在过去的几周里，IaaS云领域非常忙碌，谷歌云平台和微软都举办了重大的用户活动，并宣布了重大的改进，这给被许多人认为是市场领导者的亚马逊网络服务公司带来了压力。
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马特·伍德
AWS正在为自己的国际化做准备峰会之旅这个春天和夏天，它的高潮重新：创造12月举行年度用户大会。足球竞猜app软件我们采访了AWS的产品战略总经理Matt Wood，他拥有生物信息学博士学位，讨论了IaaS市场日益激烈的竞争，以及客户如何使用AWS的一些最新功能。
NWW:大型IaaS云提供商——亚马逊、微软、谷歌和IBM——最近一直在谈论机器学习、实时数据处理(如亚马逊Kinesis)和事件驱动计算平台(如AWS Lambda)。有时我怀疑这些服务在使用这项技术方面是否大大领先于客户。这些技术是云计算的下一件大事吗?
马特·伍德:我们的方法不仅仅是制造酷产品。我们的方法更加注重真实的客户反馈。
我倾向于从三个方面来看待它。一种是“你想知道过去发生了什么”。对于从越来越不同的数据源集合而来的越来越复杂的数据，客户希望提出越来越复杂的问题。对于想要这样做的客户，我们有亚马逊红移,规范化数据仓库，您可以将数据放入其中，然后对其运行查询。(事件驱动计算平台)Lambda非常擅长于etl风格的工作负载，在这种工作负载中，您可以实时收集数据，然后将这些数据加载到Amazon Redshift中。Lambda也很适合运行数据仓库查询。此外，我们还有像Amazon QuickSight这样的工具，它允许您可视化地查询数据并共享这些查询的结果。这是一种情况，考虑到所有这些累计信息，过去发生了什么?
然后是“现在正在发生什么”视图。这都是关于实时流数据分析。在接受来自Kinesis的流和Lambda在另一端做出响应方面，Lambda在这里扮演了一个非常关键的角色。你只需要把一个实时数据流放到Kinesis中，Lambda就可以处理它。
这是非常有用的，因为Lambda是可伸缩的，而您只在函数运行时为其付费，因此它响应流数据的峰值和涨落，而您只在使用时为其付费。Lambda可以从实时流中获取这些信息并以多种不同的方式进行处理。这对于AWS物联网非常重要，因为您希望向现有设备添加尽可能多的智能。你不能到处跑，给这些设备安装一堆空中更新，因为它们可能在遥远的、分散的位置，或者因为它们可能没有电源或网络连接。