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云计算虽然更便宜、但理由可能比你想象的更复杂
可能许多朋友都可以理解，使用云计算便意味着相关企业将不再需要建设本地机房，所以这当然就会节约相应的场地建设、设备采购，以及维护人员人力成本。但是在这些之后呢？
但不得不承认的是，有些云服务提供商在收费方式上，其实并没有那么灵活。在他们那里，用户本质上是“租用”了远程机房里的服务器，并按照租用时间来进行付费。这样一来，当用户的业务处于低潮期、对服务器的需求减少时，所需付出的费用也不会因此而减少；而当用户迎来业务增长、需要用到更多算力和存储容量时，则不得不去添置更多的服务器租赁规模。
很显然，无论是对于提供方还是使用者来说，这样显然都会造成算力和存储容量的浪费，并严重提高了云计算的长期使用成本。所以这就是为什么AWS的“无服务器”理念会在业内大受欢迎，甚至被视为云计算行业变革因素的原因了。
在AWS，用户可以只为他们实际使用的算力以及所占用的存储空间付费。他们也不会以“XX台服务器”来作为计量单位，而是什么时候真正用到了算力、产生了存储和流量的消耗，什么时候才会被计费。
往更深入的角度去想就不难发现，这对于AWS自身来说其实也是一件好事。因为这意味着他们的总算力和存储池分配也可以更加的“实时”、灵活，从而也减少了浪费，所以这当然是一种“双赢”的举措。
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云计算的效率更高，然而背后的技术并不简单
虽然从技术的角度上来说，AWS的“无服务器”创新，并不仅仅只是收费模式上的变革。它的本质其实涉及到了AWS在自身算力架构，以及存储等方面的硬件研发。
比如，大家都知道AWS是当前少数能够自研云端通用计算芯片的云计算企业。他们近日刚刚发布的Graviton 4处理器是基于ARM Neoverse V2架构设计，相比基于V1架构的Graviton 3/3E系列处理器，新的芯片拥有96个计算核心、12个DDR5-5600控制器。
根据AWS方面公布相关数据显示，Graviton 4处理器运行通用程序的速度比前代快30%，运行数据库的速度提高了40%，而运行大型Java程序的速度则提升了45%。
有意思的是，从目前已知的信息来看，目前运行在2.7GHz的Graviton 4，并不比此前已经发布、主打高性能计算的Graviton 3E 3.5GHz版本更快，但它在性能几乎相同的前提下，功耗只有后者（240W）的一半左右（130W）。这也就意味着，在实现相同计算速度的前提下，Graviton 4无论是对于AWS自己、还是对于最终的用户来说，成本都更低了。
当然，Graviton 4的创新只是AWS通过自研架构，去实现“在架构层面节约成本”的一个例子。除了它之外，诸如AI推理芯片Trainium 2，以及自研的存储和网络加速硬件Nitro，它们也都为AWS的业务灵活性，以及更高的计算和存储性价比，起到了关键性的作用。
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更直观的可视化，让业务效率再度提升
除了本身在计算、存储架构和业务方式上的高效率之外，与自建的本地计算体系相比，AWS高度易懂的信息可视化设计，也是其旨在增强客户业务效率的重要优势之一。
就在今天，AWS方面正式发布了可实现应用程序性能自动监控的Amazon CloudWatch Application Signals服务。这是一种完全自动化的应用性能遥测工具，用户只需指定一些简单的性能指标（比如平均访问延迟、请求量、API的可用性等），一旦这些性能指标出现下降，Amazon CloudWatch Application Signals将会立刻发出警报。
与此同时，它还会自动给出非常直观的、单个视图的故障相关指标，以方便排除故障。并且值得一提的是，这一工具还允许同时被多个用户访问，以便更好地实现协同办公。比如最早收到警报的可能并非相关应用的直接开发者，这在企业中可以说是相当常见，而AWS显然就已经预想到了类似的情形，并且给出了人性化的解决方案。
不仅如此，在日常的业务流程当中，相信许多朋友都体验过撰写业务报告的“痛苦”，此时你可能需要查阅大量的数据，从中总结近期产品销量变化的原因。但如今有了生成式AI技术在AWS体系内的运用，这一切都会变得简单、快捷起来。
是的，这便是大名鼎鼎的Amazon Q，现在它也被植入到了Amazon QuickSight面板中。通过这项人工智能功能，企业管理者只需要简单地向Amazon QuickSight发起提问，便能得到一份详实的报告，或是以更直观、更易懂的方式，得到他们最希望看到的信息。
比如你可以说“编写一项营销策略，利用区域销售趋势来发现增加收入的机会”。此时Amazon Q就会自动地统计相关销售数据，自动发掘其中有用的部分，然后将其总结为一份可以直接使用的幻灯片报告。
当然，你也可以简单地询问它某一个特定的产品，或是市场上现在卖得最好的是什么，Amazon Q都会给出详实的数据、表格、以及文字报告。显然这会极大简化企业经营者洞察数据的难度，并且加速他们做出决策的速度。
最后，说到“可视化”，刚刚发布的AWS Application Composer IDE扩展自然也不可不提。
作为一款专业的构建工具，AWS Application Composer打破了传统架构师构建服务的流程，它允许专业人员只通过最直观、简单的拖动、分组和连接相关服务，就完成云端应用的构建。
在这个过程当中，所有的拖动、连接操作都会自动地反映在代码和本地文件夹的更改上。同时基于生成式AI的代码建议功能，也将同步可用于IaC模版的个性化修改。毫无疑问，它大幅提高了编程速度，加速了产品最终的落地流程。而这自然也是传统的、基于企业自有服务器的体系，所几乎不可能做到的事情。
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规模优势至关重要，但AWS的优势不只是规模
不难发现，无论是与一般的企业自建云体系，还是和其他公有云厂商相比，AWS在各种意义上都拥有着极大的优势。
为什么AWS会有这些优势呢？从表面上来看，似乎可以说这是一种“规模优势”，是因为AWS拥有更大的计算集群、更多的研发人员，所以可以使用更先进的技术、发明更加人性化的体验。
但仔细想想便不难发现，如果AWS仅仅只是基于“规模优势”的理念，那么他们大可不必主动地创新业务方式，去替用户省钱、去帮助开发者提高他们的工作效率。
因此，这绝不只是一个“因为他们更大，所以可以做得更好”的问题。当然，也可以说这里面或许有身为“行业领导者”的自我追求，但除此之外，AWS的种种业务创新也好、主动为客户降价省钱的举措也罢，他们或许更看重的还是如何将整个云计算的“蛋糕”做得更大、如何让云端的优势持续下去，并吸引更多企业“上云”。
毕竟对于任何一个行业来说，追随者往往能够轻松获得很多“红利”，而领导者所肩负的“责任”，则常常难以被竞争对手所体会。
