Die Innovationskraft von Amazon Web Services manifestiert sich zumeist in neuen Diensten und Features. Diese erscheinen über das Jahr verteilt, und das bereits seit 2008. Damals erweiterten 24 Services und Features das Cloud-Portfolio. Seitdem hat die Anzahl der Mitarbeiter, der Niederlassungen und auch der Regionen deutlich zugenommen. Daher ist der Releasezyklus mittlerweile deutlich erhöht und das Ziel für dieses Jahr steht bei 1000 neuen Möglichkeiten für die Kunden. Damit steigt jedoch auch die Komplexität des Angebotes und die Kunden müssen bei ihrem Weg in die Cloud versuchen, diese beherrschbar zu machen und die Innovationsgeschwindigkeit auf das eigene Unternehmen und die Anforderungen entsprechend anzupassen. Zur Keynote auf der AWS re:Invent 2016, die mehr als 32.000 Besucher anlockte, waren daher auch einige Kunden und Partner zusammen mit CEO Andy Jassy auf der Bühne. Sie berichteten von den eigenen Herausforderungen bei der digitalen Transformation in der IT-Abteilung.

Darunter waren auf der Kundenseite McDonalds, vertreten durch CTO Tom Gergets, Finra, vertreten durch CIO Steve Randich und Enel, vertreten durch Fabio Veronese (Head of ICT Solution Center Infrastructure & Networks, Head of Infrastructure and Technological Services). Sie präsentierten Einblicke in die Herausforderungen der eigenen Branche und den individuellen Weg hin zur eigenen digitalen Plattform als Grundlage für die digitale Zukunft. Dabei setzten alle referierenden Kunden stark oder sogar komplett auf AWS als den Partner für die neuen Dienste und Produkte.

Hybrid Cloud ist mehr als ein Trend - auch bei AWS

Wie etliche Studienergebnisse von Crisp Research belegen, ist die Nutzung der reinen Public Cloud zwar noch beim einen oder anderen Kunden eine Option, jedoch kein Modell, welches die meisten in Zukunft präferieren werden. Aus diesem Grund muss auch AWS versuchen, hier die Tür weiter aufzubekommen und neue Bereiche für das eigene Business zu erschließen. Da der Trend zu Multi Cloud sicherlich keine Option für Amazon ist, bleibt nur die Private und die Hybrid Cloud als ein neues Betätigungsfeld, um neue Kunden zu gewinnen. Einen Schritt in diese Richtung hat AWS bereits im Oktober 2016 mit der Ankündigung von VMware Cloud on AWS getan.

Um diese Bemühungen zu unterstreichen, war auch VMware-CEO Pat Gelsinger zusammen mit Andy Jassy auf der Bühne und diskutierte, wie die Adaption bis jetzt vorangeschritten ist. Dabei war deutlich zu spüren, wie sehr der Druck auf VMware momentan lastet. Laut Gelsinger haben große Unternehmen wie Merck, Amadeus, Sysco, McDonalds oder auch Western Digital ein starkes Interesse an dieser neuen Option. Diese hybride Variante ist jedoch erst ab Mitte nächsten Jahres verfügbar. Man wird also sehen, ob die Pläne sich dann auch in Workloads manifestieren werden.

Workday setzt auf AWS als bevorzugten Partner

Ähnlich interessant und spannend war die Ankündigung von Workday, sich nun AWS als primären Partner ausgewählt zu haben. Damit folgt der SaaS-Anbieter dem Pfad von VMware und bewegt sich weg von einer zu engen Partnerschaft mit IBM und hin zu einer sehr engen mit AWS. Für AWS ist das eine gute Möglichkeit, noch mehr Nutzer und Daten auf die eigene Plattform zu bekommen. Ebenso ist die Präsenz von unzähligen Partnern und ISVs auf der re:Invent ein klares Zeichen in Richtung größerer Geschäftskunden.

Deep Learning und AI - endlich auch auf der Amazon Cloud

Mit der Ankündigung von Amazon AI (Artificial Intelligence) bekennt sich nun auch AWS stärker zu Deep-Learning-Technologien. AWS folgt damit der Konkurrenz in diesem Bereich. Andere Hersteller wie Google und Facebook haben es bereits vorgemacht. AWS setzt dabei wieder vollkommen auf die Entwickler. Ziel ist es, möglichst alle Developer in die Lage zu versetzen, Deep Leraning Funktionalitäten für die eigenen Dienste und Produkte einsetzen zu können, ohne zu tief in die Theorie einsteigen zu müssen.

Die Demokratisierung von Deep-Learning-Technologien steht hier also klar im Fokus. Ein klares Bekenntnis zur Open-Source-Gemeinschaft gibt es bei AWS jedoch nicht so stark, wie beispielsweise bei Google mit Tensorflow. Lediglich die Zusammenarbeit an MXNet ist hier zu verzeichnen, da dies das bevorzugte Framework von AWS für Deep Learning ist. Es bleibt abzuwarten, ob der späte Einstieg hier den gewünschten Schwung bekommt. Mit Alexa (Echo und Dot) als eigenständigem Produkt zeigte Amazon zumindest schon einmal, wie es gehen kann. Dennoch sind hier nur die ersten Schritte unternommen worden und man sollte abwarten, was noch auf der Roadmap steht, wie beispielweise eine Unterstützung von mehreren Sprachen. Dies bremste auch schon andere Hersteller aus. Das prominenteste Beispiel ist hier sicherlich IBM Watson.

Lesen Sie dazu auch: Amazon lockt Großkunden mit KI und mehr Compute Power