AWS 新功能

1. AWS 新功能：面向初学者的深度解析

简介

亚马逊网络服务 (AWS) 是全球领先的云服务提供商，其服务范围广泛，涵盖计算、存储、数据库、分析、人工智能、物联网等众多领域。AWS 不断推出新功能和更新服务，以满足不断变化的市场需求。对于初学者来说，了解这些新功能至关重要，有助于更好地利用云平台的优势。本文将深入探讨近期 AWS 的一些重要新功能，并从初学者的角度进行详细解释，同时结合一些技术分析的角度来理解这些功能的潜在影响。

近期重要新功能概览

AWS 的新功能发布速度非常快，以下是一些近期值得关注的亮点：

**Amazon Bedrock:** 一种无服务器的机器学习服务，允许开发者通过简单的 API 访问来自领先基础模型（Foundation Models）的能力，例如来自 AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Stability AI 等公司的模型。这降低了人工智能应用的开发门槛。
**AWS Control Tower:** 增强了多账户管理能力，提供了更强大的治理和合规性控制。这对于需要管理大量 AWS 账户的企业来说至关重要。
**Amazon SageMaker Canvas:** 允许业务分析师无需编写代码即可构建和训练机器学习模型，加速了数据科学的应用落地。
**AWS Glue DataBrew:** 简化了数据清洗和准备流程，提高了数据质量，为数据分析提供了更可靠的基础。
**Amazon Aurora Serverless v2:** 进一步提升了 Aurora 数据库的自动化伸缩能力，降低了运维成本。
**AWS Lambda Function URLs:** 允许通过简单的 HTTP 端点直接访问 Lambda 函数，简化了 Lambda 函数的集成。
**Amazon S3 Glacier Instant Retrieval:** 提供亚秒级的存储访问速度，适用于需要快速访问归档数据的场景。

Amazon Bedrock：AI 应用开发的革命

Amazon Bedrock 的出现标志着 AI 应用开发的一个重要转折点。过去，构建 AI 应用需要大量的机器学习工程知识和资源。而 Bedrock 将这些复杂性抽象化，让开发人员可以通过简单的 API 访问强大的基础模型。

**核心概念：**

   * **基础模型 (Foundation Models):** 预训练的大型模型，可以用于各种 NLP (自然语言处理) 任务，例如文本生成、文本摘要、情感分析等。
   * **无服务器 (Serverless):**  开发者无需管理服务器，AWS 会自动处理服务器的配置、扩展和维护。
   * **API:**  应用程序编程接口，允许不同的应用程序之间进行通信。

**应用场景：**

   * **聊天机器人:** 构建智能的聊天机器人，提供客户服务或者信息查询。
   * **内容生成:** 自动生成营销文案、产品描述、博客文章等。
   * **文本摘要:**  从长篇文章中提取关键信息，节省阅读时间。
   * **情感分析:**  分析文本的情感倾向，了解用户对产品或服务的看法。

**技术分析角度：** Bedrock 的出现降低了 AI 应用的开发成本和时间，这意味着更多企业可以采用 AI 技术，从而提高效率和竞争力。这可能会对相关行业的市场趋势产生重大影响。

AWS Control Tower：提升多账户管理效率

对于大型企业来说，管理大量的 AWS 账户是一项复杂的任务。 AWS Control Tower 提供了一个集成的框架，用于创建和管理多个 AWS 账户，并确保这些账户符合企业的安全和合规性要求。

**核心概念:**

   * **组织单元 (Organizational Units):**  将 AWS 账户组织成层次结构，便于管理和控制。
   * **蓝图 (Blueprints):**  定义了 AWS 账户的配置模板，可以快速创建符合企业标准的账户。
   * **托管策略 (Managed Policies):**  预定义的 IAM 策略，可以简化权限管理。

**优势:**

   * **自动化:** 自动化账户创建和配置过程，减少人工错误。
   * **合规性:** 确保所有账户都符合企业的安全和合规性要求。
   * **可扩展性:**  可以轻松扩展到成千上万个 AWS 账户。

**成交量分析角度：** 越来越多的企业意识到多账户管理的重要性，AWS Control Tower 的用户数量也在不断增长。这表明企业对云安全和合规性的重视程度正在提高。可以把 Control Tower 的采用率看作是企业云战略成熟度的一个指标。

Amazon SageMaker Canvas：赋能业务分析师

Amazon SageMaker Canvas 旨在降低机器学习的门槛，让业务分析师无需编写代码即可构建和训练机器学习模型。这使得 AI 技术可以更广泛地应用于业务场景。

**核心概念:**

   * **可视化界面:**  提供一个图形化的用户界面，简化了模型构建和训练的过程。
   * **自动模型选择:**  自动选择最适合数据的机器学习算法。
   * **模型部署:**  将训练好的模型部署到生产环境，用于预测和分析。

**应用场景:**

   * **客户流失预测:**  预测哪些客户可能会流失，并采取相应的措施进行挽留。
   * **销售预测:**  预测未来的销售额，以便更好地规划库存和营销活动。
   * **欺诈检测:**  检测欺诈行为，保护企业资金安全。

**策略分析角度:** SageMaker Canvas 允许业务人员直接参与到 AI 模型构建中，加速了 AI 应用的落地，缩短了从数据到洞察的周期。这是一种有效的数据驱动决策策略。

AWS Glue DataBrew：数据质量的保障

高质量的数据是大数据分析的基础。 AWS Glue DataBrew 提供了一系列数据清洗和准备工具，帮助用户发现和纠正数据中的错误，提高数据质量。

**核心概念:**

   * **数据剖析 (Data Profiling):**  分析数据的结构和内容，发现潜在的问题。
   * **数据转换 (Data Transformation):**  对数据进行清洗、转换和标准化。
   * **数据验证 (Data Validation):**  验证数据的准确性和完整性。

**优势:**

   * **可视化界面:**  提供一个直观的可视化界面，简化了数据清洗和准备的过程。
   * **自动化:**  自动化数据清洗和转换任务，减少人工干预。
   * **可扩展性:**  可以处理大规模的数据集。

**风险管理角度：** DataBrew 通过提高数据质量，降低了数据分析结果的偏差，从而降低了业务决策的风险。这是企业风险控制的一个重要组成部分。

Amazon Aurora Serverless v2：数据库的弹性伸缩

Amazon Aurora Serverless v2 进一步提升了 Aurora 数据库的自动化伸缩能力，可以根据应用程序的负载自动调整数据库的容量，从而降低运维成本，提高性能。

**核心概念:**

   * **自动伸缩 (Auto Scaling):**  根据应用程序的负载自动调整数据库的容量。
   * **按需付费 (Pay-as-you-go):**  只需为实际使用的资源付费。
   * **高可用性 (High Availability):**  提供高可用性和容错能力。

**优势:**

   * **降低成本:**  无需预先购买和配置数据库资源，只需为实际使用的资源付费。
   * **提高性能:**  自动伸缩可以确保数据库始终具有足够的容量来处理应用程序的负载。
   * **简化运维:**  无需手动管理数据库的容量和配置。

**成本效益分析角度：** Aurora Serverless v2 对于负载波动较大的应用程序来说，可以显著降低数据库成本。需要根据具体的应用场景进行成本收益分析，以确定是否适合使用该服务。

总结

AWS 持续推出新功能，为开发者和企业提供了更多选择和可能性。本文介绍了一些近期值得关注的新功能，希望能够帮助初学者更好地了解 AWS 平台，并利用这些功能构建更强大、更高效的云应用。持续关注 AWS 的官方文档和博客，了解最新的功能和更新，是成为 AWS 专家的关键。

立即开始交易

注册 IQ Option （最低存款 $10）开设 Pocket Option 账户（最低存款 $5）

加入我们的社区

订阅我们的 Telegram 频道 @strategybin 获取： ✓ 每日交易信号 ✓ 独家策略分析 ✓ 市场趋势警报 ✓ 新手教育资源