【美國拉斯維加斯AWS re:Invent大會現場報導】

Amazon旗下雲端服務龍頭AWS,每年冬天在美國拉斯維加斯舉行的re:Invent 全球用戶大會上,都會發表最新雲端產品服務,不過今年很不一樣,在28日keynote大會上,AWS一口氣發布超過20款雲端產品,其中半數都與雲端AI與機器學習切身相關,不只在客製化的AI與機器學習服務有相當多的著墨,還有針對推出一年的SageMaker加入更多強大進階功能,甚至還推出第一款專用的機器學習推論晶片,以及加入增強式機器學習算法的支援。

今年re:Invent 2018活動正式邁入第七屆,參加人數再度創新高,達到5,0000人,比去年還多了將近快一萬人,而今年活動最大的重頭戲,就是28日登場的主題演講,一樣是由AWS執行長Andy Jassy開場。但不同於往年,他今天近3個小時的演講,很長時間都在談論機器學習與AI,講到AWS過去一年來推出機器學習服務的表現,他更自豪地說,光是去年,就有10萬個活躍用戶在AWS上執行他們的機器學習(ML)模型,遠遠超出他們原先預期,而且遍及各行各業。

企業對於雲端AI與機器學習需求的大幅成長,也大大的影響到了AWS今年對這塊市場的布局更加積極,光是這天發布的超過20款以上的雲端產品,最少10個以上都是與AI與機器學習相關服務。

如果是以產品定位來分,Andy Jassy表示,他們自己將機器學習分三層,最底層是基礎設施與ML框架層,中間層是ML服務,最上層是AI服務,這三層都是軟體堆疊而成。AWS今年針對每一層所面對的用戶需求,都有推出了各種解決方案,幫助他們解決開發機器學習遇到的共通難題。

以ML基礎架構來說,AWS早前除了推出了各種加速運算GPU的EC2服務,如P3、P3dn,來縮短資料訓練的時間,也對於各種主流ML框架持續優化改進,尤其是在AWS上跑機器學習的任務有85%使用Tensorflow,但是TensorFlow有一大挑戰,就是擴充性,例如當擴充到256個GPU時的擴充效率只有65%,因此,AWS改提供一個TensorFlow優化版,可以把擴充效率提高到90%,這意思是,原來需要30分鐘才執行完成的訓練任務,現在可以用不到一半時間,只須14分鐘就完成。

但是機器學習訓練只是過程,更重要的是在後面要用訓練完後的ML模型來進行推論(inference)。為了滿足更高使用量的推論需求,AWS也推出了一個推論專用的EC2運算實例Amazon Elastic Inference,可以提供最多36 TFLOPS浮點運算能力,換作是對照片進行推論,等於是每小時可以完成36萬張照片推論。每小時租用最低只要0.22美元。

甚至為了提供更高GPU推論運算能力與更低延遲需求,AWS明年還要推出一個更高效能的機器學習推論專用晶片AWS Inferentia,這也是稍早前ARM 晶片推出後,AWS最新推出的第2款自製晶片。頗有要和Google的機器學習晶片TPU較勁意味。

至於,AWS去年推出ML自動建置和部署工具SageMaker後,如今這項服務已有超過上萬家企業採用。在這次活動上,AWS也推出了更多進階服務。如提高訓練資料標記品質的標記輔助服務Ground Truth,以及還有推出一個AWS Marketplace機器學習演算法市集,能讓個人或企業能在這個市集上進行ML模型或演算法的買賣交易,目前已有至少150種演算法與模型上架,使用者購買之後,亦可直接透過SageMaker來完成模型部署。

而且SageMaker不只能用在監督式與非監督式機器學習,現在連增強式學習(Reinforcement learning)的機器學習也都能透過SageMaker RL這個新服務來完成了。AWS還因此推出一輛自駕迷你車AWS DeepRacer,可以搭配來使用,讓開發者能利用SageMaker RL  來建立、訓練和部署增強式學習演算法,以便讓這部車可以自己完成開車、直線過彎等動作,不需要人遠處遙控。DeepRacer每臺正式售價399美元

這輛車外型相當具有科技感,但是大小只有真車的1/18大,硬體規格上,採用英特爾Atom雙核處理器,車上也配有HD攝影鏡頭、搭配一個方向偵測陀螺儀與加速計。甚至於,AWS還要舉辦AWS DeepRacer賽車比賽,並廣邀各路開發好手來參賽,希望能吸引更多AI與機器學習人才加入,一起開發出各種自駕應用。

雖然,AWS今年AI產品策略,特別著重在提供更多機器學習自動化、管理及部署工具,來減少使用者建立、測試和部署ML模型的時間,不過在這之餘,還是有推出幾款AI新服務,包括能提供更精準OCR文字識別的Amazon Textract以及個人化推薦等,還有一個針對時間序列的預測性服務Amazon Forecast,這是原本Amazon使用的分析技術,現在一般零售業者也能夠用得到了。

除了機器學習與AI是一大看點外,今年在混合雲產品上,延續去年AWS與Vmware的合作,今年雙方也有更緊密合作的重大產品發布,由AWS推出自己設計的整櫃式的伺服器,稱為AWS Outposts,讓企業可以直接把AWS雲,放進自己資料中心內,AWS設計的硬體,可安裝AWS原生平臺,或是VMware Cloud on AWS版。

在資料儲存上,針對雲端資料儲存s3,Amazon明年將推出超低價的深度歸檔服務Glacier Deep Aachive,價格是原本S3 Glacier的1/4,每月每GB只須0.00099美元,也就是1TB每月1美元左右(S3每TB每月大概要20-25美元),更適合用於長期存檔的使用。除了高持久,也兼具9個9個資料耐用性。

新推出的原生雲端檔案系統服務Amazon FSx,也終於正式支援了Windows檔案伺服器,對於Windows服務提供了更高相容性,如Active Directory和Windows資源管理器等。對於企業來說,以後想要透過它與本地Windows應用程式協同作業,將變得更容易。另一個則是專為高度運算型的工作負載推出的檔案服務Amazon FSx for Lustre,具備更快IOPS資料存取、更少延遲,與具備更高吞吐量。

為加速資料湖的建置,AWS這次還推出了一個資料湖建置工具AWS Lake Formation,不僅提供建置工具,還借助機器學習算法,加快資料清理、分類與移動數據的過程,可以讓企業建置時間從數月縮短到數日以內。

除此之外,為了因應IoT、邊緣運算的興起,產生新的資料庫類型存取需求,AWS今天也推出了新的資料庫服務Timestream來回應,AWS宣稱可以提供比關連式資料庫快1千倍的時間序列資料存取,讓資料庫更容易存取和處理這些時間變動數據(如IoT感測器資料、DevOps資料等),來做為後續IoT分析或大數據使用。

雖然近期加密貨幣的聲勢逐漸下滑,但AWS反到看好企業雲端區塊鏈潛在商機,而大舉搶進,今天一次就推出兩種全新區塊鏈管理服務。第一個是針對中心化信任的帳本存取的資料庫服務,稱為Amazon QLDB(Quantum Ledger Database),這也是AWS用於內部大量伺服器管理用的工具,可以提供比傳統資料庫執行快2到3倍資料處理速度,可被用於如醫療、製造業、運輸記錄追蹤等,目前已釋出預覽版。

另一個則是能同時支援Hyperledger和Ethereum公/私有鏈兩大框架的Amazon託管區塊鏈服務,讓企業能用來建立一個去中心化的區塊鏈網路,而且是能依需求規模自動彈性擴展,可用於去中心化的交易。這些無法更動的資料後續也能放進Amazon QLDB來做更進階的分析,提供趨勢預測。


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