有关 COBOL 语言没人会的问题看起来要终结了，亚马逊提出了一个 COBOL 自动转 java 工具「AWS Mainframe Modernization」，旨在帮助 AWS 客户「尽可能快地」脱离大型机，更好地利用云服务。
每年的 re:Invent 大会上，亚马逊都会发布大量新工具，今年的活动也不例外。在这其中不仅有最新的自研处理器云服务，也有高性能的存储技术。而吸引眼球的 AWS Mainframe Modernization 则面向智能化转型。
如今的很多传统公司内部会存在长期使用，但难以升级的大型机应用，由于缺乏专业知识的人员（如了解 COBOL 的工程师），人们总是尽量避免对这些业务进行升级。
想要摆脱大型机，人们要么将应用程序几乎按原样转移到新硬件上，要么就需要重构程序并将其分解为云中的微服务。但是这两条路都不容易，过程可能需要几个月甚至几年的时间，因为你必须评估应用程序源代码的复杂性，了解对其他系统的依赖关系，转换或重新编译代码，然后一切都必须进行测试以确保一切正常。
「这可能是一项复杂的业务，涉及到很多内容的变更。而且每个人都不会愿意去做，」AWS 的首席执行官 Adam Selipsky 说道。「虽然 AWS 可以帮助合作伙伴进行这样的过渡，但仍然需要很长时间。」
亚马逊提出的 AWS Mainframe Modernization 可以解决这一问题。该公司声称，使用其开发、测试和部署工具集以及与大型机兼容的运行时环境，它可以将大型机工作负载迁移到云端所需的时间减少多达 2/3。
如果客户想要重新平台，大型机现代化解决方案将提供编译器来转换代码以及测试服务，确保在转换过程中不会丢失任何功能。如果客户想要重构或分解应用程序——例如，如果组件可以在 EC2、容器或 Lambda 中运行——那么他们可以使用工具自动将 COBOL 代码转换为 Java。 Migration Hub 让客户可以从一个位置跟踪他们跨多个 AWS 合作伙伴和解决方案的迁移进度。
Mainframe Modernization 只是 re:Invent 大会新发布的一小部分，最近几天里，AWS 宣布推出了三款由自研芯片支持的新 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 实例，帮助客户显著提升在 Amazon EC2 上运行的工作负载的性能、成本和能源效率，这些技术大多已经上线可用，或开启了预览版。
「传统关系型数据库打天下的时代已经过去了。像视频、社交、出行等行业，他们的应用所要应付的数据级别是 PB/EB，并发的请求甚至要服务全世界数亿人，还要保持极低的延迟，不是传统数据库能搞定的，」亚马逊云科技大中华区产品部总经理顾凡表示。「我们需要能支撑现代化应用的数据库，以及针对存储数据的类型，数据访问的特点去选择云上专门构建的数据库，专库专用才能带来极致性能。」
AWS 推出的全新 C7g 实例由 Amazon Graviton3 处理器支持，与由 Amazon Graviton2 处理器支持的当前一代 C6g 实例相比，性能提高 25%。由 Amazon Trainium 芯片支持的新 Trn1 实例为在 Amazon EC2 中训练绝大多数机器学习模型提供最佳性价比，及最快的训练速度。基于自研 Amazon Nitro SSDs（固态驱动器）的新存储优化型 Im4gn/Is4gen/ I4i 实例为在 Amazon EC2 上运行的 I/O 密集型工作负载提供最佳存储性能。这些基于亚马逊云科技自研芯片的新 Amazon EC2 实例的发布，将帮助客户支持其关键业务应用程序。
亚马逊云科技 Amazon EC2 副总裁 David Brown 表示：「我们对自研芯片的持续投入升级，已经让客户在当今一些关键工作负载中获得了巨大的性价比优势。客户希望我们在每一代新的 EC2 实例上不断突破边界。亚马逊云科技的持续创新让客户有机会使用这些全新的、改变游戏规则的实例运行其重要的工作负载，获得更好的性价比。」
基于 Amazon Graviton2 的计算实例自 2020 年推出以来，被众多客户如 DirecTV、Discovery、Epic Games 等在生产中使用并已经获得显著的性能提升和成本节省。基于 Graviton2 的系列实例共有 12 种，包括通用型、计算优化型、内存优化型、存储优化型、突发性能型和加速计算型实例，让客户拥有云上至深至广的计算选择，并兼顾性价比和能效。
随着客户在云中开展更多计算密集型工作负载如高性能计算（HPC）、游戏和机器学习推理，相应的计算、存储、内存和网络需求也随之增长，客户需要寻求更佳的性价比和能效来运行这些工作负载。
由 Amazon Graviton3 处理器支持的 C7g 实例与由 Graviton2 处理器支持的当前一代 C6g 实例相比，可将计算密集型工作负载性能提高多达 25%。Amazon Graviton3 处理器与 Graviton2 相比，为科学计算、机器学习和媒体编码工作负载提供高达 2 倍的浮点运算性能，为加密工作负载速度提升高达 2 倍，为机器学习工作负载提供高达 3 倍的性能。
Amazon Graviton3 处理器的能效也更高，在相同性能下，与同类型 EC2 实例对比，可节省高达 60% 的能源消耗。C7g 实例是云中第一个采用最新 DDR5 内存的实例，与基于 Amazon Graviton2 的实例相比，它提高了 50% 的内存带宽，从而提高了科学计算等内存密集型应用的性能。与基于 Amazon Graviton2 的实例相比，C7g 实例的网络带宽也高出 20%。C7g 实例支持 Elastic Fabric Adapter (EFA)，允许应用程序直接与网络接口卡通信，提供更低且更一致的延迟，提高需要大规模并行处理（如 HPC 和视频编码）的应用程序的性能。
亚马逊发现，越来越多开发者和公司正在云服务上构建、训练和部署机器学习模型。为了确保提高准确性，这些机器学习模型必须构建在越来越多的训练数据上，导致其训练成本越来越高。这可能会限制客户能够部署的机器学习模型数量。亚马逊云科技为机器学习提供至深至广的计算服务选择，包括采用 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 的 EC2 P4d 实例和采用 Habana Labs Gaudi 加速器的 EC2 DL1 实例。但是，即使拥有当今最快的加速实例，训练持续变大的机器学习模型仍然是非常昂贵和耗时的。
由 Amazon Trainium 芯片支持的 Trn1 实例为在 Amazon EC2 中进行深度学习模型训练提供最佳性价比以及最快的训练速度，与 P4d 实例相比，通过 Trn1 实例训练深度学习模型的成本降低多达 40%。Trn1 实例提供 800Gbps EFA 网络带宽（比最新基于 GPU 的 EC2 实例高两倍），并与 Amazon FSx for Lustre 高性能存储集成，让客户可以启动具有 EC2 UltraClusters 功能的 Trn1 实例。通过 EC2 UltraClusters，开发人员可以将机器学习训练扩展到一万多个与 PB 级网络互连的 Trainium 加速器，让客户按需访问超算级性能，即便是最大型和最复杂的模型，训练时间也可以从几个月缩短到几天。Trn1 实例现已提供预览版。
如今，客户将 I3/I3en 存储优化型实例用于需要直接访问本地存储数据集的应用程序，比如横向扩展的事务型和关系型数据库（如 MySOL 和 PostgreSQL），NoSQL 数据库（如 Cassandra、MongoDB、Redis 等），大数据（如 Hadoop）和数据分析工作负载（如 Spark、Hive、Presto 等）。I3/I3en 实例以低成本提供非易失性内存标准 (NVMe) SSD 支持的实例存储，针对低延迟、高 I/O 性能和吞吐量进行了优化。客户喜欢 I3/I3en 实例提供的快速事务处理能力，但随着其工作负载的不断升级——在更大规模的数据集上处理更复杂的事务，他们需要在不增加成本的情况下获得更高的计算性能和更快的数据访问速度。
Im4gn/Is4gen/I4i 实例旨在通过架构最大限度提高 I/O 密集型工作负载的存储性能。通过自研的 Amazon Nitro SSDs ，Im4gn/Is4gen/I4i 实例提供高达 30 TB 的 NVMe 存储，与上一代 I3 实例相比，I/O 延迟降低了 60%，延迟可变性降低了 75%，从而最大限度地提高了应用程序性能。Amazon Nitro SSDs 通过优化存储堆栈、虚拟化管理程序和硬件与 Amazon Nitro 系统紧密集成。
与使用商用 SSD 相比，亚马逊云科技同时管理 Amazon Nitro SSDs 的硬件和固件，使 SSD 更新交付速度更快，让客户可以从改进的功能中获益。Im4gn 实例（现已可用）采用 Amazon Graviton2 处理器，与 I3 实例相比，性价比提高多达 40%，每 TB 存储成本降低多达 44%。Is4gen 实例（现已可用）也采用 Amazon Graviton2 处理器，与 I3en 实例相比，每 TB 存储成本降低多达 15%，计算性能提高多达 48%。
元宇宙是目前热门的概念，亚马逊全球副总裁、亚马逊云科技大中华区执行董事张文翊认为这是云计算可以大量赋能的一个领域。她表示：「我们认为元宇宙一定是云计算可以大量赋能的一个领域。元宇宙本身需要的就是计算、存储、机器学习等，这些都离不开云计算。Epic Games 的网络游戏 Fortnite（堡垒之夜）就可以视为某种程度上的元宇宙，它在全球拥有 3.5 亿用户，它的工作负载几乎全部都跑在亚马逊云科技上。」
在亚马逊云科技举行的活动中，该公司表示这些新业务也将很快落地国内。
在业内，亚马逊是首家提供云服务的科技公司，多年以来，AWS 开创了云服务领域，催生了很多新需求，其业务已经覆盖了 IT 应用的基础服务、存储、计算数据库等所有方面。
「分析师预测，目前全球企业只有 5-15% 的 IT 支出迁移到了云上，因此我们未来的增长空间仍然巨大，」张文翊说道。「我们正在继续推动数据分析和机器学习的无缝集成，致力于为更多场景和行业提供定制化解决方案。」
