最受新创公司青睐的8项AWS全球服务

云端技术一直是新创公司建构IT基础架构时的首选。许多成功的公司，如Pinterest、Slack、Lyft、91APP、iCHEF、拓元售票、SurveyCake等，从新创时期即开始充分利用云端运算的敏捷性、弹性、低成本，获得快速发展。

在用云方面，成功的新创公司有什麽值得后进者借鉴之处？Amazon Web Services(AWS)统计发现，最受新创公司青睐的8项AWS全球服务是：全托管的容器服务Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)、无服务器运算服务AWS Lambda、采用AWS Graviton2自研芯片的Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)执行个体、云端原生数据库服务Amazon Aurora、键值和文件数据库服务Amazon DynamoDB、交互式查询服务Amazon Athena、数据整合服务AWS Glue和机器学习服务Amazon SageMaker。

容器服务Amazon EKS

新创公司基本都会采用云端原生架构，由于容器服务简单易用，并且具备生产级可用性，云端原生企业会大量使用容器化架构。

无服务器运算服务AWS Lambda

无服务器运算是AWS贡献给业界的开创性服务之一。从虚拟化到容器，到无服务器运算，开发者将IT基础设施管理的繁琐工作逐步卸载，无服务器运算让这种趋势愈发明显，是未来的重要发展方向。

采用AWS Graviton2自研处理器的Amazon EC2执行个体

新创公司对处理器的选择有两个明显特点：一是有针对性地满足业务需要；二是性价比要高。AWS Graviton2处理器是AWS使用64位元ARM Neoverse核心所量身打造，针对Amazon EC2中执行的云端工作负载提供最佳性价比。

与x86架构的同一代执行个体相比，采用AWS Graviton2自研处理器的Amazon EC2执行个体可以让很多工作负载实现高达40%的性价比提升。AWS Graviton2专为云端原生应用打造，对于没有IT基础设施历史包袱的新创公司而言，AWS Graviton2几乎完美吻合了他们的需求，而且可以获得更高的性价比提升。

云端原生数据库服务Amazon Aurora

Amazon Aurora是一种与MySQL和PostgreSQL兼容的关联式数据库，专为云端而打造，结合了传统企业数据库的效能和可用性，以及开源数据库的简单性与成本效益。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3倍。它提供商业数据库的安全性、可用性和可靠性，但只需1／10的费用。Amazon Aurora采用具有容错和自我修复能力的分散式储存系统，每个数据库执行个体可自动扩展至高达128TB。

键值数据库服务Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB是一种全托管的、支持键值和JSON文件的NoSQL数据库服务，让使用者能够以简单方便、经济有效的方式，储存和查询任何规模的数据，服务于任何量级的请求流量。

利用Amazon DynamoDB可以建构输送量和储存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回应时间，极其适合游戏、广告技术、移动、IoT以及其他需要任何规模的低延迟数据存取的应用程序。

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，且只需支付执行的查询费用。

Amazon Athena易于使用。只需将Amazon Athena指向Amazon S3中的数据，定义结构描述，然后使用标准SQL开始查询即可，可在数秒内获取结果。使用Amazon Athena，无需进行复杂的数据准备(撷取、转换和加载，即ETL任务)过程，任何具备SQL技术的人都可以方便、快速地分析大规模数据集。

数据整合服务AWS 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。AWS Glue可以协助新创公司减轻很多负担。AWS Glue是一项无服务器的数据整合服务，它简化了探索、准备和合并数据的工作，缩短分析、机器学习和应用程序开发的数据准备时间。AWS Glue提供数据整合所需的全部功能，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，而不像以往要耗时数月。

机器学习服务Amazon SageMaker

机器学习是新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，多数新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建构、训练和部署机器学习模型。Amazon SageMaker在单一工具组提供了用于机器学习的所有功能，让新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，轻松地开发高品质模型。

数码浪潮为新创公司提供了大量的机会。随着云端运算的发展，以AWS为代表，提供的云端服务不断丰富，可以让新创公司加速前进，快速抓住机会，搭上时代潮流。新创公司的应用经验，对传统企业的数码转型与创新具有很好的示范意义。