前不久举办的亚马逊AWS中国技术峰会上，亚马逊公司CTO沃纳·威格尔(Werner Vogels)对于AWS云平台、云服务以及所实现的创新技术进行了深入讲解。他强调，AWS云服务旨在帮助企业级用户实现更好的业务及服务的创新，目前AWS云平台尤其在移动互联方面已积累了众多的优秀创新成果，AWS将提供兼具宽度与深度的服务，使用户的应用更为便捷和快速，从而将精力集中在自身的核心业务上，并为自身以及客户开发出更好的服务。
对于企业而言，新型关系型数据库无疑是未来进行创新的首要需求。沃纳谈到，AWS的企业级关系型数据库Aurora由AWS历经四年时间打造而成，性能超过标准的MySOL5数据库5倍，同时作为一款高端的企业级数据库，Aurora还具有很好的稳定性和容错性。比如Aurora可以自动进行数据的同步复制，一个文件可同时快速的完成6个版本的复制，这些都通过AWSRDS实现。最重要的是它的成本仅是过去企业级关系型数据库的十分之一，可以帮助客户以更低的成本达到过去从未有过的数据规模。
AWS对于Aurora的研发主要源自于客户的需求。相对于全球软件服务行业的其它领域，数据库的创新还比较少。传统企业级数据库的特点包括：专有性、价格高、许可方面限制强、技术落后等，很多技术甚至还是二、三十年前的技术。基于这些原因，客户迫切地需要一种全新的关系型数据库用于支撑企业新的创新需求。几年前，亚马逊注意到了客户的这种需求变化，于是开始了Aurora的研发之路。
实现快速、灵活的应用部署
作为AWS的一项快速部署服务，Apollo在过去一年中大约推送了5000万个部署，每分钟达到95至100个。该部署方式可以将代码推送到任何EC2环境中，而且不需要进行任何管理。而这样的部署是借助以前从未有过的、并且可靠的方式来实现的。
AWS注重应用生命周期管理。应用的开发过程包括：开发、建立、测试、部署、监控、分析，AWS旨在帮助用户将这一复杂的过程变得更加简便和快速。AWS强调灵活性，而灵活性的基础则是开发和测试，由此，AWS在内部建立了对自己开发工作的考察，为了实现更高的敏捷性，开发模式也正在发生明显变化。AWS的应用生命周期管理就是要帮助开发测试工作做得更快，通过一个大的模块分解成很小的构建模块，让部署变得更加方便，让规模的伸缩变得更加方便，提高可靠性。
Apollo部署方式的可靠性来自于AWS的特殊部署特性，即分阶段的部署，有可能是一个节点，有可能是十个节点。在这些部署的步骤中会依据一些参数来判断某个阶段部署的成功与否，一旦发现问题会立即停止部署，并回到第一步重新开始。例如被赋予任务的服务器，一旦发现没有完成正确交付就会停止并重新部署。
在这样的服务中，AWS还具备软件部署到高度精细粒度化的部署。除此之外，AWS还提供另外两种部署服务，第一是CodePipeline连续集成部署服务，通过将单点测试、完全测试、再部署之间的代码分析等步骤集成在一起，实现更加快速的部署;第二是CodeCommit部署服务，帮助进行源代码的管理。由此通过AWS提供的工具和手段，帮助客户将整个应用的开发过程变得稳定可靠。
提供七种云服务采用模式
沃纳表示，对于企业级用户，AWS提供了七种不同的云服务采用模式用于选择。第一种采用模式是开发测试。开发测试是敏捷性最重要的体现，如果能够大幅度改善开发和测试环节，对于用户则意味着成本的大幅降低。通过AWS提供的服务，很多企业级客户的开发测试环境可以节约70%的时间，而且测试质量也大幅提高。例如很多客户测试时要面临各种复杂的情况，比如数据库的不同的状况以及安装到一半就失败了等，AWS通过提供一种软件化、服务化的测试环境而不是完全依赖于硬件，使得测试更加逼真和简易。
第二种采用模式是将所有新的应用和服务放在云平台上，而不再采购新硬件。云计算因其带来的高效率和大容量，已经上升为企业战略。例如，联合利华有1700个营销网页，当这1700个营销网页全部放在AWS云平台上之后，仅需2天就能够完成从设计创意到部署的全部工作，而过去这个时间会长达4周。
第三种采用模式是分析服务，而且这个趋势还在加速，并成为云计算最炙手可热的领域。数据仓库普遍资源消耗大且成本高昂，亚马逊数据分析服务可以帮助客户快速生成应用的数据分析报告，有效降低资源消耗。