Aws, la divisione indipendente dedicata al cloud di Amazon, cambia pelle e diventa sempre più “fisica”. Da Outpost, in partnership con VMware, una linea di server da installare nel datacenter dei clienti per un “cloud fatto in casa“, a Inferentia, una linea di chip su misura per il deep learning ottimizzato (che competono con i chip di Nvidia e le TPU di Google) oppure server nel cloud con processori Arm su misura e SiteWise che rende smart la raccolta dei dati della Internet delle cose. Per arrivare all'automobile autonoma, intelligente in scala 1 a diciotto: Aws DeepRacer, in vendita a 399 dollari su Amazon.com, con annesso campionato mondiale aperto agli sviluppatori e non solo.

Alla domanda se pensa che nel futuro Aws produrrà sempre più oggetti fisici anziché intangibili, il Ceo di Aws Andy Jassy ha risposto: «Non credo proprio che il cloud sia qualcosa di intangibile». Ed effettivamente gli annunci della giornata principale del settimo re:Invent, l'evento annuale dell'azienda che è in corso a Las Vegas, sono come sempre una marea, dedicati a tutte le linee di prodotti cloud (e non solo) dell'azienda. Riassumerli è quasi impossibile e anche inutile: tre ore piene di presentazione di Jassy, un vero maratoneta del palco, con un paio di clienti e la “special guest star” Pat Gelsinger, Ceo di VMware. Il quale, scherzando ma non troppo, ha invitato Jassy a passare all'evento aziendale di VMware per tenere anche il suo keynote.

In un clima positivo, l'azienda va bene e nell'ultima trimestrale è cresciuta del 46% anno su anno, Aws ha dunque presentato una lunga serie di novità di prodotto e di strategia. Un punto è chiaro: Amazon crede sempre più nell'intelligenza artificiale e nel machine learning. Offre la capacità di avere accesso a questa tecnologia sia a livello di base che come prodotto evoluto da strutturare che, infine, come servizio da utilizzare “anche senza sapere niente di machine learning”. Ecco dunque una piccola rivoluzione nei tre livelli di offerta dei servizi di machine learning, a cui si aggiungono novità tecnologiche di potenziamento delle tecnologie. Ecco dunque Amazon Elastic Inference, che permette di accelerare i calcoli per l'inferenza (una delle tecniche di calcolo per le AI) usando le Gpu di qualsiasi istanza di Amazon EC2 (il prodotto principale del cloud di Aws) riducendo il costo del deep learning del 75%. Lanciato anche SageMaker Ground Truth, per potenziare i sistemi di machine learning dal punto di vista dell'etichettatura dei dati, e varie tecniche e prodotti per accelerare sia l'archiviazione, che la gestione e la movimentazione dei dati.

Da un nuovo livello di archiviazione “lenta”, cioè Glacier Deep Archive che ha l'obiettivo di mandare in pensione le unità di memoria a nastro delle grandi aziende, ai chip Inferentia per potenziare il calcolo di tutti i servizi di Ai di Amazon, passando per l'offerta di Amazon FSx per l'utilizzo di Windows File Server nel cloud di Amazon (partendo dalla considerazione che su Aws corre il maggior numero di macchine virtuali Windows del pianeta: quasi il 58% rispetto al 31% di Azure) passando infine all'offerta in collaborazione con VMware di Outpost, blindata per la sicurezza logica e fisica, come ci ha spiegato il responsabile per la sicurezza (ed ex agente dell'Fbi) Steve Schmidt.

Aws, nata nel 2006, controlla circa il 50% del mercato del cloud (51,8%), davanti a Microsoft (13,3%) ed alla cinese Alibaba (4,6%) e poi, a distanza molto maggiore da Google (3,3%), Ibm (1,9%) e tutti gli altri (25%), secondo le nuove metriche applicate al settore da Gartner.

Il cambiamento di Aws. La traiettoria di Aws, nata come azienda interna ad Amazon per fornire i servizi Ict tramite interfacce di programmazione e poi divenuta fornitore di quel nuovo prodotto apparentemente intangibile ma fondamentale per la digitalizzazione e la Industria 4.0 che è il cloud computing, ha un vantaggio competitivo fatto non solo dalla capacità (i centri di calcolo di Aws distribuiti in tutto il mondo sono più numerosi di quelli dei concorrenti) ma anche per la ricchezza dei prodotti, il numero più elevato di opzioni e la maggiore flessibilità, sostengono gli analisti, dell'offerta. Infine, il mercato per Aws è radicalmente cambiato con l'arrivo del machine learning e delle forme di intelligenza artificiale, che si sommano ai big data e alle nuove “avventure”, come la raccolta diretta e gestione dei dati dei satelliti artificiali, presentata due giorni fa sempre qui a Las Vegas.

Tra i filoni tecnologici che emergono, il riuso delle tecnologie pensate anni fa per Amazon.com è uno dei più evidenti. La doppia offerta di blockchain presentata a Las Vegas include sia un modello di blockchain distribuito vero e proprio (che permette di usare due tecnologie diverse) che un sistema centralizzato basato sulla tecnologia pensata internamente per Amazon e tutt'oggi usata dal gigante di Seattle. Ma ancora, Ai utilizzata per preparare e pulire i dati da utilizzare per l'addestramento delle AI. Un settore enorme, con implicazioni etiche gigantesche (in Cina stanno sorgendo intere “fabbriche di cervelli“ in cui lavoratori sottopagati cliccano su immagini per taggarle e fornire materiale organizzato manualmente per addestrare le reti neurali del machine learning) che Aws affronta di petto: per discriminare il materiale che addestrerà le AI si possono utilizzare sistemi totalmente automatici e “intelligenti”, un mix di lavoratori a cottimo dalla rete oppure i propri dipendenti.

Aws fa un lavoro molto articolato anche per “liberare” i suoi clienti da vecchie tecnologie proprietarie, che la mette in conflitto diretto con Oracle e Ibm, offrendo database nel cloud alternativi ai tradizionali prodotti aziendali. Più potenti, adatti ad altri tipi di archiviazione e calcolo (ad esempio, Amazon Time-stream), fino al potenziamento di TensorFlow, il sistema di addestramento delle AI più noto e diffuso, reso più efficiente sui server Aws.

© Riproduzione riservata