人工智能‧機器學習 雲端平台應用新章(一)

| 陳裕邦 | 05-12-2017 09:30 | |

雲端平台的轉型不會在一瞬間發生,但相關服務供應商的業務成長速度繼續理想。機器學習(Machine Learning)與人工智能(AI),更有機會成為未來生意主要來源之一。

據 Amazon Web Services(AWS)執行長 Andy Jassy 表示,以 2017 年第三季業績作準,其業務按年增長達 42%,實現 180 億美元收入目標。他認為,無論是業務增長與市佔率,環球市場暫時未有對手能追上。外間認為 AWS 用戶以初創企業(startup)為主純屬錯覺,現實是大型企業的客戶比重極大。Jassy 透露,選擇拓展新的營運點時,會綜合考慮當地政府對數據中心的政策,科技企業數目與互聯網連線情況,以至當地人才的潛在招聘情況,這也說明了為何歐洲瑞典獲選為新區域服務之一。

強化容器應用

Andy Jassy 續稱,目前客戶對運算平台內「執行個體」(Instances)的要求型態眾多,AWS 由基本運算、到專業級的 GPU 運算能力皆能提供。隨著企業多以「容器」(container)方式執行應用,AWS 在 2014 年起於 ECS(Elastic Container Services)可連接旗下大部分應用服務,為企業架構雲端平台時帶來彈性;今年更會推出 EKS(Elastic Container Services for Kubernetes),更完善照顧混合雲端平台架構。在另一新服務 AWS Fargate 的協助下,企業未來執行 ECS 與 EKS「容器」應用時,可免去管理伺服器的煩惱。

Andy Jassy 透露,選擇拓展新的營運點會綜合考慮當地政府對數據中心的政策,科技企業數目與互聯網連?情況,以至當地人才的潛在招聘情況。

數據庫業務增

S3 在「數據池」服務與技術在未來可做到的更多,甚至支援機器學習服務。AWS 不會在此科技為企業提供「統一答案」,只會提供軟件與運算平台工具,同時跟市面現有的服務供應商合作,改善相關基礎設計與流程。該公司新推「Sagemaker」服務組件,亦協助客戶由建模、測試與實踐其設計的「演算法」。

整合 AI 影像分析

AWS 推出可整合 SageMaker 與 Lambda 的「DeepLens」無線物聯網通訊設備,其內置高清鏡頭可收集影片,再透過預設數據庫作即時分析。就現場測試所見,該影像監察系統對用戶手持唱片封套的正確辨識率達 90% 以上,而分析人臉表情喜與憂的準確比率可達 60% 以上。該公司同時推出「Rekognition Video」服務組件,協助用戶辨認影片中的物件、活動、人臉,甚至追蹤動作;針對即時話音內容分析的「Transcribe」,亦會在今年登場並將首先支援英文與西班牙語;「AWS Translate」也同期推出,以回應多國語言文字之間的繙譯。此外,「AWS Comprehend」工具能協助企業在文字中自動找出重點,兼分析具價值的資料,特別適用於客戶服務處理文字電郵。

Peter DeSantis 透露未來會在美國東岸,建立第二個專為政府服務引設的平台。

伸延災備環境

對比在發展起初 5 年,AWS 在全球只有 4 個營運據點,10 年後另加入 7 個地區數據中心,服務包括北京、東京等亞太地區客戶。該公司環球基建副總裁 Peter DeSantis 透露,未來會在美國東岸建立第二個專為政府服務而設的平台,以及位於首個位於中東、同樣跟當地政府合作發展使用再生能源的據點巴林。其中亞太區新據點更包括香港,並新推出的可用區域(Availability Zones;AZs)提供完全隔離的數據中心服務,由速度達 100GbE 的城際光纖(Metro Fiber)組成多重後備網絡連?,其中最大的服務據點最多可提供達 6 個 AZs 服務,基本上能避免任何天災或人禍的故障情況,提升可用性。

Photo:法新社
Source:ezone.hk

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