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而在今天，亚马逊云科技针对更广泛的应用场景，新推出了体积更小、成本更低，但架构却更为先进的三种AWS Outposts服务器产品。这些“本地云计算”终端可以小到仅有1U或2U机架的厚度，但却能够提供多达128个虚拟CPU的算力，以及高达7.6TB的本地SSD存储空间。最为关键之处在于，这些AWS Outposts设备拥有和其他AWS云端服务完全一致的操作体验，也能在需要的时候无缝整合进有网络的云计算体系，也就是我们熟悉的亚马逊云科技体系里。

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又比如说，在高精度制造业里“数字孪生”是一种重要且先进的管理技术，它意味着在虚拟世界里为现实中的机械/设备/生产线，建立一个“一比一”的数字虚拟模型。这样一来，工厂就可以通过对数字孪生模型进行测试、监控，进一步优化现实世界中机械、产线的效率。然而传统的“数字孪生”模型创建起来成本极高，并且很难做到完全即时地一比一反映现实中设备的变化情况。那么特别是对于中小企业来说，如何才能借助这一新技术来降低成本呢？

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好在，亚马逊云科技意识到了这部分客户的需求，所以推出了AWS IoT TwinMaker服务。这项服务不仅大幅简化了数字孪生模型的建立步骤，更重要的是还结合了亚马逊云科技先进的传感器数据收集技术，能够保证数字孪生的及时性，从而降低中小企业上马“数字孪生”技术的成本。

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不止如此，同样是在今天，亚马逊云科技还发布了针对大型机的云端迁移平台、发布了AWS私有5G网络服务、发布了能让不会写代码的人也可以创建机器学习数据预测模型的自动化、可视化云端机器学习服务Amazon SageMaker Canvas……
最后，亚马逊云科技有既“宽”又“稳”的服务优势
现在让我们假设这样一个场景，一位中国的企业主使用了基于云端的传感器和AI摄像头服务，来监控其生产线的设备健康度，平时这套系统一直运行良好，但有一天这位企业主不得不前往海外长期出差，而他所使用的云端服务器因为远在国内、且并未取得在海外市场的运营许可，就变得无法及时将设备监控结果传送到他的电脑上，并且此时恰逢生产线上的某台机器出现了严重但不易被察觉的故障。
事实上，这并非我们三易生活的遐想，而是当前很多云服务平台所面临的现实困境。由于缺乏全球范围的服务器布局，更缺乏在不同地区之间实时打通的服务能力和相关合规性认证，导致很多志在“出海”的企业，或一些全球性公司不可能选择此类的云服务商。而相比之下，亚马逊云科技则成为了他们普遍好评的合作对象。

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一方面，亚马逊云科技如今拥有遍布全球25个地理区域的80个可用区，并且已经宣布将在澳大利亚、印度、印度尼西亚、西班牙和瑞士新建5个AWS区域、15个可用区。同时得益于我们前文中提及对于先进设备和自研芯片的积极采用，亚马逊云科技在每个可用区都可以提供强大的算力和存储能力。
另一方面，作为全球最早的云服务提供商，亚马逊云科技在合规性、安全性、针对不同行业的需求理解方面，早已积累了远超同行的经验。事实上根据公开资料显示，亚马逊云科技支持多达90个安全标准和合规性认证，能够提供230项安全、合规性和监管服务及功能，同时其全部117项客户数据存储服务全部支持数据加密。

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在这两个大前提下，对于亚马逊云科技而言，我们前文中所列举例子中的困境就变得完全不复存在了。因为亚马逊云科技完全可以确保在合规的前提下，将中国区的服务器内容按需实时镜像到海外区，从而为这位客户带来与国内一样的远程设备监控能力，并且不会导致云服务的中断。

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正因为亚马逊云科技在基础设施和服务稳定性方面有着巨大的独特优势，这使得它如今已经成为了全球数以百万计客户的共同选择。其中既包括像大众、宝马、丰田、壳牌这样的行业巨头，也有如Airbnb、Lyft、华米科技这类年轻的互联网初创企业，甚至还有例如FDA、纳斯达克、高盛这类涉及大量关键公共数据的企业。从这一点来看，虽然亚马逊云科技已经走过了15年的时光，但对于他们，以及由他们所承载的诸多云服务项目来说，未来可能才刚刚开始。

稿源：(三易生活)

【傻大方】网址：/c/1201b0DR021.html

标题：15岁的亚马逊云科技，再次自信地秀出了“制胜之道”( 二 )