原標題：運維復雜、成本飆升，亞馬遜云科技中國峰會為你講解資源支持方案

　　近日，一年一度的亞馬遜云科技中國峰會在上海如期召開。在本次峰會上可以切實地感受到亞馬遜云科技的Day one理念，并且也對AI創(chuàng)新做了詳細解讀。

　　“AI創(chuàng)新”使算力需求井噴、運維復雜性增加

　　隨著AI大模型的發(fā)展，大模型應用規(guī)模呈爆發(fā)式增長，加速了未來計算時代的來臨，引發(fā)了新的生產力革命，但同時也導致算力供不應求，在這個過程中，算力直接反映了數據處理能力的強弱，用戶不僅需要更高性價比的硬件解決方案，他們還需要云廠商提供高度彈性化的伸縮。與此同時，巨大算力的增加，使企業(yè)云運維成本大大增加，如何降低云運維的復雜性也是企業(yè)目前面臨的難題。

　　為了應對彈性算力的需求，亞馬遜云科技提供超過600種不同的計算實例，處理器、存儲、網絡及各種周邊服務均可與計算很好地結合，以積木的方式形成豐富的、靈活的計算實例資源，滿足多種不同算力要求。

　　要知道，從存儲層面，當數據規(guī)模達到PB、EB級別時，數據的存儲方式非常重要。用戶的數據存儲可分為熱、溫、冷、凍四種類型，每種類型的存儲成本和性能不同，都需要平衡。所以，亞馬遜云科技提供多達八種的存儲級別，包括高性能計算、機器學習和通用計算等，企業(yè)根據需要選擇最合理的存儲級別。

　　這其中最具有代表性的案例就是《阿凡達》的制作公司Weta Digital，其在開發(fā)《阿凡達1》時，他們自建了一個占地10000平方英尺的機房，構建4000臺物理服務器和35000個處理器核心。然而，在開發(fā)《阿凡達2——水之道》時，他們原有的集群已經無法滿足需求。于是，亞馬遜云科技為Weta Digital提供了從基礎架構算力資源到云上制作堆棧、機器學習堆棧的一系列服務，Weta Digital使用了包括GPU實例和Spot實例在內的多種計算實例以提供強大的伸縮性和優(yōu)秀的性價比。

　　然而對于亞馬遜云科技來說，僅僅對企業(yè)進行多種多樣的芯片和高伸縮性的資源供給是遠遠不夠的，亞馬遜云科技還為企業(yè)提供了Serverless來降低云運維的復雜性。亞馬遜云科技在2014年發(fā)布Lambda以來，已經相繼發(fā)布了105多種Serverless新技術，包括解決Java應用冷啟動問題的Lambda SnapStart、可視化編輯器Application Composer等。用戶可以根據應用的類型來選擇不同的彈性和計算顆粒度。

　　全托管的Serverless使得開發(fā)者可以專注于業(yè)務開發(fā)，而不是基礎設施的運維，也讓系統能很容易的實現快速伸縮。為此，陳曉建在峰會上特別舉了一個Second Dinner打造年度最佳移動游戲《Marvel Snap》的案例。《Marvel Snap》被Second Dinner工程副總裁稱為“這是我們有史以來運營過的最順利、最成功的游戲，正是因為我們選擇了亞馬遜云科技”。

　　Second Dinner采用亞馬遜云科技的Serverless架構來開發(fā)、構建和運行Marvel Snap游戲。整個游戲沒有使用任何EC2計算實例或容器，而是由事件驅動架構實現。這種方法不僅幫助用戶節(jié)省成本、加快應用開發(fā)速度，還減少了安全方面的隱患。亞馬遜云科技的Serverless后臺架構為其提供了完整的功能、安全和資源管理。最終，Marvel Snap在啟動時沒有出現任何后端錯誤事件，這在游戲行業(yè)是前所未有的。此外，Marvel Snap的開發(fā)人員在系統非常早期的測試階段，就已經通過Serverless實現了每分鐘14萬請求的壓力測試，要知道，這在云主機的時代是無法實現的，而這在亞馬遜云科技的幫助下實現了“不可能”。

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