本周的#e企播报#在美国赌城录制，因为拉斯维加斯正在举办一年一度的AWS re:Invent大会。
从2012年至今，re:Invent大会已经办到第六届，这个大会早已成为云计算行业的盛会。大会的主人AWS近年来每次都会有一系列的技术创新和应用发布，累积起来AWS已发布了3951项新功能和服务。
AWS re:Invent 2017现场参会人数再创新高，达到4.3万人，多达1300多场的分论坛。虽然会议还没结束，但海峰姐和狒哥已经在云、数、机器、人这四个侧面，有了不同程度的感悟，在#e企播报#的平台上和大家分享。
云计算：英雄所见略同？
在周一下午召开的分析师吹风会上，仅仅是主要的功能更新，AWS就列出了满满一屏，我们当然只能挑着说了。
从EC2（C5、M5、H1和I3m等新计算实例）到容器（如新服务Amazon EKS）和Serverless（如AWS Fargate），用来部署Kubernete和管理容器服务器集群，实现了虚机、容器和无服务器计算三位一体。
我们认为，上月就已发布的P3实例，和更新鲜的裸金属（Bare Metal）实例i3.metal，值得特别点评一下：
单纯硬件层面看，AWS的P3和阿里云的GN6都基于nVidia最新的V100 GPU，也都是上月发布的，性能提升了一个数量级还多。
更重要的是AWS和阿里云都推出了裸金属实例，两家的技术路线不同，但都在网络上做文章。由于动机和面向用户场景不同，两家产品的形态差异也很大——
大数据：更大又更小的数据库
从“传统”的关系型数据库，到NoSQL和图数据库，乃至数据湖，AWS全面发力，要满足用户对数据库的所有想象。
AWS的看家法宝DynamoDB新增了全球表功能，可以跨区域和AZ（可用区）分布，而前几年才推出的关系型数据库Aurora也宣布支持单区域多主（Master）读写功能，成为第一款能跨多个数据中心横向扩展的关系型数据库，并将于明年增加多区域多主（跨AZ）读写功能。
在支持全球级别扩展的同时，上述数据库也可以轻量级的使用，AWS的Lambda即可调用。
数据湖（Data Lake）体现了海量存储乃数据分析之基础，AWS历史最悠久的服务S3（对象存储），以及归档存储Glacier，现在都已支持Select功能，减少不必要的数据传输。
机器：让ML更容易，让IoT更普及
别想歪，ML即Machine Learning（机器学习），今年国内厂商开大会必谈的AI（Artificial Intelligence，人工智能），其实主要说的就是其中的机器学习分支。
AWS似乎更愿意说机器学习，re:Invent 2017上，发布了6个新服务和1个新装置。AWS强调让机器学习和深度学习更普及，从最自然和容易使用的语音入手，CTO Werner Vogels更认为语音将会成为我们未来系统构建的关键。
IoT（物联网）自然更与机器密切相关， AWS发布了5个新服务和1个新功能，支持客户在大量物联网设备上线、管理、保护和执行分析。面对IoT，AWS专注如何开发自己的IoT、管理好设备、保证安全的情况下分析来自设备的数据，让设备安全的再云中受益。
从ML到IoT，AWS推出了多种“1-Click”方案，旨在降低用户的接受门槛。
人：紧盯应用和市场教育
大的技术方向和趋势，顶尖厂商们的眼界都不会差到哪儿去。但是，最重要的是愿景如何实现：对厂商而言，是落地到什么样的产品和技术；对用户来说，就是能否真正应用起来。
AWS的基因就是盯着客户创新。今年技术产品创新的脉搏非常清晰，先将无数的设备连接起来，通过语音交互，通过机器学习和大数据进行设备分析，最终的目标就是客户体验。
狒哥认为，第一个主题演讲上现身说法的两大用户——拥有150多年历史的高盛公司，以及美国橄榄球联盟（NFL）——值得特别说道说道。
作为一家金融公司，高盛在IT方面一点儿也不“传统”：先和Facebook一起发起了开放计算项目（OCP），后有积极拥抱公有云（AWS），更以每四名员工就有一位工程师自诩。
NFL在橄榄球比赛转播中引入机器学习技术，帮助观众更好的了解高强度对抗中的瞬息万变。要知道美国体育界早就有大量退役运动员加入比赛解说行列，平均而言专业度比我国的体育节目主持人及嘉宾高到不知哪里去了。但是，比起台前的差距，中国体育转播界在幕后的差距更大——此段狒哥有大量吐槽，一定要看哦！
