aws(亚马逊WEB服务)详细资料大全

AWS即Amazon Web Services，是亚马逊（Amazon）公司的云计算IaaS和PaaS平台服务。AWS面向用户提供包括d性计算、存储、资料库、应用程式在内的一整套云计算服务，能够帮助企业降低IT投入成本和维护成本。

AWS提供了一整套基础设施和应用程式服务，使几乎能够在云中运行一切应用程式：从企业应用程式和大数据项目，到社交游戏和移动应用程式。

基本介绍 中文名 ：aws 外文名 ：Amazon Web Services 程式类别 ：应用程式 项目基础 ：大数据项目 官网 ：:awsamazon// 服务介绍,分类,竞争对手,存储辞汇表, 服务介绍 很多公司选择AWS作为其IT解决方案，AWS有很多云服务，以下介绍AWS中几类比较重要的服务。 分类 计算类： EC2（Elastic Compute Cloud） 是一种d性云计算服务，可为用户提供d性可变的计算容量，通常用户可以创建和管理多个虚拟机，在虚拟机上部署自己的业务，虚拟机的计算能力（CPU、记忆体等）可以根据业务需求随时调整。 Elastic IP Addresses（d性IP位址） – d性IP位址是为动态云计算设计的静态IP位址。一个d性IP位址是和你的账户相关，而不是和你的一个特定实例相关。不像传统的静态IP位址，d性IP位址可以通过重新匹配你的共有IP位址到你账户任意的实例，从而让你可以忽略实例或者可用区域的错误。 连线本质上是通过NAT1:1的匹配每个Elastic IP和Private IP。 Elastic MapReduce ：EMR采用运行在亚马逊EC2和S3的托管Hadoop框架上。以立即获得满足需要的计算能力，例如网页索引、数据挖掘等数据密集型任务，轻松、经济地处理海量数据，不用担心对Hadoop集群耗时的设定、管理或调优。 AS（Auto Scaling）自动伸缩服务 ：允许用户根据需要控制亚马逊EC2自动扩大或减小计算能力。用户利用AS可以无缝地增加EC2的实例数量，以保证使用高峰期的性能，也可以在需求停滞时自动减少以降低成本。AS特别适合那些需求按小时、天或周规律变化的应用程式。 AS由亚马逊CloudWatch控制，并且用户不必支付CloudWatch以外的其他服务费用。 ELB (Elastic Load Balancing)d性负载平衡 ：自动将入口流量分配到多个亚马逊EC2实例上。d性负载平衡在实例池中不断检测不正常的实例，并自动引导路由流量到正常的实例上，直到不正常的实例恢复正常。客户可以在单一的数据中心进行负载平衡，更可以在跨中心的套用上获得相同的功能。 兼容IPv6，数据来自于CloudWatch 部署&管理类：
ACW (Amazon CloudWatch)云监控服务： 监控亚马逊自身提供的云资源以及在云上运行的应用程式。提供可视化监测，并且可以利用API调用进一步处理监控的数据。 Amazon WorkSpaces： 是一种虚拟桌面服务，托管在Amazon的云中。用户可以选择任何终端设备（如笔记本电脑、iPad、Kindle Fire或Android平板电脑）访问 Amazon WorkSpaces，获得与传统办公桌面一样的使用体验，更能享受节约设备成本、保证个人数据安全、随时随地办公等便利。 网路类：
R53（Amazon Route 53）亚马逊53号路由： Domain Name System web service(网路域名服务)。提供从基础设施（EC2实例，ELB，或者S3）到IP位址的映射。 VPC (Virtual Private Cloud)虚拟私有云： 在亚马逊公有云之上创建一个私有的，隔离的云。可以像在自己的数据中心一样定义VPC的拓扑结构。可以和公司现有的数据中心互通。可以利用NAT使得子网不暴漏区域网路IP，公用一个IP位址与外界通讯。通过NAT设定访问控制，保护数据安全性。 存储类： S3 (Simple Storage Service) ： 亚马逊简单存储服务（S3）是一种网路存储服务，可为用户提供持久性、高可用性的存储。用户可以将本地存储迁移到Amazon S3，利用 Amazon S3 的扩展性和按使用付费的优势，应对业务规模扩大而增加的存储需求，使可伸缩的网路计算更易于开发。 EBS (Elastic Block Store)d性数据块存储： EBS卷是独立于实例的存储，可作为一个设备动态连线到运行着的亚马逊EC2实例上。EBS特别适合于单独需要一个资料库、档案系统、或访问原始块存储的应用程式。 套用服务类： SQS (Simple Queue Service)简单讯息伫列服务： 提供讯息存储伫列，使讯息可以在计算机之间传递，在执行不同任务的分散式套用组件之间轻松的转移数据，既不会丢失信息，也不要求每个组件都保持可用。SQS可以与亚马逊EC2和其他AWS的基础设施网路服务紧密结合在一起，方便地建立自动化的工作流程。SQS以网路服务的形式运行，对外发布一个web讯息框架。Inter中任何计算机都可以添加或阅读讯息，而不必安装任何软体或配置特殊的防火墙。使用SQS的套用组件可以独立运行，不需要在同一网路中使用相同的技术开发，也不必在同一时间运行。 SNS (Simple Notification Service)简单通知服务： 在云中安装、处理或传送通知。它为开发人员提供了一种从应用程式发布讯息，并立即传送给订阅者或其他应用程式的能力，用于创建通知某应用程式（或客户）某方面的主题。客户订阅这些主题，并使用客户选定的通信协定（例如，>当然了，亚马逊云科技可是连续11年被Gartner评为“全球云计算领导者”。在2021年全新Gartner魔力象限中被评为“云基础设施与平台服务”（laas&PaaS）。不论是从计算、存储和数据库等基础设施技术，还是到机器学习、人工智能、数据湖和分析以及物联网等新兴技术，亚马逊云科技都能够提供丰富完整的服务及功能，每一行代码都为满足苛刻的需求而编写。你可以百度咨询下他们。

文| AI 财经 社 饶翔宇

编辑| 张硕

进入2019年，多家自动驾驶初创公司先后宣布获得融资。值得注意的是，致力于物流行业自动驾驶技术的企业正在获得资本越来越多的认可。

2019年3月1日，专注于无人驾驶货运的飞步 科技 获得来自青松基金、和玉资本的数千万美元 Pre-A 轮投资。

2月13日，专注于研发无人驾驶卡车的创业公司图森未来宣布完成新浪资本领投的9500万美元D轮融资，此轮融资后图森未来的估值超过10亿美元。

2月12日，硅谷自动驾驶公司Nuro宣布完成来自软银愿景基金的 94 亿美元融资。Nuro的首款产品主要用于本地货物配送的自动驾驶服务。

2月8日，自动驾驶初创公司Aurora宣布获得来自亚马逊、红杉资本和壳牌投资部门的超过53亿美元投资。亚马逊的入局被视为Aurora接下来将在自动驾驶物流方面进行发力。

刚刚过去的2018年，多家物流行业的无人驾驶创业公司也在融资方面取得新进展。比如2018年4月，普洛斯和物联网 科技 公司G7、蔚来资本出资组建了无人驾驶新技术公司嬴彻 科技 ，同年10月，为物流行业提供解决方案的G7完成32亿美元融资；2018年11月15日，智加 科技 宣布完成A+轮融资，随后与一汽解放、满帮集团联合宣布，将用3-5年让无人重卡进入干线物流。

如此高密度、高额度的资金进场，正预示着经过了此前乘用车自动驾驶创业公司的融资热后，无人驾驶的风正在物流领域吹起。事实上，相比于乘用车的落地场景，物流行业全封闭或半封闭的行车环境、两点间程式化的用车需求显然更有利于无人驾驶技术的落地。

不过，技术落地是一方面，技术商业化则是另一方面，底层计算平台的成熟度、车规级激光雷达的成本、特定场景算法都将成为后者能否实现的关键。从目前来看， 无人驾驶的落地与商业化就像是一场马拉松，物流领域的玩家已经跑在了相对靠前的位置。

无人驾驶的风向变化

2016年底至2017年初，一批包括禾多 科技 、驭势 科技 、文远知行、Roadstarai、Momenta等在内，专注于乘用车领域的无人驾驶创业公司相继成立。在一到两年时间内，这些公司都纷纷宣布获得多轮融资，最高单笔融资额更是达到上亿美元。

虽然入场较早、融资频频，但是受制于自动驾驶乘用车的应用场景过于复杂，上述创业公司在系统的稳定性和行车的安全性上，还有很多技术性的问题需要解决，比如激光雷达的成本控制和精准度的提高、底层计算平台的成熟度都远非短时间能够解决的。

除此之外，文远知行和Roadstarai两家公司还相继发生了高管内斗、联合创始人因收受回扣遭“解职”的事件，由此暴露出了技术出身的创始团队在公司管理上能力不足的问题，频繁的人事纠纷也进一步阻碍了上述公司的技术落地和商业化进程。

实现乘用车的自动驾驶还有很长的路，但是在物流行业，自动驾驶已经有了商业化试运营案例。

获得软银94亿美元融资后，Nuro创始人朱家俊称，未来，Nuro还将和多家合作伙伴一起推出无人配送服务，包括餐厅、药房、生鲜超市、服装百货、干洗等。

今年2月，零售巨头亚马逊在一个星期内，拿出超过12亿美元分别投资了无人驾驶创业公司Aurora和电动卡车公司Rivian。不仅如此，亚马逊此前还连续三轮投资了被称为“货运版Uber”的卡车物流平台Convoy。

刚刚获得融资的图森未来也公布了公司在无人驾驶物流卡车研发上的最新进展。据介绍，在美国，图森未来无人驾驶卡车日均完成3-5次货物运输，服务13位终端货主客户。在中国，图森未来在中国北方某港口持续试运营超过300天，并将在上海临港地区开展无人驾驶示范运营。

国内的京东、菜鸟、苏宁等巨头也在不断进场。

比如，2016年京东就成立了专门的“X事业”，专注于“互联网+物流”，希望打造着眼未来的智慧仓储物流系统。目前，京东第四代无人驾驶物流车已经在北京的开放道路上，开启了全场景常态化配送。菜鸟ET物流实验室也在云栖大会现场发布第四代新零售物流无人车。苏宁的“卧龙一号”则是国内首个能与电梯进行信息交互的无人车，可以实现从户外到室内的配送。

“无人驾驶已经不是一个讲demo的时间段了，现在更强调落地。在无人驾驶乘用车落地变得遥遥无期的当下，场景相对简单、市场规模超过万亿的物流行业自然有着更多的机会。”无人驾驶领域的创业者张驰（化名）对AI 财经 社表示，以Nuro为例 ，低速物流车相对更安全，落地也会更快。

根据张驰的说法，物流领域最快落地的应该是低速无人配送车和港口、码头、仓库、矿产等封闭场景的无人驾驶卡车；其次，就是负责干线物流运输的自动驾驶；最后，则是 社会 化道路上行驶、场景最复杂的无人驾驶城配物流车。

“事实上，在全封闭的工厂和仓储园区，已经有了无人驾驶的小规模的商业化应用。”钟鼎资本合伙人汤涛对AI 财经 社表示，此前钟鼎投资过一家专注在场内物流领域做无人叉车和无人牵引车的公司，现在该公司已经开始出货并陆续产生营收了。

汤涛对于物流无人驾驶领域这一波投资浪潮并不意外。在他看来，物流行业目前面临着越来越严重的“用工荒”的问题，越来越多的年轻人不再愿意从事枯燥、繁重的运输工作，所以物流行业对于无人驾驶技术的需求要比乘用车市场来得更加强烈。

此外，今年资本市场整体上开始偏谨慎，大家更喜欢投一些盈利时间表更明确的的公司。在自动驾驶的实现方向上，无人物流车可能会更快商业化——一方面因为技术上更容易实现；另一方面从政策角度上来讲，商用车可能会更快跑出来。

投资未来

2019CES前夕，百度利用旗下的自动驾驶车队，从长沙运送了一个包裹到拉斯维加斯。整个过程中，除了跨洋飞行外，在干线物流、支线物流、终端配送的各个环节均是百度无人驾驶车队在工作。这个全球首次完成的自动驾驶物流闭环，让很多人看到了物流行业技术节点的到来。

“从各种条件来看，距离物流无人车的大规模商业化应用还需要较长的一段时间。”张驰表示，目前整个无人驾驶行业主要的3大环节——底层的计算平台、各个场景的算法以及车规级的激光雷达都还未发展成熟，改装一辆无人车的成本可能超过200万元，成本过于昂贵。受此影响，物流领域无人驾驶技术的爆发还需要继续等待。

事实上，除了无人驾驶整个产业链还尚未成熟，国内外的相关政策法规也还未完全放开。

在美国，针对自动驾驶道路测试的管理规范主要由各州自行立法。截至2017 年底，美国有内华达州、加利福尼亚州、佛罗里达州、密歇根州等共 21 个州通过了地方层面的法案，另有 10 个州发布了行政命令，支持自动驾驶 汽车 道路测试，明确申请测试的资格要求及测试过程中的管理要求。

目前，美国自动驾驶 汽车 发展最具代表性的地区是加州，当地开放的政策使得几乎全球所有的自动驾驶公司都会选择在此进行道路测试。根据加州机动车管理局(DMV)公布的数据显示，截至 2018 年 12 月 7 日，共有62家来自不同领域的企业获准在加州测试自动驾驶 汽车 的许可，其中 Waymo是唯一一家获得无驾驶员在车内的自动驾驶测试资格的企业。

在中国，截至 2018 年 12 月 25 日，北京市、上海市、重庆市、杭州市、江苏省共 15 个省市区公布了地方级的测试管理实施细则，准许企业申请自动驾驶 汽车 道路测试的许可。在牌照发放方面，截至 2018 年 12 月 25 日，国内共有 27 家公司获得了共95 张测试牌照。其中，百度分别从北京、平潭、重庆、长沙、天津五个城市共申请获得了 51 张测试牌照。

同时，国内的无人驾驶路测场景也变得更加多元。

2019年1月21日，公安部交通管理科学研究所宣布建成我国首个专门用于自动驾驶测试的封闭高速公路。该封闭高速公路位于江苏省无锡市通锡高速公路（S19）南通方向，全长41km。1月22日，百度旗下的22辆“阿波罗”自动驾驶数据采集及测设车辆，在山西省五盂高速阳泉段进行了相关测试。

高速公路路测场景的开放，对于做干线物流无人驾驶技术研发的G7、智加 科技 以及图森未来来说，显然是一个有力的政策加持。事实上，在政策逐渐放开的同时，物流无人卡车的场景联动也已开始。

2018年11月8日，智加 科技 宣布与满帮集团达成独家战略合作。据统计，中国干线货车700万辆中有520万辆是满帮会员，中国物流企业150万家中有125万家是满帮会员。满帮庞大的交易数据和交通数据将能很好地加速智加 科技 干线物流的无人驾驶技术落地。

“政策的制定是与技术的成熟度是密切相关的。现在各地政府对无人驾驶都是非常支持的，但是路测到真正的商业化还有一个过程，接下来能拿到商业化牌照的，肯定是技术跑在最前面的。”汤涛表示，政策的管制只是暂时的，未来当物流无人车这个大方向上出现成熟、安全的解决方案后，政策自然就会进一步放开。

按照汤涛的说法，所有入局无人驾驶的投资机构，不管是乘用车还是商用车，都是在投未来。

“其实，短期算账是算不过来的。这个核心逻辑就是你信不信自动驾驶的卡车会在未来的物流行业占到一定比例。这类公司是不会有太多家的，最早开始做的，容易收集到更多的corner case，然后就能把系统修改得更稳定，然后成本也会更低。”汤涛表示，在这种情况下，市场上的头部公司就会把主要的份额都吃掉。

至于怎么去制定估值模型，投资的创业公司怎么去盈利，这就是一个时间表的问题了。

前不久，谷歌停止了在亚马逊 Echo Show 上提供 Youtube 视频，而亚马逊也一直在其商店里封杀谷歌的多款智能硬件（包括 Google Home）。
然而无论是苹果的 HomePod、谷歌的 Google Home、亚马逊的 Echo，还是三星传言将在明年上半年发布的 Bixby 智能音箱、阿里在双十一砸钱赚吆喝的天猫精灵，抑或是生态链完整的小米推出的小爱同学，大佬们意欲通过智能音箱作为抢占未来物联网流量入口的野心已是昭然若揭。
▲从左至右：苹果 HomePod、谷歌 Google Home、亚马逊 Echo
当然，物联网的概念被业界大佬如此看重是有原因的。
据美国 IT 研究与顾问咨询公司 Gartner 发布的数据预测，到 2020 年，全球联网设备数量将达到 260 亿台
而在普通大众的眼中，今天的物联网可能是这样的：
▲扎克伯格展示他开发的人工智能家居系统 Jarvis
这样的：
▲苹果的 Apple TV 和智能家居互联
或者是这样的：
▲手机 *** 控室内的灯光
虽然看上去很酷，但是相比将来庞大的市场规模，从上面一系列的产品不难看出当今物联网产品的发展还都停留在较为简单的手机/智能音箱与智能家居产品之间的互联上，无论是距离人本身与物的联接还是未来物联网的终极形态——「万物互联」都还比较遥远。
比如这个自动跟随行李箱，自己「长了腿」会跑，使用者就能很轻松地腾出两只手做别的事；
近来越来越成为热点的自动驾驶技术自然也离不开物联网技术的应用，人们开车时享有的自由度将得到极大地提升；
能自动跟踪、自动感应开关的电风扇、水龙头瞬间就将现在的产品化为古董；
在图书馆找书的时候，书能自己跳出来的感觉不要太好；
想当辣妈？自动跟随的婴儿车足够满足这个愿望；
感应式的路灯不仅关心你的路途，同样关心节能环保的路途。
当然，物联网的应用不仅能让个人的生活变得简单、自由、舒适，城市的管理同样将变得更加高效可控。
当你没有在规定位置停车，会被及时告知，城市也将不会有偏差，变得更加规范；
当路面出现障碍物，车主同样会受到提醒，城市将不会有危险；
当出现走失儿童，位置信息同样也会被捕捉到，城市将不会有意外。
从以上的例子不难看出，相比目前在几乎都位于室内的物联网智能家居这种单一形态，未来的物联网时代将实现更多人与人、人与物、物与物之间的联接，并在提供更多使用场景的同时简化人们的生活，消灭「不确定性」。
而要想实现上述的确定及可靠的转型升级，高精度的位置服务将成为其中一个关键的变量。
具体来说，如果未来物联网仍采用 GPS 十米级别的定位精度，那就意味着上述的电风扇和水龙头将不能精准地「找到」用户所在的位置，水乱流、风乱吹将成为常态；无人驾驶汽车在某些路况下也许就不能一直沿着既定道路行驶，更别提去精准躲避马路上的玻璃渣了。
▲无人驾驶汽车在没有道路标线的情况下大概只能依靠高精度导航了
同样地，今天我们或许都不会去想身边出去旅行能有一个自动跟随的旅行箱，这是因为定位的精度达不到要求，与其带着一个「不认主人」还「满地乱跑」的旅行箱，还不如老老实实自己拉着。
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