2019年12月，6万名与会者来到拉斯维加斯参加AWS re:Invent活动。就像亚马逊网络服务(AWS)一样，re:Invent正在快速增长，其内容的广度令人惊叹。随着数十项声明和多位高管的主题演讲，包括AWS首席执行官安迪·雅西(Andy Jassy)的分析师专属会议，re:Invent已迅速成为一个不容错过的科技活动。贾西显然为AWS的成功感到高兴，这是他应该做的。该部门成立于2006年，仅13年，收入就增长到360亿美元，并仍以35%的复合年增长率(CAGR)增长，是亚马逊最赚钱的部门。
AWS在硅谷颠覆者中展示了明确的领导作用——Uber、Netflix和Airbnb都使用AWS。虽然不太为公众所知，但AWS与包括工业领域在内的SaaS提供商合作也取得了巨大成功。例如，Infor选择了AWS作为其云提供商，西门子也选择了AWS。
在此次活动中，有几个重要的公告和主题值得LNS行业关注的观众注意:
- 支持大规模的机器学习(ML)SageMaker，本质上是为ML推出一个集成开发环境(IDE)，以加快新算法的开发、调试、部署、培训和维护118金博宝app
- 前哨站从预览转移到GA，云原生托管服务将在边缘运行，以支持混合架构
- 继续AWS进入的战略行动智能工厂
工厂内部和资产密集型操作
Jassy声称AWS的一个不同之处是生态系统——最多的合作伙伴、客户和规模。这种差异在许多其他行业都是一种强大的力量——但不是工业。在我们的行业中，AWS后来居上，扮演着颠覆者的角色。
作为核心IT提供商，微软数十年来一直在工业运营领域处于领导地位。从自动化供应商在90年代转向的操作系统开始。然后作为数据库切换到本土系统和许多制造执行系统(MES)供应商。更不用说在许多工业公司，MES是微软Excel电子表格的缩写。最近，微软做了一项令人钦佩的工作，将这些现有的合作伙伴扩展到Azure，包括罗克韦尔自动化、施耐德电气和许多其他合作伙伴。
工业运营云-两匹马的比赛
五年前，仍有10多家供应商有可能成为工业运营的云领导者。现在很容易判断哪些供应商已经退出竞争，哪些仍在以惊人的速度运行。对于那些已经离开的公司，要么是高管们继续努力(通用电气、谷歌)，要么是战略转向了合作伙伴关系和支持多云环境(IBM、SAP)。118金博宝app一些公司仍在努力，但在工厂内收效甚微(甲骨文公司)。
Azure和AWS现在都有一定程度的累积优势，这使得任何其他供应商都不太可能迎头赶上。然而，在这两个领跑者之间，我们仍然不知道分值会是什么样子——80/20还是60/40——差距高达数百亿。
AWS势头和逆风
随着LNS继续接受AWS的汇报，并为其许多客户提供建议，前进的道路仍在显现。当前有很大的发展势头，未来也有很大的阻力需要克服。
今天的动力
- AWS生态系统开始成长。作为全球最大的自动化供应商，西门子在其价值40亿美元的软件组合中还拥有PLM、MOM/MES和工业物联网平台，该公司已选择AWS作为其在该领域的首选合作伙伴。
- 工业企业开始对AWS做出企业承诺，包括乔治亚-太平洋公司和大众汽车公司的工业4.0计划。
- AWS继续在特定行业的招聘方面进行重大投资，并为客户和合作伙伴提供共同投资
明天的阻力
- 面向消费者的餐饮/CPG公司(通常)不愿在AWS上存储任何可能影响与亚马逊交易关系的业务或运营数据。AWS当然驳斥了任何声称他们使用客户数据来造福亚马逊其他领域的说法，并且任何访问这些数据的行为都直接违反了隐私政策(在这里)．但由于合作竞争而导致的信任缺失是真实存在的。
- AWS Outposts Hybrid产品是朝着正确方向迈出的一步，但还不能解决一些远程操作所需的所有离线用例。
- 在可预见的未来，工业企业的数据科学和机器学习技能将继续落后于硅谷公司。ML民主化的愿景将与工业领域产生共鸣。随着SageMaker Studio、Experiments和Debugger的发布，AWS通过这些工具集和托管服务(如Amazon Forecast)使ML变得更容易，Amazon Forecast使用机器学习进行高度准确的预测。机器学习正变得越来越容易获得，但对于工艺或制造工程师来说，直接进入并开始构建仍然存在技能差距。
对工业的建议
除了特定的地理和监管要求(中国和阿里云)，在工业运营中，除了AWS和Azure之外，几乎没有令人信服的理由去寻找云功能。这主要留给架构和风险方面的考虑。
- 我应该采用单云还是多云策略?回答这个问题需要平衡供应商锁定与一些云原生功能的损失、规模和管理多云环境的额外成本。118金博宝app
- 如何实施多云战略——我们是否应该按价值链的区域(联网汽车vs.联网工厂)、区域和/或业务部门进行划分?
- IaaS、PaaS和SaaS的平衡?
- 我是否应该直接构建在AWS之上，直接使用人工智能和物联网服务?
- 我是否应该构建在像MindSphere这样的工业物联网平台之上，并使用更多专门构建的应用程序?
- 我是否应该只购买相关的SaaS产品，比如在re:Invent大会上突出展示的先进工业分析供应商Seeq ?
最后，工业企业需要知道如何为工业运维选择云提供商，以及为什么应该倾向于AWS而不是Azure。这里有一些出发点:
- 成本是最重要的决策标准
- 我有一个专门的数字或数据科学团队，希望快速构建新的应用程序或高级分析算法
- 我的主要SaaS或PaaS提供商正在转向AWS作为首选提供商
- 我不关心与亚马逊的合作竞争问题
对自动化供应商和isv的建议
在工业领域之外，AWS已经是与独立软件供应商(isv)合作的明显领导者。AWS正在通过联合开发资金在内部和外部进行重大投资，迅速使其成为工业运营领域的重要合作伙伴。
一般来说，最好是让客户主导——但要有一些指导。对于该领域的大多数传统自动化供应商和isv来说，这可能意味着2-云策略是最优的——平衡接近60/40。对其中一个有一定的偏好，但与AWS或Azure没有实质性的联系。这也意味着，如果客户需要第三家提供商，那么负担就会落在他们身上，而这可能就是拥有红帽的IBM。
如今，许多供应商都宣称采用这样的策略——但实际上更接近于资源、功能和跨云实现的便利性的80/20或90/10平衡——随着时间的推移，这可能成为竞争对手可利用的盲点和客户的差距。所以，滑雪板最好同时使用两块滑雪板，而不是只使用一块滑雪板。
