亚马逊云科技在北京举办大数据与人工智能技术新闻媒体沟通交流会，公布发布“云、数、智三位一体”的大数据与机器学习结合服务项目组成。亚马逊云科技还联合乐我无尽（Joyme）、上海欣兆阳（Convertlab）等合作方共享了亚马逊云科技在推动公司数智结合领域的有关实例。
亚马逊云科技大中华区产品部经理陈晓建谈道，亚马逊云科技有两个数智结合领域的关键核心理念：一是在云中完成数据与智能化的大结合将变为公司加快自主创新的模块，二是公司应在云中打造出统一的数据基本基座，完成大数据与机器学习的“双剑和一”，为公司发展提供新引擎。
亚马逊云科技大中华区产品部技术专家团队主管王晓野详尽分析了亚马逊云科技的“智能化湖仓”构架向着深层智能化大方向的多种更新成效。
大数据与人工智能应用怎样结合？亚马逊云科技在这方面开展过什么科学研究和探讨？大数据与人工智能技术结合后，又能给公司用户产生什么更改？文中对那些问题开展了深入分析。
陈晓建说，伴随着公司的数据愈来愈多，机器学习实体模型愈来愈优秀，许多公司期待根据大数据技术性和机器学习技术的结合，进一步推动公司的工作自主创新，提高公司产出率。
可是，公司通常会遭遇如此一个窘境：有着很多的数据和剖析测算，试着了多种多样领先的机器学习实体模型，但是难以有具体的业务流程产出率。从技术性发展看来，大数据技术性和机器学习技术走的是不一样线路，大数据注重数据自身的收集、提升，而机器学习技术性注重优化算法自身的提升、调参。
陈晓建谈道，从总体上公司的机器学习生产制造化遭遇三层面的挑战。一是大数据与机器学习分而治之，这两一部分通常是不一样精英团队承担，非常容易发生数据荒岛、技术性荒岛，牵制有关运用的迅速梯度下降法。二是数据解决的能力不足，无法解决大量的业务流程数据，这牵制着机器学习由试验转为实践活动。三是数据剖析工作人员的关注度低，产品研发产品测试表现不错的计算方法实体模型，很有可能在具体应用中形成的作用不太理想化，由于真正自然环境的复杂性更高一些一些。
因此，亚马逊云科技发布了“云、数、智三位一体”的服务项目组成。最先是要搭建云中统一的数据整治基座，摆脱数据与专业技能荒岛。
亚马逊云科技通过帮助用户构建统一的数据整治基座，完成用户常用的大数据和机器学习运用的数据共享资源、数据管理权限的统一监管，及其二者统一的开发设计和步骤编辑。为机器学习提供生产制造等级的数据解决工作能力，助推机器学习由试验变为实践活动。
亚马逊云科技能提供多种多样灵便可拓展、专业搭建的大数据服务项目，助推用户开展比较复杂的数据生产加工级解决，来应对数据经营规模的变化规律、提升数据品质。
让数据剖析智能化系统，颠覆式创新公司业务员探寻自主创新。亚马逊云科技为用户提供更自动化的数据剖析服务项目，让业务员就可以进行数据分析系统、实体模型实际效果认证及其独立式自主创新。陈晓建说全世界数十万用户都是在应用亚马逊云科技的大数据及机器学习服务项目。
上年亚马逊云科技发布了“智能化湖仓”构架，为用户提供有关的数智化服务项目。王晓野共享了从公布到现在一年至今，亚马逊云科技的“智能化湖仓”构架拥有什么新的转变。
云中统一的数据整治基座层面，亚马逊云科技的AmazonSageMakerStudio可以一站式地进行数据开发设计、实体模型及相应的制造每日任务，为大数据和机器学习提供统一的软件开发平台。
亚马逊云科技还能提供AmazonLakeFormation，该运用新增加了众多作用，可以协助用户完成数据网格图部门协作的数据财产共享资源，及其根据工作表的最粗粒度的权限管理体制。
为机器学习提供生产制造等级的数据解决功能层面，亚马逊云科技有可以适用多种多样开源框架的大数据服务平台AmazonAthena。AmazonAthena可以对AmazonEMR、性能卓越关联数据库AmazonAurora、NoSQL数据库服务项目AmazonDynamoDB、AmazonRedshift等数据源的数据开展联邦政府查看，从而迅速进行机器学习模型的数据生产加工。
亚马逊云科技还构建了无网络服务器逻辑思维能力，包含AmazonRedshift、Amazon ManagedStreaming for Apache Kafka（AmazonMSK）和AmazonEMR等运用。这种可以让用户不用配备、拓展或是管理方法最底层的基础设施建设就能解决一切经营规模的数据，为用户的机器学习新项目提供兼顾特性和成本效益的特点数据提前准备。
数据剖析智能化系统层面，亚马逊云科技在日常分析工具中集成化了机器学习模型预测工作能力，还提供如可视性数据提前准备专用工具AmazonGlueDatabrew、零编码化的机器学习模型工具AmazonSageMakerCanvas等服务项目，让业务员探寻机器学习模型。
亚马逊云科技此次还邀约了乐我无尽和上海欣兆阳这二位合作方的所属单位来共享其与亚马逊云科技协作的环境、全过程和成果。
乐我无限数据研发中心主管杨飞说，乐我无尽经营的经济全球化网络直播平台LiveMe上边有来源于200很多个国家或区域的用户，数据量特别大，并且还要保证合规管理经营等。
乐我无尽根据亚马逊云科技的解决方法构建了直播内容识别技术、诈骗买卖识别技术。直播内容识别系统协助乐我无尽提高了用户感受，减少了内容管理系统的工作成本费。乐我无尽根据诈骗买卖识别技术降低诈骗、不付类买卖，从而每一年降低财产损失可以达数百万美元。
上海欣兆阳创始人兼CTO李征谈道，上海欣兆阳和亚马逊云科技在营销推广企业战略转型层面开展了协作。上海欣兆阳是一家营销云生产商，能提供一体化营销云商品。
根据数据智能化的营销推广会给公司用户产生大量机遇。人工智能技术让以用户为核心的营销推广可以实现定向推广信息内容的正确引导。但数据智能营销解决方法还面临着多种多样云端挑战。一是数据整治与机器学习工作流程弱关系，二是数据的加工处理与研究必须消耗大量的时间精力，三是实体模型梯度下降法、维护保养等管理方法方面的效果较低。
上海欣兆阳根据亚马逊云科技的统一的数据基本基座，上海欣兆阳构建了一体化数据智能湖仓架构DataHub和一体化高效率机器学习服务平台AIHub。这两项运用能将数据运转的及时性提高了32%，实体模型发布高效率提高了30%。
亚马逊云科技依据自己的 *** 作及其对制造行业的观查，打造了一套“云、数、智三位一体”服务项目组成，为用户提供结合人工智能技术和大数据的解决方法。
不仅人工智能技术、大数据技术性在颠覆式创新公司企业战略转型，更高效率发展趋势，也有如物联网技术、数字孪生这些智能化科技一起推动公司更快发展趋势。
如果说2003年的非典，加速了国内电商的发展；而现在国外疫情，则促进了跨境电商的发展，当线上购物需求的再次暴增时，亚马逊暴涨的股价再次赢得人们的眼球。
去年在美国传统购物节“黑色星期五”前夕，纽约时报发表了一篇文章，标题是：Chasing Amazon, Retailers Are in a Never-Ending Arms Race面对亚马逊的压倒性优势，老牌连锁店奋起直追，却似乎很难扭转局面。
正当他们看起来陷入困境时，亚马逊却再次提高了门槛，不仅组建自己的飞机快递队伍，加上亚马逊自身的云计算业务AWS和人工智能技术的应用，传统行业更是压力倍增，似乎，传统行业与亚马逊的竞争从来都不是公平的竞争。
但换个角度，亚马逊其实在革新传统行业，不断激发行业通过智能技术实现现代化改造，加速人工智能和机器学习技术在世界不同地区、不同领域、不同行业的创新应用。
在中国，亚马逊并没有对美国经验进行简单复制，而是着眼本地化不断创新实践，不仅使中国跨境电商行业实现跃升，还基于本地需求的创新构筑全球创新的基石。
在亚马逊中国举行的“2020亚马逊创新日“上，亚马逊中国副总裁李岩川总结出“中国公式”的内涵：技术创新本土化、客户体验定制化、商业模式轻量化。
技术打底 一切皆智能
从成立至今，亚马逊从电商平台发展到电子书Kindle、云计算AWS、Prime Air无人机、智能语音助手Alexa、无人超市Amazon Go等。截至2019年，亚马逊全球拥有逾120,000项技术专利。亚马逊不断打破边界，成为一个特立独行的存在。
远的不说，两年前无人商店Amazon Go正式对公众开放，截止到2020年3月31日，亚马逊在美国已开设25家Amazon Go商店，通过Just Walk Out技术能自动监测商品从货架上取下或放回，并在虚拟购物车中进行追踪。在消费者完成购物时，直接离开商店即可。随后，亚马逊将通过亚马逊帐号与用户结账，并提供发票。Amazon Go使用的是与无人驾驶 汽车 同样类型的技术：计算机视觉、传感器和深度学习。
在智能设备领域，亚马逊Echo Dot利用人机对话让亚马逊塑造出了未来的生活场景。这款智能设备可以称作为“家中星际迷航计算机”， Echo Dot找对了产品的消费环境，保证了语音交互的纯粹性和继续性，看似只是一款玩具，但通过Alexa语音助手和用户交流，成为智能家居的必备小能手。
现在，每个月已经有数千万用户在应用Alexa智能语音助手，每周用户与Alexa互动次数达到数十亿次数量级，除此之外Alexa在全球包括中国有数十万的合作伙伴。Alexa现在可以提供超过10万项应用，覆盖智能家居、 汽车 、移动设备、音乐、语音购物、打车软件等等。
从技术上来说，人工智能和大数据、深度学习等创新技术不断支撑Echo的升级。语音识别和自然语言理解是在计算机科学中的最具挑战的难题之一，需要复杂的深度学习算法和大量的数据及基础设施来进行训练。
在物流领域，亚马逊最早在全球开启了智能物流的变革，最具颠覆性举措包括智能仓储和智能配送。比如通过在香港的跨境前置仓实现最优化的配送，通过大数据分析，挑选重复购买率高的商品，提前将货物存储在跨境前置仓，在交付过程中省去了国际物流中转的环节。
这些创新实例背后体现了亚马逊的技术力量，尤其是亚马逊云服务（AWS）在大数据、人工智能、深度学习上的创新和实践。
目前AWS拥有遍及全球24 个地理区域的77个可用区的基础设施覆盖。从基础设施的投入开始，AWS持续在产品和技术上的研究和落地近乎极致，提供了超过175项全功能的服务，涵盖计算、存储、数据库、联网、分析、机器人、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开发、部署与管理等方面。
围绕软件应用将硬件不断优化以创造用户价值，不仅为亚马逊的一系列革命性创新提供了技术支撑，更在以云服务为载体，围绕用户应用打磨产品技术，最终实现体量大还跑得快。
更快更智能 一切客户驱动
在创新的最前沿，亚马逊坚持卓越运营和长远思考，不仅保持对前沿技术和趋势的 探索 和落地应用，更关心最终用户的体验，以用户需求为导向进行技术研发。因为，在亚马逊，研发目的并不是仅仅局限于技术本身，而是致力于打造最优质的用户体验。
比如去年的“黑五”大促，因为时差关系，中国消费者可以在前一天的夜里11点开始同步抢购日本促销商品的库存，紧接着是第二天早晨英国8点的促销，随之而来的是德国9点的促销，而美国开始促销时已经是第二天中国的下午3点了。也就是说，当外国消费者还在睡梦中的时候，中国消费者可以“先人一步”抢购爆款。
对接四大海外站点的商品和优惠，需要跨国界、跨时区、跨品牌的全球促销同步技术的支撑。让中国消费者享受到更丰富的折扣商品和促销优惠，以及时间超长的跨境购物狂欢节，其背后就是亚马逊业界领先的全球促销同步技术，也是亚马逊中国本土化技术创新的典范。
据亚马逊海外购中国技术负责人王毅介绍，亚马逊将人工智能、机器学习、神经网络等先进的大数据统计与分析方法，落地于亚马逊网站中页面自动生成布局、后台日常运营、商品个性化推荐、尺码智能推荐、信息精准推送等大量智能化应用场景。
在电商领域，“千人千面”比较常见，目前业内实现个性化推荐的手段普遍为运营人员为商品或者消费者打标签的模式，这种模式有太多的人工干预因素，亚马逊通过技术手段，围绕用户行为、商品特征两个向量进行计算，包括对用户浏览 历史 、用户搜索习惯、用户购买 历史 、商品颜色与尺码等各个维度的综合分析，向客户推出个性化内容。进而智能化打造真正的“千人千面”客户体验。
针对页面布局，亚马逊借助大数据体系,根据当前客户特征以及业务数据，从频道池中自动选取频道；在精准推荐商品方面，亚马逊中国搭建了自身特有的信息流、瀑布流推荐，受最前沿计算机视觉技术的启发，亚马逊使用深度卷积神经网络,准确的量化商品视觉相似度，从而有效的感知客户对服装类商品的偏好，并精准推荐商品；而在推荐促销信息方面，亚马逊“瀑布流”会根据消费者兴趣推荐不同类型的镇店之宝，秒杀等折扣信息及购物主题，并同时增加推荐内容的多样性，打造更丰富的线上购物体验。
在后台运营方面，亚马逊利用强大的后台系统，构建了自动化运营体系，通过用户、商品和运营等方面的数据、模型分析，实现自动化、智能化的页面生成。
今年，亚马逊中国运营流程自动化项目（Merchandising Process Automation），结合机器人流程自动化技术（RoboticProcess Automation），使用智能表单（Smart Forms）及自动化脚本（Auto Script）等实现方式，使亚马逊中国海外购系统运营环节中涉及到的人工 *** 作流程演进为标准化及自动化处理，预计每年可节省1800个工时,平均节省15%的运营工作时间。
可以说，亚马逊利用全球资源，将创新技术应用于中国市场并进行推广，同时亚马逊中国技术研发成果会反向应用于全球跨境网购领域。比如“智能尺码助手”就是由中国团队研发，并快速迭代，进而对亚马逊全球的尺码推荐功能起到了引领和推动的作用。
轻量运营 让需求快速变为服务
基于全球运营网络，亚马逊中国海外购已形成独有的轻量化运营模式，为亚马逊其他国家提供了非常有益的借鉴，引领着全球跨境电商行业的快速发展。
具体来讲，轻量运营体现在两个层面：
别人有的，亚马逊会做的更好，别人没有的，客户想要的，亚马逊都有能力进行创新并落地。疫情之下，当全球运转按下暂停键，跨境电商已经成为推动经济复苏的重要抓手之一，同时人工智能创新技术推动全世界迈向数字化革命的新高峰时。正如李岩川所说：“互联网技术和客户需求不断发生着变化，但唯一不变的是亚马逊创新的脚步“。
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。
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，>
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