摘要：从数据挖掘到面部识别，亚马逊公司最近为开发者推出了新的服务和产品，以提供更广泛的云计算能力。

    从数据挖掘到面部识别，亚马逊公司最近为开发者推出了新的服务和产品，以提供更广泛的云计算能力。
　　
　　一开始，云计算中的生活很简单。只要键入信用卡帐号和密码，就可以在一台机器上有root权限，而不必重新购买一个新服务器并部署在机架上运行。
　　
　　如今，已经发生了巨大的变化。云计算已经变得如此复杂，并具备诸多功能，很难将所有的活动用一个单词来描述，甚至很难用一个词来称呼千变万化的非结构化的“云”。如今，仍有root登录机器出租，也有切割和存储用户的数据。程序员不需要像订阅和配置那样编写和安装。
　　
　　云计算行业中，亚马逊公司首屈一指，但并不是说没有竞争。行业厂商微软，谷歌，IBM，Rackspace和Joyent都为云计算提供了出色的解决方案和巧妙的软件包，但没有一家企业可以像亚马逊公司那样可以创造功能丰富的云计算服务包。现在，亚马逊网络服务公司正在推进一系列新产品的开发，这些新产品将云计算作为一个空白的概念。借助AWS的最新一轮工具，云计算的应用将更加简单可靠。
　　
　　以下有亚马逊公司推出的10个新服务，可以显示出其将如何重新定义云中的计算。
　　
　　（1）Glue
　　
　　任何做过大量数据科学的人都知道，收集数据往往比执行分析更具挑战性。收集数据并将其转换为标准数据格式的工作通常超过总工作量的90％。
　　
　　Glue是一个新的Python脚本集合，它自动爬取用户的数据源以收集数据，应用任何必要的变换，并将其粘贴在Amazon的云中。它会访问用户的数据源，使用所有标准缩写，如JSON，CSV和JDBC阻止数据。一旦它抓取数据，就可以分析模式并提出建议。
　　
　　Python层很有趣，因为用户可以使用它，而不用编写或理解Python，而如果用户需要自定义什么功能，肯定会有所帮助。Glue将根据需要运行这些工作，以保持所有数据流动。它不会为你思考，但它会拼凑许多细节，让你思考大局。
　　
　　（2）FPGA
　　
　　现场可编程门阵列（FPGA）长期以来一直是硬件设计师的秘密武器。任何需要特殊芯片的人都可以通过软件构建。没有必要构建自定义的掩码或者将所有的晶体管的安装最小化。FPGA使企业的软件描述晶体管如何工作，并作为一个真正的芯片重新布线。
　　
　　亚马逊公司的新AWSEC2F1将FGPA的力量带给了云计算。如果企业有高度结构化和重复性的计算，EC2F1实例可以为其提供帮助。使用EC2F1，企业可以创建一个假想芯片的软件描述，并将其编译到数量极小的门阵列，在最短的时间内给出计算答案。唯一更快的是在真正的芯片中蚀刻晶体管。
　　
　　谁可能需要这个？比特币采矿者每天上亿次计算出相同的加密安全散列函数，这就是为什么许多比特币采矿者使用FPGA来加速搜索的原因。重复算法可以写入芯片，FPGA实例让用户租凭机器立即实施。例如，当用户处理位级函数和其他非标准的非算术计算时。如果只是添加一列数字，标准实例是更好的。但对于一些人来说，采用EC2与FGPA可能是一个大胜利。
　　
　　（3）Blox
　　
　　随着Docker进入堆栈，亚马逊公司正试图让任何用户更容易在任何地方，任何时间运行Docker实例。Blox被设计为协调实例的集群，以便以最佳数量运行。
　　
　　Blox是事件驱动的，所以编写逻辑要简单一些。用户不需要不断地轮询机器，查看它们在运行什么，它们都报告回来，所以只要数字正确就可以运行。Blox也是开源的，这使得更容易在Amazon云之外重用Blox，如果用户需要这样做的话。
　　
　　（4）X-Ray
　　
　　监视你的实例的效率和负载仅仅是另一项工作。如果用户想让集群工作顺利，就必须编写代码来跟踪一切。许多人使用令人印象深刻的工具套件吸引了第三方。如今，亚马逊的X-Ray可以为用户做大部分的工作。在用户的堆栈方面，它可以与许多第三方工具进行竞争。
　　
　　当网站收到数据请求时，X-Ray会跟踪流向用户机器和服务的网络。然后X-Ray将聚合来自多个实例和区域的数据，以便用户可以停留在一个地方以标记有问题的服务器或楔形数据库。
　　
　　（5）Rekognition
　　
　　Rekognition是一款用于图像工作的亚马逊推出的新工具。如果用户希望其应用程序可能处理更多的存储图像，Rekognition将使用一些最着名和测试的机器视觉和神经网络算法，通过图像搜索对象和面部。没有必要花几年时间学习。用户只需将算法指向存储在亚马逊云中的图像，即可得到一个对象列表和一个置信分数，这个分数可以列出答案的可能性。
　　
　　这些算法被大量调整用于面部识别。算法将标记面部，然后将它们进行彼此比较，并引用图像以帮助用户识别它们。用户的应用程序可以存储有关这些面的元信息，以供稍后处理。
　　
　　将元数据命名后，用户的应用就会在他们出现的任何地方找到要找的人。而这种识别只是开始。有人在微笑吗？他们的眼睛闭上了吗？这个服务将提供答案，所以用户不需要亲自动手。如果用户想使用令人印象深刻的机器视觉，Rekognition将会通过浏览图像来搜索。
　　
　　（6）Athena
　　
　　使用Amazon的S3一直很简单。如果用户你想要一个数据结构，可以使用S3寻找想要的部分。亚马逊公司推出的Athena现在使其更加简单。它将在S3上运行查询，因此用户不需要自己编写循环代码。
　　
　　Athena使用SQL语法，这应该使数据库管理员感到很方便。亚马逊公司将通过寻找答案每个字节收取费用，但不要太担心其费用失去控制，因为其价格只有5美元/TB。
　　
　　（7）Lambda@Edge
　　
　　采用内容传送网络的最初想法是通过将副本推送互联网边缘附近的大量内容服务器上，来加速诸如JPG图像和CSS文件的简单文件的传送。亚马逊公司正在做出进一步努力，推送Node.js代码到这些边缘，他们将运行和响应。用户的代码不会放在一个中央服务器上，而是等待从世界各地的请求。它将克隆自身，因此能够以微秒为单位进行响应，而不会受到所有网络延迟的阻碍。
　　
　　亚马逊公司只会用户在运行时代码时收费。用户不需要设置单独的实例或租借完整的计算机来保持服务。目前Lambda@Edge在一个封闭的测试，用户必须申请在堆栈中获取代码。
　　
　　（8）SnowballEdge
　　
　　如果用户想要某种物理方式控制你的数据，云计算并不适合。在云计算中，用户无法通过硬盘驱动器，DVD-ROM或保存数据的驱动器而产生的电源和保证。那么，数据在哪里？如何得到它？如何制作备份副本？云计算将使任何关心这些事情的人对此担忧。
　　
　　SnowballEdge是一个装满数据的盒子，可以随时随地传送。它甚至有一个运输标签，采用的是电子墨水显示，就像亚马逊放在Kindle上一样。当用户想要一个存储在亚马逊云中的大量数据的副本时，亚马逊会将其复制到框中，并将框发送到任何地方。（文档没有说明Prime成员是否可以免费发送。）
　　
　　SnowballEdge有其实用的目的。许多开发人员通过云应用程序收集大块数据，而通过开放互联网下载这些块速度太慢。如果亚马逊公司希望吸引用户进行大量的数据处理工作，则需要更容易地从系统中获取大量数据。
　　
　　如果用户已经积累了大量的数据，需要其他的方法进行处理，亚马逊公司有一个更大的版本称为Snowmobile，。盒子不是简单的存储数据，他们可以运行任意的Node.js代码，所以用户可以搜索，过滤或分析。
　　
　　（9）Pinpoint
　　
　　一旦用户收集了客户，成员或订阅者的列表，有时就会向他们推送消息。或许用户已更新应用程式或想传达一些优惠的消息。用户可以向列表中的每个人发送电子邮件，而这是垃圾邮件的一步。更好的解决方案是定位用户的消息，亚马逊的新推出的Pinpoint工具使其更简单。
　　
　　用户需要将一些代码与其应用集成。在完成后，Pinpoint会在用户准备好接收邮件时发送邮件。完成所谓的定位广告系列后，Pinpoint会收集并报告与用户的广告系列的互动程度数据，以便用户日后调整定位努力。
　　
　　（10）Polly
　　
　　如果用户使用Polly，可以利用最新一代的语音合成功能将人们可以听到的话转换成文字。
　　
　　编辑：Harris