亚马逊云科技太懂了，新升级助力出海企业五大核心业务场景

最新推荐文章于 2025-12-19 16:30:26 发布

转载最新推荐文章于 2025-12-19 16:30:26 发布 · 20 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/n0Xo2hgXb89vopZZgBjG2w

文章标签：

#科技 #人工智能

亚马逊云科技的Amazon Graviton处理器正在为企业核心业务注入新的发展动能。最新的Amazon Graviton4较x86架构实例提供40%的性价比提升，同时将能耗降低60%。从AI数据处理及模型推理，到数据分析、数据库及企业应用开发，越来越多的案例证明Amazon Graviton正成为企业技术升级的关键推动力。本文将通过典型案例，详细探讨Amazon Graviton在五大核心业务场景中的实践成果。

AI和机器学习

在AI和机器学习领域，Amazon Graviton处理器实现了连续突破。这一进展始于Amazon Graviton2引入原生fp16数据类型，到Amazon Graviton3实现浮点运算性能翻倍并支持bfloat16，带来3.5倍的ML推理性能提升。最新的Amazon Graviton4更进一步，在此基础上提升30%性能，同时支持48xl实例规格和3TB内存容量，为大规模AI工作负载提供充足算力保障。

为确保客户能充分发挥这些硬件优势，亚马逊云科技优化了主流开源ML框架和数学库。实践表明，在PyTorch和TensorFlow的深度学习推理场景中，性能提升达1.6倍至7倍。特别是在当前备受关注的生成式AI领域，Amazon Graviton在数据准备、向量数据库和量化LLM推理等场景表现尤为出色。最新的Amazon Graviton4处理器在大语言模型部署方面取得了显著突破，在亚马逊云科技C8g.16xlarge实例上运行Llama 3 70B模型时，能够达到每秒生成10个token的性能，超越了人类阅读速度，使Amazon Graviton4能够处理更广泛的生成式AI任务，包括需要高级推理能力的应用场景。与Amazon Graviton3相比，Amazon Graviton4在运行Llama 3 8B模型时，提示编码速度提升了14-26%，token生成速度提升了5-50%。

这些技术优势在实际应用中得到充分验证。开源LLM应用开发平台Dify.AI在将其核心组件适配ARM架构后，基于Amazon Graviton实例部署获得了30%的性价比提升。企业级AI解决方案提供商Sprinklr在处理意图检测、文本聚类等AI任务时，实现了20%的吞吐量提升和30%的延迟降低。而服务于全球数百万用户的新闻聚合平台SmartNews，在处理每日1000万篇文章的机器学习工作负载时，采用Amazon Graviton不仅降低了15%的计算成本，更将推理延迟从190毫秒降至60毫秒，显著提升了用户体验。

数据库

数据库作为现代企业的核心基础设施，其成本与性能往往成为企业数据战略实施的瓶颈。Amazon Graviton通过深度的性能优化和全面的开源数据库支持，帮助企业不断突破这一瓶颈。主流开源数据库如MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Redis和Cassandra在Amazon Graviton上都实现了出色表现：PostgreSQL工作负载性能提升40%，Redis处理能力提升30%，同时MongoDB查询性能显著改善。这种全面的系统支持不仅降低了运营成本，更为企业数据架构的升级提供了新的可能。

以开源数仓项目StarRocks的实践为例，其测试数据显示数据库在Amazon Graviton3上较x86架构性能提升30%，性价比提升超过50%。在最新的Amazon Graviton4上，这一优势进一步扩大，在不同测试场景中实现34%-119%的性能提升。

大数据分析

随着数据驱动决策的深入推进，企业面临着数据分析效率与成本的双重挑战。McKinsey的研究显示，数据基础设施和消耗已占企业IT支出的13-25%。在这一背景下，Amazon Graviton为企业提供了一个兼顾性能与成本的解决方案。

在大数据处理框架方面，Apache Spark在Amazon Graviton上展现出卓越性能，TPC-DS基准测试显示较x86实例性能提升最高达40%。Apache Kafka消息处理能力提升35%，单节点吞吐量显著提升。实时查询引擎方面，Trino和Presto在Amazon Graviton上分别实现了25%和30%的性能改善。同时，Clickhouse、Druid等分析型数据库在Amazon Graviton上也获得了20-35%的查询性能提升。

在广告技术领域，全球领先的营销服务商Epsilon和聚焦程序化广告的Jampp的实践很好地展示了Amazon Graviton在大规模数据处理中的优势。Epsilon每日需处理7000亿次竞价请求，他们将Spark上的数据工程工作负载迁移到Amazon Graviton实例后，运行时间减少20%，同时成本降低15%。Jampp则通过在Amazon EMR上整合Amazon Graviton实例，优化了其实时竞价系统，不仅提升了10%的整体效率，还显著改善了实例吞吐量，实现了更快的竞价响应和更高的胜率，同时节省了33%的运营成本。

构建SaaS现代化应用

SaaS行业正经历从传统部署向云原生架构的转型，这个过程中计算效率和成本优化成为关键考量。在这一背景下，Amazon Graviton与Amazon EKS 的的组合为SaaS提供商带来了独特优势。

Amazon EKS对ARM和x86混合架构的支持为现代化应用提供了基础设施灵活性，使得能够在同一个Kubernetes集群中同时运行基于ARM64的Amazon Graviton实例和x86实例。这种灵活性的价值在于工作负载的精准匹配，Amazon EKS可以根据您设置的调度器规则，自动将Pod分配到最适合的节点上，无论是ARM还是x86架构。更重要的是，这种混合部署策略让您能够渐进式地进行架构迁移，保持业务连续性的同时最大化整个基础设施的投资回报率。

致力于客户服务的Zendesk的经验特别值得关注。通过将Kubernetes迁移到Amazon Graviton，他们不仅实现了30%的性能提升，还将每月碳排放降低50%，展现了技术升级与可持续发展的完美结合。在快速增长的初创企业中，Amazon Graviton同样展现出强大价值。AI Copilot服务商Read AI在2024年实现730%增长的同时，借助Amazon Graviton降低了20%的基础设施成本。目前他们已将89%的CPU工作负载迁移至Amazon Graviton，这一决策不仅优化了成本结构，更为业务快速扩张提供了可靠支撑。

Java应用现代化

Amazon Graviton对主流开发语言Java、Golang、Python、C/C++等都提供了全面支持和优化。以Java为例，作为企业应用开发的主流语言，得益于JVM的跨平台特性，大多数Java应用可以无缝迁移到Amazon Graviton处理器上运行。类似地，Python、Node.js等高级语言应用也能够直接在Amazon Graviton上获得优异的性能表现。

同时，为确保开发者生态的完整支持，亚马逊云科技与开源社区展开深入合作，持续优化各类开发工具链、运行时环境和第三方库在Amazon Graviton架构上的兼容性与性能。这包括与主要的开源项目、包管理器以及开发框架维护者紧密协作，确保从开发、构建到部署的整个软件生命周期都能充分发挥Amazon Graviton的性能优势。

金融交易基础设施提供商Exberry的经验很好地诠释了这一点。他们将基于Java的交易匹配引擎迁移到Amazon Graviton，仅用六小时完成迁移，无需任何代码改动。迁移后的系统在亚马逊云科技上实现了个位数微秒级的往返延迟，较同类x86实例延迟降低50%，成本降低70%。这一成果不仅优化了运营效率，更提升了其服务的竞争力，促使他们计划将Amazon Graviton实例扩展到其他服务中。

值得注意的是，企业现在可以借助Amazon Q CLI显著加速Java应用的迁移过程。这一基于生成式AI的开发工具不仅能提供智能化的命令行支持，还具备自动代码转换能力，可以高效识别和处理架构相关的兼容性问题。这种AI驱动的开发辅助工具大大提高了迁移效率，同时帮助开发团队降低技术风险。