新面世了 Amazon KMS External Key Store ( Amazon XKS ) ，进一步提升顾客统计数据的安全可靠性。该机能让顾客能够在Amazon云信息控制技术之外的外部密钥管理系统中使用加密密钥、独立授权和审核来加密或解密统计数据。此项机能可与 100 多项Amazon云服务项目相集成，免去了顾客繁琐的集成开发组织工作。
面世开箱即用的金融行业应用领域 突破金融行业限制
特别针对民营企业的金融行业应用领域，Amazon云信息控制技术在 2022 re:Invent 亚洲地区讨论会面世了多项捷伊服务项目。基于 Amazon.com 近 30 年的物流网络经验，Amazon云信息控制技术在本次讨论会上面世的新应用领域程序 Amazon Supply Chain，协助企业提升物流配送的可见性，做出更慢、更明智的决策，并降低风险、强化生产成本及改善顾客体验。Amazon Supply Chain 可自动合并、分析多个物流配送控制系统的统计数据，民营企业因此可以实时观察物流配送运营的情况，更快地发现趋势，更准确的预测需求，确保充足的库存满足顾客预期。Amazon Supply Chain 还通过提供更多统一的统计数据湖、机器学习驱动的洞察、行动建议和应用领域程序内协作机能，提升顾客物流配送的韧性。
新推出的分析服务项目 Amazon Clean Rooms，它可以协助不同金融行业的公司轻松、安全可靠地分析和协作处理组合统计数据集，无需共享或泄露原始的下层统计数据。借助 Amazon Clean Rooms，顾客可以在几分钟内创建一个安全可靠的统计数据清洗空间，与Amazon云信息控制技术之上的其它公司协作，生成与广告营销公益活动、投资决策、临床研究等相关的独特洞察。Amazon Clean Rooms 为保护敏感统计数据提供更多了一组内建的统计数据访问控制，主要包括查询控制、查询输出限制、查询日志和加密排序工具。
特别针对生物医疗金融行业，Amazon云信息控制技术面世了 Amazon Omics。这是一项用作储存、分析和阐述基因组学、转录组学和其他组学统计数据的托管服务项目。该服务项目专为医疗保健和生命科学组织而设计，旨在加强患者护理并推进科学研究，它的面世将有助于靶向疾病的治疗。
