從亞馬遜AWS“啃下”蘋果說起:云計算的引領者與挑戰者

圖片來源@視覺中國
文 | 一千二百字
今天文章會提到兩種水果,一個蘋果,一個香蕉。
AWS在云計算行業內率先啃下了蘋果,把Mac Mini集群部署到了自己的數據中心,讓蘋果應用軟件開發者不受終端硬件的限制。這是AWS年度最大的技術盛會2020 re: Invent(再創造)首日公布的消息,成為在iOS開發者群體與企業級服務市場的一件大事。
為什么會有這次聯姻?
據說亞馬遜和蘋果為“MacOS上云”準備了一年時間。
蘋果為人熟知的是其封閉式系統,MacOS、iOS只能跑在蘋果自己的硬件上;而一般云服務器部署的是Windows和Linux系統。也就是說,蘋果應用軟件開發者沒法在云端部署App的測試環境,只能在Mac pro工作站、MacBook pro等蘋果設備上進行,像蘋果編寫的集成開發工具X code只能運行在MacOS系統上。
隨著現在App復雜度越來越高,對測試的硬件提出了更高的要求,像Facebook這種級別的App每個小時都在進行成百上千個測試,以發現、排除bug。在亞馬遜與蘋果的一紙合約下,AWS在其彈性計算平臺EC2上創建了Mac實例(Mac instance),使用的是一堆像化妝盒大小的Mac mini電腦,蘋果應用開發測試就可以被搬到AWS上,同時調用幾百、幾千臺機器來運算,按需付費,隨用隨走。
2013年曾有外媒Wired(連線)報道過,Facebook的數據中心里除了一般的服務器外,還有一批Mac mini在工作,就是為內部員工測試Facebook的iPhone應用準備的。但當年這不是開放的云的環境,與這次的概念不一樣。在爭奪蘋果的進程中,AWS搶在了微軟和谷歌前面。
雙方圖什么?按理說,蘋果這樣做不會影響自己MacBook pro等生產力的銷量嗎?Mac mini倒是可以借助AWS的大采購拉一把銷量,但AWS并未公布這個集群的規模。從更高的戰略視角看,蘋果一方面在轉型到軟件和服務,自然會更倚重開發者生態;另一方面,蘋果在加速自研芯片,搭載M1芯片、價格更低的Mac mini預計在明年出現在AWS數據中心里,這也是對其自研能力的一次背書。亞馬遜這邊通過此舉可以鞏固開發者群體依附于自己的云平臺,滿足開發者在同一個云平臺上開發蘋果、安卓和Windows的跨平臺應用程序的需求。根據蘋果官方數據,蘋果開發社區目前有2800萬開發人員。顯然這是一個龐大的B端生產力需求。
計算力的創新空間還剩多少?
云計算發展將近20年,單看計算力這個維度,已經不是早期大刀闊斧的進化階段了,摩爾定律受到挑戰,幾近失效,芯片上晶體管的尺寸和數量正接近物理極限,那么未來計算力的提升空間在哪里?
AWS的CEO Andy Jassy把AWS計算能力的創新歸因于兩點:一是Nitro架構,二是自研芯片。上面提到的AWS Mac實例正是以Nitro為底層支持的。
怎么理解Nitro平臺的角色和作用?可以在國內環境中類比于2017年誕生的阿里云X-Dragon神龍架構,是一種虛擬化解決方案,使用的是定制化的芯片和云服務器,解決虛擬化時的計算力損耗問題。AWS Nitro平臺已積累了5-6年經驗,是EC2上各種實例創新的底層支持,它通過軟硬件融合的方式,一邊繼續讓計算效率爬坡提升,一邊為持續降價預留空間。
繼蘋果、谷歌后,亞馬遜也加入到自研芯片的大潮流中。AWS做Nitro早期是通過收購一家以色列芯片公司,后轉為自研ASIC人工智能芯片,后來又將自研芯片的方向拓展到機器學習領域。它曾發布過一款機器學習推理芯片Inferentia,在今年re: Invent大會上又補充發布了一款機器學習訓練芯片Trainium。有了自家芯片的支持,亞馬遜正在把智能語音平臺Alexa背后的一部分計算負載從原來的Nvidia英偉達芯片遷移到自己的Inferentia芯片上來,應用場景主要是用戶對Echo智能音箱說的話傳輸到數據中心做分析,并將回答轉化成語音的這個過程。
粗略看,AWS機器學習的架構分三層,最上面是應用層,中間層是建模與開發平臺SageMaker(今年已落地中國大陸可用區),芯片與算法支持位于最底層。這些自研的定制化芯片降低了機器學習的成本,并將機器學習滲透到更多如工業、流通業、金融業等場景中。
這里要提到關于香蕉的故事。亞馬遜所在西雅圖街區中常年有一輛香蕉車,亞馬遜每天為過往的市民提供數千根香蕉,誰都可以湊過去拿一根。它并不做香蕉生意,但它間接提升了香蕉的流通效率。
比如,美國冷鏈方案商Carrier(開利集團)目前正在使用AWS的IoT物聯網技術與機器學習產品。南美洲厄瓜多爾的香蕉如何運到美國?先通過卡車運到港口,再通過海運抵達美國的港口,隨后進入各地分撥中心冷庫,再用卡車運到末端的水果雜貨店。這個過程中存在大量損耗(Carrier集團CEO說全球生產出來的食物有三分之一并沒有被消費),而保持56-58華氏度(約13-14.5攝氏度)、濕度90-95%的環境是最適宜的。Carrier與AWS合作開發Lynx數字平臺的作用是,實時、可視化監測運輸鏈路上端到端的溫濕度環境,提出異常報警,并把收集到的終端信息、匯總天氣與路況信息后輸入到創建在AWS S3存儲平臺上的數據湖里,做機器學習訓練,以對具體的運輸方案提出個性化規劃建議,提升冷鏈流通效率。
AWS如何面對挑戰者?
垂直向下做芯片,讓云廠商進入一個新的競爭階段。貝索斯曾對媒體說,AWS早期享受了長達7年的無競爭對手的發展紅利(大概是2002-2008年期間,但最初幾年并未發布具體產品,谷歌在2008年加入戰斗)。后來隨著微軟、谷歌、阿里巴巴等公司重點投資云計算,它們搶占了一部分市場份額,對AWS構成正面競爭。

Canalys對Q3全球云計算基礎服務消費的測算
另外隨著AWS營收規模量級的擴大,其增速開始低于這些挑戰者。按照前不久公布的3Q20季度業績往前推一年,AWS年化營收是460億美元,約合3000多億人民幣,Q3的同比增速是29%。相當于按照這個規模,一年凈增100億美元的營收才能實現目前三成左右的增速。這100億美元凈增大概比阿里云+騰訊云目前一年的收入總和略多一些。


2020 re: Invent大會視頻截圖
如果拉長時間軸看,歷史上AWS每一次實現100億美元營收凈增需要多久?從2006年推出第一個云產品到第一個100億美元用了10年(該區間內已實現盈利),第二個用了23個月,第三個用了13個月,第四個用了12個月,即單位用時呈縮短趨勢。目前全球云計算的總盤子放在全球IT總支出中只有4%的比例,前面仍有大片開闊地等待耕作。

在Gartner今年公布的基礎設施即服務魔力象限圖中,AWS再次躋身領導者象限,這已經是其連續第十年。圖中橫坐標Completeness of Vison愿景的完整性,通常代表產品擁有的特性及創新,迫使其他廠商做出應對的能力;縱坐標Ability of Execute執行力,以反映營收、市場份額、分銷商規模、研發投入等數據實力。
據我所知,面對挑戰者與股價起伏,亞馬遜內部流行“投票機”與“稱重機”說法,意思是公司值多少錢是由市場短期內投票決定的,而公內部看的是稱重機,自己有幾斤幾兩,關心未來5-7年的分量加碼。從AWS的發展看,它確實是自己在掌控著節奏,做Nitro架構、自研芯片、重新重視并定義混合云(Hybrid Cloud)、做Mac實例等,基本都是針對客戶具體需求在做創新。用亞馬遜CTO Werner Vogels博士的話說,AWS有90%以上的創新是因客戶需求發生的,而不是為了炫技。
2017年曾有硅谷投資人預測,十年后(即2027年)亞馬遜的市值將達到3萬億美元。說這句話時它的市值是4500億美元,當前是1.6萬億美元,看起來這個目標實現周期在縮短。當然,目前全球科技股的盛世不能排除低利率、疫情等宏觀經濟因素,整體可能存在一定的泡沫風險。但具體到AWS,它的利潤占了亞馬遜的六成左右(3Q20財報),它能持續通過創新去鞏固行業引領地位,對亞馬遜未來市值的拉動會很顯著。
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核心關鍵字: 云服務 企業服務| 留言與評論(共有 0 條評論) |



