2021年7月,Gartner发布了全球云基础设施和平台服务魔力象限。亚马逊云技术连续第十一年被评为领导者。在云基础设施和平台服务的魔力象限中,亚马逊云技术在执行能力和愿景完成上确保了最高最远的位置,超越了我们熟悉的谷歌、微软、阿里云、腾讯云等巨头。
Gartner还发布了关于云基础设施和平台服务关键能力的报告。在云原生应用的情况下,亚马逊云技术仍然排名第一。Gartner对其应用开发、持续交付服务和广泛的容器服务给予了高度评价。

20年前,亚马逊是美国乃至全球最大的电子商务公司。从2001年开始,亚马逊进行了一次重大的战略调整,即从单一的应用开发转向微服务,然后再次成为这种创新方式的引领者。到2021年,亚马逊的业务将由超过10万个微服务支撑。
如今,亚马逊云技术根据这套现代应用理念,将现代技术、架构、软件交付实践和运营流程结合起来,让团队能够更快、更频繁、更一致、更安全地交付给客户,减少不分青红皂白的繁重工作,从而花更多时间向客户交付真正的价值,最终让客户获得竞争优势。
亚马逊技术“现代应用”的基本逻辑
亚马逊开发kindle的时候遇到了一个问题。以前做电商的时候,在订单配送体系中,几天之内的订单配送都在正常范围内。然而,在制作kindle电子书后,用户要求在几秒钟内交付电子书。负责投放系统的部门需要做出选择,要么在大模块开发电子书投放的功能,让kindle电子书团队受制于整个投放系统,要么把Kindle电子书的投放从原来的投放系统中拆解出来,成为一个独立的微服务,以后可以迭代。
“做微服务不是为了微服务技术的进步,而是根据应用本身来驱动业务的微服务。”亚马逊云技术大中华区产品部总经理顾凡在演讲及随后回答记者提问时不断强调,技术本身是为业务服务的,业务的需求使得公司在关键节点走向现代化应用。
图:亚马逊云技术大中华区产品部总经理顾凡
1995年亚马逊成立的时候,所有的逻辑都只在一个应用里,只有一个数据库。随着业务的扩展,2001年,亚马逊进入面向服务的架构阶段,商品、订单、服务等模块都是在那个时期形成的。然后,亚马逊进入了更多的领域,产品迭代和客户体验迭代的速度越来越快。这些按照SOA进行了拆分的模块,本身就会变成超大单体。于是从2002年到2006年,亚马逊正式推出微服务架构。
当时亚马逊创始人贝佐斯提出了一个原则,叫做“双披萨”。他认为,如果两个比萨饼不足以养活一个项目团队,那么这个团队可能会显得太大。从此,亚马逊不仅从技术上,而且从组织架构和管理策略上,建立了一整套微服务体系。团队可以自己开发,自己运营,自己迭代。这类似于稻盛和夫提出的“阿米巴”管理,也符合敏捷管理方法的大趋势。
从此,亚马逊的现代应用开始了最初的探索,后来也创造了一些经典产品。2006年,亚马逊发布了第一个名为亚马逊SQS消息队列的服务。到目前为止,整个松散耦合的软件架构仍然使用SQS。在今年的Prime Day期间,亚马逊SQS在峰值时可以处理4770万条消息。另一个众所周知的应用是2012年推出的基于无服务器的亚马逊DynamoDB,在Prime Day期间达到了8920万次请求的峰值。
我们来做一个小实验,打开亚马逊APP,搜索一件商品,然后系统呈现给你的是个性化定制详情页。在你打开的过程中,亚马逊调用了至少300个微服务,包括商品页面显示、购买键、是否是Prime商品、发货承诺、顾客评论、价格显示等。,都是独立的微服务。今天,亚马逊每天可以更新这样的“现代应用程序”15000次,其中大部分可以通过自动化工具来完成。
在解决亚马逊自身需求的同时,发现亚马逊云技术的客户也会面临同样的问题。亚马逊CTO沃纳·沃格尔(Werner vogels)表示,在亚马逊现代应用开发的架构实现之前,我们的客户80%的时间都在做基础运维的复杂工作,只有20%的开发精力落在应用上。
在采访客户时,顾凡听到最多的抱怨是,在创新过程中,他们的资源总是有限的。我们客户的开发人员渴望将他们的资源集中在创新业务上,但事实上他们80%的精力都花在基础设施上,如安装服务器、安装操作系统、管理数据库以及运行和维护它们。
“随着业务的迭代和变化,客户将相应地要求基础架构跟上其发展速度。此外,客户不希望花费太多时间来管理基础架构,他们需要有人为他们考虑业务的可扩展性,这样灵活性会根据需要增加。因此,这方面将会有对现代应用的需求。”
顾凡表示,亚马逊云技术正在通过翻译、重构和构建共享服务平台,帮助企业客户走向智能创新之路。
其中,“翻译”是第一步,将企业客户的核心应用打包到容器中,快速迁移到亚马逊云技术,让大部分企业从管理基础设施中解放出来;但此时,云的优势还没有全部发挥出来,这就需要第二步“重构”。
“重构”就是打破原有的结构,对原有的应用进行打破和拆分,更合理地划定应用边界。比如将原有的商品系统、订单系统、客服系统按照一定的逻辑继续拆分,粒度更细更灵活,包括拆分数据、微服务it、结合亚马逊云技术提供的技术工具,让云的优势得到充分发挥。
而“搭建共享服务平台”是将企业的现代应用和微服务推进到一定阶段的挑战。企业快速发展,微服务成百上千,需要平衡“开发、微服务团队”和“平台、运维团队”之间的协调性和一致性。因此,亚马逊云技术发布了业界首个面向现代应用的全托管共享服务平台Amazon Proton,使开发者能够以一致的方式部署无服务器和无容器的应用,实现现代应用的大规模部署。
企业应根据自身条件逐步实现“现代应用”。
目前,已有数十万客户将其现代应用部署在亚马逊云技术的平台上。典型客户有我们熟悉的湖南广播电视台、丰田互联网、金蝶等。从全球发展来看,今年第二季度云迁移业务主要新增了来自电信、金融、汽车、体育等行业的重要客户,如瑞士电信、加拿大贝尔、BMO金融集团、哥伦比亚最大银行Bancolombia、法拉利等。
“如何快速构建现代应用,已经成为企业提高敏捷性、实现更快创新、充分发挥数据价值的关键。企业不仅需要解决现代应用带来的诸多技术挑战,如如何在短时间内扩展到百万级用户,实现毫秒级快速响应,处理PB级数据等。,还需要根据自身的应用条件考虑选择哪种路径来实现现代应用。”顾凡说。
顾凡表示,在业务应用向现代应用转型的时候,无论是翻译、重构还是共享服务平台,都要根据企业的特点,把握业务驱动重构的时机,根据业务情况选择微服务的规模。没有统一的标准。
说到这里,顾的典型客户案例就是FreeWheel,亚马逊云技术服务多年的客户。这是一家全球媒体广告技术提供商,其母公司康卡斯特类似于中国的葛花。FreeWheel为美国90%的顶级流媒体服务,每年支持近500亿美元的高质量广告展示。它服务的客户对用户体验的要求非常高。

FreeWheel在业务快速发展过程中面临的技术挑战很典型。飞轮环球CTO马玉玲分享道,首先,广告的销售模式和交易需求在不断变化,公司需要不断创新迭代;二是转播体育赛事时要有适应数百倍流量激增压力的灵活性;第三,对于海量数据的稳定存储和处理非常重要,需要满足客户安全合规的要求。哪怕系统只宕机一秒,全世界都不会有广告,对其客户造成很大损失。
“上云的过程只是分两步走”,马玉玲说。“第一步是做应用的‘翻译’,相当于应用容器化后直接搬到云端,不改变架构,保留原有的MySQL数据库等应用。上了云之后,我们发现云上只有30%的优势可以利用,大部分优势都发挥不出来。这时,我们进行了第二步——‘重构’。在这个过程中,我们将业务拆分成20-30个微服务,从而逐步提高我们的开发效率。现在我们对超级碗这样的体育赛事的支持非常有信心。”
现在不仅是FeelWheel这样的高科技公司,很多传统企业也在亚马逊云技术上构建了大量的现代应用。比如洛阳钼业,成立于1969年,属于有色金属采选业。在疫情期间,它必须能够面对这一挑战,因为它无法出国管理分布在非洲和澳大利亚的基础设施。亚马逊科技给出的答案是建立一个“现代应用”来帮助客户应对。
“现代应用”这个词非常直接,”顾凡说是希望客户的应用能够现代化,重点是关注客户现有的应用和未来要创建的应用。甚至‘现代应用’本身也没有明确区分全部都要上云才能实现。也许他们一部分上了云,另一部分还在准备,但这并不妨碍他们从业务角度驱动微服务拆分。一旦企业考虑清楚了现代应用的路径和节奏,自然云就是一个很好的工具。"
对于最近客户频繁提到的安全合规问题,顾凡表示,作为云计算平台制造商,最重要的是保护客户。他也分享了几个经验:第一,安全和业务是一体的。现在的情况已经不再允许企业完全无视安全防护,先把业务跑起来,以后再去修补漏洞;第二,安全应该是主动设计的,而不是被动响应的。亚马逊云技术鼓励客户主动设计;第三,一个好的安全架构就像一个洋葱,被层层包裹。亚马逊云技术向客户提供的200多项与安全服务相关的功能都是围绕六层构建的。
亚马逊技术让企业实现“现代应用”
“当你准备好并打算实施它时,亚马逊云技术有一个完整的系统来帮助你,”亚马逊云技术大中华区产品部计算和存储总监周歌说。“我们既有相应的系统和工具,也有专门的认证和课程服务,帮助CIO思考,让每个CIO都有能力解决自己的困惑。”
如果客户对Kubernetes非常熟悉,并且有足够的经验和技术团队来研究,最直接的方法就是使用亚马逊EKS在亚马逊云上部署,使用统一的工具轻松部署、管理和扩展容器化的应用。亚马逊云技术帮助客户在后台处理复杂的工作;同时,亚马逊云技术和客户的技术团队将继续在开源环境中使用新进化的技术,并继续开发各种优势。
如果客户对此不是那么熟悉,或者不打算管理容器,亚马逊ECS是亚马逊云技术开发的容器产品,它与亚马逊云技术的其他服务深度集成。不一定要研究容器技术本身,而是要关注如何使用容器,实现业务应用的开发。
如果有些客户甚至不关心容器中的集群和服务器中的实例,而只关心应用程序代码的开发,那么Amazon Fargate这种无服务器工具就成为了更好的选择。它允许客户专注于构建应用程序,而无需预设和管理服务器。
我们也可以从下面的列表中看出三者的区别。在无服务器阶段,用户只需要关注业务逻辑,不需要预置或管理基础设施,就可以运行和编写代码,只需按使用量付费。
虚拟机:抽象物理机,使用多个虚拟机来配置和管理存储、网络、操作系统等。,几分钟就开始,运行几周甚至几个月;
容器:操作系统抽象,采用多套应用环境。需要配置和管理应用程序环境,这需要在几秒钟内开始,并运行几个小时甚至几天。
None:服务器抽象运行环境,使用多个函数,指定所需的内存大小,不需要其他配置。它可以根据需要启动并运行几秒钟甚至几分钟。
作为亚马逊“无服务器架构”的开创者和深入实践者,亚马逊Lambda自2014年推出以来,就开创了无服务器计算的先河,并一直经久不衰。如今,亚马逊Lambda已经集成了亚马逊云技术的200多项其他服务。2020年,亚马逊近一半的新应用将部署在Lambda上。
除了Lambda,亚马逊云技术还开发了超过25种类型的无服务器服务,涵盖计算、存储、网络、容器、数据库、应用集成等各个方面,帮助客户快速构建现代应用。
周歌表示,在疫情期间,可口可乐希望为其Freestyle饮料机提供一套新的应用程序,让顾客无需接触即可选择饮料机的各种饮料。所以他们很快就用亚马逊云技术的整套无服务器服务来搭建,从研发到上线不到100天,很快就扩展到3万多台饮料机。
作为金蝶的子公司,金蝶发票云以SaaS服务的模式将服务集成到金蝶ERP中。为了将更多的精力集中在业务领域,金蝶发票云使用亚马逊ECS和亚马逊Fargate对应用的核心系统进行容器化。过去20天才能完成的新租户部署缩减到0.5天,资源弹性扩展的响应速度从小时级降低到分钟级,大大提高了金蝶用户的满意度。有了亚马逊Lambda,每月处理400万张发票的计算资源成本从每月2万多元降低到每月仅300元。后端影像数据库系统使用亚马逊Aurora无服务器,降低了80%的数据使用成本。
周歌说,我们希望客户能先了解自己的能力,然后他们才能决定如何做现代应用开发,如何建立自己的平台。我们有大量的服务供客户选择,无论是本地的还是云上的,客户都需要根据自己的需求来构建。周歌发现,客户在构建现代应用程序的过程中不断学习和提高,而不是一夜之间。同时,亚马逊云技术也在观察客户获取第一手经验,一切都是互补的。正如长期掌舵亚马逊云技术、现任亚马逊CEO的安迪·贾西(Andy Jassy)所说,体验没有压缩算法,我们的创新主要来自于客户。
亚马逊科技新推出的亚马逊ECS Anywhere和亚马逊EKS Anywhere是在其原有系统上升级的新功能,在服务更多客户的基础上,方便客户更灵活地选择部署地点。
其中,亚马逊EKS Anywhere允许客户在本地部署与亚马逊云技术一致的Kubernetes,并在本地Kubernetes集群中提供亚马逊云技术的技术支持服务,帮助客户像在云中一样在本地使用托管;另一方面,亚马逊ECS Anywhere直接将亚马逊云技术上的ECS集群派生给客户,帮助他们将本地设施集成到整个集群中,并以统一的方式管理集群。“通过这两种产品中的一种,客户可以在任何需要的应用程序和任何地方运行容器服务。”周伟总结道。
亚马逊云科技近日宣布,亚马逊ECS Anywhere、亚马逊Lambda容器镜像功能以及相应的无服务器服务已经“来到中国”。亚马逊云科技与西云数据、光环新网紧密合作,再次正式面向中国推出一系列产品。自2021年以来,通过上述合作,亚马逊云技术在中国发布了近50项相关新服务和功能。

客户的成就会反推亚马逊云技术的迭代和创新。
IDC最新报告《中国公有云服务市场跟踪》显示,无论是IaaS市场还是IaaS+PaaS市场,亚马逊云技术都是前五名中唯一的外资云服务提供商。如果考虑中国企业在海外使用云的情况,根据艾瑞咨询发布的《2021年中国基础云服务行业数据报告》,2020年,中国IaaS公有云全球交付市场和中国IaaS+PaaS公有云全球交付市场两个市场数据中,亚马逊云技术排名第二,市场份额分别为26.0%和23.3%。
时至今日,亚马逊云技术的市场份额仍然位居全球第一。今年第二季度,亚马逊云技术净销售额为148.09亿美元,与去年同期的108.08亿美元相比增长了37%。这离不开庞大的客户规模,这样边际成本才能低于竞争对手。未来亚马逊云技术希望继续引领行业,仍需继续扩大客户规模。这种拓展需要借助亚马逊云技术已有的服务全球数十万客户的经验,帮助他们加速实现“现代应用”,同时提升亚马逊云技术自身的创新服务能力,从而为更多客户提供更先进的服务。
顾凡表示,云上服务的迭代和创新尤为重要。服务于数百万客户的亚马逊云技术平台的现代应用植根于超大型云计算平台,它们运行的工作量会倒逼亚马逊云服务的迭代和创新,这种情况可能无时无刻不在发生。
文字:路易斯/数据猿


