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作為云的布道師,AWS最近在忙什么?

趣味科技 2019-08-19

AWS:云計算的布道師

不知不覺間,云計算(Cloud Computing)自誕生之日起,已經走過了第十三個年頭。

2006年8月25日,AWS宣布開始對Amazon EC2(Amazon Elastic Compute Cloud)進行有限公開測試,云計算商用的大幕從此正式開啟。

2019年的今天,云計算已經在全球各地的各行各業遍地開花,并且正以前所未有的速度改變著整個世界。

2006年剛起步的時候,AWS只發布了兩個服務——Amazon EC2計算服務和Amazon S3存儲服務。

然而經過十三年的發展之后,今天的AWS已經可以提供超過165項功能全面的服務,為客戶滿足從技術、存儲、非關系型數據分析、移動數據工程、媒體服務到機器學習等各個方面的需求,并且能夠安全地在全球范圍進行部署和運營。

尤為難得的是,從2006年到2019年的這十三年里,AWS的服務從來沒有漲過價,一直都是在降價,一共降了73次。這也就是說,客戶在AWS云上跑應用的時候,其成本還會隨著時間的推移逐漸下降,這也成為了AWS吸引客戶的一大特色。

作為云計算技術的開創者,AWS對云計算在全球的布道堪稱不遺余力。

一直被模仿,從未被超越

“AWS的重點,是為軟件開發人員和構建者提供更多的工具,讓他們可以構建、開發和擴展自己的應用。”AWS全球技術與開發者布道師團隊副總裁伊恩·馬辛哈姆(Ian Massingham)向趣味科技如是表示,“構建者們不需要前期的投入成本,第一天上手就能使用完整的AWS技術平臺,這樣不僅可以減少他們的開發時間、降低運營難度、解放其生產力,而且還能夠提高可用性和降低運營風險。可以說沒有其他任何一家云服務供應商的廣度和深度,能夠比得上AWS所提供的云服務。”

伊恩·馬辛哈姆表示,在全球云計算市場,AWS目前在基礎設施布局、性能、功能方面都遙遙領先,其領先優勢體現在多個方面:

一、AWS是從客戶需求出發來做反向工程,基于與客戶的對話,了解客戶的訴求,以此作為出發點開展研發,量身打造服務和解決客戶特定問題。

二、AWS提供的支持和服務體驗,包括客戶關系的管理,都在客戶中廣受歡迎。很多客戶都樂于多花一點錢來跟AWS的專才交流,從而獲得來自AWS的咨詢服務,這也讓AWS在眾多云服務提供商中脫穎而出。

三、AWS的全球化市場布局,讓不同國家和區域的客戶都能確保自己的用戶在AWS上獲得穩定可靠的應用體驗。目前AWS在全球22個地理區域內運營著69個可用區,并宣布計劃增加開普敦、雅加達和米蘭這三個區域。這種目前全球獨此一家的布局結構,能夠讓客戶穩健、持久、安全地在AWS上搭建自己的應用。

“很多競爭對手一直都在模仿AWS,但是我們從來沒有被超越。”伊恩·馬辛哈姆不無自豪地說道。

全世界做得最好的中臺

自從邁入2019年,“中臺”這個詞在云計算市場的熱度可以說是直線飆升。那么作為云計算技術的布道者,AWS對此又是如何看待的呢?

伊恩·馬辛哈姆表示:“其實AWS內部并沒有專門的中臺稱呼,而是稱為中間層。這是因為AWS認為,客戶想要知道的就是自己要解決什么樣的問題,需要怎樣的技術,然后這些技術是不是在市場上可以買到開箱即用的方案。所以從AWS的角度來說,我們要做的就是為客戶提供不同的選擇,讓他們可以用不同的方法解決各自的問題。”

AWS首席云計算企業戰略顧問張俠指出,相對于業界熟知的后臺和前臺而言,其實中臺是一個非常有中國特色的IT專用術語,只是因為最近說得多了,行業人士已經普遍接受了這個詞。企業在數字化轉型的過程中,會遇到怎樣把企業的各種數據接口和相關內容打通的問題。很多互聯網公司的做法和傳統企業不太一樣,直接把這些相關東西都放在一起,起名叫中臺。

“如果和云這邊對應的話,大家知道傳統的云可以分為IaaS、PaaS、SaaS,中臺大致上是對應PaaS,但是為什么又不叫PaaS呢?因為中臺并沒有限定是建在云上還是本地,如果建在云上可以叫PaaS,但是如果建在自己機房,那就不能叫PaaS,只能叫中臺。”張俠表示,“但是AWS現在一般不太講IaaS、PaaS和SaaS,因為我們認為現在的AWS云服務其實已經打破了傳統的三層界限,做到了相互貫通。所以如果大家了解中臺的意義以后,就能知道AWS其實在海外做的很多事情都是所謂的中臺。如果一定要說全世界的中臺誰做得最好?那答案就是AWS。AWS是在用新的云服務的方式,用數據湖的方法,把數據和應用打通,來為廣大企業建造中臺。”

讓更多人用得起機器學習

當話題談到機器學習時,伊恩·馬辛哈姆表現出了極高的熱情,這也從另一個側面體現出了機器學習如今是多么的炙手可熱。

伊恩·馬辛哈姆指出,隨著各種各樣的框架、軟件的涌現,機器學習變得更加容易獲得,AWS能夠讓許多技術企業和非大型的企業,也可以用得起機器學習。“在AWS平臺上,你不需要是相關行業的專業人士,也不用獲得統計學博士學位,一樣能夠使用機器學習。”

“以前要做機器學習相關的工作,需要大型的計算設備、高性能計算硬件、專業型設備、特別準備好的海量數據、數以億計的大量資金,才能用得起機器學習。而且成本如此高昂的試驗,還不知道會不會成功,因此開發者很難去做這樣的嘗試。”伊恩·馬辛哈姆說道,“但是云的出現解決了這些問題,首先用戶不再需要一個大型的數據中心,云可以存儲P字節規模的海量數據,而且能夠指定幾天或是幾個小時。用戶可以在云端租用幾個小時的GPU或者CPU計算資源,如果成功的話可以繼續,如果失敗的話也可以停止使用計算資源。這樣成本方面就可以非常靈活可控,不至于做一個試驗就會讓公司破產。”

正是因為使用機器學習的成本極大降低,人們可以用機器學習來嘗試不同的工作。從亞馬遜電商網站在適當的時間把適當的產品遞送給適當的地址給適當的客戶,到Amazon Go無人商店的全自動購物體驗,從根據面部識別功能對競選過程做流程透明度監督,到Amazon Polly將文字轉化成語音為盲人提供服務,從戀愛社交網站上的智能算法匹配對象,到電信運營上預測客戶打電話要什么樣的服務……得益于AWS,在各行各業的豐富應用場景里,機器學習正在大展拳腳。

AWS在中國市場的成長

也許有不少人還記得,AWS是在中國第一個發布基于AMD霄龍處理器的云服務實例的廠商,其對中國市場的高度重視,由此也可見一斑。事實上,AWS對中國市場的青睞有加,還可以從諸多舉措中體現出來。

最近AWS在中國市場可謂動作頻頻。針對旗下的物聯網平臺,AWS發布了AWS IoT Greengrass服務組件,提供了一系列工具幫助客戶運行在斷網狀態下的設備,可用于自動駕駛、可穿戴設備、智能家居等。與此同時,AWS IoT Greengrass還可以應用于工業場景來做預測性的維護,包括一些大型的礦業企業都采用了這一解決方案。除此以外,AWS還在中國發布了Amazon Aurora Serverless無服務器服務,以及備受好評的Amazon Aurora——后者也是當前AWS增長速度最快的服務。

從市場份額來看,根據IDC發布的《中國公有云服務市場跟蹤》報告,在過去的幾年里,AWS在中國的市場份額一直在逐年提升,2018年在中國市場排名更是位列前四,僅次于三大中國本土云服務商。

即便在中國并不算自己的主場,但是通過積極理解中國本土市場的需求,主動與企業客戶溝通,并第一時間把全球最流行、最領先的公有云平臺和服務帶到中國,AWS正在努力幫助更多的中國企業邁向成功。

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