发布于: Jan 10, 2022
云技术一直是初创公司构建 IT 基础架构时的首选。一大批已经取得成功的公司，如 Pinterest、Slack、Lyft、涂鸦智能、猎豹移动、汇量科技、易点天下等，从初创即开始充分利用云计算的敏捷性、弹性、低成本，获得高速发展。在用云方面，成功的初创公司有什么值得后来者借鉴之处？亚马逊云科技统计发现，最受初创公司青睐的八项亚马逊云科技全球服务是：
- 全托管的容器服务 Amazon EKS
- 无服务器计算服务 Amazon Lambda
- 基于 Amazon Graviton 自研芯片的 Amazon EC2 计算实例
- 云原生数据库服务 Amazon Aurora
- 键/值和文档数据库服务 Amazon DynamoDB
- 无服务器交互式数据查询服务 Amazon Athena
- 数据集成服务 Amazon Glue
- 机器学习服务Amazon SageMaker
容器服务 Amazon EKS
初创公司基本都会采用云原生架构。云原生企业离不开容器体系，期待该体系简单易用，并且具备生产级可用性。
Kubernetes 目前几乎成为容器编排的事实标准。Amazon EKS 可以帮助用户在亚马逊云科技上使用 Kubernetes 轻松部署、管理和扩展容器化应用程序。
借助 Amazon EKS，初创企业可以轻松部署、管理和扩展Kubernetes 应用程序，可以获得更全面的安全服务、更简便的管理方式、更高可用性，从而满足其现代化应用构建的需求。
无服务器计算服务 Amazon Lambda
无服务器计算是亚马逊云科技贡献给业界的开创性服务之一。从虚拟化到容器，到无服务器计算，开发者将IT基础设施管理的繁重劳动逐步卸载，无服务器计算让这种趋势愈发显著，是未来的重要发展方向。
使用 Amazon Lambda 无服务器计算服务，无需预置或管理服务器即可运行应用程序或后端服务代码。只需按消耗的计算时间付费，代码未运行时不产生费用。使用时，只需上传代码，Amazon Lambda 会处理运行和扩展高可用性代码所需的一切工作。开发者可以将代码设置为自动从其他亚马逊云科技服务触发，或者直接从任何 Web 或移动应用程序调用。
初创公司没有老旧的应用，使用无服务器计算可以更加专注于业务应用逻辑，加速业务创新。
基于 Amazon Graviton 自研处理器的
Amazon EC2 计算实例
初创公司对处理器的选择有两个显著特点：一是有针对性地满足业务需要；二是性价比要高。
从 2019 年 Amazon Graviton，2020 年 Amazon Graviton2 到今天的 Amazon Graviton3，亚马逊云科技每一次都基于自研芯片不断的改进着自身的计算服务。
· Amazon Graviton2 处理器是亚马逊云科技使用 64 位 Arm Neoverse 内核进行设计的，为在 Amazon EC2 中运行的云工作负载提供更高的性价比。与基于 x86 的同一代实例相比，基于 Amazon Graviton2 自研处理器的 Amazon EC2 计算实例可以让很多工作负载实现高达 40% 的性价比提升，适用于应用程序服务器、微服务、高性能计算、电子设计自动化、游戏、开源数据库和内存缓存等工作负载。
· 在 2021 re:Invent 全球大会上，我们发布了全新的基于 64 个 Arm 内核的Amazon Graviton3。与 Amazon Graviton2 相比，Amazon Graviton3 集成了 550 亿个晶体管，计算性能将提高 25%，浮点和加密性能将提高两倍。在机器学习方面，Amazon Graviton3 包括对 bfloat 16 数据的支持，将能够提供高达3倍的性能。在性能飞跃的同时，Amazon Graviton3 能耗对比上一代产品下降了 60%。此外，大会上亚马逊云科技也发布了由 Amazon Graviton3 处理器支持的新 C7g 实例，与由 Amazon Graviton2 处理器支持的当前一代 C6g 实例相比，实力性能提高 25%。
云原生数据库服务 Amazon Aurora
Amazon Aurora 是一种与 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的关系数据库，专为云而打造，既具有传统企业数据库的性能和可用性，又具有开源数据库的简单性和成本效益。
Amazon Aurora 的速度最高可以达到标准 MySQL 数据库的五倍、标准 PostgreSQL 数据库的三倍。它可以实现商用数据库的安全性、可用性和可靠性，而成本只有商用数据库的 1/10。Amazon Aurora 采用一种具有容错能力、可以自我修复的分布式存储系统，这一系统可以把每个数据库实例扩展到最高 128TB。
此外，Amazon Aurora 全球数据库针对全球分布式应用程序而设计，实现跨区域灾难恢复，在发生区域级的中断时提供灾难恢复能力，为客户的应用程序提供 1 秒的有效恢复点目标 (RPO) 和不到 1 分钟的恢复时间目标 (RTO)，最大限度确保客户全球业务的连续性。
键/值数据库服务 Amazon DynamoDB
Amazon DynamoDB 是一种全托管的、支持键/值和 JSON 文档的 NoSQL 数据库服务，让用户能够以简单方便、经济有效的方式，存储和检索任何规模的数据，服务于任何量级的请求流量。
利用 Amazon DynamoDB 可以构建吞吐量和存储空间几乎无限的应用程序，在任意规模环境中提供一致的个位数毫秒响应时间，极其适合游戏、广告技术、移动互联以及其它需要任何规模的低延迟数据访问的应用程序。
无服务器交互式数据查询服务 Amazon Athena
Amazon Athena 是一种交互式查询服务，可以使用标准 SQL 语言分析 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3） 中的数据。Amazon Athena 属于无服务器服务，不需要管理基础设施，且仅需为运行的查询付费。
Amazon Athena 易于使用。只需将 Amazon Athena 指向 Amazon S3 中的数据，定义架构，然后就可以使用标准 SQL 开始查询，数秒内可以获取结果。使用 Amazon Athena，无需进行复杂的数据准备(摄取、清理和加载，即 ETL)过程，任何具备 SQL 技能的人都可以方便、快速地分析大规模数据集。
数据集成服务 Amazon Glue
数据量越来越大，数据种类和来源多种多样，数据准备是一项繁重的工作。Amazon Glue可以给初创公司减轻很多负担。
Amazon Glue 是一项无服务器的数据集成服务，它简化了发现、准备和合并数据的工作，缩短大数据分析、机器学习和应用程序开发的数据准备时间。Amazon Glue 提供数据集成所需的全部功能，开发者只需几分钟时间便可以开始分析数据，将数据投入使用，而不像以往要耗时几个月。
机器学习服务 Amazon SageMaker
机器学习是初创公司的热门应用方向之一。通常只有少数技术能力极强、以机器学习为核心竞争力的公司会自己搭建机器学习平台和框架，多数初创公司是将机器学习作为工具，而且缺乏相应的机器学习人才。借助 Amazon SageMaker，他们可以专注于业务逻辑的开发与实现，快速利用机器学习，提供差异化的价值。
Amazon SageMaker 是一项全托管的机器学习服务，它可以化繁为简，让开发人员和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习模型。
Amazon SageMaker 在单一工具集中提供了用于机器学习的所有组件，让初创企业能够以更低的成本、更轻松地在更短的时间内将模型投入生产，轻松地开发高质量模型。
结 语
数字经济大潮为初创公司提供了大量的机遇。随着云计算的发展，以亚马逊云科技为代表，提供的云服务不断丰富，可以让初创公司加速前行，快速抓住机遇，成为时代的弄潮儿。初创公司的应用经验，对传统企业的数字化转型与创新具有很好的示范意义。