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AWS支撑中国制造业转型

2017/5/18        e-works:熊东旭      
关键字:亚马逊  AWS  制造业  
在亚马逊公布的2016年的业务财报中,AWS业务全年营收达到122亿美元,运营利润为31亿美元,全年同比增长44亿美元,实现如此之高的业务增长率,到底是如何做到的?
    根据Synergy Research Group在2017年初的统计数据显示,截止2016年底,AWS云服务在全球公有IaaS市场份额已达45%,高于微软、谷歌和IBM的总和;在全球公有PaaS市场,AWS的市场份额基本与Salesforce、微软和IBM的总和持平;而在私有云管理市场,AWS仅次于IBM,名列行业第二。在亚马逊公布的2016年的业务财报中,AWS 业务全年营收达到 122 亿美元,运营利润为 31亿美元,全年同比增长44亿美元,在大多数厂商仍然艰难的实践云计算业务转型的时候,亚马逊竟然能实现如此之高的业务增长率,到底是如何做到的? 
 
    一、回顾AWS发展之路
 
    早在2006年云计算概念还没有出现的那个时代,亚马逊就推出了AWS(Amazon Web Services)。当年亚马逊为了解决内部各项目团队协同开发的问题,需要构建一套通用基础设施服务的体系,用统一的标准化接口将整个团队串联起来,提升项目团队的开发效率,由此Amazon Web Services应运而生。这套体系在内部应用并得到逐渐完善之后,亚马逊开始对外提供服务。
 
    在实践过程中亚马逊发现,企业除了在基础工具上有需求,在计算、存储资源上同样存在痛点。一个新的想法是,将计算资源、存储资源也作为一种可按照需求动态分配和在线使用的资源提供给广大企业。在这一思路的引领下,2006年8月,AWS推出亚马逊弹性计算云,也就是大名鼎鼎的EC2,成为第一家向市场推出现代云基础设施服务的厂商。
 
    最初,AWS主要是为初创企业提供计算资源和存储资源。随着业务发展,AWS的产品不止于计算、存储、数据库、网络等架构服务,而是逐步扩展到整个云计算领域。客户群体不仅仅是初创公司和开发者,传统大型企业也开始使用AWS的产品。经过十多年发展,AWS的业务变得全面而庞大,提供超过70种产品及服务,是全球云计算产品线最完整的云服务厂商。
 
    AWS产品线包括计算、存储、数据库、平台迁移、开发工具、管理工具、数据分析、人工智能、移动服务、应用程序服务、物联网等。与很多行业巨头不一样,亚马逊是一家云计算公司,同时也是一家有着云计算应用需求的企业。亚马逊的云计算业务之所有能实现如此高速的增长,主要原因在于亚马逊的产品都是从自身的需求出发,站在企业的角度思考问题,能清楚的了解企业目前在云计算应用过程中所面临的难点和问题,因此推出的产品能更贴近企业的需求。
 
    二、自由是AWS最大魅力
 
    AWS高级副总裁Andy Jassy曾提出打造“自由”的云服务这一理念。他认为云服务最终应该实现六大自由,包括使用IT基础设施的自由、挖掘数据的自由、让数据在云间穿梭的自由、选择数据库的自由、选择迁移方案的自由、享受安全的自由。这六大自由不仅仅是AWS的追求,也是广大云计算用户所期盼的。为实现这种“自由”,在过去的四年里,AWS根据成千上万客户的不同需求对系统进行了重塑,大量的ISV公司、上千个系统集成商以及更多的创业公司在AWS上得以高速发展。
 
    具体来说,为实践这六大自由,AWS推出了不少产品:
 
    使用IT基础设施的自由:用户希望云厂商基础设施的支持能力十分强大,希望能有统一的平台提供所有的支持。目前AWS在IaaS云基础设施领域已经做到了全球第一,市场份额比排名后三名的总和还要多。Amazon Web Services 提供了大量基于云的全球性产品,其中包括计算、存储、数据库、分析、联网、移动产品、开发人员工具、管理工具、物联网、安全性和企业级应用程序。这些服务可帮助组织快速发展、降低 IT 成本以及进行扩展。很多大型企业和热门的初创公司都信任 AWS,并通过这些服务为各种工作负载提供技术支持,其中包括 Web 和移动应用程序、游戏开发、数据处理与仓库、存储、存档及很多其他工作负载。
 
    挖掘数据的自由:云计算使得数据的获取和获取更为容易,AWS推出了很多数据库方面的新服务。以前只有技术人员掌握数据分析的能力,现在任何的非技术人员(如业务人员)借助AWS也能够拥有这方面的能力。AWS的Amozon QuickSight能使得数据处理速度极大提升,数据可视化效果大为改观,除此之外用户可以借助掌上设备移动化处理和分析数据。由于采用极简的设计原理,可以实现不同的数据源的自动识别、不同数据类型的自动关联、最佳虚拟化方案的自动选择、分析工具的智能推荐,以及对分析结果的全操作系统支持和团队共享。
 
    让数据在云间穿梭的自由:随着物联网的发展,越来越多的数据正在从各类终端产生,这些数据也要不断被传输到云上,所有的过程都应该是自动化的,当然这个过程也得是加密的。你能想象把一个个保险箱大小的盒子快递到AWS就完成了PB级别数据上云传输的难题吗?Amazon Snowball就是这样一个产品!Amazon Snowball之间可以通过100G网络互联,当然也支持加密、防篡改、防撞击等安全特性。通过对250PB数据传输的结果显示,其成本降低了80%。此外,Amazon Snowball还支持传统数据的迁移。
 
    选择数据库的自由:众所周知,数据库的技术变革非常缓慢,在数据移植方面传统厂商对用户有着诸多限制,再加上数据一致性和正确性的要求,尤其是不同数据库引擎之间的迁移变得十分困难。亚马逊推出的Amazon MariaDB可实时监测数据库迁移状况,AWS DataBase Migration Server可以用最小的时间来完成数据的迁移工作。
 
    选择迁移方案的自由:由于业务的差异,每个公司的云计算迁移方案是不尽相同的。通用电气的CIO Jim Fowler回顾了与AWS合作4年的历史,他坦言,GE的数据中心是分散和独立的,他们2000人的技术团队所开发的软件算法就是GE核心的竞争力,这些庞大的资产都需要入云。借助AWS的云迁移方案,GE把现有的9000多个workload迁移到AWS,只保留4000个在自己的数据中心。此外,如埃森哲、强生等公司与AWS有着深度的合作,不管是私有云、公有云还是混合云,客户都可以自由选择迁移方案。
 
    享受安全的自由:曾几何时,安全和业务是一对冤家。AWS的产品通过了许多安全认证。为保证平台的安全,AWS也发布了WAF防火墙,开发了身份管理软件和广受欢迎的Config模板。AWS也推出了AWS Config Rules和Amazon Inspector来满足用户对安全的需求。让客户不必纠结业务发展和安全问题的平衡。
 
    三、AWS支撑制造业转型
 
    通用电气CIO JIM Fowler曾对媒体表示,通用电气公司内部有9000多个应用系统、300多套ERP系统、34个数据中心,截止2015年底,已经有过半的系统部署在AWS上。将传统IT架构上的业务系统迁移到AWS上,使得通用电气在过去的一年中IT投入成本总体减少成本52%。
 
    就此他举了一个例子:在通用电气公司内部,原来维护一个系统配置及应用需要60万美元每年,部署到AWS后成本降低到6000美元,部署时间从20天缩短到2分钟。因此,未来三年通用电气将会把9000多个应用减少到4000个,并且全部迁移到AWS上。原有的34个数据中心将缩减到4个,发挥云计算的价值。其实,除了支撑传统制造企业将IT系统向云平台迁移之外,AWS还有物联网产品及解决方案。
 
    在工业物联网领域,除了我们所熟悉的GE、西门子这些工业级设备厂商的工业物联网平台之外,亚马逊这也有非常不错的物联网产品。2015年10月亚马逊就针对工业互联应用发布了全新AWS IoT平台,依托该平台,汽车、涡轮机、传感器和灯泡等设备都能够通过网关设备方便地连接到AWS服务,从而能够在全球范围内存储、处理、分析联网设备生成的数据并采取行动。目前,AWS IoT在美的集团得到了应用。
 
    在大数据领域,AWS 提供了一套全面且完全集成的云计算服务产品组合,可帮助您构建、保护和部署大数据应用程序。借助 AWS,您无需购买硬件,也无需维护和扩展基础架构,因此可以将您的资源集中用于发掘新的洞察。AWS的大数据服务能够构建几乎任何大数据应用程序,方便帮助您收集、存储、处理、分析和可视化云中的大数据,包括数据仓库、点击流分析、欺诈侦测、推荐引擎、事件驱动 ETL、无服务器计算和物联网处理等多种典型应用。
 
    在人工智能领域,Amazon AI 服务让每位开发人员均能使用自然语言理解 (NLU)、自动语音识别 (ASR)、视觉搜索和图像识别、文本转语音 (TTS) 及机器学习 (ML) 技术。Amazon AI 服务采用由数千名深度学习和机器学习专家通过亚马逊构建的高度可扩展的产品和服务,来提供可扩展且富有经济效益的高质量、高精准 AI 功能。此外,借助 AWS Deep Learning AMI,AI 开发人员和研究人员能够在 AWS 的大规模计算基础设施上,快速简单地开始使用任何主要深度学习框架来开发复杂的自定义 AI 模型,体验新的算法并了解新的深度学习技能和技术。
 
    四、总结
 
    随着制造业转型的深入,特别是智能制造战略的持续推进,传统IT基础架构已经难以适应企业对高效灵活的业务应用的需求。云计算的优势是可以将企业的固定资产转为一个可持续的成本,不用花太多钱进行前期投资,让企业将更多的资金用于运营。云计算系统部署周期短,可能几分钟或几小时内就能完成,不会像传统IT系统部署那样动辄几周、几月甚至一年。AWS已经在通用电气、美的集团等国内外大型制造企业中得到了部署和应用,并得到了这些企业的高度认可。未来AWS将强化与中国制造业的深化合作,支撑中国的智能制造转型。
责任编辑:吴丽萍
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