作為數字經濟的“技術底座”的雲端計算行業已是當下全球備受關注和最熱門的產業之一。15年前，自亞馬遜開創雲端計算這一產業以來，公司一直引領該產業的發展。從2012年開始舉辦的亞馬遜雲科技re:Invent全球大會，已日趨成為全球雲端計算行業創新的風向標。因為每年亞馬遜雲科技都會在大會上宣佈推出大量突破性的新技術新服務，有些甚至開創了全新的技術領域。回顧過去十年在亞馬遜雲科技re:Invent全球大會上的重磅釋出，幾乎是一部雲端計算技術發展的剪影和簡史，也讓人對即將於11月29日（美國當地時間）開啟的今年的盛會更加期待。
2012年：釋出業界首個雲上資料倉儲Amazon Redshift，實現併發擴充套件的過程中持續穩定的查詢效能，且按用量付費，資料倉儲不再只是超大型企業的專利。
在此之前，資料倉儲是一項重資產的技術，只有大企業才負擔得起，而且效果很不理想。Amazon Redshift直接在雲上部署，規避了軟體在本地安裝時要考慮的相容儲存、計算能力以及最小安裝等問題。雲端計算與生俱來的彈性優勢，讓Amazon Redshift帶給客戶低成本起步、簡化運維和接近無限的擴充套件能力，實現併發擴充套件的過程中持續穩定的查詢效能，且按用量付費。Amazon Redshift一經推出迅速成為亞馬遜雲科技有史以來發展最快的服務，這個記錄一直保持到後來亞馬遜雲科技推出雲原生關聯式資料庫Amazon Aurora。
在亞馬遜雲科技，產品釋出不是終點而是起點，在釋出之後會一直不斷創新迭代。Amazon Redshift也不例外，尤其值得大書特書的是2017年釋出的Amazon Redshift Spectrum，它讓Amazon Redshift具備了打通資料倉儲和資料湖的能力，支援企業進行跨資料倉儲、資料湖和運營資料庫的資料查詢，形成此後亞馬遜雲科技推出的智慧湖倉架構的雛形。
2013年：釋出實時流式資料服務Amazon Kinesis，為移動網際網路時代的流式資料實時分析處理奠定基礎。
當年正值移動網際網路、物聯網興起，產生了海量的網際網路日誌資料、裝置資料、視訊資料。資料來源頭多，實時產生，源源不斷奔湧而來，傳統的資料管理技術難以招架。Amazon Kinesis以雲上託管的形式，開啟了雲上實時接收及處理流式資料的先河，為移動網際網路時代的流式資料實時分析處理奠定了基礎，如今它已廣泛用於監控、作弊檢測和實時排行榜等實時應用程式，消費電器、嵌入式感測器、電視機頂盒等 IoT 裝置的流資料處理，家庭、辦公室、工廠和公共場所的安全監控資料流處理，以及應用程式之間的資料共享、流式抽取-轉換-載入和實時分析。
2014年：釋出雲原生關係資料庫Amazon Aurora，兼具效能和成本效益，它在日後成為亞馬遜雲科技歷史上使用者數量增速最快的雲服務；釋出業界首個Serverless函式計算服務Amazon Lambda，顛覆應用運營模式，免除運維煩惱，讓開發者更專注於業務。
Amazon Aurora雲原生關聯式資料庫截至目前仍是亞馬遜雲科技歷史上使用者數量增速最快的雲服務。 Amazon Aurora全面相容開源資料庫MySQL及PostgreSQL，它的速度最高可以達到標準MySQL的5倍、標準PostgreSQL的3倍，成本卻只有傳統商業級資料的十分之一。Amazon Aurora還提供高可用性和永續性，可跨 3 個可用區（AZ）複製 6 個資料副本，從而可以容忍AZ+1 的故障，即，在1個AZ癱瘓的情況下仍然可以寫入資料；在1個AZ癱瘓並且再發生1個儲存節點故障的情況下，不會丟失資料。
Amazon Lambda是業界首個Serverless函式計算服務，它讓開發者可以執行幾乎任何型別的應用程式或後端服務程式碼，無需預置或管理伺服器，從而更專注自己的業務。Amazon Lambda的推出開闊了整個雲端計算業界的視野，今天，Serverless這種全新的應用程式架構，正成為整個軟體架構世界的一大核心議題。
2015年：釋出首個按會話付費的商業智慧（BI）服務Amazon QuickSight，強勢解決大資料應用“最後一公里”問題；釋出亞馬遜雲科技首個硬體服務Amazon Snowball，海量資料可以快速安全的遷移上雲。
跟資料倉儲的情況類似，在Amazon QuickSight之前，商業智慧（BI）也是一項重資產的IT投入。Amazon QuickSight讓使用者按會話付費，基礎設施由亞馬遜雲科技全託管，極大地降低了 BI 的門檻。Amazon QuickSight是整個亞馬遜雲科技整個雲服務體系中離商業決策最近的服務之一，幫助客戶解決大資料應用的“最後一公里”問題。
Amazon Snowball是亞馬遜雲科技首個硬體服務，以租用的方式提供給客戶，開創了海量資料快速安全遷移上雲新模式。今天，亞馬遜雲科技已經發展出完整的Amazon Snow 系列服務，規模從小到大，包括 Amazon Snowcone、Amazon Snowball 和Amazon Snowmobile，具備邊緣計算、PB級資料傳輸、邊緣儲存等多方面的功能，不斷將雲端計算的能力推送到世界每一個角落。
2016年：釋出Serverless的互動式查詢服務Amazon Athena和資料整合服務Amazon Glue，為雲上資料湖解決方案邁出重要一步。
Amazon Athena和Amazon Glue的釋出是亞馬遜雲科技邁向資料湖的重要一步，因為資料不需要預處理，可以源源不斷地直接存入Amazon Simple Storage Service（Amazon S3，一種簡單、持久、可大規模擴充套件的物件儲存服務），成為資料湖的核心。
2017年：釋出Amazon Nitro系統，重構雲端計算的基礎。Nitro架構充分釋放伺服器效能，擺脫虛擬化損耗。使用者可獲取更多算力，上百種EC2例項創新都以此為基石。釋出首個機器學習整合開發環境Amazon SageMaker，破除軟硬體環境限制及資金門檻，釋放資料科學家的生產力。
Amazon Nitro架構是Amazon EC2計算例項實現高效能、高安全性和快速創新的祕密武器。傳統雲端計算都是基於軟體虛擬化的計算，伺服器既要執行提供給客戶的虛擬機器，也要執行網路、儲存、安全、監控等各項功能，伺服器管理虛擬機器大約要佔去30%的伺服器效能開銷，導致伺服器只有約七成的資源能夠提供給使用者。Amazon Nitro架構在業界首次使用專用晶片，採用板卡+專用軟體的方式，把伺服器效能完全通過全新虛擬化技術解放出來，消除伺服器虛擬化效能損耗，使用者可獲取全部物理伺服器資源。如今，Amazon Nitro架構已經成為亞馬遜彈性計算服務Amazon Elastic Cloud Compute（Amazon EC2）一代一代新例項的公共基礎平臺，它讓亞馬遜雲科技可以利用處理器技術的不斷創新，快速推出新一代Amazon EC2例項，超過400種EC2例項創新都以此為基石。
以往，開展機器學習需要搭建硬體環境並適配其相容性、配置機器學習框架、分別部署多種工具，用於準備資料、訓練模型、測試模型、部署模型等等，繁瑣的流程給資料科學家帶來很高的上手門檻。Amazon SageMaker以全託管的方式，消除了基礎設施管理的繁瑣工作，並且將各種工具部署在一個平臺上，讓資料科學家不需要花時間構建機器學習的基礎架構，直接利用開箱即用的整合環境，專注於機器學習本身。在2019年的re:Invent上，亞馬遜雲科技進一步推出了Amazon SageMaker Studio，這是首個全整合的機器學習開發環境，對使用者更友好，進一步提高資料科學家的工作效率。
2018年：首次釋出Amazon Outposts，真正將雲能力延伸到本地，成為亞馬遜雲科技重塑混合雲的關鍵一環；首次釋出Amazon DeepRacer，一個人人都能玩轉且趣味無窮的自動駕駛賽車，極大地降低機器學習門檻。
Amazon Outposts採用租用的模式，利用亞馬遜雲科技相同的基礎設施，首次把Amazon EC2、
Amazon Elastic Block Store（Amazon EBS，一種易於使用、適用於任意規模的高效能資料塊儲存）、Amazon S3等服務引入客戶本地的資料中心，把雲延展到了客戶現場，為客戶提供雲端和本地一致的體驗。AmazonOutposts的推出重塑了混合雲的概念。
機器學習的一個重要分支是強化學習。Amazon DeepRacer是一款由強化學習、3D 賽車模擬器驅動，真車 1/18 大小的全自動駕駛賽車。DeepRacer內建了強化學習框架，使用者通過簡單設定模型訓練引數就可以線上上 DeepRacer 模擬器中直接訓練、評估和調整驅動賽車的強化學習模型，然後將自己的模型部署到 Amazon DeepRacer 上，從而獲得堪比現實世界的自動駕駛經驗，中學生也能上手，寓教於樂體驗機器學習。亞馬遜雲科技還推出了Amazon DeepRacer 聯賽（包括線上模擬賽和線下實體賽），無論經驗豐富的專業人士，還是第一次開發模型的新手，都可以通過 Amazon DeepRacer 裝置和 3D 虛擬賽車模擬器參加Amazon DeepRacer月度聯賽，在比賽中表現優異的選手還有機會參與re:Invent全球大會上舉行的Amazon DeepRacer冠軍盃賽。
2019年：釋出基於Arm架構的自研雲原生處理器Amazon Graviton2，開創了企業級應用大規模使用雲端Arm架構服務的局面，同規格例項相較x86架構價效比提升可達40%；釋出首個全託管量子計算服務Amazon Braket，讓企業通過熟悉的雲端計算模式輕鬆地開始體驗量子計算。
Amazon Graviton2的推出，標誌著亞馬遜的Arm架構自研處理器進入規模化應用階段。相比X86處理器，Arm處理器架構更精簡、更節能，但此前一直沒能在企業級應用領域取得突破。Amazon Graviton2的規模應用樹立了Arm處理器在企業級應用的標杆。對比x86處理器，基於Amazon Graviton2的同規格例項價效比提升可達40%。基於Amazon Gravition2處理器，亞馬遜雲科技推出了Amazon EC2 M6g、C6g 、R6g等例項。
Amazon Braket讓量子計算首次走出尖端實驗室，讓廣大的科研機構和企業也可以加入量子計算的應用探索。Amazon Braket託管了3個供應商的量子計算機，通過整合，亞馬遜雲科技把這些量子計算機的計算資源以雲服務的方式提供給客戶，讓任何有需求的客戶都可以探索量子計算的潛力。
2020年：釋出雲上首個Mac例項Amazon EC2 Mac，首次實現在雲上按需執行macOS工作負載；釋出Serverless資料庫Amazon Aurora Serverless v2，實時自動容量伸縮，擺脫繁瑣複雜的資料庫容量預置管理，恰到好處的精細化資源配置，僅為實際用量付費。
Amazon EC2 Mac例項基於Mac mini構建，使客戶首次能夠在亞馬遜雲科技雲端按需執行macOS工作負載，為iPhone、iPad、Mac、Apple Watch、Apple TV和Safari開發應用的開發人員，可以通過使用EC2 Mac例項，在幾秒鐘內配置和訪問macOS環境，根據需求動態擴充套件容量。
作為Serverless關聯式資料庫，Amazon Aurora從Serverless v1進化到v2，是一個質的飛躍。v2可以做到實時自動容量伸縮，只需不到一秒的時間，即可瞬間將處理能力從數百個事務擴充套件到數十萬個事務。開發者不需要按峰值負載來預置容量，從而節省高達90%的成本。Amazon Aurora Serverless v2在整個行業推動了資料庫服務的演進。
