云計算再思考：重塑自己就是重塑未來

　　對于很多行業而言,2020年是一個重要的分水嶺。

　　這一年,全球持續的疫情,帶來的是人們工作方式與生活方式巨變,數字化、線上化呈現出前所未有的爆發態勢,各行各業的數字化轉型得到空前提速。

　　同樣,2020年對于云計算而言也是標志性的一年。數字化帶來的云計算強勁需求,讓各行各業擁抱云計算的速度明顯加快。Gartner更預測,全球持續的疫情將繼續影響到2021年的云計算市場,全球最終用戶的公共云支出明年將增長18%,有望達到3049億美元。

　　在這樣的大背景下,2020 亞馬遜 re:Invent大會顯得格外具有意義。改成線上形式的 re:Invent大會,時間跨度近一個月,恐怕是史上時間跨度最長的線上科技大會,除了帶來了各種重要的云計算服務、產品、技術最新動態之外,今年還有一個很重要的議題就是“重塑”--引發企業對于數字化時代生存與發展的深度思考。

　　通過2020 亞馬遜re:Invent大會,我們又能得到哪些重要的啟示?

　　云計算疊加效應日益突出

　　亞馬遜re:Invent大會的新產品和新服務一直都是整個云計算產業發展的風向標。與往年類似,在這屆re:Invent大會上,AWS 發布了多項全新的服務和功能,主要集中在計算、存儲、數據庫、數據分析、容器、機器學習運維、工業機器學習等多個方面,幾乎涉及到云計算從IaaS到PaaS的各個領域。并且,AWS各項云計算服務之間的疊加效應日益突出。

　　事實上,云服務之間的疊加背后是大量用戶對于云計算的新需求。眾所周知,用戶當前很多業務場景之中,已經不再只應用一項或者幾項技術,而是云計算、大數據與人工智能等多項技術的綜合應用,以銀行的日常數字營銷為例,就涉及到各種數據的打通、營銷模型的訓練與學習、營銷人群的數據分析等等。

　　與此同時,云平臺實際上已經成為云計算、大數據和人工智能技術綜合運用的最佳載體,必須提供各種技術之間的疊加與綜合運用,這往往需要在各個產品層面進行打通與集成。例如,人工智能是用戶智能化升級的重要技術手段。但人工智能并不是一個孤立存在技術,涉及到從底層芯片、機器學習框架、AI服務等一系列環節。

　　我們來看看AWS是如何通過產品之間的疊加,讓AI充分發揮其價值的。針對機器學習數據準備耗時、復雜,訓練數據特征多源異構,需要耗費大量精力在數據提取和規范上,AWS打造了Amazon SageMaker Data Wrangler,一鍵對接Amazon Athena、Amazon Readshift、Amazon S3、AWS CloudFormation ,Snowflake、MongoDB、Databricks等產品,可以從各種數據存儲中快速數據,并一鍵導入,成為模型的特征數據,加大提升了AI基礎環節的效率。

　　又如,AWS將機器學習能力跟數據庫進行嫁接,讓數據庫開發者、數據分析師沿用數據庫查詢的方式,讓他們的機器學習想法落地到業務應用中。此次re:Invent大會上,AWS一口氣介紹了Amazon Aurora ML、Amazon Athena ML、Amazon Redshif ML、Amazon Neptune ML以及Amazon QuickSight 等多項功能,給數據庫、數據倉庫、圖數據庫、BI等服務都集成了機器學習功能,讓數據庫開發者和數據分析師可以將機器學習用起來。

　　從未來趨勢來看,隨著企業上云的加速,會有越來越多應用往云上遷移,隨之而來的就是對于更多云服務的采用,并且會要求云服務之間可以更好地進行集成和無縫使用,AWS對于云服務之間的疊加與集成無疑給出了云計算未來一個重要的技術方向。

　　將云計算每一件事情做到極致

　　從2006年8月份正式開通云服務,到2020年第三季度收入達到116億美元,同比增長29%,年化收入達到460億美元,AWS營收增長在一個IT產業史上堪稱神話,這背后重要的原因就是AWS將跟云計算相關的每一件事情都做到極致。

　　例如,數據中心等基礎設施是云服務商的核心命脈,由于大部分云服務商隨著業務的增長,其數據中心的規模和設備數量也會隨之膨脹,帶來的就是數據中心故障和宕機風險的增長。AWS作為全球云計算巨頭,其數據中心規模無出其右,但它一年的平均宕機時間比規模次大的云端供應商少七倍之多。

　　面對規模如此之大、復雜性如此高的數據中心基礎設施,AWS的數據中心如何能夠做到如此出色?核心原因在于,AWS將數據中心上到整體的地理區域,下到數據中心部件級的設計與運維,都建立起全面的保護機制。

　　例如,在人們固有的印象之中,數據中心的各種設備屬于傳統的風火水電,比如發電機組的配電系統和UPS,都是傳統廠商生產的通用型產品,并無太多創新的空間。但是AWS在其長期的業務發展中,深刻意識到這些傳統通用型產品并不是自身業務所需要的。“以配電系統的控制系統為例,作為一個嵌入式系統非常復雜,很多功能并不是AWS業務所需要的。” AWS大中華區產品部計算與存儲總監周舸如是說。

　　為此,AWS的思路就是圍繞數據中心部件,進行產品復雜性的降低,從發電機組的配電系統,到UPS的控制軟件都重新設計,大幅降低規模龐大的數據中心的各種復雜性。

　　此外,AWS對于整個地理區域的可用區建立起全面的保護機制,遠距離的可用區設置,可以降低自然災難(火災,水災…)帶來的業務中斷風險;其次,用戶選擇最近站點接入以低延遲訪問AWS云資源;第三, AWS分別管理每個區域中的運維,將故障分割。

　　周舸介紹道:“從最小的零件,到整個可用區的架構,AWS是一層層思考如果發生了故障或者宕機會給用戶帶來哪種影響,并且盡量不影響到用戶的業務。”

　　又如,隨著多核操作系統、多核應用程序以及微服務的普及,對于數據中心計算資源要求越來越細,也給數據中心的能耗、效率、性能、運維帶來了極大壓力。眾所周知,傳統處理器因為需要兼容傳統工作負載,所以芯片越做越大、越來越復雜,增加了很多功能,比如SMT多線程控制組件,SMT雖然可以多個線程共享和共用計算資源,但也會帶來工作負載不平衡、性能容易受影響以及安全隱患等問題。

　　為此,AWS打造了基于 ARM 的芯片組Graviton,針對不同應用和需求持續發力Graviton定制芯片,很好地解決了傳統芯片帶來的一系列問題,讓數據中心發揮極致能力。

　　給予用戶充分的選擇權

　　在AWS看來,云計算不是非此即彼的二元選擇,而是應該給予用戶選擇權。

　　給予用戶選擇權,這是一個非常具有難度的策略。首先需要云服務商擁有極為全面的產品與服務,有能力為用戶提供足夠多的產品與服務選擇;其次,云服務商在提供各種服務選擇時候還不能“厚此薄彼”。

　　例如在數據庫領域,AWS擁有業界最為豐富的云數據庫服務,涵蓋了從關系型、鍵值、寬表到文檔、內存、圖、時序、分類賬一系列數據庫產品,在關系型數據庫中,除了AWS自身的Amazon Aurora之外,還擁有包括Oracle、SQL Server、MySQL、MariaDB等一系列豐富的數據庫產品,可以給予用戶充分的選擇權。

　　同樣,在數據倉庫領域,Snowflake是近年來興起的著名云數據倉庫產品,廣受全球用戶歡迎,Snowflake雖然與AWS RedShift有一定的競爭關系,但AWS依然是Snowflake服務全球用戶最重要的云平臺。

　　又如當前熱門的AI領域,在底層AI芯片方面,AWS可以提供基于英偉達、英特爾、AMD、賽靈思等芯片廠商的最新處理器的強大算力,并通過自主設計的處理器,極大地降低機器學習的算力成本。AWS大中華區云服務產品管理總經理顧凡直言:“不同機器學習應用對于算力的顆粒度和需求是不一樣的。在計算領域重塑的創新點就是量體裁衣,將細分需求做到極致。”

　　“為AI每一項工作都提供一個趁手的工具,并給予用戶更多選擇權,這是AWS在機器學習的宗旨。”顧凡如是說。

　　云計算有哪些重要技術趨勢

　　每年的亞馬遜re:Invent全球大會閉幕式上,亞馬遜全球副總裁、首席技術官Werner Vogels博士發表壓軸演講,分享它對于未來科技趨勢的預測。在2020 亞馬遜re:Invent大會上,Werner Vogels博士帶來了他對于未來云計算趨勢的看法。

　　“2021年,云將無處不在,無遠弗屆。”--這是他對于2021年云計算的核心觀點。

　　具體來看,Werner Vogels博士認為,所有云功能都集中在數據中心的時代正在開始消失,隨著云服務商部署數量眾多的云數據中心區域和接入點,云技術正向全球各地的客戶不斷靠近,云的概念從一個中心點延伸出來,進入人們日常的生活、工作環境,將有越來越多原本在云中運行的軟件在身邊運行,2021年,云向邊緣的推進將進一步加速。

　　其次,機器學習在2020年已經成為主流,2021年則會從云端延伸到邊緣。機器學習歷來是一個計算量很大的工作負載,只能在最強大的硬件上運行。但是隨著軟件和芯片技術的進步,情況正在改變,軟件和硬件在邊緣端適配,讓機器學習實現互聯,進一步延伸到邊緣。

　　Werner Vogels博士還預測,2021年及以后,一個巨大的變化是,小企業開始利用先進的云技術服務客戶。大量優秀的技術和服務提供商將會涌現,服務于這些小企業。實現這一點源于云無所不在的趨勢。

　　此外,像量子計算、云技術應用在太空等也是2021年重要的技術趨勢。

　　重塑自己就是重塑未來

　　但當AWS在re:Invent大會上公布其2020年第三季度年化收入達到460億美元。同比增長29%,并成功躋身全球前五IT廠商時,AWS在一個微軟、IBM、Dell EMC、Cisco等巨頭林立的IT市場中不斷突破,并改寫整個市場的格局。

　　核心秘訣是什么?答案是“重塑自己。”

　　在2020 亞馬遜re:Invent大會上,AWS CEO Andy Jassy在面向全球50多萬觀眾長達三個小時的主題演講中,提及了五十多次重塑,向全球客戶分享如何通過重塑實現生存和成長,成為市場領導者。

　　正所謂是萬物皆變化,唯變化不變。突然的疫情、不斷復雜的形勢,讓市場的不確定性成為常態。Andy 直言,新冠疫情這9個多月來,他對重塑思考良多,發現很多人都是面臨絕境才想到重塑。但是就像借錢,越是業務不好時越借不到錢,重塑也是同樣的道理。因此,重塑事不宜遲,而且要堅持不懈,才能成為領導者。

　　Andy認為重塑的關鍵,部分與技術相關,但更重要的是企業文化,要建立重塑文化。為此,他總結了企業重塑文化的8個方面:(1) 領導要有創造和重塑意識;(2) 順應趨勢,不可逆行;(3) 招募渴望創造的人才;(4) 實實在在解決客戶問題;(5) 速度至上;(6) 別把問題復雜化;(7) 使用功能最強、最豐富的技術平臺;(8) 自上而下,制定激進的目標。

　　正如Andy所說,重塑自己事不宜遲。在一個充滿不確定性的時代下,重塑自己就是重塑未來。

　　扎根中國,攜手共贏數字化時代

　　與歐美等地區不同,中國的數字化進程正在以前所未有的速度前進。尤其隨著新基建、數字經濟等策略的推動下,中國各個行業的產業數字化之路迎來了前所未有的機遇。

　　根據中國信通院《2020年中國數字經濟發展白皮書》顯示,2019年,中國數字經濟規模達35.8萬億元,占GDP比重達36.2%,中國數字經濟總量規模和增長速度位居世界前列。與之匹配的是云計算產業的迅猛發展,信通院數據顯示,中國云計算市場規模在2019年達到了1334億元,同比增長38.6%,預計未來四年依然會保持高速增長的趨勢。

　　一直以來,AWS都在非常重視和持續投入中國市場,并且在中國市場獲得了大量的用戶。比如在產品層面,AWS非?？粗匦路蘸托鹿δ茉谥袊穆涞厮俣?2020年以來,AWS中國區域已經落地了290項新服務或新功能,超過了2019年的數量總和,重點涵蓋了如數據分析、機器學習等熱門應用與功能,這些也正是目前中國用戶在數字化轉型中所亟需的。

　　此外,AWS還異?？粗刂袊朴嬎闵鷳B的建設。云計算的本質是服務,生態是服務的最好表現形式。隨著越來越多企業選擇上云,技術能力、服務能力和生態能力是云服務商能否將服務落地的關鍵。尤其是進入到金融、教育、視頻、游戲、制造、零售等更多行業之中,生態的多樣性決定了云計算服務商的成敗。

　　為此,AWS在2020 re:Invent大會上宣布在中國推出ISV全新加速贏計劃,從四個方面全力建設中國云計算生態,首先是通過多項技術與咨詢措施,幫助中國ISV快速實現自身業務向云轉型;其次,通過提供多個市場渠道,讓中國ISV可觸達AWS全球數百萬客戶;第三,打造多項業務增長計劃,以多元化業務拓展幫助中國ISV提升業績;最后,加速相關培訓與認證,培養更多云計算人才,為中國云計算生態賦能。

　　總體來看,今年的亞馬遜re:Invent大會格外特別,不僅僅是首次改成線上的形式,更加重要的是向全球展示了一家規模巨大且持續成長的公司是如何在競爭激烈的市場中不斷引領云計算的變革與發展,以及如何通過云計算技術來真正幫助用戶來應對挑戰。

作者：袁紹龍