Amazon Web Services 云 20 周年——时间过得真快！

Amazon Web Services (AWS) 成立 20 周年了！ 随着稳定的创新步伐，AWS 已发展到提供 240 多项全面的云服务，并继续每年为数百万客户推出数千项新功能。这段时间，这个博客上发表了超过 4700 篇文章，是自 Jeff Barr 撰写十周年文章以来的两倍多。

AWS 改变了我的生活
回想 20 年前，2006 年 3 月 13 日，我在首尔遇到了 Jeff，当时他是韩国 NGWeb 会议的主题演讲者。当时，Amazon 是最早启动 API 经济的先驱之一，推出了电子商务 API 服务。主题演讲结束后，他当晚回到了家，我猜他在返回美国的飞机上写了 Amazon S3 发布博客文章。

与他的短暂会面给我的生活带来了非常大的变化。他成了我作为博主的榜样，我开始在公司中构建基于 API 的服务，并向第三方开发人员开放。在我放下工作去攻读博士学位的那段时间，我意识到对于像我这样的个人研究人员来说，AWS 云服务是开展大规模研究项目的强大工具。重返工作岗位后，我的公司成为 2014 年韩国首批 AWS 客户之一。无数开发人员（包括我自己）已经接受了云计算，并积极利用其功能来完成以前不可能完成的任务。

在过去的十年中，技术格局发生了巨大变化。深度学习是人工智能的一项突破，从基于大语言模型（LLM）的生成式人工智能演变为当今的代理式人工智能技术。Jeff 曾写道：“展望未来时，您需要能够区分浮华的干扰因素和真正的趋势，同时保持足够的灵活性，以便在昨天的利基市场成为当今的主流技术时进行调整。” 这一原则指导 AWS 如何进行创新：我们首先倾听客户的真正需求。真正的趋势不是追求所有新兴技术，而是重新构想解决客户最关键挑战的解决方案。

AWS 成立 20 周年
10 周年时，Jeff 选出了他最喜欢的 AWS 产品发布和博客文章。Amazon S3、Amazon EC2（2006）、Amazon Relational Database Service、Amazon Virtual Private Cloud（2009）、Amazon DynamoDB、Amazon Redshift（2012）、Amazon WorkSpaces、Amazon Kinesis（2013）、AWS Lambda（2014）和 AWS IoT（2015）。

虽然我也讨厌厚此薄彼，但我还是想选出过去十年中我最喜欢的一些 AWS 博客文章。

• 轻松部署容器（2014）– Amazon Elastic Container Service 使您可以使用强大的 API 和其他工具在 Amazon EC2 实例的托管集群中直接运行任意数量的容器。2017 年，我们推出了作为完全托管的 Kubernetes 服务的 Amazon Elastic Kubernetes Service，并推出了作为无服务器部署选项的 AWS Fargate。
• 全球范围的高可用性数据库（2017）– Amazon Aurora 是一项现代关系数据库服务，可大规模提供性能和高可用性。2018 年，我们推出了 Amazon Aurora Serverless v1，这个无服务器数据库演变为 Amazon Aurora Serverless v2，规模缩减到零。2025 年，我们还推出了 Amazon Aurora DSQL，这是非常快的无服务器分布式 SQL 数据库，适用于始终可用的应用程序。
• 机器学习（ML）触手可及（2017）– Amazon SageMaker 是一项完全托管的端到端机器学习服务，数据科学家、开发人员和机器学习专家可以使用这项服务来快速构建、训练和大规模托管机器学习模型。2024 年，我们推出了下一代 Amazon SageMaker，这是一个用于数据、分析和人工智能的统一平台，并推出了 Amazon SageMaker AI，专门专注于大规模构建、训练和部署人工智能和机器学习模型。
• 云工作负载的极佳性价比（2018）– 我们推出了由第一代基于 ARM 的 AWS Graviton 处理器提供支持的 Amazon EC2 A1 实例，旨在为您的云工作负载提供极佳的性价比。去年，我们推出了由 AWS Graviton5 处理器提供支持的 EC2 M9g 实例的预览版。超过 9 万名 AWS 客户受益于 Graviton，Graviton 支持 Amazon ECS 和 Amazon EKS、AWS Lambda、Amazon RDS、Amazon ElastiCache、Amazon EMR 和 Amazon OpenSearch Service 等常用的 AWS 服务。
• 在您的数据中心运行 AWS 云（2019）– AWS Outposts 是一系列完全托管的服务，向几乎任何本地或边缘站点提供 AWS 基础设施和服务，进而提供真正一致的混合体验。现在，AWS Outposts 有多种外形规格可供选择，从 1U 和 2U Outposts 服务器到 42U Outposts 机架和多机架部署。DISH、Fanduel、Morningstar、Philips 等客户在工作负载中使用 Outposts，这些工作负载需要低延迟访问本地系统、本地数据处理、数据驻留和具有本地系统相互依赖关系的应用程序迁移。
• 机器学习工作负载的极佳性价比（2019）– 我们推出了由第一代 AWS Inferentia 芯片提供支持的 Amazon EC2 Inf1 实例，该芯片旨在提供快速、低延迟的推理。2022 年，我们推出了由第一代 AWS Trainium 芯片提供支持的 Amazon EC2 Trn1 实例，该芯片针对高性能人工智能训练进行了优化。去年，我们推出了由 Trainium3 提供支持的 Amazon EC2 Trn3 UltraServers，为下一代生成式人工智能应用程序提供极佳的令牌经济效益。Anthropic、Decart、poolside、Databricks、Ricoh、Karakuri、SplashMusic 等客户已经意识到基于 Trainium 的实例以及 UltraServers 的性能和成本优势。
• 在 AWS 上构建生成式人工智能应用程序（2023）– Amazon Bedrock 是一项完全托管的服务，提供了一系列行业领先的人工智能模型以及构建生成式人工智能应用程序所需的广泛功能，通过安全、隐私和负责任的人工智能简化开发。 去年，我们推出了 Amazon Bedrock AgentCore，这是一个用于大规模安全构建、部署和运营有效代理的代理式平台。现在，全球有超过 10 万名客户选择 Amazon Bedrock 来提供个性化体验、自动化复杂的工作流程并发现切实可行的洞察。
• 您的人工智能编程伙伴（2023）– 我们推出了 Amazon CodeWhisperer，这是业界首款基于云的人工智能编程助手服务。该服务提供通过注释生成代码、开源代码参考跟踪和漏洞扫描功能。2024 年，我们将该服务更名为 Amazon Q 开发者版，并扩展了其功能，包括控制台中基于聊天的助手、基于项目的代码生成和代码转换工具。2025 年，该服务演变为 Kiro，这是一种新的代理式人工智能开发工具，通过规范驱动的开发为人工智能编码带来结构，将项目从原型推向生产。最近，Kiro 推出了一款自主代理的预览版，这是一款前沿代理，可以独立完成开发任务、维护环境并从每次交互中学习。
• 扩大您的人工智能模型选择（2024）– 我们推出了 Amazon Titan 模型，进一步增加了 Amazon Bedrock 文本和多模态需求的高性价比人工智能模型选择。在 AWS re:Invent 2024 上，我们发布了提供前沿情报和行业领先性价比的 Amazon Nova 模型。现在，Amazon Nova 拥有一系列人工智能产品组合，包括 Amazon Nova 模型、Amazon Nova Forge，一项用于构建自己的前沿模型的新服务；以及 Amazon Nova Act，一项新服务，用于构建代理，这些代理可以自动化基于浏览器的用户界面工作流程，由自定义 Amazon Nova 2 Lite 模型提供支持。

利用人工智能构建：您的前进之路
十年前，AWS 通过推出极为广泛和极为深入的机器学习服务（例如 Amazon SageMaker）来应对深度学习的兴起，为从个人开发人员和初创企业到大型企业的各种客户普及人工智能，无论他们的技术专业知识如何。

人工智能技术取得了长足的进步，但对于许多开发人员和组织来说，构建和部署人工智能模型和应用程序仍然很复杂。AWS 通过 Amazon Bedrock 提供极为广泛的人工智能模型选择，包括 Anthropic 和 OpenAI 等领先提供商。通过使用我们的模型训练和推理基础设施以及既实用又可扩展的负责任的人工智能，您可以加速可信的人工智能创新，同时保持对数据和成本的控制，所有这些都建立在我们全球基础设施的卓越运营基础之上。

重塑您的想法，持续学习，用值得信赖的人工智能自信地构建，并与我们分享您的成功！ 新的 AWS 客户可获得高达 200 美元的服务抵扣金，免费试用 AWS AI。如果您是学生，可以开始免费使用 Kiro 进行构建，每月使用 1000 个服务抵扣金，为期一年。

— Channy