云技術一直是初創(chuàng)公司構建IT基礎架構時的首選。一大批已經取得成功的公司，如Pinterest、Slack、Lyft、涂鴉智能、獵豹移動、匯量科技、易點天下等，從初創(chuàng)即開始充分利用云計算的敏捷性、彈性、低成本，獲得高速發(fā)展。

在用云方面，成功的初創(chuàng)公司有什么值得后來者借鑒之處?亞馬遜云科技統計發(fā)現，最受初創(chuàng)公司青睞的八項亞馬遜云科技全球服務是：全托管的容器服務Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)、無服務器計算服務Amazon Lambda、基于Amazon Graviton2自研芯片的Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)計算實例、云原生數據庫服務Amazon Aurora、云原生數據庫服務Amazon Aurora、鍵/值和文檔數據庫服務Amazon DynamoDB、數據集成服務Amazon Glue和機器學習服務Amazon SageMaker。

容器服務Amazon EKS

初創(chuàng)公司基本都會采用云原生架構。云原生企業(yè)離不開容器體系，期待該體系簡單易用，并且具備生產級可用性。

Kubernetes目前幾乎成為容器編排的事實標準。Amazon EKS可以幫助用戶在亞馬遜云科技上使用 Kubernetes 輕松部署、管理和擴展容器化應用程序。

借助 Amazon EKS，初創(chuàng)企業(yè)可以輕松部署、管理和擴展Kubernetes應用程序，可以獲得更全面的安全服務、更簡便的管理方式、更高可用性，從而滿足其現代化應用構建的需求。

無服務器計算服務Amazon Lambda

無服務器計算是亞馬遜云科技貢獻給業(yè)界的開創(chuàng)性服務之一。從虛擬化到容器，到無服務器計算，開發(fā)者將IT基礎設施管理的繁重勞動逐步卸載，無服務器計算讓這種趨勢愈發(fā)顯著，是未來的重要發(fā)展方向。

使用Amazon Lambda 無服務器計算服務，無需預置或管理服務器即可運行應用程序或后端服務代碼。只需按消耗的計算時間付費，代碼未運行時不產生費用。使用時，只需上傳代碼，Amazon Lambda 會處理運行和擴展高可用性代碼所需的一切工作。開發(fā)者可以將代碼設置為自動從其他亞馬遜云科技服務觸發(fā)，或者直接從任何 Web 或移動應用程序調用。

初創(chuàng)公司沒有老舊的應用，使用無服務器計算可以更加專注于業(yè)務應用邏輯，加速業(yè)務創(chuàng)新。

基于Amazon Graviton2自研處理器的Amazon EC2計算實例

初創(chuàng)公司對處理器的選擇有兩個顯著特點：一是有針對性地滿足業(yè)務需要;二是性價比要高。

Amazon Graviton2處理器是亞馬遜云科技使用 64 位 Arm Neoverse 內核進行設計的，為在 Amazon EC2 中運行的云工作負載提供更高的性價比。

與基于x86 的同一代實例相比，基于Amazon Graviton2自研處理器的Amazon EC2計算實例可以讓很多工作負載實現高達40%的性價比提升，適用于應用程序服務器、微服務、高性能計算、電子設計自動化、游戲、開源數據庫和內存緩存等工作負載。

Graviton2專為云原生應用打造，對于沒有IT基礎設施歷史包袱的初創(chuàng)公司而言，Graviton2幾乎完美吻合了他們的需求，而且可以獲得更高的性價比提升。

云原生數據庫服務Amazon Aurora

Amazon Aurora 是一種與 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的關系數據庫，專為云而打造，既具有傳統企業(yè)數據庫的性能和可用性，又具有開源數據庫的簡單性和成本效益。

Amazon Aurora 的速度最高可以達到標準 MySQL 數據庫的五倍、標準 PostgreSQL 數據庫的三倍。它可以實現商用數據庫的安全性、可用性和可靠性，而成本只有商用數據庫的 1/10。Amazon Aurora 采用一種具有容錯能力、可以自我修復的分布式存儲系統，這一系統可以把每個數據庫實例擴展到最高128TB。

此外，Amazon Aurora 全球數據庫針對全球分布式應用程序而設計，實現跨區(qū)域災難恢復，在發(fā)生區(qū)域級的中斷時提供災難恢復能力，為客戶的應用程序提供 1 秒的有效恢復點目標 (RPO) 和不到 1 分鐘的恢復時間目標 (RTO)，最大限度確?？蛻羧驑I(yè)務的連續(xù)性。

鍵/值數據庫服務Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB 是一種全托管的、支持鍵/值和JSON文檔的 NoSQL 數據庫服務，讓用戶能夠以簡單方便、經濟有效的方式，存儲和檢索任何規(guī)模的數據，服務于任何量級的請求流量。

利用Amazon DynamoDB可以構建吞吐量和存儲空間幾乎無限的應用程序，在任意規(guī)模環(huán)境中提供一致的個位數毫秒響應時間，極其適合游戲、廣告技術、移動互聯以及其它需要任何規(guī)模的低延遲數據訪問的應用程序。

無服務器交互式數據查詢服務Amazon Athena

Amazon Athena 是一種交互式查詢服務，可以使用標準 SQL 語言分析 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 中的數據。Amazon Athena 屬于無服務器服務，不需要管理基礎設施，且僅需為運行的查詢付費。

Amazon Athena 易于使用。只需將Amazon Athena指向Amazon S3 中的數據，定義架構，然后就可以使用標準 SQL 開始查詢，數秒內可以獲取結果。使用 Amazon Athena，無需進行復雜的數據準備(攝取、清理和加載,即ETL)過程，任何具備 SQL 技能的人都可以方便、快速地分析大規(guī)模數據集。

數據集成服務Amazon Glue

數據量越來越大，數據種類和來源多種多樣，數據準備是一項繁重的工作。Amazon Glue可以給初創(chuàng)公司減輕很多負擔。

Amazon Glue 是一項無服務器的數據集成服務，它簡化了發(fā)現、準備和合并數據的工作，縮短大數據分析、機器學習和應用程序開發(fā)的數據準備時間。Amazon Glue 提供數據集成所需的全部功能，開發(fā)者只需幾分鐘時間便可以開始分析數據，將數據投入使用，而不像以往要耗時幾個月。

機器學習服務Amazon SageMaker

機器學習是初創(chuàng)公司的熱門應用方向之一。通常只有少數技術能力極強、以機器學習為核心競爭力的公司會自己搭建機器學習平臺和框架，多數初創(chuàng)公司是將機器學習作為工具，而且缺乏相應的機器學習人才。借助Amazon SageMaker，他們可以專注于業(yè)務邏輯的開發(fā)與實現，快速利用機器學習，提供差異化的價值。

Amazon SageMaker 是一項全托管的機器學習服務，它可以化繁為簡，讓開發(fā)人員和數據科學家快速構建、訓練和部署機器學習模型。

Amazon SageMaker 在單一工具集中提供了用于機器學習的所有組件，讓初創(chuàng)企業(yè)能夠以更低的成本、更輕松地在更短的時間內將模型投入生產，輕松地開發(fā)高質量模型。

結 語

數字經濟大潮為初創(chuàng)公司提供了大量的機遇。隨著云計算的發(fā)展，以亞馬遜云科技為代表，提供的云服務不斷豐富，可以讓初創(chuàng)公司加速前行，快速抓住機遇，成為時代的弄潮兒。初創(chuàng)公司的應用經驗，對傳統企業(yè)的數字化轉型與創(chuàng)新具有很好的示范意義。