在2022亚马逊云科技re:Invent全球大会的第二天，亚马逊云科技首席执行官Adam Selipsky发表了“如何借助云的力量，在未知领域抓住机遇并茁壮成长”的主题演讲。在两个小时的演讲中，Adam重点围绕数据、安全、计算性能和行业应用等4个主题发布了多项重磅发布，助力云上客户快速实现数字化转型，提高创新速度。 

数据之浩瀚

企业需要对数据做到很好的管理，来保证数据是安全的，同时还要去理解这些数据，然后探索这些数据可以给企业带来的各种潜力。亚马逊云科技专注构建这些功能，倡导在数据管理领域需要有：

1）恰当的工具

2）有效的数据集成

3）规范数据治理

4）深入的业务洞察力

端到端的数据服务

推出Amazon OpenSearch Serverless版本

为了帮助客户更好地管理和处理数据、提取数据价值，亚马逊云科技打造了多款数据分析的工具，客户可以使用不同工具来应对数据的不同规模和多样性。亚马逊云科技拥有的每个数据库解决方案都是针对客户的特定需求而推出的，每个数据分析解决方案在其产品组合中都有着清晰的定位。

面对日益增长的客户需求，Adam宣布正式推出Amazon OpenSearch Serverless版本，新解决方案简化了运行PB级搜索和分析工作负载的过程，而无需配置、管理或扩展OpenSearch集群。OpenSearch Serverless自动调配和扩展底层资源，为最苛刻和最不可预测的工作负载提供快速数据接收和查询响应。使用OpenSearch Serverless，客户只需支付所消耗的资源。至此，亚马逊云科技所有关键的数据分析服务均已提供无服务器选项。

除了提供数据分析服务以外，亚马逊云科技对专家级的从业者也提供了非常强有力且实用的平台，助力每一个数据开发者简化繁杂工作，提升工作效率。亚马逊云科技将数据分析与机器学习能力做了有效的集成，通过Amazon SageMaker，进一步挖掘数据的价值，促进企业增长。

数据集成

在数据集成方面，Adam重点提到了ETL（数据提取，转换和加载），以及它是重复性无差别的繁重工作。在这方面，亚马逊云科技的Redshift、Athena和Data Exchange以及SageMaker集成可以提供更好的帮助。Adam宣布Amazon Aurora将首次支持与Amazon Redshift的Zero-ETL（提取、转换和加载）集成，以实现对Aurora PB交易数据的近实时分析和机器学习。

Zero-ETL集成

这种集成将事务数据与分析功能结合在一起，消除了在Aurora和Redshift之间构建和管理自定义数据管道的所有工作。用户不必构建和维护复杂的数据管道来执行提取、转换和加载（ETL）操作。亚马逊云科技坚信zero-ETL必将是最终目标，亚马逊云科技正在努力构建一个完全无需ETL的未来！

Amazon Redshift与Apache Spark集成

此外，Adam还宣布了Amazon Redshift与Apache Spark集成，以帮助数据工程师构建和运行Spark应用程序，这些应用程序可以从Amazon RedShift集群消费和写入数据。

如果客户正在使用亚马逊云科技的分析和机器学习服务，如Amazon EMR、Amazon Glue和Amazon SageMaker，他们现在可以构建Apache Spark应用程序，在不影响应用程序性能或数据的事务一致性的情况下读取和写入Amazon Redshift数据仓库。

针对Apache Spark的Amazon Redshift集成最大限度地减少了设置Spark Redshift开源连接器的繁琐且通常是手动的过程，并减少了准备分析和ML任务所需的时间。

数据合规与可控

接下来讨论使数据可访问但又合规和可控的方法。合规可控与可访问性之间的平衡很难实现，建立正确的数据治理机制，是给人信任和信心，是鼓励创新，而不是限制创新。然而，在所有团队和职能部门之间建立企业范围的治理是一项艰巨但关键的任务。

发布Amazon DataZone实现简易精细的数据管理

亚马逊云科技宣布推出Amazon DataZone，一项用于分类、发现、共享和管理数据的数据管理服务，可以集成Redshift、Athena和QuickSight，以及对第三方数据源提供API接口，可实现细粒度数据管理，其中包含由机器学习填充的数据目录，易于使用业务术语进行搜索。

更广阔的数据洞察

Amzon Quicksight Q预测服务

数据的第四个部分就是实现业务洞察，Adam宣布使用Amzon Quicksight Q应用探索新的基于机器学习的预测服务正式发布，以探索更广阔的数据领域。使用Q进行基于机器学习的预测，用户可以在不涉及任何分析师或数据科学家的情况下查看业务绩效预测。QuickSight Q还将支持自然语言“为什么”问题，允许非分析师深入研究数据并找出导致特定结果的因素。

亚马逊云科技是实现这一目标的最佳助力，因为亚马逊云科技在“整个数据之旅”中做了大量投入，目标是帮助客户更好地释放数据的价值。亚马逊云科技在数据服务领域的版图已经变得更清晰、更全面，企业将在亚马逊云科技的助力下，拥有各种各样的工具来轻松应对以往经常面临的数据类型多样性、业务需求和使用场景复杂性的难题。