每年云计算领域技术与商业风向标之一的AWS Re:Invent大会上周在美国拉斯×××召开，如往届一样，AWS密集发布了上百项的新产品或新技术。随着国内近两年云计算尤其是公有云的普及度越来越高，国内各技术媒体和开发者对AWS Re:Invent高度关注，很多信息几乎是与美国无时差地传递到国内。前期容器魔方的技术文章让大家印象深刻，很多粉丝要求我们从自己的视角谈谈对AWS Re:Invent大会的理解，因此我们在大会结束后第一时间给出完整解读。
AWS每年发布的新产品中，最受关注的领域无疑是传统的云计算基础设施与数据库，这是AWS目前领先所有对手的领域。
此次发布的ARM架构的EC2 A1实例、100G网络的EC2 C5n实例，支持Windows NTFS、Lustre协议的新文件存储服务，云下与云上数据同步的DataSync，超低成本的冷存储S3 Glacier Deep Archive，基于智能路由的全球加速网络Global Accelerator，Serverless数据库Aurora与DynanoDB，新的时序数据库Timestream，区块链数据库QLDB等等，无不展现了AWS在基础设施层与基础数据中间件的强大实力。特别是ARM架构的服务器，自从三星、英伟达、高通逐渐放弃这一领域后， AWS宣布ARM架构实例的上线对该领域的生态有着重大推进作用。
在AI领域，AWS也对今年Microsoft Azure、Google Cloud的一系列AI举措做出了回应，发布了大量的AI应用、AI基础设施方面的服务，如面向推理场景的专用Inferentia芯片与基于弹性GPU资源池的弹性计算Elastic Inference，扩充SageMaker纳入数据标记服务Ground Truth与强化学习SageMaker RL，机器学习领域化服务三件套：OCR场景的AmazonTextract、推荐系统Amazon Personalize、预测系统Amazon Forecast，机器人应用开发服务RoboMaker，还有专门为机器学习算法提供的Marketplace。在大会期间，AWS别出心裁地举办了一个自动驾驶×××比赛：
DeepRacer League，即面向参会人员，在AWS提供的真车1/18大小的DeepRacer×××之上设计AI算法来赢得×××比赛。让我联想到了RoboCup机器人足球世界杯著名的索尼机器狗。不过，AI领域整体而言AWS并没有领先优势，相对而言Google在AI基础设施层，Microsoft在AI应用层都具有比AWS更强的技术实力。
但是AWS长年公有云市场所积累的丰富客户场景、以及从硬件到软件的技术全栈，支撑AWS具备更强的商业创新可能，去年发布的SageMaker就是一个典型例子。此次发布的Inference两件套是AWS基于其强大的基础设施层能力而面向AI领域推出的重要服务，值得继续关注。这里顺便插一句，华为10月份HC大会也推出了AI专用芯片昇腾Asend，目前已经在华为云EI产品中量产使用。
然后就是AWS一直非常看重的Serverless Computing领域，也就是Lambda。
目前所有的公有云玩家里，我觉得只有AWS是非常看好并且大力投入这个领域的，而其他玩家更多地是跟进。自从AWS 2014年推出Lambda到现在已经4年了，如果你关注这个服务的话，你可能会注意到，每年的市场统计都是Lambda遥遥领先，而且各类围绕着Function的开源项目层出不穷。但是这些数据并没有什么实际商业价值，因为整个Function市场小的可怜。举个例子，AWS官方的Serverless应用市场里，应用数很少，并且排名前列的全部都是Amazon自家的服务，比如排名第一的是为Amazon Alexa编写的一个小工具，且就连这个也才2万的部署数，比起更为主流的容器或虚机形态的应用而言微不足道。
但是，AWS这次大会为Lambda精心准备了一系列的发布，从开源Lambda的沙箱技术Firecracker，发布Lambda Custom Runtime宣布Lambda将可以支持任何一种开发语言，到提供一系列工具链支持Lambda应用的开发，比如各种主流IDE的Lambda插件、组件化工具Lambda Layers、复杂程序工具Nested Applications、继续增加的各种中间件服务集成、甚至还有一个架构自检工具Well-Architected Tool。所有的发布都在AWS CTO Werner Vogels的Keynote中释出，足见AWS的重视程度。
Lambda的这些发布代表了AWS对Serverless Computing的新一轮思考，开源Firecracker以及支持Custom Runtime其实是一种防御行为，以应对目前业界越来越热的一种观点：Serverless Container所代表的容器技术才是真正的Serverless Computing。Lambda的语言相关性，以及非容器化的沙箱技术都是一直以来被外界所质疑的，因此大量的开源项目都在围绕着使用容器来构建Function，典型如K8S生态里的Kubeless、Knative等。预计Lambda后继与容器生态会继续融合，比如Firecracker成为一种K8S容器运行时选择。
而一系列的Lambda开发工具链是AWS在着力从开发角度推动业务逻辑的“Function化”，来解决Lambda目前市场上最大的痛点：无法编写真正能够解决业务问题的真实生产级应用。此次AWS CEO在大会访谈中提到，AWS认为未来边缘计算是混合云的一个应用场景之一，并且认为边缘与物联网场景是Lambda未来可发挥的主要战场之一。
