在全球市场，无需赘言亚马逊AWS是当之无愧的领导者。无论是市场份额，还是收入都保持着巨大的领先优势。根据Gartner的最新数据显示，2017年AWS的IaaS收入同比增长25%，达到122亿美元，市占率高达51.8%。即便拥有了如此优异的成绩，亚马逊AWS依然不是那么轻松，因为在其身后，微软、阿里云、谷歌和IBM等巨头无时无刻不在贴身追赶。

因为随着云市场的愈发成熟，任何巨头要保持高增速都将面临最严峻的挑战，需要在保持技术领导力，以及区域增量市场加速前进上下点功夫。对于AWS这样的领导者，继续在云市场高歌猛进的法宝会是什么？我试图在2018年AWS技术峰会北京站的现场寻找答案。AWS技术峰会是其一年一度全球最为重要的系列市场活动，今年分别在中国的上海、北京和深圳举行。

AWS未来的技术“担当”

虽然亚马逊AWS如今的成绩是靠基础设施即服务（IaaS）取得的，但如今是该重新审视亚马逊AWS的技术愿景了。因为今天AWS的许多新的功能和服务都在围绕用户的数据、应用、流程和业务决策在布局。

也许现在基础设施即服务是AWS最挣钱的业务，但未来肯定是其他云服务角色。比如，Amazon Aurora的云数据库服务已经累计帮助用户迁移83000套独立数据库上云，成为了亚马逊AWS有史以来增长最快的云服务。显然AWS的技术张力正在迅速蔓延到云的PaaS层面，这样的速度已经触动了传统商用数据库供应商的神经，因为AWS正在带动自己和其云的用户摆脱对商用数据库的依赖。

如今Amazon Aurora已经正式落地中国，亚马逊AWS全球副总裁、大中华区执行董事容永康表示，“Amazon Aurora数据库管理服务已在中国可用，成本是传统商用数据库的10分之一，性能提升5倍。”

与全球市场AWS需要面对跟传统数据库竞争对手的激烈口水战不同，在中国市场“去IOE”为AWS提供了契机，只要满足中国的合规合法，技术上能够帮助用户平滑过渡到云，满足业务需求，并降低成本，Amazon Aurora可以说一片坦途。现在通用汽车、Verizon等公司都在使用Aurora。

亚马逊首席技术官Werner Vogels在谈及Amazon Aurora时，特别强调了三点优势，“其一，Aurora是一个真正的云和本地都能够实现良好运转的数据库。很多数据库从90年代发展，但底层的技术并没有发生很大的变化。但我们现在做的是本地和云端都会有备份，性能的水平，安全性的水平、可靠性的水平跟传统数据库产品不可同日而语；其二，多主架构能够大大提升系统性能，可实现跨多可用区；其三，Aurora Serverless的服务，可按需、自动规模伸缩的数据库，面向具有不可预测或循环性质工作负载的应用程序。”

AWS在将云服务布局到PaaS平台，为了给客户提供稳定的软硬件云基础设施的目的，是能够保障企业对业务生产效率的提升，将客户的生产力尽可能充足的释放，能够将发展重心放在应用开发上。

在Werner Vogels眼中，AWS的客户是“真正的希望能够创建全新的产品服务应用或者是改造现有应用的人。”显然，AWS要通过云为客户提供“原生”开发的一切：工具链、功能，从而为客户带来更加敏捷的开发，摆脱过去僵化、繁琐的软硬件配置、部署和运维等所带来的时间成本、人力成本、投入成本，真正将成为创新应用的缔造者。

AWS Cloud9就是这样的云服务，Werner Vogels将它称为IDE，就如同其他编程语言的IDE，它提供各种各样的功能，可以从代码的编写、构建、测试，部署、运行满足客户的开发和管理。在AWS Cloud9上面，你可以选择使用AWS的开发工具服务，也可以用自己的，可以协同开发，可以测试找bug。

没错，完全基于云基础架构的现代云原生开发，无需为后端的服务器、网络、存储和数据库等操心，你想要的开发工具也不一而足。用Werner Vogels的话说，“给开发者提供一个巨大的工具箱，由你挑选！”

如果说云数据库、云原生开发是亚马逊AWS在抢夺市场，那么机器学习和人工智能就是在快速抢占市场。据悉，在过去6个月，亚马逊AWS新增了100多个机器学习的新功能和服务。机器学习的井喷式发展让AWS上机器学习工作的负载猛增了250%。Werner Vogels提到，“这样的爆发式增长，让AWS重新思考该如何为满足机器学习来重新创新技术堆栈。”

在堆栈的最底层整合了满足高性能计算的硬件，如英伟达Tesla V100 GPU处理器，以及目前许多开源的框架如TensorFlow、Caffe2、Pytorchi、Keras之上，其上提供平台层SageMaker和应用程序服务。

这个架构很像云架构的三层，显然硬件和软件框架提供算力和环境，通过SageMaker平台和应用程序服务，给开发者提供算法和功能，来满足机器学习的需求。SageMaker提供的是普及化的平台服务，把开发者从数据清洗、训练模型、算法测试等工作中解放出来。目前SageMaker提供了如欺诈检测、物体检测、物流、销售、预测等模型。Werner Vogels提到，“你来选择你想用的算法，将数据做一键式培训，SageMaker帮你解决所有部署、算法、模型的问题。”

如Amazon Rekognition服务，就是一种图像识别服务；Amazon Polly，一种涵盖25种语言的语言识别服务；做情感分析的Amazon Comprehend服务等等。

亚马逊之所以有信心将机器学习作为一种服务提供给用户，其技术基因主要源于20多年的电商业务积累，如产品的推荐系统预测，交易欺诈。这可能也是其在线广告业务给谷歌、Facebook等造成巨大压力的真正原因吧！

云的IaaS正逐渐成为企业数字化转型的标配，下一站无疑是数据和应用层面的深度变革，无论是云数据库、云原生开发，还是机器学习即服务都已经成为了AWS未来的技术“担当”，继续引领云市场的新引擎！

AWS中国渐入佳境

在中国市场，AWS的技术和服务是通过光环新网和西部数据来运营的，这也就是说如果AWS在中国要想把业务做好，绝对离不开其合作伙伴生态网络的强大支撑。

据悉，目前AWS中国北京区域和宁夏区域都已经完成了AWS技术和服务的端到端云计算能力，累计提供的服务超过150多种。光环新网COO宁琪在谈到从五年前与亚马逊建立战略合作伙伴协议，到去年落地北京区域服务时表示，“过去的五年里，亚马逊中国和光环新网历经风雨，渐入佳境！”

谈及北京区域的运营，宁琪指出，“光环新网负责建设全部的基础设施，包括数据中心、网络、服务器和共享的资源池，然后能够在北京地区提供亚马逊中国的云计算服务。在合规方面，光环新网去年年底已经获得了工信部颁发互联网共享资源的牌照，即云计算的服务牌照。同时，在今年4月份也完成了网络安全的等级保护三级认证，具备了在准入方面和信息安全的合规方面提供服务的能力。同时也完成了整个服务运营能力的部署，这种部署是具备全国的各种接入支持的能力，以便各地的用户，包括光环新网的合作伙伴，能够顺利地进入到亚马逊的服务平台。”

为此，光环新网成立的光环云和光环有云的两个全资子公司，光环云负责云服务的运营、销售、推广和用户的支持；光环有云围绕用户侧的服务咨询、培训、迁移等多种解决方案的集成。

AWS的宁夏区域由西部数据负责运营，宁夏区域因其得天独厚的地理优势，在AWS的云服务技术实现上展现了诸多优势，如EC2 三个可用区的落地，数据中心能够利用当地的风能、光伏等所带来的区位优势，从而能够节省用户的成本，Aurora云数据库服务，P3实例等也率先在宁夏区域可用。

宁夏西云数据公司CEO王辉表示，“西云数据有一个非常强的技术团队，40%的工程师都有十年以上的从业经验，他们对AWS的产品和服务非常熟悉，平均每个人有1.5个AWS的认证的资质。”

随着北京区域和宁夏区域服务的落地，让AWS在中国市场的发展迈进全新的阶段，用户可以更加放心选择来自AWS全球的云服务体验和积累，这也会进一步吸引诸多的生态合作伙伴加入亚马逊APN生态网络。在AWS峰会期间，亚马逊正式宣布与德勤在大中华区展开一系列的企业云咨询服务。

容永康强调，“利用到AWS全球布局的资源，可以协助中国企业快速扩展到海外市场。”

在粘附合作伙伴的同时，AWS云服务正在成为中国企业的数字化转型的重要推手。金风科技就是能源领域的典型代表，它是全球排名前三的风电提供商，正积极加快自身数字化转型的步伐。

金风科技通过内部搭建数字化的能力，通过物联网、人工智能、云计算等技术，去大大推动产品的数字化设计和仿真。在管理数字化方面，通过去中心化，打破信息孤岛，能够更好的去支持到的内部的信息的流动和分享，找好IT部门的定位，为企业的数字化赋能。

在金风科技的数字化历程中，亚马逊是重要的合作伙伴，为其云原生开发模式的大数据平台工业APP提供助力。金风科技首席数字官胡晓博士指出，“以风机的设计校验仿真为例，以往通过本地机群进行风机的校验仿真，但通过AWS的EC2的弹性计算能力和并行计算能力，大大提高了我们计算的容量，日常一般是1600核，最高可以达到4000核，在以往的本地集群是很难以想象的。对于仿真产生的每分钟100GB的压缩数据，我们利用Lambda和S3的带宽进行高速检索的索引，大大提高了效能。基于EMR和S3的架构，能够在几分钟内完成对仿真数据的统计。并积极利用亚马逊的竞价实例和预留实例，对AWS上面的成本进行降低成本，效果是非常显著。在EMR上，能把成本降到以前的60%以上。”

胡晓博士指出，选择AWS的原因有三：技术领先、完整的生态系统，还有专注做云，专注做平台的中立性。

结语

从亦步亦趋到渐入佳境，亚马逊AWS与其合作伙伴光环新网和西部数据经历了五载春秋，在收获用户信任、生态壮大的同时，相信未来的日子亚马逊AWS在中国市场能够迎来更快的发展。但其真正的考验才刚刚开始，因为在中国市场AWS不仅要面对IaaS的诸多竞争云平台，还要面对如机器学习即服务等新技术角逐的厮杀；与IaaS发展之初，AWS具有先发优势不同，人工智能和机器学习等，中国市场的起点不低。今天的AWS如何赢得中国的云未来？