总体而言，目前AWS公司云计算的市场每季度产生超过130亿美元。为了保持收入的持续增长，AWS一直在致力将IaaS和PaaS推向云计算市场的领先地位，并深入大数据分析、人工智能(AI)和物联网(IoT)的行业领域。这是AWS所能提供的资源和服务。
适用于大数据分析的AWS云平台
Amazon EMR(Elastic MapReduce)服务是为那些启动Hadoop集群的企业提供的一种低成本的解决方案。对于10个节点的Hadoop集群，该公司每小时收取15美分的费用。
当然，Hadoop并不是行业中唯一的分布式大数据框架。Amazon EMR还可以用于运行Apache Spark，Flink，HBase和Presto，为企业提供大数据技术基础来进行高级分析操作。
接下来，亚马逊Elasticsearch服务提供实时分析功能，使企业能够从各种各样的数据源收集见解。该服务可用于为全文搜索应用程序提供支持，这些应用程序可以帮助用户在广泛的产品目录中的大海捞针中找到所需的内容，或者在应用程序和网站等实例上启用实时应用程序监控。
Amazon Athena(一种交互式查询服务)是一种无服务器产品，可用于分析存储在Amazon S3(简单存储服务)中的数据。用户只需要将Athena指向他们的数据，定义一个模式并使用标准SQL运行查询，而不需要采用成本高昂和耗时的ETL(提取、转换和加载)过程，这些过程通常需要准备用于分析的数据。
为帮助企业理解流媒体数据，从移动应用程序、物联网设备和不断涌入的信息，亚马逊提供了三个实时大数据分析服务。
Amazon Kinesis Data Firehose允许用户将流媒体数据加载到他们的S3账户和其他存储库中，最终实时进行分析。它支持Amazon S3、Amazon Redshift、Amazon Elasticsearch Service和Splunk，收集数据并将其转换为可用格式，以帮助实现最新的商业智能仪表板。
希望构建自己的流式数据处理和分析应用程序的组织可以使用Amazon Kinesis数据流服务。亚马逊表示，它可以从IT日志和社交媒体流中每小时捕获和存储数TB的数据，这些服务可以处理数十万个数据源。
Kinesis Data Analytics的应用与Amazon Athena相呼应，可以使用SQL处理流数据。它集成了Kinesis Data Firehose和Kinesis Data Streams，其输出可以发送到Amazon S3、Redshift、Elasticsearch Service或自定义目标。
适用于物联网部署和管理的AWS
亚马逊公司希望通过AWS IoT Core帮助企业把他们的物联网设备控制在可控的范围内。该服务使企业能够连接和管理他们的“事物”，并确保他们生成的数据和消息以安全可靠的方式到达预定目的地。亚马逊表示，这个服务可以“支持数十亿台设备和上万亿个信息”，即使是最为雄心勃勃的企业所部署的物联网也足够应对。
相关的企业可以使用AWS IoT设备对大规模的物联网设备进行监控和管理。用户可以批量注册他们的设备，将这些设备组织成群组，并发布更新到单个设备或一组内的多个设备中。
而为了解决物联网安全这个棘手的问题，AWS IoT Device Defender帮助确保设备坚持其安全策略。它会持续监视设备，并在设备出现异常情况时向管理人员发出警报，例如大量的出站流量，这可能表明它已经被绑定到DDoS攻击或遭遇其他恶意活动。
AWS IoT Analytics还可以帮助企业将物联网数据转化为有见地的信息。目前处于测试阶段，其内置的物联网分析SQL查询引擎允许用户运行即时查询，而其时间序列分析功能则可帮助企业发现性能、使用情况和传感器趋势。
对于利用物联网设备中包含的处理能力的边缘计算方案，提供了AWS Greengrass。除了本地处理之外，它还支持数据缓存和同步，以及设备消息传递和运行机器学习推理工作负载。
希望拥有自己的Amazon DashButton的企业可以通过AWS IoT 1-Click进行操作。该服务允许按钮、徽章和其他单一用途设备在AWS Lambda(公司的无服务器计算产品)中触发功能。为了帮助企业应用，亚马逊公司还提供了称为AWS IoT Button的可编程Dash硬件。
希望采取更多实际操作的方法来交付自己的物联网设备的企业可以使用Amazon Free RTOS。操作系统运行在具有有限的计算能力和内存的微控制器上，使他们能够连接到云平台，并支持物联网场景。
AWS在人工智能上加大力度
亚马逊公司在2017年的几个月里对人工智能驱动的云计算应用程序进行了大力推动。仅在第四季度，它就推出了四项人工智能服务，旨在帮助开发人员构建更智能的应用程序。
亚马逊公司在2月1日的财报中表示，“AWS公司引入了四种人工智能(AI)服务，允许开发人员构建仿效人类认知的应用程序：Amazon Transcribe将语音转换为文本，Amazon Translat用于翻译文本语言，Amazon Comprehend用于文本语言之间关系的理解和把握，Amazon Rekognition Video是一个深入学习的动态视频分析服务，可以跟踪用户、检测活动、识别对象，以及不适当的内容。”
AWS公司还添加了其他服务，其中包括一个名为Amazon Rekognition的深度学习图像分析系统和一个聊天机器人生成器Amazon Lex。开发人员还可以将文本转换为Amazon Polly的自然语音，这种技术是基于Alexa声音的技术。
AWS公司还发布了面向数据科学家和人工智能开发人员的托管服务SageMaker，帮助简化构建、培训和部署机器学习模型的过程。
AWS公司还提供了预配置的Amazon Machine Images(AMI)，开发人员可以使用AMI取得成功。它们由具有流行的深度学习框架(如Apache MXNet，Gluon等)的EC2实例组成。为了促成这笔交易，AWS Deep Learning AMI是免费的。唯一的成本是他们使用的资源。
亚马逊投资人工智能技术市场的很大一部分将涉及视觉信息，最近推出了AWS DeepLens，该公司将其作为世界上第一个为开发人员开发的深度学习摄像机。旨在帮助编程人员获得新的深度学习技能或将他们的才能扩展到视频分析领域，这个售价249美元的摄像机将于4月14日投入市场。
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