从2006年亚马逊云科技推出第一个云计算服务器S3开始，16年间，亚马逊云科技已经提供了200大类至广至深的云服务，覆盖各个领域，支持各种各样的应用场景。被Gartner连续11年评为云计算行业的领导者。

亚马逊云科技不仅成为云计算行业的探路者，更帮助客户探索新业务、新模式，尝试他人从未涉足过的领域，助力客户成为行业的探路者。

一、亚马逊云科技探索下一代云基础架构

致力打造引领技术创新的云。一家云厂商是否是业界的领导者，有两个重要参考指标：一是看是否有自研的ARM芯片，二是要看它能否同步推出一系列基于ARM自研芯片的托管云服务。一方面，亚马逊云科技从2013年开始自研芯片，且拥有自研芯片最完整的产品家族，第一条线是Nitro，第二条线是勇于机器学习推理和训练的芯片，第三条线是基于ARM架构的CPU Graviton；另一方面，亚马逊云科技已经有超过20多种基于Graviton2的托管服务，用户无需重编译，便可直接享受Graviton2的高性价比和低功耗。值得一提的是，亚马逊云科技在2021年已经发布了Graviton3，专门针对高性能计算和机器学习工作负载进行了更极致的优化。

致力打造随处可用的云。亚马逊云科技拥有全球27个Region、87个可用区，为超过245个国家提供服务，拥有最丰富的全球骨干网资源。2022年，亚马逊云科技还会在全球27个国家的33个城市建立新的Local Zone。亚马逊云服务还开发了将云的边界拓展到5G公网的Wavelength，为5G边缘的超低延时应用提供支持，应用于自动驾驶、游戏或沉浸式的AR/VR体验等领域。亚马逊云科技还和合作伙伴一起打造了轻量级的5G专网方案，大大降低了5G专网部署的难度和建设周期。

致力帮助客户加速构建云原生应用。亚马逊云科技充分利用了更高级别的云服务，从而大大提高了开发人员的工作效率、业务敏捷性、可扩展性、可用性、资源利用率和成本节约。亚马逊云科技从16年前推出SQS消息队列服务到18年推出Serverless的关系数据库Aurora Serverless，每一步都是在探索前人未走过的路。此外，亚马逊云科技还致力于改造云原生服务的开发流程、运营模式，提出了包括构建治理和迭代三个阶段九个步骤的从应用迈向云原生之旅的经验。

致力满足现在和未来的应用需求。亚马逊云科技一直在探索云基础架构如何进化，从而更好地释放Every Application的力量。亚马逊云科技为了满足不同体量的SAP客户在亚马逊云科技上部署，提供了多种大内存的计算实例。亚马逊云科技的云基础架构为HPC应用打造了一系列的服务，包括为HPC优化的400Gbps的EFA高性能网络、FSX Lustre的并行文件系统和集群的编排系统。同时，亚马逊云科技还提供开源HPC协同合作的解决方案SOCA，SOCA帮助用户在几个小时内一键部署一套HPC工程环境，包括了桌面工作环境（NICE DCV）、HPV的集群调度、行业软件License的管理以及安全权限管理等核心功能。截至目前已经有约18.8%的客户会将HPC的工作负载运行在云上，这具有便捷性、高弹性和低成本的优势。

二、亚马逊云科技探索下一代云原生数据

针对数据驱动型企业面临的问题和挑战，亚马逊云科技总结了一套云原生数据平台战略。它三个支柱和一个基石组成。

第一个支柱是采用云原生的数据基础设施存储和处理数据。亚马逊云科技逐渐完善了不同类型的云原生数据库数据分析服务来满足不同的应用场景。重点解决了从传统数据库迁移到云原生数据库的问题，开发的Aurora Babelfish可以将T-SQL命令翻译成PostgreSQL能够理解的命令，直接运行在Aurora上，从而将迁移的时间可以从数月、数年减少到短短的几周。云原生数据基础设施的另一个趋势就是向无服务器化演进，亚马逊云科技2021年发布的Redshift/EMR/MSK的Serverless版本，能够实现更容易的自动扩容和更灵活的成本控制。

第二个支柱是数据一体化融合。亚马逊科技实现数据一体化的方法是打破数据孤岛，构建数据湖，然后建立跨数据湖、数据仓库、数据库等不同数据源的一体化分析能力——建立智能湖仓架构。亚马逊科技开发的智能湖仓目前已实现2.0的升级。

第三个支柱是数据驱动智能创新。利用机器学习去重塑创新引擎，亚马逊云科技提出四步建议：第一是找到合适的业务场景；第二是通过开箱即用的AI服务快速的去验证机器学习是否能够解决问题；第三是在几个场景验证成功以后，如果企业决定拓展到更多的业务场景，那就要去解决机器学习产业化的挑战；第四步就是赋能更多人构建机器学习的应用。

一个基石是数据的安全与数据治理。亚马逊云科技提供的Lake Formation可以实现数据的统一授权和安全管控以及采用亚马逊云科技上面丰富的合作伙伴解决方案去解决数据分级质量血缘等各种治理需求。同时，为了能够让企业内部的数据和数据分析民主化、和安全性，Lake Formation能够帮助企业做到统一的数据的访问授权。

三、亚马逊云科技成就行业内的探路者

帮助汽车行业成为业内探路者。亚马逊云科技与车载芯片供应商合作参与了ARM发起的SOAFEE组织支持车云环境的对等；与黑莓合作构建了IVY去标准化车端非常复杂的数据采集和数据上云的工作；与Tier1大陆集团合作开发了SDV的平台CAEdge；发布了LOT FleetWise服务支持在车端自定义的去做数据采集上云。亚马逊云科技还提供汽车行业大规模的模型训练和仿真验证从而加速自动驾驶模型的开发和测试进程。

帮助制造业实现产业数字化。亚马逊云科技专注于制造业的五个产业数字化的子场景，融合了IT与OT数据的工业数据平台，去联合合作伙伴一起提供行业解决方案。

实现EDA on Cloud。亚马逊云科技在芯片设计和异地EDA on Cloud有非常丰富的经验，在2019年底实现了第一颗在云上做到全流程设计的芯片，提供了多种云上灵活的EDA设计环境和方案。

服务生命科学。亚马逊云科技提供的解决方案覆盖了生物医药的全流程的价值链，可以帮助客户快速高效的进行各类药品和医疗设备的研发、实验制造和商业化，同时满足严格的合规要求。

助力媒体和娱乐行业。亚马逊云科技能够通过云上内容制作解决媒体行业内容制作平台成本高、效率低的问题，满足受众对于新内容的持续要求；同时能够实现对于流媒体内容随时随地的访问，提供沉浸式的体验。

跨行业通用横向解决方案。亚马逊云科技提出了类似于自动驾驶的分机模型，能够帮助客户构建L1到L4的数字孪生。探索了隐私计算的技术方向，包含了基于加密学的多方安全计算MPC可信联盟学习Federated Learning以及有硬件加持了可信执行环境TEE。

四、亚马逊云科技用数字化技术赋能行业减双碳

亚马逊云科技帮助淄博热力在SageMaker上开发了可以依据气象、建筑结构、用热率等信息去预测供热需求的模型，实现精准供热，能耗降低30%，相当于节省了15万吨标准煤的消耗。亚马逊云科技帮助某风机制造商用Neptune图数据库构建了供应链的多层级关系以及利用自然语言处理，对舆情信息进行实时的分析分类，做到对供应链可持续发展的全面评价。

亚马逊云科技还致力于探索三个元宇宙的场景：社交元宇宙、产业元宇宙以及会展元宇宙。