亚马逊云服务（AWS）推出的AmazonEBSio2BlockExpress存储卷，是专为在存储区域网络上运行的工作负载而构建的云存储服务，能够提供高达256,000IOPS，4,000MB/秒的吞吐量和64TB的单卷容量。同时，下一代AmazonEBSGp3存储卷也可以为客户提供额外的IOPS和吞吐量性能，峰值吞吐量可达4倍，而每GB的价格比上一代存储卷低20%。

此外，AmazonS3智能分层也得到了升级，支持的存储类型从现有的S3频繁访问型和非频繁访问型扩展至S3Glacier归档型和深度归档型，降低了客户使用对象存储的成本多至95%。同时，AmazonS3Replication（multi-destination）也为客户带来了更方便的数据复制功能，能够将数据同时复制到同一AWS区域或任意多个AWS区域中的多个S3存储桶。

以上四项存储创新已于北京2020年12月3日在AWSre：Invent上宣布，为客户带来了更多的存储性能、弹性和价值。

因为io2存储卷能够提供比通用EBS存储卷高4倍的IOPS和99.999%（5个9）的耐用性，因此客户通常选择它来运行关键的、性能密集型应用程序，例如SAPHANA，MicrosoftSQLServer，IBMDB2，MySQL，PostgresSQL和Oracle数据库。但是某些应用程序需要更高的IOPS、吞吐量或容量，因此客户通常将多个io2存储卷进行条带化组合，增加了部署及管理复杂度和成本增加。而AmazonEBSio2BlockExpress存储卷的推出能够为客户提供一种更加创新和弹性的解决方案，满足更高的工作负载性能要求。

但是这些云存储存在缺点，高昂的前期购置成本导致它们价格高昂，需要复杂的预测才能确保有足够的容量，这是一项繁琐且难以管理的任务，并且消耗了宝贵的数据中心空间和网络容量。当客户超出现有容量时，他们必须购买完整的云存储或进行扩容，这种方式价格昂贵且迫使客户为未使用的容量付费。客户希望在云中拥有云存储的功能和性能，现在EBSBlockExpress为他们提供了首个为在云上运行的工作负载而构建的云存储服务。EBSBlockExpress专为需要高IOPS、高吞吐量、高耐用性、高存储容量和低延迟的任务而设计。通过在BlockExpress上运行io2存储卷，单个io2存储卷可以配置高达256,000IOPS，4,000MB/秒的吞吐量，并提供64TB的单卷容量--这在所有参数上都比现有io2存储卷提高4倍。此外，io2BlockExpress存储卷可以为客户的延迟敏感型应用提供一致的亚毫秒级延迟。客户还可以将多个io2BlockExpress存储卷条带化在一起，以获得比单个存储卷更好的性能。Gp3存储卷使客户能够独立于存储容量来配置IOPS和吞吐量，提供更高的性能并降低成本。Gp3存储卷可以轻松满足各种工作负载的需求，例如关系和非关系数据库、企业应用程序、容器化应用程序、大数据分析引擎、分布式文件系统、虚拟桌面、开发/测试环境和媒体工作流程。

对于需要更高性能的任务负载，用户可以调整Gp3存储卷以满足所需的IOPS和吞吐量，而无需增加存储容量。Gp3存储卷的持续基准性能为3,000IOPS和125MB/秒，最高可达16,000IOPS和1,000MB/秒（Gp2的四倍）。除了允许用户独立于存储扩展IOPS以节省资金外，Gp3volume的每GB价格比Gp2降低了20%。用户可以使用ElasticVolumes轻松地将Gp2存储卷迁移到Gp3存储卷，ElasticVolumes是EBS现有的一种功能，允许用户更改其现有EBS存储卷的卷类型、IOPS、存储容量和吞吐量，而不会中断其AmazonElasticComputeCloud（EC2）实例。用户还可以使用AWS管理控制台、AWS命令行界面（CLI）或AWS开发工具包轻松创建新的Gp3存储卷并扩展其性能。欲了解如何使用Gp3存储卷，请访问：https://aws.amazon.com/ebs/

AmazonS3智能分层现在支持S3Glacier归档和深度归档，可以将对象存储的成本降低多达95%。S3智能分层可以自动优化存储成本，面向未知或不断变化的数据访问模式。对于访问模式不断变化的存储中的对象，它是首个也是唯一一个自动优化成本的云存储解决方案。已经广泛采用了S3智能分层，用于具有不同存储访问模式（如数据湖）或未知存储访问模式（如新应用程序）的客户。以前，S3智能分层对存储有两个定价层次：标准存储层用于频繁访问（例如实时数据查询），成本优化层用于不频繁访问（例如批处理查询）。但是，为了降低冷数据的存储成本，许多AWS客户已经使用S3Glacier或S3Glacier深度归档。在今天之前，客户需要手动构建应用程序来监控和记录针对单个对象的访问，以确定哪些对象很少被访问且需要转移到归档存储区。然后，他们需要手动移动这些对象。现在，AmazonS3智能分层已经支持S3Glacier归档和深度归档，并进一步增强了云中首个也是唯一能提供动态成本优化的存储类别。使用S3智能分层，长时间不访问的数据会在180天或更长时间内自动从频繁访问层转移到深度归档层，用户可以节省高达95%的存储成本。一旦用户激活了其中一个或两个归档访问层，S3智能分层将自动将90天未访问的对象转移到归档访问层，并在180天后将其转移到深度归档访问层。使用S3智能分层时，不会收取检索费用，也不会收取转移对象时的额外分层费用。支持S3Glacier归档和深度归档的S3智能分层现已在所有AWS区域中提供。要开始使用AmazonS3智能分层，请访问：https：//aws.amazon.com/s3/storage-classes/

AmazonS3Replication为将数据复制到同一或不同的AWS区域中的多个S3存储桶提供了能力。用户现在可以使用S3复制在同一AWS区域内或不同AWS区域之间创建其数据副本，以满足合规性、低延迟或跨帐户共享数据的需求。有些客户还需要将数据复制到多个目的地（同一AWS区域或多个AWS区域的多个S3存储桶），以满足数据主权要求，支持跨区域分布团队的协作，或在多个AWS区域内维护相同的数据集以实现弹性。

以前为了实现此目标，客户需要通过监控S3事件来构建个人的多目的地复制服务，以识别任何新创建的对象，然后将这些事件分散到多个队列中，调用AWSLambda函数获取对象并复制到每个目的地的S3存储桶，跟踪API调用状态并汇总结果。客户还需要监控和维护这些系统，这将增加费用和运营开支。 借助S3Replication（multi-destination），客户不再需要研发用于跨多个AWS区域复制数据的解决方案。客户可以使用S3Replication将数据复制到同一AWS区域或多个AWS区域的多个存储桶，或将两者结合使用，以统一基于策略的管理方法来监控数据复制状态和指标。例如，客户现在可以轻松地将数据复制到不同AWS区域中的多个S3存储桶，其中一个用于主存储，一个用于归档，一个用于灾难恢复。客户还可以将数据集和更新分发到所有AWS区域，以实现低延迟。使用S3Replication（multi-destination），客户还可以为不同的目的地指定不同的存储类别，以节省存储成本并满足数据合规性要求（例如，客户可以将S3智能分层存储类别用于两个AWS区域中的数据，在另一个区域复制到S3Glacier深度归档中以获取低成本数据归档）。 S3Replication（multi-destination）完全支持现有的S3Replication功能，例如复制时间控制，以提供具有SLA保证的可预测的复制时间，以满足其合规性或业务要求。客户还可以监控其复制作业的复制状态，事件和对象级别，使用AmazonCloudWatch提供的监控指标。S3Replication（multi-destination）可以通过S3管理控制台，AWSCloudFormation或AWSCLI或AWS开发工具包进行配置，以开始使用。访问https：//aws.amazon.com/s3/features，了解如何使用S3Replication（multi-destination）。

负责存储服务的AWS副总裁Mai-LanTomsenBukovec表示：“未来三年，产生的数据将比过去30年更多，机构和开发人员需要通过云存储大量的数据，存储技术需要与之相应的革新。今天的新发布为在SAN上运行的工作负载构建了一款全新的云存储服务，可通过智能分层自动优化大量数据的成本，并使在全球范围内复制和转移数据变得更加容易，让客户能够有效地管理这种新常态。”

Teradata是云数据分析平台公司，可以处理大规模复杂数据挑战。Teradata工程高级副总裁DanSpurling表示：“当您专注于实时分析全球数据时，对于我们的业务和最终客户而言，在价格和性能之间取得适当的平衡至关重要。随着Gp3的推出，基于AWS的Teradata客户将体验到更高的性能和吞吐量，从而能够推动大规模分析。相对于Gp2，Gp3有着显着的改进，我们预计吞吐量将提高4倍，每个实例的EBS数量也在减少。这使得我们的客户将获得更高的性能和更高的实例可用性。”

Embark正在开发自动驾驶卡车技术，以提高道路安全性和运输效率。Embark基础设施主管PaulAshbourne说：“我们使用S3智能分层存储自动驾驶卡车车队的日志。这些日志包含我们车辆上的传感器（例如摄像机和LiDARS）的PB级数据，同时还存储控制信号和系统日志。我们需要快速完整地重现在任何时间点车辆及其周围发生的一切，保留这些数据对我们的业务至关重要。”

我们的团队经常访问最近收集的数据并进行分析，但是随着时间的流逝，大多数的数据会变冷，并且有可能几个月都不会访问一些数据的子集。但重要的是，我们需要继续保存较旧的数据，以防万一需要再次分析，但这样做可能导致成本高昂。S3智能分层对我们来说是完美的，因为它会根据各个对象访问模式自动优化我们的存储成本。使用两个新的‘归档访问’层，当很少访问车队日志数据时，我们可以节省更多成本。借助S3智能分层，我们的工程团队无需构建或管理任何自定义存储监控系统，一切都能正常运行，我们可以将更多的时间集中在研发而不是管理存储上。

Zalando是欧洲领先的时尚和生活方式在线平台，拥有超过3500万活跃客户。Zalando首席数据工程师MaxSchultze说：“我们在AmazonS3上构建了一个15PB的数据湖，这使员工可以及时分析他们以前无法访问的历史销售和Web跟踪数据。通过使用S3智能分层，我们能够在数据湖中节省37%的年度存储成本，因为它可以在频繁访问和不频繁访问层之间自动移动对象。我们期待新的S3智能分层归档存储层，节省更多的冷数据存储成本。”

SmugMug+Flickr是全球最大、最具影响力的以摄影师为中心的平台。SmugMug+Flickr的工程/运营总监AndrewShieh说：“我们从第一天开始就使用AmazonS3，现在是S3Replication的新客户。针对多个目的地的S3Replication为我们的全球数据处理提供了绝佳选择。我们现在可以以新的方式利用S3Replication，使用现有的S3对象标签制定优化的复制策略。支持多个目标端的S3Replication可以简化复杂的数据复制管理，我们可以有更多的时间和精力来服务客户。我们在S3中存储并由少量代码完全管理的PB级数据是我们的业务核心。 对S3的持续改进使SmugMug和Flickr与我们在AWS的合作伙伴一起成长。