愿说下亚马逊云科技真的安全性很高吗？

我觉得亚马逊云科技的安全系数真的很高了。据我了解，在数据中心和区域互连的亚马逊云科技全球网络中，用户所有的数据流动在离开他们的安全设施之前，都会经过物理层自动加密，这听起来就很有安全感。而且，用户可以在最安全的全球基础设施上进行构建，用户始终控制自己的数据，并且能够随时加密、移动以及管理保存这些数据。 不妨百度下

主要有三个优势。其一是无需管理服务器，Amazon Lambda可以自动运行用户的代码，无需预置或管理服务器。用户只需编写代码并将其上传至Lambda。其二是持续扩展，Amazon Lambda通过运行代码以响应每个触发程序，从而实现自动扩展用户的应用程序。用户的代码将并行运行并独立处理每个触发程序，使其按照工作负载的大小精密扩展。其三是带来亚秒级计量，使用Amazon Lambda时，会按代码执行时间（以每1毫秒为单位）和代码触发次数收费。代码未运行时，无需支付任何费用。

相比于我们国内的云计算品牌来说（比如阿里，腾讯，华为等等）它的名义上基本常见的同性能服务（虚拟机，托管数据库，网络负载均衡）算是相对比较高的。 当然，真正选择云平台时可能还会考虑其他的问题。

亚马逊云科技在北京举办大数据与人工智能技术新闻媒体沟通交流会，公布发布“云、数、智三位一体”的大数据与机器学习结合服务项目组成。亚马逊云科技还联合乐我无尽（Joyme）、上海欣兆阳（Convertlab）等合作方共享了亚马逊云科技在推动公司数智结合领域的有关实例。

亚马逊云科技大中华区产品部经理陈晓建谈道，亚马逊云科技有两个数智结合领域的关键核心理念：一是在云中完成数据与智能化的大结合将变为公司加快自主创新的模块，二是公司应在云中打造出统一的数据基本基座，完成大数据与机器学习的“双剑和一”，为公司发展提供新引擎。

亚马逊云科技大中华区产品部技术专家团队主管王晓野详尽分析了亚马逊云科技的“智能化湖仓”构架向着深层智能化大方向的多种更新成效。

大数据与人工智能应用怎样结合？亚马逊云科技在这方面开展过什么科学研究和探讨？大数据与人工智能技术结合后，又能给公司用户产生什么更改？文中对那些问题开展了深入分析。

陈晓建说，伴随着公司的数据愈来愈多，机器学习实体模型愈来愈优秀，许多公司期待根据大数据技术性和机器学习技术的结合，进一步推动公司的工作自主创新，提高公司产出率。

可是，公司通常会遭遇如此一个窘境：有着很多的数据和剖析测算，试着了多种多样领先的机器学习实体模型，但是难以有具体的业务流程产出率。从技术性发展看来，大数据技术性和机器学习技术走的是不一样线路，大数据注重数据自身的收集、提升，而机器学习技术性注重优化算法自身的提升、调参。

陈晓建谈道，从总体上公司的机器学习生产制造化遭遇三层面的挑战。一是大数据与机器学习分而治之，这两一部分通常是不一样精英团队承担，非常容易发生数据荒岛、技术性荒岛，牵制有关运用的迅速梯度下降法。二是数据解决的能力不足，无法解决大量的业务流程数据，这牵制着机器学习由试验转为实践活动。三是数据剖析工作人员的关注度低，产品研发产品测试表现不错的计算方法实体模型，很有可能在具体应用中形成的作用不太理想化，由于真正自然环境的复杂性更高一些一些。

因此，亚马逊云科技发布了“云、数、智三位一体”的服务项目组成。最先是要搭建云中统一的数据整治基座，摆脱数据与专业技能荒岛。

亚马逊云科技通过帮助用户构建统一的数据整治基座，完成用户常用的大数据和机器学习运用的数据共享资源、数据管理权限的统一监管，及其二者统一的开发设计和步骤编辑。为机器学习提供生产制造等级的数据解决工作能力，助推机器学习由试验变为实践活动。

亚马逊云科技能提供多种多样灵便可拓展、专业搭建的大数据服务项目，助推用户开展比较复杂的数据生产加工级解决，来应对数据经营规模的变化规律、提升数据品质。

让数据剖析智能化系统，颠覆式创新公司业务员探寻自主创新。亚马逊云科技为用户提供更自动化的数据剖析服务项目，让业务员就可以进行数据分析系统、实体模型实际效果认证及其独立式自主创新。陈晓建说全世界数十万用户都是在应用亚马逊云科技的大数据及机器学习服务项目。

上年亚马逊云科技发布了“智能化湖仓”构架，为用户提供有关的数智化服务项目。王晓野共享了从公布到现在一年至今，亚马逊云科技的“智能化湖仓”构架拥有什么新的转变。

云中统一的数据整治基座层面，亚马逊云科技的AmazonSageMakerStudio可以一站式地进行数据开发设计、实体模型及相应的制造每日任务，为大数据和机器学习提供统一的软件开发平台。

亚马逊云科技还能提供AmazonLakeFormation，该运用新增加了众多作用，可以协助用户完成数据网格图部门协作的数据财产共享资源，及其根据工作表的最粗粒度的权限管理体制。

为机器学习提供生产制造等级的数据解决功能层面，亚马逊云科技有可以适用多种多样开源框架的大数据服务平台AmazonAthena。AmazonAthena可以对AmazonEMR、性能卓越关联数据库AmazonAurora、NoSQL数据库服务项目AmazonDynamoDB、AmazonRedshift等数据源的数据开展联邦政府查看，从而迅速进行机器学习模型的数据生产加工。

亚马逊云科技还构建了无网络服务器逻辑思维能力，包含AmazonRedshift、Amazon ManagedStreaming for Apache Kafka（AmazonMSK）和AmazonEMR等运用。这种可以让用户不用配备、拓展或是管理方法最底层的基础设施建设就能解决一切经营规模的数据，为用户的机器学习新项目提供兼顾特性和成本效益的特点数据提前准备。

数据剖析智能化系统层面，亚马逊云科技在日常分析工具中集成化了机器学习模型预测工作能力，还提供如可视性数据提前准备专用工具AmazonGlueDatabrew、零编码化的机器学习模型工具AmazonSageMakerCanvas等服务项目，让业务员探寻机器学习模型。

亚马逊云科技此次还邀约了乐我无尽和上海欣兆阳这二位合作方的所属单位来共享其与亚马逊云科技协作的环境、全过程和成果。

乐我无限数据研发中心主管杨飞说，乐我无尽经营的经济全球化网络直播平台LiveMe上边有来源于200很多个国家或区域的用户，数据量特别大，并且还要保证合规管理经营等。

乐我无尽根据亚马逊云科技的解决方法构建了直播内容识别技术、诈骗买卖识别技术。直播内容识别系统协助乐我无尽提高了用户感受，减少了内容管理系统的工作成本费。乐我无尽根据诈骗买卖识别技术降低诈骗、不付类买卖，从而每一年降低财产损失可以达数百万美元。

上海欣兆阳创始人兼CTO李征谈道，上海欣兆阳和亚马逊云科技在营销推广企业战略转型层面开展了协作。上海欣兆阳是一家营销云生产商，能提供一体化营销云商品。

根据数据智能化的营销推广会给公司用户产生大量机遇。人工智能技术让以用户为核心的营销推广可以实现定向推广信息内容的正确引导。但数据智能营销解决方法还面临着多种多样云端挑战。一是数据整治与机器学习工作流程弱关系，二是数据的加工处理与研究必须消耗大量的时间精力，三是实体模型梯度下降法、维护保养等管理方法方面的效果较低。

上海欣兆阳根据亚马逊云科技的统一的数据基本基座，上海欣兆阳构建了一体化数据智能湖仓架构DataHub和一体化高效率机器学习服务平台AIHub。这两项运用能将数据运转的及时性提高了32%，实体模型发布高效率提高了30%。

亚马逊云科技依据自己的操作及其对制造行业的观查，打造了一套“云、数、智三位一体”服务项目组成，为用户提供结合人工智能技术和大数据的解决方法。

不仅人工智能技术、大数据技术性在颠覆式创新公司企业战略转型，更高效率发展趋势，也有如物联网技术、数字孪生这些智能化科技一起推动公司更快发展趋势。

亚马逊云计算的Amazon EC2是一种 Web 服务，可在云中提供大小可调的计算容量。该服务旨在降低开发人员进行网络规模级云计算的难度。 Amazon EC2 的 Web 服务接口非常简单，您可以轻松获取和配置计算能力。使用该服务，您可以完全控制您的计算资源，并可以在成熟的亚马逊 AWS 计算环境中运行。Amazon EC2 将获取并启动新服务器实例所需要的时间缩短至几分钟，这样一来，在您的计算要求发生变化时，您便可以快速扩展计算容量。Amazon EC2 按您实际使用的容量收费，从而改变了成本结算方式。 Amazon EC2 还为开发人员提供了创建故障恢复应用程序以及排除常见故障情况的工具。

我之前上班的公司（紫讯科技）就是通过亚马逊云科技的服务器实现了成本的优化。公司购买了亚马逊云科技的很多服务，让紫鸟实现了业务的快速部署和上线使用，并节省了大量的学习和时间成本，以及硬件投入和运维成本。

国内外公有云厂商有很多，就目前中国国内来讲也是好多家，我重点讲一个几个比较大的厂商，AWS是世界级超级云厂商，从技术及解决方案来讲，AWS可以给出一个综合的、完善的解决方案，不好就他家的操作界面比较不友好，上手相对比较难了，而国内云厂商这一点是非常好的，但是国内云厂商在技术层面没有AWS做得好，不管从基础设施到上层的软件技术暂时没办法比较，不过像阿里在中小企业做得比较好，因为一套套针对中小企业的完善解决方案且操作起来比较简单容易，不像AWS要求技术人员必需具备一定技术功底及整合方案能力，还有像腾讯他家在游戏和视频行业做比较完善与突出，但是整体解决方案没有AWS好，毕竟欠缺功能太多了，需加把劲追赶。