AWS re:Invent 每年的重頭戲絕對非 AWS 全球 CEO Andy Jassy 的 Keynote 莫屬，這場大型主題演講裡會發佈 AWS 服務的最新功能以及未來的發展趨勢，所以這場直播也是全球 AWS 愛好者及雲端採用者關注度非常高的一場演說。
搭配樂團演唱 Andy Jassy 首先分享了雲端在過去的發展概況，他表示其實有97%的工作負載 (Workload) 情境其實都還是在 on-premise，但是在3%的雲端工作負載情境情境中，AWS 還是佔有了領導地位(47.8%)。接下來他分享了 AWS 如何在內部成功進行轉型，包含：
- Senior leadership team conviction and alignment
- Top-down aggressive goals
- Train your builder
- Don’t let paralysis stop you before you start
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AWS re:Invent 2019 新功能發佈
Andy Jassy 接續著發佈的20多項的新型服務，部分功能現在已經可供使用 (GA)，有些還在預覽階段 (Preview)。為了方便大家閱讀，Nextlink 小編幫助各位把各項新功能分類成四大項目並說明每個項目是為了解決使用者在使用 AWS 上所遇到的什麼問題，分別為 Compute、Database/Storage、Machine Learning以及On-Premise Solution：
Compute
本次運算服務發佈的新功能主要為新型架構以及專門使用的 Instance 類型，並將容器服務的管理及相容性變的更容易、更多元。
- 新型 Instance 種類：M6g(Preview)、R6g(Coming soon)、C6g(Coming soon) backed by AWS graviton 2(新型 ARM based 架構 CPU)
- 新型 Instance 種類：lnf1(GA)，第一個由AWS設計專為Machine Learning的instance種類
- Fargate for Amazon EKS (GA)：可支援AWS上的Kubernetes服務(EKS) 在Fargate上來管理微型服務
Database/Storage
延續去年 Database Freedom 主題，深化資料倉儲相關服務。並加強原有服務對於權限控管及成本優化的問題。
- Amazon S3 Access Point(GA)：當不同的團隊和應用程式需要存取 S3 的資料時，允許您定義和進行權限控管
- Amazon Redshift的新功能：包括用於查詢和分析在資料倉儲以及資料湖上的 Federated Query，以及資料湖導出，可將 Amazon Redshift 優化後的資料格式直接導到 S3
- 新型 Instance 種類(GA)：全受管儲存優化的 Redshift RA3 Instance 可為客戶提供更快和可擴展的資料倉儲服務
- AQUA for Amazon Redshift (Coming in 2020)：與其他雲端平台比較下，資料倉儲新型硬體提供快取並可將讀取速度提高十倍以上
- UltraWarm (GA)：Amazon Elasticsearch service 新 warm storage 層級，可提供高達 900TB 的儲存空間，節省近90％的成本
- Amazon Managed (Apache) Cassandra Service(MCS) (Preview)：具有高擴充以及高可用性的全受管的 Apache Cassandra 服務
Machine Learning
AI/ML一直是這幾年熱門的主題，AWS 持續在這一塊推出了很多新的服務，主要的新服務著重於降低使用者對於 ML 的進入門檻機器學習。
1.AWS customized TensorFlow / MxNET / PyTorch 與客戶地端私有的機器運行相較下，AWS 客製化的 ML Framework 在效能優化上分別提升了20% / 22% / 22%
2.新推出的SageMaker Studio IDE solution降低了使用者對於 ML 使用的門檻以及提供更多整合性的功能，包含：
2.1 SageMaker Notebooks (Preview)： 傳統的 Notebook 均需要建立機器，此新功能提供使用者不用 provision 機器，即可直接使用 Notebook
2.2 SageMaker Experiments (GA)： 自動將所輸入的參數，設定和結果儲存在 SageMaker Studio，用戶可以在 SageMaker Studio 中找回所有結果並進行比較
2.3 SageMaker Debugger： 魔鬼藏在細節裡，ML 最大的門檻就是關於在整個 ML 建置過程中，無法得到明確的洞見，則會降低使用者對於 ML 的使用者體驗。AWS SageMaker Debugger 服務 (GA)，正是為了解決 ML 過程中從 Build、Train、Deploy 各階段使用者無法得到有效洞見的問題而提供新的整合性的服務，可以讓使用者於 ML 各階段中得到完整的視覺化資料並有效提供 model 精準度， 減少 training 時間以及瞭解 model training 的過程。
2.4 SageMaker Model monitor (GA)： 此服務提供偵測 production 環境中 model 產生 concept drift 的狀況。
2.5 SageMaker Autopilot (GA)： 此服務只要將資料備妥，Autopilot 服務即可自行轉換資料，選擇最適合演算法並且自動運算出最多50種不同參數的model提供使用者檢視及比較，並選擇最適合的 model 使用，此服務完整的提供了整合全權控制以及視覺化資料的 AutoML。
3.Amazon Fraud Detector (Preview)： 詐騙偵測一向是目前需求最高的功能，在此服務推出之前使用者均需自行 training 此 model， 使用者遇到的最大挑戰就是自建 model 精準度的問題。AWS 今天也推出了詐騙偵測 API，讓使用者不用再自行建立與訓練 model， 即可直接使用 AWS 提供的 ML API，滿足大多數使用者需求並減輕自建所需花費的工夫。
4.Amazon CodeGuru(Preview)： Codereview 一向是程式開發者會需要使用到的流程，而此流程的品質高度取決於 reviewer的實作經驗。CodeGuru 功能利用了 AWS 內部開發經驗、AWS 最佳實踐、併發問題判斷、非正確處理程序的判斷以及辨識正確的輸入驗證等多個面向來協助使用者進行 code review。
5.Contact Lens for Amazon Connect (Preview)： 針對 Connect 客服系統，Contact Lens 可以快速分析客服系統中語音內對話的語意及有效文字轉換並分析來電顧客的情緒，強化客服系統的使用者體驗。
6.Amazon Kendra (Preview)： 利用機器學習功能去閱讀用戶所轉入的資料並提供機器學習所理解到使用者的行為。用戶只需要直接輸入網站的內容便可製作到一個企業級的搜尋服務。
On-Premise Solution
針對尚未能完全移上雲端的客戶使用情境，專為這類型的workload AWS宣布了幾個重點服務
1.AWS outposts
Outposts 是去年 re：Invent 2018 宣布的一個全客製化內建 AWS 的硬體服務，可以將硬體直接送到客戶的資料中心，讓客戶在自家的資料中心內可以完全利用原生 AWS 服務及一致的雲端使用者經驗。今年，此服務已經正式 GA，可以在美國、歐洲、英國、澳洲、日本、南韓等區域使用。其中可以執行的 AWS 服務有 EC2、EBS、ECS、EKS、EMR、VPC、RDS(Preview)、S3(coming soon)。
此外，OutPosts 除了目前只能執行 AWS 原生服務之外，也宣布了2020年將會支援 VMware。
2.Amazon Local Zone (GA in LA)
針對客戶的應用程式如果需要提供 end-user single-digit 低延遲的表現，AWS 今年也推出了 Local Zone，可以讓客戶的應用程式佈建在特定 local zone，目前已經在 LA 可供使用。
3.Amazon Wavelength (coming in 2020)
隨著 5G 的到來，AWS 今天也邀請到 Verizon CEO 來談5G的未來及演進，為了提供更多創新的使用情境，例如： SDN、IoT 等 Mobile edge computing 的應用情境，同時 AWS 也宣布將 Infra 整合進 5G 網路，將於2020年推出 Wavelength 服務，預計將 AWS Compute 以及 Storage 服務整合進 5G 網路中提供 single-digit low latency 給 Mobile User 以及 device.。
Nextlink 現身 AWS re:Invent 大螢幕!
Andy Jassy 在本場演講中也非常感謝 Nextlink 等 AWS 相關合作夥伴幫助客戶建置符合需求的雲端環境。在未來，Nextlink 也會持續秉持著這樣的精神為我們的客戶創造更大的價值。
