亚马逊|re:Invent全球大会观察：云计算的未来之路( 二 ) 云平台|南浔区|企业

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代码即云，万物皆API
诞生15年来，云计算为各行各业都带来了一个极为深刻的变革，那就是应用开发者看待底层基础设施和各种平台资源的方式。如今在应用开发者的眼里，一切云计算的资源都可以被代码化并进行编程，而这一切的基础就是亚马逊云科技始终坚持的API文化，即“万物皆API”。
API是亚马逊云科技对开发者和云计算先行者的承诺，从2006年Amazon EC2只有几个API便可以创建、注销计算资源开始，到15年后的今天，亚马逊云科技已经拥有超过200大类云服务，上千种API服务，数百万级客户每天可以自由地在云上构建各种应用。
在本届re:Invent全球大会上，亚马逊云科技机器学习平台Amazon SageMaker又增添了六项新功能：Amazon SageMaker Ground Truth Plus、Amazon SageMaker Studio Notebook 、Training Compiler、Inference Recommender 、Serverless Inference。近年来，低代码热潮可谓风靡全球，特别是对于机器学习等新兴技术来说，低代码模式不仅可以降低用户的使用门槛，而且还能够加快企业迈向智能化的速度。
“未来亚马逊云科技会持续为这些希望自由构建的构建者们提供更加强大的赋能，以便于他们持续创新。”亚马逊云科技大中华区产品部数据类产品高级经理王晓野向趣味科技表示。
降低门槛，把云计算交到更多人手中
“云计算技术演进的一个重要趋势，就是使用门槛将会变得越来越低，而新技术使用人群的边界也在越来越广地往外扩展。而降低门槛本身，也是云计算的一个非常重要的核心价值。”顾凡表示。
降低门槛，把云计算交到更多人手中，是今年re:Invent大会的其中一大亮点。其中就包括了数据分析、机器学习、5G、数字孪生等多项高新技术。

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亚马逊云科技大中华区机器学习产品高级经理张洋介绍道，为了降低机器学习门槛，亚马逊云科技在基础层为机器学习的专家提供了丰富的算力和经过优化的深度学习框架Tensorflow、MXNet，用户可快速构建环境；中间层则致力于降低创建机器学习平台的门槛，提供了Amazon SageMaker端到端的机器学习平台，可跨越整个机器学习全流程并进行管理；随着机器学习研发水平的提高，大模型的部署难度越来越大，为此亚马逊云科技发布了Amazon SageMaker Training Compiler、Amazon DevOps Guru for RDS、Amazon SageMaker Canvas，为最底层提供模型调优和部署。
IDC中国助理研究总监卢言霞指出，在数据融合、统一治理等方面，亚马逊云科技帮助用户管理数字化旅程，并加速将机器学习和人工智能加入到数据旅程；在机器学习方面，则发布了Amazon SageMaker Canvas，让用户无需撰写代码，通过简单点击即可完成整个机器学习工作流。这非常值得没有技术背景的分析师，以及聚焦业务分析层面又希望实时数据洞察的分析人群关注。
值得一提的是，亚马逊云科技还宣布设立金额高达1000万美元的亚马逊云科技人工智能和机器学习奖学金（Amazon AI & ML Scholarship），用于奖励全球范围内弱势群体和服务设施欠缺地区的学生，帮助他们为未来从事机器学习相关工作做好准备。亚马逊云科技还承诺到2025年，将通过免费的云计算培训帮助全球2900万人提高技术技能，机器学习教育正是这一承诺的重要组成部分。
可持续发展
如果企业选择自建数据中心，那么其在能源上的浪费究竟有多惊人？据统计数据显示，当企业自建本地数据中心时，平均资源利用率仅在15%左右，其余85%的能耗都被浪费掉了。