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

照片：Robert Hof / SiliconANGLE

云計算技術正在席卷整個信息技術行業。為了更詳細地了解 AWS 的發展戰略，弄清楚這家云技術領軍企業后續將有哪些新舉措， AWS CEO Andy Jassy 為大家詳細講述了?AWS 在過去 12 年間學到的經驗教訓，人工智能如何進入新的企業以及公司計劃后續向哪些領域擴展等。

Q

總體而言，在過去的兩三年里，您在 AWS 學到了哪些重要的經驗教訓，如果可以重新來過，您會采取哪些不同以往的措施？

我會確保我們能夠以更快速度招聘到更多銷售人員和更多專業服務人員。我們 2006 年推出 AWS 的時候，當時只有兩名銷售人員。我們有非常大的現場組織機構，有很多客戶經理，很多解決方案架構師以及很多專業服務人員，但是我們的產品需求卻多得無法得到滿足。企業業務瘋狂增長，但始終卻招聘不到足夠優秀的各個領域的人才，無法獲得我們最終希望實現的覆蓋面，也無法幫助客戶打造盡可能多他們需要的產品。

擁有特定的銷售/服務模式確實對我們幫助不小。許多公司（包括企業）起步都比我們要早很多，但是，無論是今天來看還是從發展歷程來看，我們的購置成本都比其他公司要低，這是因為借助 AWS 一切都變得容易許多。當我們實際進入銷售周期時，其他公司已經處在技術采用生命周期的不同點上，不需要我們再去進行電話推銷，讓他們對云技術產生興趣并說服他們相信云技術的優勢。

如今你需要跟首席信息官、首席技術官、更多時候是首席執行官展開交流。有許多產品組和業務線經理都想參與其中，首席數字官也逐漸成為了重要的決策者。

Q

對于你們的業務而言，最大的推動因素是什么？

有一些普遍趨勢：大家看到云平臺是安全的，看到云技術具有可操作性，看到越來越多的企業向云端遷移并取得了巨大成功。

與此同時，還有眾多其他推動因素。企業在重新思考“容器”這種基本的包裝和計算單位，人們也在真正重新思考他們如何在容器中進行計算，如何在云上進行計算。使用 AWS Lambda 進行事件驅動型無服務器計算也是如此。

在數據庫領域，對許多企業用戶來說 Amazon Aurora 提供了一個選項，他們可以在兼容開源引擎、MySQL 和 Postgres 的數據庫中獲得與商業級數據庫同等的可用性、耐用性及容錯性，但成本卻僅為以往的 1/10，這是非常有吸引力的。同時，這也是我們增長最快的服務，不僅在企業領域，在整個行業中都是如此。

Q

增長最快的不是 Amazon SageMaker 機器學習服務嗎？

SageMaker 的增長速度同樣令人難以置信。SageMaker 開始的基數較小，而其增長的百分比則較快，但是我們衡量一切事物都是以其所處位置的相對演進為依據的。在我們業務發展的進程之中，就其演進的共同點而言，Aurora 始終都是增長最快的服務，因為數據庫對應用程序而言相當重要，因此所有企業都十分期待從原有數據庫中進行大幅遷移，這也為企業之間的相互交流開啟了諸多話題。

Q

人工智能也可稱為企業之間開展交流的那把鑰匙嗎？

過去幾年中，企業都在研究機器學習、人工智能、分析學、邊緣及物聯網等事物的遷移趨勢，我們確實可以明顯感受到大家對這些新工作負載及其新功能的興奮之情。這并不僅僅是對他們一直從事的模式進行遷移，同時創造了全新的機遇，對企業之間建立關系產生了巨大的影響。

Q

您認為 AWS 面臨的最大挑戰是什么？

在前六年中，AWS 面臨的最大阻礙是安全問題，目前為止依然如此。企業的確會擔心安全問題，我們則會問企業最擔心的安全問題是什么？有時，企業會在如何保護數據隱私上束手無策。我們也會提醒他們應該去選擇數據在 S3 中所處的位置，除非你去移動數據，數據不會自己移動。有時他們又會說，“我只是擔心我再也控制不了數據了”。

不過目前經過近幾年的磨煉，安全性則成為人們選擇采用云技術的主要原因之一。

Q

現在的挑戰是如何才能足夠快速承受住新的凈工作負載嗎？

最大的障礙是惰性。這是指當人們已習慣長時間按照固定方式去做事之后，負責實施的人往往就沒有從事新事物的那種興奮感，甚至在某種情況下，不了解這對他們個人而言有什么意義。這樣你可能說服自己要慢下來，相信你可以在未來做到，時間還很充足。

當然，凡是研究這些本地部署的大數據足跡及其工作原理的人都會發現，當你遷移到云端等其他領域時，你所停留的時間越長，要想改變就越難。我們的部分工作職責是幫助公司理解他們如何才能更輕松完成云端遷移。

Q

在前進道路上，您認為當務之急需要做什么？

我們一直在考慮未來兩到五年的事情。目前，我們在做的大量工作都是兩到五年時間才能完成交付的工作。從我們一直堅持投資的領域，不論是容器，還是 Lambda，您都可以了解到我們對云計算技術演進方向的思考。

未來新一代開發者將不會去考慮實例、服務器，還有集群。他們只需要考慮編寫腳本，添加與他們想要采取的行動相關的觸發事件，并且與基礎設施內所有你想象得到的服務相連接。這將是完全不同的編程模式。我們在云計算方面思考了很多與之相關的問題，同時也致力于解決這些問題。

Q

這就是人工智能和機器學習的切入點嗎？

現在我們來看機器學習技術的話，我認為過去一年中，不論是在產品還是在用途方面，這項技術都取得了巨大的進步，但是向企業推廣該技術還為時尚早。企業明白其擁有大量數據，也知道其中一些極具價值，他們同樣知道有必要為更多的創建者提供便利，使其能夠獲取數據并利用這些數據執行某些操作。這也正是成千上萬的公司在 SageMaker 基礎上實行標準化的原因所在。

SageMaker 使日常開發人員以及數據科學家得以創建并部署機器學習模型并從中獲取價值，但是要做的事情還有很多。我們會碰到有的公司不愿去創建任何模型或了解任何有關算法的知識。他們只想調用應用程序接口以弄明白圖片內容、轉換音頻格式或使用翻譯功能。

Q

你們所做的一切可以賦能新行業，而不僅限于信息技術行業。那么，您對進軍新行業，并為其他行業提供 AWS 服務有什么樣的愿景？

每一家公司，包括我們自己，都必須考慮未來將會朝哪個方向發展，而不僅僅只考慮如何服務好顧客與合作伙伴。而且我也始終認為，對于那些不想在類似我們公司提供的基礎設施及平臺服務上消費的公司，我們之間有很多年的差距。

我們嘗試審視，如果我們進入這些領域并取得成功的話，這些領域的市場會不會很大？當前，這些領域是否獲得了良好的服務？我們制定了差異化策略嗎？我們有信心來不斷拓展這些領域嗎？誠然，有一些領域市場規?？梢哉f很大，但是他們目前已經獲得了良好的服務。因此，潛在機遇很可能并沒有那么大，我們也并非很有必要進入這些領域。

確實有一些領域，在所有上述四個問題的答案都是肯定的，而且大家也想讓我們進入。呼叫中心及客戶服務領域便是很好的例證，我們遇到太多的公司表示自己需要功能強大的現代化機器學習技術、人工智能客戶服務以及呼叫中心類服務，這就是我們打造 Amazon Connect 的原因所在。

雖然 Connect 推出時間不算很長，但每個月我們都會添加很多新功能，Connect 在早期即取得了巨大成功，并且保持非常強勁的增長勢頭。因此，當我們發現諸如此類的領域時，我們就有望不斷深入創建。你知道，這一切的奇妙之處在于挑選有價值的領域?？傊?#xff0c;我們看中的領域都是那些當前已然存在，尚不能獲得良好的服務，并且客戶也希望我們進入其中的一些領域。

我們還有一些其他方面的想法。如果考慮機器學習和人工智能所能實現的功能，那就會發現全新的機遇。大多數應用并不是按照云技術或機器學習或人工智能功能所需要的規模來建造的。我認為，隨著時間的推移，幾乎每個應用領域都將徹底被重造，特別是那些人們構建的核心領域。

Q

我看到了一種創業氛圍，與其說是創業，不如說是開啟一個新項目。假如我在一家企業工作，我可以讓我的團隊更具創造力，去開發新的領域，那么云技術將是最好的選擇，因此在公司以外可能會實現更多的創新。

完全沒錯。我認為從那些努力致力于向云端遷移業務的企業身上，我們能發現的最重要的一點就是，企業內部各領域、各層級所獲得的新想法的水準與從前之間有著天壤之別。

憑借云技術，你可以在分分鐘內啟動數千個服務器，而且不用構建基礎設施軟件，你還可以隨心所欲地使用 125 種以上的服務，從概念到實現的速度要快上幾個數量級，單單企業在內部發現的新點子的數量之多都會截然不同。

對于非技術人員來說，不懂技術便想辦好事情是非常困難的。我們亞馬遜內部有很多人都有自己的項目，他們需要占用開發人員的一點時間，但是畢竟他們人小力微，無法得到足夠的資源，因此始終無法做成自己想做的事。我認為，隨著時間的推移，非技術人員也會有機會獲得同樣的幫助。

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真香，朕在看了！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的AWS CEO Andy Jassy 专访：我们一直思考的是未来 2-5 年的事 | 人物志的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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