AWS CEO Andy Jassy 专访:我们一直思考的是未来 2-5 年的事 | 人物志

栏目:365bet怎么不能存款 来源:中国化工设备网 时间:2019-11-03

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AWS CEO Andy Jassy 专访:我们一直思考的是未来 2-5 年的事 | 人物志

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本文来源:Siliconangle《Exclusive interview: How CEO Andy Jassy aims to keep AWS atop the cloud》

照片:Robert Hof / SiliconANGLE

云计算技术正在席卷整个信息技术行业。为了更详细地了解 AWS 的发展战略,弄清楚这家云技术领军企业后续将有哪些新举措, AWS CEO Andy Jassy 为大家详细讲述了 AWS 在过去 12 年间学到的经验教训,人工智能如何进入新的企业以及公司计划后续向哪些领域扩展等。

Q

总体而言,在过去的两三年里,您在 AWS 学到了哪些重要的经验教训,如果可以重新来过,您会采取哪些不同以往的措施?

365bet怎么不能存款我会确保我们能够以更快速度招聘到更多销售人员和更多专业服务人员。我们 2006 年推出 AWS 的时候,当时只有两名销售人员。我们有非常大的现场组织机构,有很多客户经理,很多解决方案架构师以及很多专业服务人员,但是我们的产品需求却多得无法得到满足。企业业务疯狂增长,但始终却招聘不到足够优秀的各个领域的人才,无法获得我们最终希望实现的覆盖面,也无法帮助客户打造尽可能多他们需要的产品。

拥有特定的销售/服务模式确实对我们帮助不小。许多公司(包括企业)起步都比我们要早很多,但是,无论是今天来看还是从发展历程来看,我们的购置成本都比其他公司要低,这是因为借助 AWS 一切都变得容易许多。当我们实际进入销售周期时,其他公司已经处在技术采用生命周期的不同点上,不需要我们再去进行电话推销,让他们对云技术产生兴趣并说服他们相信云技术的优势。

如今你需要跟首席信息官、首席技术官、更多时候是首席执行官展开交流。有许多产品组和业务线经理都想参与其中,首席数字官也逐渐成为了重要的决策者。

Q

对于你们的业务而言,最大的推动因素是什么?

有一些普遍趋势:大家看到云平台是安全的,看到云技术具有可操作性,看到越来越多的企业向云端迁移并取得了巨大成功。

与此同时,还有众多其他推动因素。企业在重新思考“容器”这种基本的包装和计算单位,人们也在真正重新思考他们如何在容器中进行计算,如何在云上进行计算。使用 AWS Lambda 进行事件驱动型无服务器计算也是如此。

在数据库领域,对许多企业用户来说 Amazon Aurora 提供了一个选项,他们可以在兼容开源引擎、MySQL 和 Postgres 的数据库中获得与商业级数据库同等的可用性、耐用性及容错性,但成本却仅为以往的 1/10,这是非常有吸引力的。同时,这也是我们增长最快的服务,不仅在企业领域,在整个行业中都是如此。

Q

增长最快的不是 Amazon SageMaker 机器学习服务吗?

SageMaker 的增长速度同样令人难以置信。SageMaker 开始的基数较小,而其增长的百分比则较快,但是我们衡量一切事物都是以其所处位置的相对演进为依据的。在我们业务发展的进程之中,就其演进的共同点而言,Aurora 始终都是增长最快的服务,因为数据库对应用程序而言相当重要,因此所有企业都十分期待从原有数据库中进行大幅迁移,这也为企业之间的相互交流开启了诸多话题。

Q

人工智能也可称为企业之间开展交流的那把钥匙吗?

过去几年中,企业都在研究机器学习、人工智能、分析学、边缘及物联网等事物的迁移趋势,我们确实可以明显感受到大家对这些新工作负载及其新功能的兴奋之情。这并不仅仅是对他们一直从事的模式进行迁移,同时创造了全新的机遇,对企业之间建立关系产生了巨大的影响。

Q

您认为 AWS 面临的最大挑战是什么?

在前六年中,AWS 面临的最大阻碍是安全问题,目前为止依然如此。企业的确会担心安全问题,我们则会问企业最担心的安全问题是什么?有时,企业会在如何保护数据隐私上束手无策。我们也会提醒他们应该去选择数据在 S3 中所处的位置,除非你去移动数据,数据不会自己移动。有时他们又会说,“我只是担心我再也控制不了数据了”。

不过目前经过近几年的磨炼,安全性则成为人们选择采用云技术的主要原因之一。

Q

现在的挑战是如何才能足够快速承受住新的净工作负载吗?

最大的障碍是惰性。这是指当人们已习惯长时间按照固定方式去做事之后,负责实施的人往往就没有从事新事物的那种兴奋感,甚至在某种情况下,不了解这对他们个人而言有什么意义。这样你可能说服自己要慢下来,相信你可以在未来做到,时间还很充足。

当然,凡是研究这些本地部署的大数据足迹及其工作原理的人都会发现,当你迁移到云端等其他领域时,你所停留的时间越长,要想改变就越难。我们的部分工作职责是帮助公司理解他们如何才能更轻松完成云端迁移。

Q

在前进道路上,您认为当务之急需要做什么?

我们一直在考虑未来两到五年的事情。目前,我们在做的大量工作都是两到五年时间才能完成交付的工作。从我们一直坚持投资的领域,不论是容器,还是 Lambda,您都可以了解到我们对云计算技术演进方向的思考。

未来新一代开发者将不会去考虑实例、服务器,还有集群。他们只需要考虑编写脚本,添加与他们想要采取的行动相关的触发事件,并且与基础设施内所有你想象得到的服务相连接。这将是完全不同的编程模式。我们在云计算方面思考了很多与之相关的问题,同时也致力于解决这些问题。

Q

这就是人工智能和机器学习的切入点吗?

现在我们来看机器学习技术的话,我认为过去一年中,不论是在产品还是在用途方面,这项技术都取得了巨大的进步,但是向企业推广该技术还为时尚早。企业明白其拥有大量数据,也知道其中一些极具价值,他们同样知道有必要为更多的创建者提供便利,使其能够获取数据并利用这些数据执行某些操作。这也正是成千上万的公司在 SageMaker 基础上实行标准化的原因所在。

SageMaker 使日常开发人员以及数据科学家得以创建并部署机器学习模型并从中获取价值,但是要做的事情还有很多。我们会碰到有的公司不愿去创建任何模型或了解任何有关算法的知识。他们只想调用应用程序接口以弄明白图片内容、转换音频格式或使用翻译功能。

Q

你们所做的一切可以赋能新行业,而不仅限于信息技术行业。那么,您对进军新行业,并为其他行业提供 AWS 服务有什么样的愿景?

每一家公司,包括我们自己,都必须考虑未来将会朝哪个方向发展,而不仅仅只考虑如何服务好顾客与合作伙伴。而且我也始终认为,对于那些不想在类似我们公司提供的基础设施及平台服务上消费的公司,我们之间有很多年的差距。

我们尝试审视,如果我们进入这些领域并取得成功的话,这些领域的市场会不会很大?当前,这些领域是否获得了良好的服务?我们制定了差异化策略吗?我们有信心来不断拓展这些领域吗?诚然,有一些领域市场规模可以说很大,但是他们目前已经获得了良好的服务。因此,潜在机遇很可能并没有那么大,我们也并非很有必要进入这些领域。

确实有一些领域,在所有上述四个问题的答案都是肯定的,而且大家也想让我们进入。呼叫中心及客户服务领域便是很好的例证,我们遇到太多的公司表示自己需要功能强大的现代化机器学习技术、人工智能客户服务以及呼叫中心类服务,这就是我们打造 Amazon Connect 的原因所在。

虽然 Connect 推出时间不算很长,但每个月我们都会添加很多新功能,Connect 在早期即取得了巨大成功,并且保持非常强劲的增长势头。因此,当我们发现诸如此类的领域时,我们就有望不断深入创建。你知道,这一切的奇妙之处在于挑选有价值的领域。总之,我们看中的领域都是那些当前已然存在,尚不能获得良好的服务,并且客户也希望我们进入其中的一些领域。

我们还有一些其他方面的想法。如果考虑机器学习和人工智能所能实现的功能,那就会发现全新的机遇。大多数应用并不是按照云技术或机器学习或人工智能功能所需要的规模来建造的。我认为,随着时间的推移,几乎每个应用领域都将彻底被重造,特别是那些人们构建的核心领域。

Q

我看到了一种创业氛围,与其说是创业,不如说是开启一个新项目。假如我在一家企业工作,我可以让我的团队更具创造力,去开发新的领域,那么云技术将是最好的选择,因此在公司以外可能会实现更多的创新。

完全没错。我认为从那些努力致力于向云端迁移业务的企业身上,我们能发现的最重要的一点就是,企业内部各领域、各层级所获得的新想法的水准与从前之间有着天壤之别。

凭借云技术,你可以在分分钟内启动数千个服务器,而且不用构建基础设施软件,你还可以随心所欲地使用 125 种以上的服务,从概念到实现的速度要快上几个数量级,单单企业在内部发现的新点子的数量之多都会截然不同。

对于非技术人员来说,不懂技术便想办好事情是非常困难的。我们亚马逊内部有很多人都有自己的项目,他们需要占用开发人员的一点时间,但是毕竟他们人小力微,无法得到足够的资源,因此始终无法做成自己想做的事。我认为,随着时间的推移,非技术人员也会有机会获得同样的帮助。

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