亚马逊的云计算技术的未来（巨头都做云计算）

亚马逊的云计算技术的未来（巨头都做云计算）图片来自 Fortune这家企业就是亚马逊。微软之所以错失移动时代，归根结底是因为：一、它两手抓得太满而不甘于放弃（譬如死抱着靠许可证盈利的模式不放）；二、它没有看到在十年后的未来，包括智能手机在内的移动产品才是“太阳”，而自己的核心产品 Windows 不过是围着这颗“太阳”旋转的诸多“行星”之一罢了。此外，谷歌曾有过类似的败笔。十年前，该企业就以同辈所不及的眼光，推出了 Google Apps for Your Domain（现已进化成 G Suite）。应该说谷歌当时是早人一步看到了办公套件的未来。但发行那么多年来，G Suite 几乎少有改进，只一味地坚持着自己的“低价格 低可配置性”，结果一直不温不火，只能在小企业主之间和教育界小打小闹，而一直很难黏住大企业。到了 2011 年，微软的 Office 365 横空出世。凭借几乎不间断的推陈出新，没几年这位新秀就大比分超过了 G S

虎嗅注：数日前，亚马逊的 AWS re:Invent 2016 大会刚刚落下帷幕。在这场持续了 5 天的大会上，一大波新产品纷纷亮相，预示着 AWS 的功能已经上升到了一个新高度。从目前来看，AWS 占据着公有云市场的一半份额以上，并且其收入非常喜人——今年第三季度，AWS 的收入高达 32 亿美元，预计全年收入将达 100 亿美元。对此，AWS 的 CEO Andy Jassy 表示，AWS 将继续担当云计算领域那个“重要而强大的领导者”。

不过这条路亚马逊绝不会走得一帆风顺，因为曾经被它甩在身后的谷歌已经在奋起直追了。近日，著名科技博主Ben Thompson 专门撰文，对谷歌能否在云计算领域战胜亚马逊进行了分析。

以下内容来自 Stratechery，原标题为《How Google Is Challenging AWS》，作者 Ben Thompson，虎嗅编译。

大公司总免不了因“错过未来”而饱受诟病——有的，是因自满于现状而坐失良机（这本就该痛批）；有的，虽也看到了突破现状的必要性，但却像始终裹了脚一般，只是围着现有产品小打小闹，到头来终究没有推倒自己堆砌的围墙，最后只能隔着墙，眼看着一个时代呼啸而过。在这方面，微软给我们提供了绝佳的反面教材。早在 2000 年，微软就推出了 Windows Mobile，从这个角度讲，微软也曾跟移动时代有过一面之缘。但最后，它到底只是在入口处赚得了几声吆喝，便眼看着这扇大门关上了。

微软之所以错失移动时代，归根结底是因为：一、它两手抓得太满而不甘于放弃（譬如死抱着靠许可证盈利的模式不放）；二、它没有看到在十年后的未来，包括智能手机在内的移动产品才是“太阳”，而自己的核心产品 Windows 不过是围着这颗“太阳”旋转的诸多“行星”之一罢了。

此外，谷歌曾有过类似的败笔。十年前，该企业就以同辈所不及的眼光，推出了 Google Apps for Your Domain（现已进化成 G Suite）。应该说谷歌当时是早人一步看到了办公套件的未来。但发行那么多年来，G Suite 几乎少有改进，只一味地坚持着自己的“低价格 低可配置性”，结果一直不温不火，只能在小企业主之间和教育界小打小闹，而一直很难黏住大企业。到了 2011 年，微软的 Office 365 横空出世。凭借几乎不间断的推陈出新，没几年这位新秀就大比分超过了 G Suite，成为诸多企业首选的办公工具包。虽然 G Suite 近来奋起直追，相继推出了机器学习等功能，但在年轻气盛的 Office 365 面前，到底还是有些力不从心。

现在想来，2011 年应该是值得纪念的一年。那一年，基于云平台的 Office 365 诞生，谷歌和微软不但在智能办公领域正式结仇，而且也开始了对云端这块处女地的劫掠。悲催的是，暗战正酣之际，两者谁都没注意到，在他们之外，一家跟 Cloud 八竿子打不着的企业早就厉兵秣马已毕，预备着要成为真正的云计算巨头了。

这家企业就是亚马逊。

图片来自 Fortune

同样是在2011 年，亚马逊推出了 AWS。先是亚马逊自己带头使用，接着，全球各地的企业级客户也蜂拥而至。那么，AWS 的魅力到底何在？第一，AWS 本身是一套可持续演进的系统。它能够在不停机、不瘫痪的情况下就完成大幅度升级和大规模客户转移等任务，让企业级客户安享 7x24 小时不间断的服务，无需担心自己会受到影响。第二（也是最重要的），AWS 提供给用户的，不是框架（frameworks）而是“基元”（primitives）。利用这些“基元”，客户自己也可按照具体需要，构建出种种可持续演进、可持续扩展的（scalable）后端系统。

AWS 的“基元”（Primitives）

在构建之初，亚马逊的工程师们就发现，与其向客户提供一套套功能齐全但缺乏后续升级能力的框架（primitives），不如提供基元（primitives）——一种最基本的计算模块。客户可以根据自己的需要选择并使用这些模块，最终创建出高效、可扩展且安全的系统。

这里不得不说说基元（primitives）的故事。

根据亿邦动力网的介绍，2000 年之初，亚马逊走到了一个瓶颈期。当时团队之间互相争抢基础设施的情况非常严重。而这时，贝索斯却迷恋上了Steve Grand 写的一本名叫《Creation》 的书。Grand 是上世纪九十年代的视频游戏Creatures的开发者，根据其描述，在游戏中他只要将一种名为基元（primitives）的、设计颇为简单的计算建构块提供给玩家，玩家就可按照自己的喜好将其培育成各种电子智能生物。这本书给了贝索斯极大的启发。他认定：如果亚马逊想刺激开发者的创造力，就不应该去猜测他们需要哪类服务，因为此类猜测只能基于过去的经验。相反，亚马逊应该创造基元，即计算的基本模块，然后就放手，让开发者自由使用它们。同样，面对公司当前的实际问题，亚马逊需要把自己的基础设施分解为最小、最简单的原子组件，让开发者尽可能方便地自由访问。“基元” 模式最终实现了亚马逊基础设施的模块化，而这些模块不但可以专供亚马逊内部团队使用，外部开发者也可以用。

不但如此，亚马逊后来在进行内部管理改革时，也用上了这一原理。贝索斯把整个公司分拆成一个个不足十人的、高度独立又高度自治的小团队（即所谓“基元”）。这些团队可谓小而精悍，在加班时只需订购两个披萨就能喂饱全员，而在亚马逊碰到重大问题时又能弹无虚发。总之，分拆之后，整个团队看上去仿佛是一团乱麻，但由于这些“基元”都具备高度的自我能动性，能够相对灵活地自我成长，最后，它们带来的成果非常惊人。

写到这里大家应该看出来了：亚马逊把当初解决基础设施问题的办法，以及进行内部管理改革时所用的办法，都用在了 AWS 的开发上。结果，它大获成功。对此，有人已经如此断言：AWS 提供的服务已经远远超出了基础设施（譬如处理器、硬盘驱动器、数据库等）类服务所能达到的高度，也远不止是一种软件或平台服务。它提供的、具有高度灵活性和高度可扩展性的“基元”，能够让企业自由发挥，最终创立出各种各样的、自己想要的成果。

谷歌实际上是一个产品公司

谷歌从来都不是一家平台公司。通常情况下，人们会把苹果和谷歌划分到两个完全不同的阵营里去——前者是“产品型公司”中的佼佼者，而后者是“服务型公司”中的翘楚。人们之所以有这种看法，是因为自己对“产品”这一概念的理解太狭窄（或许在很多人看来，所谓产品就是指硬件之类看得见摸得着的东西）。可实际上，如果我们合理拓宽“产品”的外延，把但凡是呈现给终端用户的理想解决方案都称为“产品”的话，我们就会发现：谷歌和苹果其实非常相似，都属于产品型公司。

闹了这些年，原来我是个卖产品的（图片来自路透社）

这样定义谷歌其实还有一个重要理由。众所周知，但凡是产品——不管是智能手机还是搜索引擎，在交付给终端用户前都必须经过一个几乎不为人知的痛苦过程，中间要经历多次的修改、完善甚至返工，才能带给消费者最佳的用户体验。所以我们说：在以终端消费者为主体的市场上，集成型产品（integrated products）都很受欢迎。而谷歌，虽然它提供的是以消费者为导向的服务，但这些服务都是百分之百的“集成型”——这一点跟苹果的 iPhone 一模一样。

很明显，不管是亚马逊还是IT 时代的霸主微软，它们提供的都不是集成型产品或服务。譬如微软的 Win32 API。单就终端用户体验而言，Windows 的设计明显要逊于 Mac OS 之类的对手。但在另一方面，Windows 的性能和可扩展性又非常强，以致许多企业都依靠它来开发 App，所以直至如今，Windows 还处于霸主地位。再譬如亚马逊的 AWS。所有能构建后端服务的架构全被拆分成灵活性极高的基础性模块，依靠这个，AWS 上线后不久就击败了谷歌早在 2008 年就推出的云服务 Google App Engine。对此，有人曾做出过这样的总结：使用 App Engine，就要接受谷歌代替你做出的许多决定；而使用 AWS，你可以随心所欲构建自己的所想所需。

谷歌的对抗手段

说起来Windows 和 AWS 的成功还有一个共同原因。为 Windows 开发的 App 一般很难与其他操作系统兼容，但因为微软的合作伙伴和代理商们掌握着庞大的商业网络，最终，它们把 Windows 变成了许多企业唯一的选择。久而久之，一个以 Windows API 为基础和中心的、进得去但出不来的庞大生态系统就形成了。显然，AWS 一直都在效法微软——它要构建的就是这种“舍我其谁”的生态系统。

但是这种生态系统已经开始垮塌了。Web的兴起最终让消费者和企业都能够既利用 Windows 又不受制于它；同样，浏览器的兴起也最终让 AWS 的用户不再视其为唯一选择，因为：现在任何一种企业 App 都是为 Web 而建，所以人们可以通过任何设备登陆。

这样一来，谷歌就有了反击 AWS 的机会。

近年来，谷歌实践了一条依靠浏览器来探索企业计算的道路。2014 年，谷歌宣布推出以 Borg 服务为基础的开源容器集群管理系统 Kubernetes。由于 Borg 能抽调大量的谷歌基础设施，所以谷歌所有的服务都能随时按需支取相应的计算功能，而不必挂虑任何细节问题。这一过程的关键就在于容器。谷歌工程师们建立了一个灵活性几乎无损的标准界面（接口），因此根本不需再费心思去了解底层硬件或操作系统。

Kubernetes 和 Borg 的不同之处就在于，前者是可以到处安家的。它可以在 AWS 上运行，可以在 Azure 上运行，可以在 Google Cloud Platform 和内部部署的基础设施上运行，甚至还可以在用户家中运行。对于谷歌而言，虽然 AWS 在IaaS（基础设施即服务）这一领域已经有十年经验了，但利用 Kubernetes，它一样有机会迎头赶上。首先，谷歌自己在基础设施上已经有了长足进步；其次，Kubernetes 的潜在影响和以容器为基础的研发理念最终会让用户拥有选择基础设施供应商的自由。难怪 Kubernetes 成了史上成长最快的开源项目，因为，它真的不捆绑人。

不过这对谷歌到底有什么帮助呢？毕竟，就算 Kubernetes 变成了企业云的标准，AWS 生态系统也绝不会放走一个企业客户。所以，谷歌真正需要的是做到差异化。

成本 VS 体验

这里需要澄清的是：Web 的开放性本身不是谷歌有把握战胜亚马逊的根本原因，不过，这种开放性却为谷歌研发最佳技术创造了条件；同时，谷歌拥有最先进的搜索引擎，这件事本身同样不能保证谷歌就能战胜亚马逊。但是，由于其搜索引擎依赖的是链接而非网页内容，所以，只要 Web 成长，谷歌就会跟着成长。这一优势是其竞争者们不具备的。

我认为我们能从中得出一个值得推而广之的理念——实际上，该理念也是聚合理论（Aggregation Theory）的核心：当分配成本（distribution cost）或转换成本（switching cost）下降时，用户体验的重要性就会上升。也就是说，当你可以对所有服务进行访问时（不管是新闻、汽车共享，还是视频或搜索），最好的取胜方法不是赢在最初的优势，还是赢在之后的优势复合。（注：本段翻译参考了开源中国）

所以，谷歌在企业云领域挑战 AWS，首先就是把宝押在了开源的 Kubernetes 上。利用 Kubernetes，谷歌希望能创建一个完全不受控于云基础设施的浏览器，然后降低转换成本。再一个，谷歌还将向机器学习发起冲刺，而在这一领域取得的成果，同样会成为谷歌打击 AWS 的利器。

胜负未定 图片来自 CloudAcademy Blog

机器学习和数据

无疑，云服务正在日益主导机器学习。两者都涉及到对大量数据的处理，而在这方面，只有小部分巨头拥有足够财力，能最终建起所需的基础设施并雇佣全球一流的机器学习工程师。这就意味着，对于绝大多数企业来说，机器学习之成果的大小，首先取决于它们的数据是否来自云端（虽然有本地解决方案，但我认为这些方案会随着时间的推移而不再适用），其次则取决于各自云供应商的好坏。

这就意味着云供应商们要承担更大的风险。优秀的、可供机器进行学习的“教材”不仅要保持差异化，而且还要保证可持续，因为只有精益求精才能吸引更多用户并采集到更多数据，最后，这些数据将会帮助企业改进各自的机器学习。

可以说，就目前各自所拥有的数据而言，谷歌已经成了AWS 在云端的最大威胁。

谷歌的巨大优势是：将近20年来它一直在和大量数据打交道，并且过去几年里一直在开发强大的机器学习算法。要知道，数据是最重要的，而最好的证据就是：去年谷歌宣布开源TensorFlow（一种机器学习蓝图）后不久，我注意到该公司就是想借机向人们暗示：它的数据储备更为庞大，而它的基础设施也具备可持续演进的优越性。

其实谷歌已经按捺不住地向我们展示了它是如何在其云产品上运用这些优势的了——就在今年感恩节之前，谷歌发布了一系列产品，从中我们可以明确看出：这些产品都利用了谷歌在数据上的优势：

• 云自然语言API（Cloud Natural Language API）：通过机器学习来分析文本，已经具备了一定的可用性；

  
  

• 高级版的云翻译API（Cloud Translation API）：它使用机器学习，以大幅度提高八种语言翻译的准确性；

  
  

• 大幅度降价的云视觉API（Cloud Vision API）：通过机器学习来分析图像；

  
  

• 新版的云工作API（Cloud Jobs API）：通过机器学习给员工分配合适的工作

  
  

这四款产品都已经与另一款产品——依赖于机器学习的云预测API（Cloud Prediction API）——连体。并且很明显，云预测 API 以及这四款产品中的前三款都脱胎于谷歌的各种消费者级产品。其中，云工作API似乎是建立在谷歌的内部工具上，同时也以谷歌从网上获取的大量数据为基础。总之，谷歌花费了多年时间来打磨各种算法，希望这些产品在应用于企业数据时可以有出众的表现。当然，我希望谷歌的这种优势能继续下去。

当然，谷歌必须更进一步。它自己也意识到了这一点，所以才宣布让顶级 AI 专家李飞飞和李嘉牵头建立谷歌云机器学习团队（Google Cloud Machine Learning Group）。该团队将专门负责开发商用机器学习的API，换句话说，它的作用就是将谷歌的机器学习能力产品化。

所以，绕了一个大圈子后我们发现，谷歌终于摸到自己的窍门了。在第一波云计算战争中，它的确已被 AWS 甩在后面；但是后来，把 Kubernetes 开源之后，谷歌开始转向。随着那些开放式容器（这些容器对供应商不作任何要求）的研发成功，谷歌又将越来越多的精力投入到产品的研发中去。毕竟，作为一家公司，改变竞争方式总比改变自己的本质要容易。

可以肯定的是，谷歌的成功还不是板上钉钉的事儿。公司仍然要面临新商业模式的挑战，同时还要尽快建立起销售与服务团队。需要注意的是：在这两方面谷歌都落后于亚马逊——毕竟后者有庞大的合作伙伴生态系统，并且服务功能更为强大。

此外，AWS也有自己的机器学习API。而在这方面，IBM和微软也不甘示弱。有数据显示，微软在这方面非常强大——不但已在该领域从事研究多年，而且还有丰富的经验，能将技术产品化并商业化。还有，谷歌一贯奉行“以消费者为焦点”的策略，而这一策略很可能成为今后的障碍。最后，尽管Kubernetes 很受欢迎，但别忘了：谷歌自己还从未使用过它。

结语

不过，谷歌仍然是一个强大的竞争对手。它战略健全，而且（可能）更重要的是，它如今正急于创建新业务。最后别忘了：向云计算进发的长征之路才刚刚开始。虽然亚马逊看上去遥遥领先，但实际上，云计算的未来还没有真正降临。所以，让我们静观谷歌吧，看看它会使出哪些招数来改变尚未成型的“未来规则”，我想，这个过程一定会很有意思。