AWS：云计算的布道师
不知不觉间，云计算（Cloud Computing）自诞生之日起，已经走过了第十三个年头。
2006年8月25日，AWS宣布开始对Amazon EC2（Amazon Elastic Compute Cloud）进行有限公开测试，云计算商用的大幕从此正式开启。
2019年的今天，云计算已经在全球各地的各行各业遍地开花，并且正以前所未有的速度改变着整个世界。
2006年刚起步的时候，AWS只发布了两个服务——Amazon EC2计算服务和Amazon S3存储服务。
然而经过十三年的发展之后，今天的AWS已经可以提供超过165项功能全面的服务，为客户满足从技术、存储、非关系型数据分析、移动数据工程、媒体服务到机器学习等各个方面的需求，并且能够安全地在全球范围进行部署和运营。
尤为难得的是，从2006年到2019年的这十三年里，AWS的服务从来没有涨过价，一直都是在降价，一共降了73次。这也就是说，客户在AWS云上跑应用的时候，其成本还会随着时间的推移逐渐下降，这也成为了AWS吸引客户的一大特色。
作为云计算技术的开创者，AWS对云计算在全球的布道堪称不遗余力。
一直被模仿，从未被超越
“AWS的重点，是为软件开发人员和构建者提供更多的工具，让他们可以构建、开发和扩展自己的应用。”AWS全球技术与开发者布道师团队副总裁伊恩·马辛哈姆（Ian Massingham）向趣味科技如是表示，“构建者们不需要前期的投入成本，第一天上手就能使用完整的AWS技术平台，这样不仅可以减少他们的开发时间、降低运营难度、解放其生产力，而且还能够提高可用性和降低运营风险。可以说没有其他任何一家云服务供应商的广度和 ，能够比得上AWS所提供的云服务。”
伊恩·马辛哈姆表示，在全球云计算市场，AWS目前在基础设施布局、性能、功能方面都遥遥领先，其领先优势体现在多个方面：
一、AWS是从客户需求出发来做反向工程，基于与客户的对话，了解客户的诉求，以此作为出发点开展研发，量身打造服务和解决客户特定问题。
二、AWS提供的支持和服务体验，包括客户关系的管理，都在客户中广受欢迎。很多客户都乐于多花一点钱来跟AWS的专才交流，从而获得来自AWS的咨询服务，这也让AWS在众多云服务提供商中脱颖而出。
三、AWS的全球化市场布局，让不同国家和区域的客户都能确保自己的用户在AWS上获得稳定可靠的应用体验。目前AWS在全球22个地理区域内运营着69个可用区，并宣布计划增加开普敦、雅加达和米兰这三个区域。这种目前全球独此一家的布局结构，能够让客户稳健、持久、安全地在AWS上搭建自己的应用。
“很多竞争对手一直都在模仿AWS，但是我们从来没有被超越。”伊恩·马辛哈姆不无自豪地说道。
全世界做得最好的中台
自从迈入2019年，“中台”这个词在云计算市场的热度可以说是直线飙升。那么作为云计算技术的布道者，AWS对此又是如何看待的呢？
伊恩·马辛哈姆表示：“其实AWS内部并没有专门的中台称呼，而是称为中间层。这是因为AWS认为，客户想要知道的就是自己要解决什么样的问题，需要怎样的技术，然后这些技术是不是在市场上可以买到开箱即用的方案。所以从AWS的角度来说，我们要做的就是为客户提供不同的选择，让他们可以用不同的方法解决各自的问题。”
AWS首席云计算企业战略顾问张侠指出，相对于业界熟知的后台和前台而言，其实中台是一个非常有中国特色的IT专用术语，只是因为最近说得多了，行业人士已经普遍接受了这个词。企业在数字化转型的过程中，会遇到怎样把企业的各种数据接口和相关内容打通的问题。很多互联网公司的做法和传统企业不太一样，直接把这些相关东西都放在一起，起名叫中台。
“如果和云这边对应的话，大家知道传统的云可以分为IaaS、PaaS、SaaS，中台大致上是对应PaaS，但是为什么又不叫PaaS呢？因为中台并没有限定是建在云上还是本地，如果建在云上可以叫PaaS，但是如果建在自己机房，那就不能叫PaaS，只能叫中台。”张侠表示，“但是AWS现在一般不太讲IaaS、PaaS和SaaS，因为我们认为现在的AWS云服务其实已经打破了传统的三层界限，做到了相互贯通。所以如果大家了解中台的意义以后，就能知道AWS其实在海外做的很多事情都是所谓的中台。如果一定要说全世界的中台谁做得最好？那答案就是AWS。AWS是在用新的云服务的方式，用数据湖的方法，把数据和应用打通，来为广大企业建造中台。”
让更多人用得起机器学习
当话题谈到机器学习时，伊恩·马辛哈姆表现出了极高的热情，这也从另一个侧面体现出了机器学习如今是多么的炙手可热。
伊恩·马辛哈姆指出，随着各种各样的框架、软件的涌现，机器学习变得更加容易获得，AWS能够让许多技术企业和非大型的企业，也可以用得起机器学习。“在AWS平台上，你不需要是相关行业的专业人士，也不用获得统计学博士学位，一样能够使用机器学习。”
“以前要做机器学习相关的工作，需要大型的计算设备、高性能计算硬件、专业型设备、特别准备好的海量数据、数以亿计的大量资金，才能用得起机器学习。而且成本如此高昂的试验，还不知道会不会成功，因此开发者很难去做这样的尝试。”伊恩·马辛哈姆说道，“但是云的出现解决了这些问题，首先用户不再需要一个大型的数据中心，云可以存储P字节规模的海量数据，而且能够指定几天或是几个小时。用户可以在云端租用几个小时的GPU或者CPU计算资源，如果成功的话可以继续，如果失败的话也可以停止使用计算资源。这样成本方面就可以非常灵活可控，不至于做一个试验就会让公司破产。”
正是因为使用机器学习的成本极大降低，人们可以用机器学习来尝试不同的工作。从亚马逊电商网站在适当的时间把适当的产品递送给适当的地址给适当的客户，到Amazon Go无人商店的全自动购物体验，从根据面部识别功能对竞选过程做流程透明度监督，到Amazon Polly将文字转化成语音为盲人提供服务，从恋爱社交网站上的智能算法匹配对象，到电信运营上预测客户打电话要什么样的服务……得益于AWS，在各行各业的丰富应用场景里，机器学习正在大展拳脚。
AWS在中国市场的成长
也许有不少人还记得，AWS是在中国第一个发布基于AMD霄龙处理器的云服务实例的厂商，其对中国市场的高度重视，由此也可见一斑。事实上，AWS对中国市场的青睐有加，还可以从诸多举措中体现出来。
最近AWS在中国市场可谓动作频频。针对旗下的物联网平台，AWS发布了AWS IoT Greengrass服务组件，提供了一系列工具帮助客户运行在断网状态下的设备，可用于自动驾驶、可穿戴设备、智能家居等。与此同时，AWS IoT Greengrass还可以应用于工业场景来做预测性的维护，包括一些大型的矿业企业都采用了这一解决方案。除此以外，AWS还在中国发布了Amazon Aurora Serverless无服务器服务，以及备受好评的Amazon Aurora——后者也是当前AWS增长速度最快的服务。
从市场份额来看，根据IDC发布的《中国公有云服务市场跟踪》报告，在过去的几年里，AWS在中国的市场份额一直在逐年提升，2018年在中国市场排名更是位列前四，仅次于三大中国本土云服务商。
即便在中国并不算自己的主场，但是通过积极理解中国本土市场的需求，主动与企业客户沟通，并第一时间把全球最流行、最领先的公有云平台和服务带到中国，AWS正在努力帮助更多的中国企业迈向成功。
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