2018 AWS re:Invent闭幕已近半月，回眸本次大会所带来的惊喜和震撼，已远远不能用“创新”二字形容。在历时5天的大会上，InfoQ共与5位一线开发者或参与开发者社区共建的前线观察员进行了对话，基于他们看到的技术革新、发表的感悟和收获，笔者对本届re:Invent的创新发布做简单的梳理及总结。同时，基于现场对三位AWS客户嘉宾的专访（分别是树根互联 CTO \u0026amp; 联合创始人刘震、Strikingly技术副总裁龚凌晖、睿视智觉CEO\u0026amp;联合创始人龚纯斌），InfoQ也欲呈现一些AWS的技术与服务实践之路。
Navigate Isn’t Just Cooperation
本次re:Invent上，AWS在Day2议程中发布了AWS Navigate计划。该计划面向的是AWS合作伙伴（也成合作伙伴网络，APN），主要是为其提供成为AWS专家所需的指导，并使其代表AWS客户部署创新解决方案。
其实，Navigate计划并不简单意味着加深AWS与新旧客户的进一步捆绑式合作，还意味着技术整个生态链上上下游产业的加速发展。在InfoQ前线专访的5位观察者中，有3位作为AWS的重度使用者而发言。虽然他们关注的技术领域和工具不尽相同，但对于AWS的工具创新都给予了肯定。
在Strikingly技术副总裁龚凌晖的采访中，他表示，Strikingly在整套技术方案里面综合使用了不少AWS的服务，也自主开发了不少工具或平台。借助AWS服务（包括多可用区的AutoScaling、S3、CloudFront、Route 53、SQS和SNS等），Strikingly一方面加强了SaaS产品整体性能的稳定性和安全性，另一方面，基于AWS中国区在17年-18年落地的各种不同的新服务，Strikingly也扩大了产品线，将之前比较单一的小程序产品线扩大到不同的垂直领域。龚凌晖提到，加入APN之后，AWS在市场宣传和渠道拓展方面也给予了较多支持。
类似Strikingly，睿视智觉与AWS的合作覆盖了从产品和服务支持到技术支持等多个维度，这也使得他们可以在较短时间内完成对基础产品的落地。
睿视智觉CEO\u0026amp;联合创始人龚纯斌在采访中提到，2016年底他们就加入了亚马逊云创计划，2017年3月使用亚马逊F1开始做FPGA的部署，因为在VGA16模型上实现了超过某友商六倍的速度，所以使用AWS价值很快在其内部得到认可。当时在国内还没有FPGA的环境，睿视智觉使用AWS EC2 F1实例完成了第一代和第二代FPGA加速模型的开发。此外，龚纯斌也谈到，亚马逊早期的BD团队为其推荐了很多资源，大家在整个产业链可以创造更多的合作和价值。
正如龚纯斌所说的，“AWS内部有大量的合作伙伴体系，比如整个APN体系。在这个大体系里可能就有一些大量的配合。大家擅长于某个模块，不同的企业之间可以做更有效的结合。”
树根互联是由三一重工孵化后独立成立的工业互联网公司，主要基于云计算技术为工业界提供数据管理分析等解决方案。早期，为实现工业互联网平台搭建与设计，并实现整体商业模式，树根互联做了一系列基础建设工作，包括专门针对工业界数据管理，数据分析而建设的特殊平台。因为工业数据具有较为明显的特性、参数变化也很大，所以为了管理各行各业参数，树根互联在云端专门搭建了特殊的数据管理平台，并在此基础上设计了数据处理特殊平台，主要进行的是流处理工作。
树根互联 CTO \u0026amp; 联合创始人刘震谈到，在流处理技术上，工业界特殊的数据及数据分析处理工作决定了树根互联平台设计中，不能完全套用通用型流处理的处理器或者中间件，而是需要使用更高效的中间件，使其在数据的模型处理上更高效。此外，需要在参数处理层处理非常大的参数状况，特别是在整个数据库后端的数据存储和处理上，数据平台需要能够对各种不同的模型进行同时期的有效处理。基于此，树根互联使用了多项AWS云服务，以应对数据采集、数据分析处理层的多项挑战。
共建生态之外，创新依然是AWS的本源
本次2018 re:Invent上，AWS CEO Andy Jassy和CTO Werner Vogels在两天的日程中发布了几十余项重磅产品。有的是对2017re:Invent发布产品的升级和延续，有的对业界来说，或许又是一轮颠覆式的新武器。例如，一方面作为去年里程碑式产品——Amazon SageMaker的重磅升级，此次AWS推出了SageMaker RL和SageMaker Groud Truth；另一方面，AWS将自身积累二十余年的能力释放出来，对外开放了Amazon Personalize和Amazon Forecast。总的来说， 通过越来越多AI/ML层的发布，AWS期望让更多企业在没有专家和经验基础的情况下完成在AI上的技术接入，从而快速推进产品和业务的落地。
对于Day3的发布，InfoQ特约观察员——来自Kyligence的大数据平台总监Brian总结了几项重点：
1、云上安全被提到了更加重要的位置，比如发布AWS Control Tower和Security Hub等；另外也加强在数据湖上的投入，例如Lake Formation的发布，可以使用户在几个月甚至几天内就能安全地建立数据湖，极大地缩短数据湖配置和安全管控的时间。
2、加大AI／ML层的投入。在我们前线采访中，Brian和AWS User Group负责人Becky都谈到了一项有趣的发布——DeepRacer。关于DeepRacer的细节在此不赘言，不过DeepRacer确实从某种程度上体现了让机器学习技术平易近人的目标。
截至2018 re:Invent结束之时，外媒系统化地梳理了AWS在Machine Learning层的全新版图（详情见下），以供大家参考。
作者：Julien Simon，截图来自@julsimon的Twitter
此外，Serverless也是本次re:Invent的重磅发布项之一。AWS正通过提供各种附加功能来增强Lambda功能，无论是发布的AWS Firecracker还是通过ALB支持Lambda。作为本次大会InfoQ的特约观察员，龚凌晖在Day4日程结束后也综合谈到了2018 re:Invent上对Serverless的增强：
1、对IDE增强：为Java、Python、Node.Js定制IDE集成服务，可以让用户直接写Lambda Code并上传。
2、对编程语言的增强：主要增加了对Ruby语言的支持，这一点也另Strikingly很开心，因为他们在开发环境中主要使用的就是Ruby语言。除此之外，这次AWS还有一项更重点的发布，即发布了相关框架以支持任意语言写Lambda，只要满足预定条件即可。
3、对编程模型的增强：发布Lambda Layers，使得用户可以在管理依赖时更加方便。
4、对WorkFlow的增强：发布Step Functions Service Integrations，将AWS服务加入该流程，方便用户更方便地构建更复杂的工作流，甚至无需写代码即可连接调用AWS服务。
由于篇幅有限，本文只能简单展示本次re:Invent的发布中的冰山一角，AI/ML和Serverless的相关应用与实践并不能完全体现AWS的创新版图。如果感兴趣的朋友，可以浏览本次InfoQ对re:Invent大会的特别报道页面，查看本次大会记者带来的全面报道。
