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在我们推出 Amazon S3 后一年左右，我参加了一次技术会议，在乘坐电梯时听到几位开发人员谈论，他们解决数据存储挑战的办法是“将其扔到 S3 中”。那一刻我记得非常清楚，因为听到这些意见非常偶然，而且这也是我最早被 S3 的快速普及完全震撼到的时刻之一。

时间序列是一种十分常见的数据格式，用于描述事物如何随时间的变化。最常见的时间序列数据来源包括工业机器和物联网设备、IT 基础设施堆栈（如硬件、软件和网络组件）以及共享其随时间变化的结果的应用程序。由于其数据模型不适合于通用数据库，要高效地管理时间序列数据绝非易事。

两年前，Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) T3 实例首次推出，为运行通用工作负载提供了一种非常经济高效的方式。虽然当前的 T3 实例可为许多使用案例提供足够的计算性能，但许多客户告诉我们，他们有额外的工作负载，这些工作负载可从提高峰值性能和降低成本中受益。

AWS 始终不懈努力为客户提供支持敏捷开发、快速部署和无限扩展的技术平台，以帮助客户解放资源，从而可以专注于为其客户创新。 我们的这一努力不仅深得客户认可，也获得了领先分析师的认同，令我们倍感自豪。

2019 年 12 月，Jeff Barr 发表了一篇博文，宣布将在加利福尼亚州洛杉矶推出一个新的本地区域 。本地区域将现有 AWS 区域扩展到更接近最终用户的位置，从而为区域中的 AWS 服务子集提供个位数毫秒的延迟。本地区域附加到父区域（在本例中为美国西部（俄勒冈）），并通过父区域的终端节点执行对服务和资源的访问。这将使本地区域对您的应用程序和最终用户透明。在本地区域中运行的应用程序通过 Amazon 冗余且极高带宽的专用网络主干与父区域关联，由此可以访问所有 AWS 服务，而不仅仅是区域中的子集。

我们早在 2012 年就推出了使用预置 IOPS 的 EBS 卷。这些卷非常适合您最需要 I/O 以及延迟敏感的应用程序，因为您可以调整到所需的性能级别，然后在晚些时候（伴随 2017 年所推出的弹性卷）对其进行更改。

AWS 精英计划用于认可一些优秀的人，他们不仅会分享 AWS 知识和教授其他人有关 AWS 的知识，还会帮助其他人了解如何构建 AWS 技能。这些领导者对全世界范围内的技术社区中有着不可思议的影响力，他们的努力深受赞赏。

AWS Fargate 是一项无服务器计算引擎，可用于 Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 和 Amazon Elastic Container Service (ECS) 同时支持的容器。使用 Fargate，开发人员能够专注于构建应用程序，无需管理与基础设施相关的无差别繁重工作。

去年，我向您介绍了 Amazon Braket，并解释了量子计算的基础知识，从量子位开始，一直发展到量子电路。在预览期间，Enel、Fidelity（使用 Amazon Web Services 探索量子计算）和 Volkswagen 等 AWS 客户一直在使用 Amazon Braket 探索和获取量子计算方面的体验。

技术社区分享 AWS 知识的热情始终令我们振奋不已。许多资深的 AWS 拥趸乐于分享他们遇到的挑战、成功经验和代码，以帮助其他人在 AWS 上构建。AWS 新用户也对社区构建同样热情，他们希望知道如何更多地参与社区活动。这些构建者希望有更好的方式来联系互动、分享最佳实践以及获得资源和辅导，从而帮助促进社区知识共享。