新科技速遞
re:Invent是AWS全球年度最重要技術大會，慣例由行政總裁Andy Jassy發表演說，介紹AWS的最新技術和客戶；其中雲原生數據服務，已成公有雲發展最快的業務。
AWS是雲原生數據庫的先驅，2018年推出無伺服器數據庫Aurora Serverless。近年AWS研發特製晶片，以減低成本，更藉此推出新服務；各種晶片最突出是ASIC晶片Nitro，大大減低了AWS虛擬化、數據壓縮和加密成本，中央處理器毋須耗用在虛擬化，以及為傳送數據Device Model (DM) 軟件提供支援，AWS甚至因此可提供「高性能運算（High Performance Computing，HPC）。
AWS建立的HPC，可執行模擬「空氣流動學實驗」（Aerodynamics experiment），一級方程式和福士汽車已用AWS的HPC於汽車設計；Jassy再公佈設計超音速飛機初創Boom，正以AWS的HPC設計新一代XB-1超音速飛機，累積已耗用5300萬運算小時，XB-1噴射客機極有可能是首部AWS雲上設計的飛機。
相對於數據倉庫和分析業務，HPC非AWS業務重點。今年上市的雲原生數據倉庫Snowflake，股價氣勢如虹，足見雲原生數據服務，大有可為。
AWS的數庫倉庫產品有Redshift。re:Invent也推出多項數據服務，其中以硬件加速，足見AWS開發專有晶片，用途愈來愈廣。
雲原生數據服務
Snowflake最大優勢是運算與儲存分離，給予客戶更多便利和彈性，數據保存於不同儲存，分開支付分析的運算成本。AWS具備Athena交互式查詢服務；以標凖SQL語言，可直接分析S3上數據。由於S3成本低廉，Athena又是無伺服器服務，只付查詢的費用。不過大型的數據倉庫，還是須ETL（擷取、轉換和載入數據）建立倉庫，以定期產生分析。
AWS也推出了Glue托管數據ETL服務和元數據目錄；方便凖備數據，再加載至數據倉庫和數據湖。AWS Glue也是無伺服器服務，ETL服務只須付計算費用。
數據可用快速凖備後上載至Redshift。AWS面對Snowflake競爭，去年底就推出了RA3，分離運算和儲存，客戶可使用較低費用儲存。如此一來，數據分散至多種不同價格儲存，毋須經常在高價儲存，分析才集中處理。
AWS透過硬件加速，為Redshift加入硬件加速的緩存（Cache），稱之為AQUA (Advanced Query Accelerator) for Amazon Redshift，令Redshift查詢性能，比其他雲原生數據倉庫，比Snowflake快上10倍。
目前的倉庫分析，往往移動大量數據到中央儲存的SSD，期間造成網絡的壅塞。另一方面，SSD的IO極快，令處理器不可能短時間執行所有運算，結果部署了大量運算力，卻只短暫執行，造成浪費。
開發數據湖應用
AQUA將運算能力搬到儲存上，先化整為零，數據不再需要來回搬動，從S3物件儲存，直接抽取數據，至AQUA具SSD的分析處理器，先以平行方式執行（Parallel executive）過濾和整合，再交由Redshift分析，減少Redshift處理的數據量。AQUA透過建立緩存和平行處理，速度更高，數據從低價S3儲存，可直接取出作分析。
AWS如何為數據作高速緩存？答案就是Nitro。高速上傳的數據至個別AQUA的SSD上，以專用FPGA作過濾整合；從數據集清除非必要的成份，再整合初步計算，處理後送往Redshift總分析，並輸出報告。
AQUA以專用硬件加速，成本和速度較雲原生數據倉更有優勢。AQUA已加入RA3服務內。
另一項升級則是Glue Elastic Views，開發人員可建立「物化視圖」（Materialized views），或稱為「虛擬表格」（Virtual Table），類似實時建立查詢結果的數據庫物件，作為遠端數據的副本，原理從多個數據來源，實時自動結合和複製數據。
不少數據存在專用的數據庫（例如SQL或NoSQL數據庫之類），格式互不相容，可以建立從不同數據來源建立「物化視圖」，作另外用途。例如SQL和NoSQL數據庫，建立新數據來源供Elasticsearch查詢，開發用戶推薦應用。一旦來源數據模型發生變化，Elastic Views也提醒開發人員，更新物化視圖的內容。
Elastic Views以ETL自動建立數據格式，不單用於數據倉庫，也可開發新應用。開發人員利用Elastic Views，可複製數據庫數據到數據湖，變成多項應用和分析報告。