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15 days ago, 145
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Answer from CleverBOT
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云计算的发展趋势是什么？
Today's innovations are tomorrow's table stakes. 翻译过来就是：今日创新就是明日的标配。
如果疫情到下半年得到控制，大家有机会去参加AWS re:Invent最好，顺道可以逛一逛拉斯维加斯，不过，如果你去不了，也没关系，现在AWS搞了在线技术大会AWS INNOVATE ，不用去跑那么远也可以感受一下云服务未来的趋势了。
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最后，给想去参加AWS INNOVATE 2020大会的朋友们一些Tips吧——
第二，AWS INNOVATE 2020是在线会议，请保持网络通畅，如果你的网络卡了，讲师是不可能替你重讲一遍的，所以，参加会议的时候就不要下片了:-)
第三，光带上耳朵是不够的，要准备好做笔记，如果是现场参加会议你要用电脑做笔记不容易，因为要么你找到一个电源插座，要么你的笔记本电池要足够强劲，但是这次AWS INNOVATE 2020是在线直播，所以不存在电池的问题，但是，你的电脑要用来看会议视频啊，所以，我建议是准备纸质笔记本，这样记录方便。
小岱认为云计算的发展趋势应该是淡化 Server，强化 Service。所谓的淡化 Server，就是开发者无需再像往常一样购买云主机示例，去做各种运维操作，云平台只提供“服务”，不提供“可以借助趋势迅速翻身的应急工具 服务器”。
事实上这种概念在 Serverless 服务出现之前，就已经一直存在了，那就是对象存储。典型的例子如AWS（Amazon Web Services) 的 Amazon S3 数据库：
整个存储过程,用户只需创建并管理 Bucket 即可, 全程不用接触"服务器", 用户也无需知道数据到底是存在哪个服务器上, S3 本身就提供了灾备, 自动扩容等能力。
这种把资源抽象成水电一样的，要多少给多少，不用不花钱，只提供服务不提供服务器的思想已经在 AI 训练，应用部署等方面得多了诸多应用。
AI 可以借助趋势迅速翻身的应急工具 训练与部署的 Serverless 化
完整的 AI 的训练过程主要分为三大步：训练数据的采集/标注，算法选择/参数调整，算法部署。
但实际操作的时候，会发现工作量非常大，比如如何在多台服务器上进行单一模型的训练，如何存储大量的训练数据，模型的参数/超参数的调整，这其中每一步对于没有经验的人来讲都极其耗时，但 AWS 提供的 SageMaker 可以借助趋势迅速翻身的应急工具 平台，将最繁冗的工作全部自动化：
SageMaker 服务
有了 SageMaker，AI 模型训练者无需去手动管理服务器，搭建繁琐的工具链，手动调参。参数调节，超参数调节，模型选择，数据可视化分析，每个过程都极为耗时，但 SageMaker 提供的 Autopilot 功能可以将大部分工作自动化: 自动选择最佳算法，自动根据性能对模型进行优先级排名，自动调参，大幅解放 AI 算法人员的时间。
先从 Amazon S3 数据库（上面刚提到）中加载训练数据表，然后选择要预测的 column，之后 Autopilot 会智能地自动选择正确的算法模型来进行训练，调参过程也自动进行，训练的结果会在专为 SageMaker 定制的在线 IDE Amazon SageMaker Studio 上可视化呈现：
自动选择算法，自动调参：SageMaker Autopilot
SageMaker Autopilot 会自动检测训练数据，选择最优的算法集，同时对多种候补算法进行训练并自动调参，最后会自动根据预测精度进行排名，有五十多种预备算法模型可以选择，和 SageMaker Studio 集成，可在 Studio 中看到训练结果。
在 SageMaker 平台上可以一键将模型部署到 Amazon ML 实例上，只需声明示例的类型，和最少和最多的实例个数，你设定好的 API 就会以高可用，低延迟的 HTTPS 接口形式，供全世界调用。
关于 AWS 的 SageMaker 更多的信息，在四月二十三号（大后天）的 AWS INNOVATE 2020 大会会有更详细的讲解：
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应用部署的 Serverless 化
在以往的开发中，即便有了docker等容器化的帮助，可以直接将做好的镜像部署到服务器，管理多个服务器实例。既然数据库已经实现了 Serverless 化，那我们使用的数据库就可以从服务器中脱离，直接调用 S3 数据库等云存储设施，业务代码的运行也同样，我们无需手动让业务代码跑在服务器上，只需将业务代码部署到 Serverless 平台上，如 AWS Lambda 服务即可。
借助 AWS Lambda，您几乎可以为任何类型的应用程序或后端服务运行代码，而且完全无需管理。只需上传您的代码，Lambda 可以借助趋势迅速翻身的应急工具 可以借助趋势迅速翻身的应急工具 会处理运行和扩展高可用性代码所需的一切工作。您可以将您的代码设置为自动从其他 AWS 产品触发，或者直接从任何 Web 或移动应用程序调用。
也就是说，只需把业务代码写好，交给 AWS Lambda 平台，剩下的负载均衡，内容分发，都无需再管，借此我们可以构建无服务器化的后端，将 AWS Lambda 与其他 AWS 服务相结合，获得可自动扩展收缩能力，跨数据中心运行，无需在可扩展性、备份或多数据中心冗余方面执行任何运维工作，it just works。
不仅如此，事实上前端的代码也同样可以一并做到 Serverless，前端资源的分发可以借助 AWS S3 对象存储，前端通过 Amazon API Gateway 调用 API Lambda，执行业务逻辑，同时用户通知可以通过 Amazon SNS 服务向用户推送消息：
关于 Serverless 现代应用部署的部分，可以关注一下 INNOVATE 大会的 现代应用 分会场，会有更多精彩详细的介绍：
数据分析的 Serverless 化
大型应用离不开用户日志收集，记录，追踪，分析，不管是构建用户画像，推荐个性内容，都离不开巨量数据的采集和分析，这个过程，也可以完全 Serverless 化。
无服务器自动伸缩框架 Amazon Kinesis Data Firehose 可以借助趋势迅速翻身的应急工具 完美的构建了嘉谊互娱的大数据分析平台，更加可靠，也同时更加易用。
Amazon Kinesis 可以用来获取多媒体、网站点击流等实时数据，也可以获取用于机器学习和其他应用程序的 IoT 遥测数据。借助 Amazon Kinesis，可以即刻对收到的数据进行处理和分析并做出响应，无需等到收集完全部数据后才开始进行处理。
比如借助 可以借助趋势迅速翻身的应急工具 Kinesisi Video Stream，可以将视频从各种来源，比如办公室、工厂和公共场所中的摄像头的设备所捕获的流式数据传输到 Lambda, SageMaker 等其它平台，就可以达到抓捕罪犯，记录车牌号等效果。
关于 Serverless 大数据分析的更多内容，可以在 INNOVATE 2020 大会的第三个分会场 大数据分析 看到：
现代应用部署方案
如果想了解最新的云服务发展趋势，或者想完成企业上云的转型者，都可以来看一下 4月23号的 AWS INNOVATE 2020 线上大会：
AWS INNOVATE 2020 大会