AWS

Amazon Web Services (AWS) to platforma usług chmurowych rozwijana przez Amazon. Umożliwia firmom, programistom i instytucjom korzystanie z infrastruktury informatycznej oraz gotowych usług bez konieczności budowania i utrzymywania własnych serwerowni.

AWS jest jednym z największych dostawców cloud computingu na świecie i konkuruje przede wszystkim z Microsoft Azure oraz Google Cloud Platform.

W ramach AWS można między innymi uruchamiać serwery, przechowywać dane, tworzyć bazy danych, analizować informacje, budować aplikacje oraz korzystać z usług związanych ze sztuczną inteligencją.

Jak działa AWS?

AWS udostępnia swoje zasoby za pośrednictwem rozbudowanej, globalnej infrastruktury centrów danych.

Klient wybiera potrzebne usługi i płaci za wykorzystywane zasoby zgodnie z określonym modelem rozliczeniowym.

Może na przykład uruchomić:

• maszynę wirtualną,
• bazę danych,
• przestrzeń do przechowywania plików,
• środowisko kontenerowe,
• system analizy danych,
• infrastrukturę do trenowania modeli AI.

Najważniejszą zaletą takiego modelu jest możliwość skalowania infrastruktury wraz ze zmianą zapotrzebowania.

Firma nie musi kupować serwerów na kilka lat z góry. Może korzystać z infrastruktury AWS wtedy, kiedy jej potrzebuje.

Najważniejsze usługi AWS

AWS oferuje setki usług. Do najbardziej znanych należą między innymi:

Amazon EC2

Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) pozwala uruchamiać maszyny wirtualne w chmurze.

Użytkownik może dobierać parametry instancji do konkretnego zadania, między innymi liczbę procesorów, pamięć czy rodzaj akceleratora.

EC2 jest jednym z podstawowych przykładów usługi IaaS (Infrastructure as a Service).

Amazon S3

Amazon Simple Storage Service (S3) to usługa przechowywania danych w chmurze.

Można w niej przechowywać między innymi:

• dokumenty,
• zdjęcia,
• filmy,
• kopie zapasowe,
• dane aplikacji,
• duże zbiory danych.

S3 jest jedną z najbardziej rozpoznawalnych usług AWS.

Amazon RDS

Amazon Relational Database Service (RDS) pozwala korzystać z zarządzanych relacyjnych baz danych.

Dzięki temu użytkownik nie musi samodzielnie zajmować się całą infrastrukturą serwera bazodanowego.

Amazon DynamoDB

DynamoDB to zarządzana nierelacyjna baza danych zaprojektowana z myślą o dużej skali i bardzo wysokiej dostępności.

Może być wykorzystywana między innymi przez aplikacje wymagające szybkiego dostępu do dużej liczby rekordów.

AWS Lambda

AWS Lambda pozwala uruchamiać kod bez konieczności zarządzania serwerami.

Jest przykładem podejścia serverless, w którym użytkownik koncentruje się przede wszystkim na kodzie, a dostawca chmury zajmuje się infrastrukturą potrzebną do jego uruchomienia.

AWS a sztuczna inteligencja

AWS jest również jednym z największych dostawców infrastruktury wykorzystywanej do sztucznej inteligencji.

Amazon oferuje zarówno klasyczne zasoby obliczeniowe, jak i specjalistyczne układy przeznaczone do obciążeń AI.

Jedną z ważnych usług jest Amazon Bedrock, która umożliwia przedsiębiorstwom korzystanie z różnych modeli generatywnej sztucznej inteligencji za pośrednictwem jednej platformy.

Amazon rozwija również własne układy AI, między innymi:

• AWS Trainium – przeznaczone przede wszystkim do trenowania modeli,
• AWS Inferentia – projektowane z myślą o inferencji, czyli uruchamianiu wytrenowanych modeli.

Rozwój własnych układów pozwala Amazonowi ograniczać zależność od zewnętrznych dostawców akceleratorów i optymalizować koszty infrastruktury.

AWS a GPU

Mimo rozwoju własnych układów Amazon wykorzystuje również GPU, między innymi do zastosowań związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym.

Wzrost zapotrzebowania na AI powoduje zwiększenie popytu na:

• GPU,
• pamięci,
• serwery,
• szybkie sieci,
• systemy chłodzenia,
• energię,
• centra danych.

Oznacza to, że rozwój AWS wpływa na cały łańcuch dostaw infrastruktury AI.

AWS a hyperscale computing

AWS jest jednym z najlepszych przykładów hyperscale computing.

Amazon posiada ogromną globalną infrastrukturę centrów danych, serwerów i sieci, która może obsługiwać klientów o bardzo różnej skali – od małych startupów po największe przedsiębiorstwa.

Kluczowe znaczenie ma tutaj skalowanie poziome.

Jeżeli zapotrzebowanie na moc obliczeniową rośnie, do infrastruktury można dodawać kolejne zasoby zamiast ograniczać się do rozbudowy pojedynczego serwera.

Dzięki ogromnej skali Amazon może również efektywnie wykorzystywać wspólną infrastrukturę dla wielu klientów.

AWS a resource pooling

Jednym z fundamentów cloud computingu jest resource pooling, czyli tworzenie wspólnej puli zasobów wykorzystywanej przez wielu użytkowników.

W przypadku AWS klient nie musi posiadać własnego fizycznego serwera.

Może otrzymać wirtualne zasoby działające na infrastrukturze współdzielonej przez wielu klientów.

Zasoby mogą być dynamicznie przydzielane w zależności od aktualnego zapotrzebowania.

Pozwala to Amazonowi zwiększać wykorzystanie infrastruktury i oferować klientom elastyczne skalowanie.

AWS a IaaS, PaaS i SaaS

AWS oferuje usługi odpowiadające różnym modelom chmurowym.

IaaS obejmuje między innymi maszyny wirtualne, sieci i pamięć masową.

PaaS zapewnia środowiska umożliwiające tworzenie i uruchamianie aplikacji bez konieczności samodzielnego zarządzania całą infrastrukturą.

AWS oferuje również ogromną liczbę usług zarządzanych, serverless oraz gotowych komponentów wykorzystywanych przez aplikacje.

W efekcie przedsiębiorstwo może zbudować dużą część infrastruktury IT bez kupowania własnego sprzętu.

Zalety AWS

Do najważniejszych zalet AWS można zaliczyć:

• ogromną skalę infrastruktury,
• bardzo szeroki wybór usług,
• możliwość szybkiego skalowania,
• globalny zasięg,
• rozbudowane rozwiązania dla przedsiębiorstw,
• dużą liczbę narzędzi dla programistów,
• szeroką ofertę usług AI i machine learning,
• możliwość korzystania z infrastruktury bez inwestowania we własne centra danych.

Jedną z największych przewag AWS jest również bardzo szeroki ekosystem usług. Firma może znaleźć w nim zarówno podstawową infrastrukturę, jak i wyspecjalizowane narzędzia do analizy danych, bezpieczeństwa czy sztucznej inteligencji.

Wady i wyzwania AWS

Tak duża liczba usług jest jednocześnie jednym z problemów AWS.

Platforma może być skomplikowana dla początkujących użytkowników. Odpowiednie skonfigurowanie infrastruktury wymaga wiedzy i doświadczenia.

Drugim problemem są koszty. Model rozliczeń oparty na wykorzystaniu zasobów zapewnia elastyczność, ale niewłaściwa konfiguracja może prowadzić do nieoczekiwanie wysokich rachunków.

Istnieje również ryzyko vendor lock-in. Im bardziej firma wykorzystuje specyficzne usługi AWS, tym trudniejsza może być późniejsza migracja do innego dostawcy.

AWS a Microsoft Azure i Google Cloud

AWS, Microsoft Azure i Google Cloud należą do najważniejszych dostawców publicznej chmury.

Każdy z dostawców posiada własny ekosystem i różne modele cenowe. Wybór zależy od potrzeb przedsiębiorstwa, istniejącej infrastruktury oraz rodzaju aplikacji.

AWS z punktu widzenia inwestora

AWS ma ogromne znaczenie dla wyników finansowych Amazonu.

Jest to istotny biznes o wysokiej skali, który może korzystać na rosnącym zapotrzebowaniu na chmurę, analizę danych i sztuczną inteligencję.

Jednocześnie rozwój infrastruktury wymaga ogromnych nakładów inwestycyjnych.

Amazon inwestuje między innymi w:

• centra danych,
• serwery,
• GPU i własne akceleratory,
• sieci,
• systemy chłodzenia,
• infrastrukturę energetyczną.

Dlatego inwestor powinien analizować nie tylko przychody AWS, ale również jego rentowność oraz wpływ inwestycji na CapEx i Free Cash Flow Amazona.

AWS a CapEx

Rozwój sztucznej inteligencji i chmury powoduje wzrost zapotrzebowania na infrastrukturę.

Amazon musi więc inwestować w nowe centra danych oraz coraz większą moc obliczeniową.

Wysoki CapEx sam w sobie nie musi być czymś negatywnym. Jeżeli inwestycje prowadzą do wzrostu przychodów i zysków, mogą zwiększać przyszłą wartość przedsiębiorstwa.

Problem pojawia się wtedy, gdy nakłady inwestycyjne rosną znacznie szybciej niż przychody generowane przez nową infrastrukturę.

Dlatego przy analizie Amazona warto obserwować relację:

CapEx → wzrost AWS → marża → Free Cash Flow

AWS a sztuczna inteligencja

AI może być jednym z najważniejszych czynników dalszego rozwoju AWS.

Trenowanie i uruchamianie modeli AI wymaga ogromnych ilości mocy obliczeniowej, pamięci i przepustowości sieci.

Jeżeli przedsiębiorstwa będą coraz szerzej wykorzystywać generatywną AI, mogą jednocześnie zwiększać swoje wydatki na infrastrukturę chmurową.

Dla Amazona oznacza to potencjalnie większy popyt na usługi AWS.

Jednocześnie konkurencja w tym sektorze jest bardzo silna. Amazon musi konkurować z Microsoftem i Google, a także stale inwestować w infrastrukturę i własne technologie.

Podsumowanie

Amazon Web Services (AWS) to jedna z największych platform cloud computing na świecie. Oferuje między innymi serwery, pamięć masową, bazy danych, narzędzia deweloperskie, usługi serverless oraz rozwiązania związane ze sztuczną inteligencją.

AWS jest przykładem hyperscale computing i wykorzystuje między innymi mechanizm resource pooling, dzięki któremu ogromna infrastruktura może być współdzielona przez wielu klientów.

Z perspektywy inwestora AWS jest szczególnie interesujący ze względu na połączenie rosnącego popytu na chmurę i AI z ogromnymi nakładami inwestycyjnymi. Dlatego przy analizie Amazona warto obserwować nie tylko wzrost AWS, ale również jego marże, CapEx oraz Free Cash Flow.