AWS 掌门人称 “Serverless” 是软件界的下一场革命

Posted 2021-04-30 云头条

Serverless是一种构建云应用的新方式，不需要软件开发人员操心云端配置服务器和存储系统。它其实并不是果真抛弃服务器，而是指AWS等云提供商负责基础设施方面的繁重事务，从而节省花在多余云计算和存储资源上的时间和资金。

AWS首席执行官安迪•杰西最近接受外媒采访时聊起了Serverless潮流，AWS计划通过其Lambda及其他服务提供Serverless技术。

Trinity Ventures的普通合伙人丹•肖尔尼克（DanScholnick）说：“几年前，亚马逊推出了Lambda，开辟了Serverless领域。我们确实认为，Serverless是应用基础设施的未来。”

杰西仍有很多工作要做，确保AWS领跑Serverless市场。虽然Lambda备受关注、获得大量用户，但一些人认为微软的Azure和谷歌的云平台等竞争对手很有机会捷足先登。《纽约时报》的首席技术官尼克•罗克韦尔（Nick Rockwell）说，这几年他鼓励杰西在Serverless领域有更大的作为。

杰西还谈到了数据库日益成为云竞争的关键，他认为AWS会击败Oracle、赢得新的数据库用户。他还谈到了面对从人工智能到物联网的新技术，AWS在如何夯实其云。

从云服务器到Serverless

问：Serverless很火。我认为，Lambda让我们多少领略了这种新模式：函数即服务。Serverless在AWS是如何发展起来的？

答：Serverless领域迅速采用和创新的势头完全把我们给镇住了。成千上万的客户已经在使用Lambda，同比增长率高达约300%。

在AWS的头五六年，我们老是说：要是我们今天开办亚马逊，会完全在AWS上搭建。工作团队觉得，我们会在Lambda及其他Serverless功能上搭建，因为无需考虑或管理服务器，无需弄清楚如何跨多个可用区以容错方式来构建应用，无需自行增添容量，只要说“我需要更多的这些计算单元”，不必安装需要维护的任何软件。这其实是一种更容易迅速创新的计算模式。

问：你认为这是云计算领域的转折时刻？

答：我认为会有大批客户跳过实例和容器，径直采用Serverless。美国金融业监管机构（FINRA）使用我们的Serverless应用软件运行其市场监管应用系统（每天要对370亿个市场事件进行0.5万亿次的验证）。汤森路透已开发了一项大型的商业分析服务，每秒处理4000个事件。所以我认为计算界在发生重大变化。

数据库：下一个主战场

问：我想跟你聊聊数据库。听说亚马逊没有像Oracle那样的Tier1数据库。

答：那是瞎说！我认为，数据库领域是出现巨变的另一个领域。人们腻味了过去几十年里可供企业选择的数据库。许多客户未打算逃离老牌供应商，我们没有满足他们的要求。

数据库即服务，2017年第二季度

来源：弗雷斯特研究公司

问：就像甲骨文？

答：是的，就像甲骨文。这就是为什么你看到好多人在尽快转向诸如mysql和Postgres之类的开放引擎。但是虽说可以在开放引擎上构建真正的高性能应用，不过这并非易事。如今DynamoDB可以说是关键，它有许多这种Serverless应用软件。

问：你看到全新数据库有大幅增长吗？

答：确实大幅增长！实际上，全新数据库和迁移方面都是如此，包括关系数据库领域的Aurora和非关系数据库领域的DynamoDB。这些绝对是性能异常强悍的Tier 1数据库。

看看Aurora，它拥有与商业级旧版数据库同样的可用性，可用性和耐用性方面的功能至少一样好，价格却只有十分之一。这就是为什么它是AWS有史以来发展最快的服务，发展速度之快令人难以置信。

DynamoDB也是如此。在数据库领域，过去人们常常使用一个数据库（关系数据库）来满足所有的数据库要求，不管那些应用是否真的需要很复杂、需要扩展成本，还存在一些制约的关系数据库。

如今不是这样。许多公司对关系数据库有相当高的要求。许多公司想要保存键值（key value），这就是为什么它们使用DynamoDB。还有许多公司想要内存数据库，这就是为什么会使用AWS ElastiCache。

物联网遇上云

问：AWS如何应对物联网和大行其道的边缘计算，以处理物联网设备生成的所有数据？安德森•霍洛维茨基金会的合伙人彼得•莱文（Peter Levine）曾撰文称云已穷途末路，倡导去中心化云数据库。AWS怎么看待云vs边缘？

答：这些术语很火爆：云、大数据、Serverless、机器学习、人工智能和物联网。从许多方面来看，出成果最快的是物联网。物联网不仅仅出现在工业物联网中，还迅速遍地开花。一方面是由于设备制造商喜欢物联网，它让制造商得以销售更多的设备；一方面是由于许多公司渴望从生产一线的IT资产中获取数据，它们以前根本无法获取大量数据，要不就是很花时间。

但如果细想一下，这些设备的CPU和磁盘天生资源不足，这意味着云变得异常重要，可以作为那些设备的补充。

问：那些网络的设计是什么样的？

答：目前实施的物联网绝大多数使用AWS。Illumina及其所有基因组测序硬件将所有这些数据发送到AWS，对不同患者数据和不同症状进行大规模分析，并进行配对。约翰迪尔推出了1000辆能够远距离传送信息的拖拉机，可实时发送种植条件方面的信息。AWS通过分析技术，将分析后的信息发送给田间的种植工。

问：安全是是物联网的头等大事。你怎么解决这问题？

答：无论你做什么，如果有重要数据，就要对安全上心。本地如此，云端如此，物联网上也是如此。只要看看去年祸起物联网设备的Dyn攻击，就知道风险多大。

我们的AWS物联网有相当强大的安全功能，我们会继续在安全方面增添额外功能。如今人们在迅速将物联网连接到云。这也是我们大力投入的一个领域。

让机器学习向堆栈的上层挺进

问：亚马逊在人工智能和机器学习方面搞得如何？杰夫•贝索斯一直在谈论这个。

答：机器学习和人工智能终于处在了人们可以更广泛地使用它们的阶段，而不是像过去那样基本上只是愿景。我们认为机器学习拥有堆栈的三层。底层面向专家级从业人员，他们知道如何构建模型、如何实际训练模型、如何调优模型。你要知道，让这种模型真正有效，然后知道如何部署模型，在生产环境中运行模型，这都需要做大量工作。

我们处理这个底层的方法与另一些公司略有不同。如果你研究一下机器学习和深度学习的历史，会发觉一个永恒的主题就是变化。无论今天流行什么，最终人们想使用的是新方法、新架构、新框架。

今天TensorFlow反响良好。如今在云上运行的TensorFlow大多数在AWS上运行。如果你想要搞计算机视觉，事实证明Caffe 2是非常好的解决方案。如果你想要搞推荐系统或者图像、视频、分析和自然语言处理，事实证明MXNet的扩展性最好。所以我们会支持所有这些框架。

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