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云計(jì)算領(lǐng)域?qū)⑷绾沃匦孪磁?/div>

當(dāng)前,云計(jì)算提供商已經(jīng)提供了從開發(fā)者體驗(yàn)到硬件的端到端解決方案:

假如云計(jì)算提供商把精力集中在最底層,而其他(純軟件)提供商專注于上面的一層,又會(huì)如何呢?

我對(duì)云計(jì)算提供商(AWS、Azure、GCP)有這樣以下預(yù)測(cè):

  • 云計(jì)算提供商將越來越多地關(guān)注堆棧中的最底層;
  • 基本上就是通過 API 來租用其數(shù)據(jù)中心的容量,其他純軟件提供商會(huì)在它上面構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)、運(yùn)行代碼等。

五年后,你們可以來打我的臉。但是我認(rèn)為 Redshift 的故事很好地解釋了這些觀點(diǎn)。

云計(jì)算的發(fā)展

在 Redshift 誕生之前,Teradata 是這個(gè)市場(chǎng)的主要參與者 ,曾推出了 On-prem 。當(dāng)時(shí)的初創(chuàng)公司拒絕 SQL,而使用 Hadoop SQL 也顯得有點(diǎn)笨拙。Redshift 是 AWS 提供的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)(也稱為 OLAP 數(shù)據(jù)庫(kù))。數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)提供商 ParAccel,通過 AWS 獲得技術(shù)授權(quán),在 2012 年推出了 Redshift。

Redshift 是當(dāng)時(shí)第一個(gè)運(yùn)行在云端的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。Redshift 立即降低了小型公司進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的門檻。企業(yè)不必自己建立任何基礎(chǔ)設(shè)施或者整天編寫自定義的 MapReduce、重新加載 jobtracker。反而,企業(yè)可以在 AWS 中啟動(dòng)一個(gè) Redshift 集群,為其提供大量的數(shù)據(jù),然后再正常運(yùn)行。

同樣在 2012 年,我在偶然與 Snowflake 創(chuàng)始人共進(jìn)午餐,第二天就獲得了一個(gè)工作機(jī)會(huì)。當(dāng)時(shí)的 Snowflake 還很小,但現(xiàn)在它已經(jīng)是一家上市公司,市值超過 1000 億美元。總體來說,Snowflake 的產(chǎn)品與 Redshift 類似。

不過,Snowflake 和 Redshift 在架構(gòu)上有一大差異。 Snowflake 很早就做了完全解耦。AWS 于 2016 年推出了基于 Presto 的 Athena,在 2017 年推出了 Redshift Spectrum,用戶可以通過 Redshift 查詢 S3 中的數(shù)據(jù)。Redshift 現(xiàn)在才發(fā)布無(wú)服務(wù)器產(chǎn)品,但他們可能早就該如此。

Redshift 剛發(fā)布時(shí)確實(shí)帶來了很多好處。AWS 具有龐大的規(guī)模經(jīng)濟(jì),能夠控制底層資源(EC2),并為構(gòu)建軟件做出更大的投資,他們甚至對(duì) RedShift 開發(fā)進(jìn)行補(bǔ)貼。

8 年后,事情發(fā)生了一些變化。Snowflake 的發(fā)展已經(jīng)超過了 Redshift。

是什么力量支持著像 Snowflake 這樣公司的發(fā)展?這對(duì)其他云產(chǎn)品意味著什么?有人認(rèn)為,最底層的云服務(wù)就是純粹的商品服務(wù)。所以,為了盈利至少需要做到以下一項(xiàng):

  • 在堆棧的高層賺錢。
  • 在堆棧中使用較高的服務(wù)來鎖定客戶,再?gòu)亩褩5牡讓淤嶅X。

從歷史的角度來看,這些都有道理。但是,一些有趣的事情正在朝向另一個(gè)方向發(fā)展:

“頭部軟件”的競(jìng)爭(zhēng)變得異常激烈。很多的創(chuàng)業(yè)公司在風(fēng)投推動(dòng)下追逐熱點(diǎn),并且愿意投入數(shù)十億美元用于軟件開發(fā)。云計(jì)算提供商可能很樂意僅從最底層賺錢。利潤(rùn)率并不會(huì)那么糟糕,而且提供商的鎖定度仍然相當(dāng)高。

初創(chuàng)公司紛紛涌入云計(jì)算

從未有如此之多的公司尋求云計(jì)算服務(wù):

這期間發(fā)生了什么呢?我認(rèn)為至少有三種不同的因素:

  1. 大公司的激勵(lì)機(jī)制往往抑制了新想法的出現(xiàn)。與此同時(shí),風(fēng)險(xiǎn)投資公司正將資金投入到該領(lǐng)域。假如你是個(gè)有抱負(fù)的人,你是去 AWS 工作,還是加入早期的初創(chuàng)公司,抑或自己創(chuàng)業(yè)?創(chuàng)新有望從大公司向初創(chuàng)公司轉(zhuǎn)移。
  2. 一家軟件提供商可以同時(shí)為所有的云計(jì)算提供商開發(fā)。對(duì)于 Snowflake,我認(rèn)為這確實(shí)是個(gè)好消息,因?yàn)樵缙诳蛻艉荜P(guān)心多云。Snowflake 也擴(kuò)大了市場(chǎng)規(guī)模,甚至超過了任何云計(jì)算提供商。
  3. 許多成功的云產(chǎn)品開始于內(nèi)部服務(wù)。亞馬遜、谷歌和微軟等已經(jīng)做了榜樣,他們?cè)趦?nèi)部大規(guī)模測(cè)試后發(fā)現(xiàn),這些工具非常適合其大型企業(yè)客戶。但另一方面,由于過于注重規(guī)模、可靠性和可配置性,開發(fā)者的體驗(yàn)已成為攻擊媒介,尤其中端市場(chǎng)和小型企業(yè)可能更關(guān)心提高開發(fā)者的工作效率。Uber、Netflix 和 Airbnb 等規(guī)模稍大的公司都有團(tuán)隊(duì)離職后,將內(nèi)部工具商業(yè)化(通常是通過開源的中間步驟)。這些工具主觀上更傾向于關(guān)注開發(fā)者的體驗(yàn)。

云計(jì)算提供商們?cè)趺从?/h1>

據(jù)報(bào)道,EC2 的利潤(rùn)率在 50% 左右,而 AWS 整體利潤(rùn)率在 60% 左右。這意味著,如果一個(gè)客戶每年要在 Redshift 上花費(fèi) 100 萬(wàn)美元,AWS 在付清 EC2 的運(yùn)營(yíng)成本和折舊費(fèi)用之后的毛利潤(rùn)約為 50~70 萬(wàn)美元。但是,如果該客戶將 100 萬(wàn)美元/年的預(yù)算給了 Snowflake,那么最終會(huì)有約 40 萬(wàn)美元回轉(zhuǎn)到 AWS,因此 AWS 的毛利潤(rùn)大約是 20 萬(wàn)美元。

這似乎對(duì) AWS 有點(diǎn)不好?這個(gè)還不能確定。根據(jù)財(cái)報(bào),Snowflake 預(yù)計(jì) 2022 年的研發(fā)成本將占公司收入的 20%,銷售和營(yíng)銷成本則是 48%。那么,以 100 萬(wàn)美元的收入來計(jì)算,Snowflake 的成本是 70 萬(wàn)美元。但也許 AWS 創(chuàng)造同樣的收入只需要 30~40 萬(wàn)美元的成本。這樣似乎是合理的。

現(xiàn)在我想通了。AWS 面臨著同樣的情況,但是實(shí)際上卻將構(gòu)建和銷售軟件的所有成本“轉(zhuǎn)嫁”給了 Snowflake 等企業(yè)。這對(duì)他們來說是一筆不錯(cuò)的交易。

AWS 建立軟件服務(wù)的另一個(gè)原因是可以增加用戶粘性。Redshift 本身或許并不是一棵搖錢樹,但它減少了 EC2 上的流失率。

作為 CTO,我已經(jīng)做云遷移的六年中,我沒有考慮過這個(gè)問題。與大多數(shù)公司一樣,我的公司在工程師薪水上的花費(fèi)比云計(jì)算本身要多得多。將寶貴的時(shí)間用在云計(jì)算遷移上是不值得的,除非云計(jì)算開支成為毛利的重要組成部分,而這只有少數(shù)公司可以做到。

企業(yè)不能隨便選擇一個(gè)云計(jì)算提供商買下最便宜的數(shù)據(jù)庫(kù),然后在上面運(yùn)行。企業(yè)希望在相同的云計(jì)算提供商和同一個(gè)數(shù)據(jù)中心中運(yùn)行。Snowflake、Confluent 和 MongoDB(Atlas)的注冊(cè)流程中問了兩個(gè)問題:1. 你的云計(jì)算提供商是哪家?2. 在哪個(gè)地區(qū)?請(qǐng)注意,第一個(gè)問題的選項(xiàng)只有 AWS、GCP 和 Azure。

云遷移可能帶來的另一個(gè)問題:企業(yè)能省多少錢?我認(rèn)為,價(jià)格戰(zhàn)從來都不重要,因?yàn)闆]人愿意開打。處在相當(dāng)穩(wěn)定的寡頭壟斷地位很舒適,如果我是云計(jì)算提供商,也不會(huì)去改變現(xiàn)狀。

2030 年的云計(jì)算

轉(zhuǎn)向云計(jì)算的歷程,我們已經(jīng)走了大約 10 年。雖然我們構(gòu)建軟件的方式已經(jīng)有所改變,但我認(rèn)為現(xiàn)在仍處于起步階段。

重大變革通常分兩個(gè)階段發(fā)生。當(dāng)一些新技術(shù)出現(xiàn)時(shí),人們會(huì)用最簡(jiǎn)單的方法來使用,讓它們保留現(xiàn)有世界的概念模型。當(dāng)我們開始重新審視消費(fèi)模式時(shí),真正的轉(zhuǎn)變才會(huì)發(fā)生,因?yàn)樾率澜鐬閯?chuàng)造價(jià)值開辟了道路。比如,蘋果公司開始在網(wǎng)上銷售音樂時(shí),我們消費(fèi)音樂的方式并未發(fā)生重大變化。但在像 Spotify 這樣的提供商意識(shí)到所有權(quán)不再重要的時(shí)候,真正的改變發(fā)生了。

從這個(gè)角度來看,過去的 10~15 年看起來有點(diǎn)像一種愚蠢的“提升和轉(zhuǎn)移”。我們只是把計(jì)算機(jī)放在云端,這遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。我們可以把注意力集中在構(gòu)建應(yīng)用程序代碼上,而不是擔(dān)心底層的基礎(chǔ)設(shè)施。

大多數(shù)開發(fā)者都不與云計(jì)算提供商進(jìn)行交互,這一點(diǎn)我并不會(huì)感到意外。另外一個(gè)令人興奮的領(lǐng)域是事務(wù)型數(shù)據(jù)庫(kù)。但我認(rèn)為即將到來的最大變化是,軟件提供商將會(huì)越來越多地運(yùn)行客戶代碼。

這個(gè)想法不新穎——2007 年 Heroku 發(fā)布,2014 年 AWS Lambda 發(fā)布。Kubernetes 在過去的幾年中一直很有意思,這仍然是一種必然的趨勢(shì):走向一個(gè)完全“無(wú)服務(wù)器”的世界。

現(xiàn)在,云端中的計(jì)算機(jī)利用率低得離譜,我猜測(cè) CPU 平均利用率大概只有 10%。有一種觀點(diǎn)認(rèn)為云計(jì)算提供商需要在云上運(yùn)行軟件,他們必須自己使用才能推進(jìn)云的采用。不過,他們已經(jīng)有了一堆內(nèi)部的東西可以交付。市場(chǎng)成熟后,他們可以講精力集中在自己優(yōu)勢(shì)最大的領(lǐng)域。

一些預(yù)測(cè)

  • 云計(jì)算市場(chǎng)的收入將增長(zhǎng)到每年 10000 億美元。這幾乎完全沒有爭(zhēng)議。
  • 大多數(shù)工程師并不直接與云計(jì)算提供商進(jìn)行交互,而是通過這些提供商提供的服務(wù)進(jìn)行交互。
  • 數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)(OLAP,OLTP,任何你能想到的)將由云計(jì)算提供上主導(dǎo),并且在底層完全抽象。
  • 將有一些驚人的方式來解決目前阻礙無(wú)服務(wù)器解決方案的開發(fā)者體驗(yàn)問題。
  • 初創(chuàng)公司和云計(jì)算提供商之間會(huì)有很多合作。云計(jì)算提供商可能會(huì)讓出一個(gè)領(lǐng)域,并試圖成為初創(chuàng)公司的首選合作伙伴。
  • Kubernetes 只會(huì)被人們喜愛五年,正如 Hadoop 在 2009~2013 年一樣,但世界仍將繼續(xù)前進(jìn)。
  • 云計(jì)算中的資源利用率將會(huì)大大提高,工程師們?cè)谫Y源分配和配置上所花費(fèi)的時(shí)間會(huì)減少一個(gè)數(shù)量級(jí)。
  • IBM 最終放棄“混合多云”。
  • YAML 會(huì)成為那些老去的開發(fā)者們酒桌上的話題。這個(gè)話題開始時(shí),也意味著聚會(huì)該結(jié)束了。

作者介紹:

Erik Bernhardsson,Better 公司的前任首席技術(shù)官,目前正致力于數(shù)據(jù)領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)。編寫過很多代碼,如開源項(xiàng)目 Luigi 和 Anyy。

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