飛輪理論是貝索斯提出的詮釋亞馬遜商業(yè)模式和運(yùn)營(yíng)理念的底層邏輯，同 樣適用 AWS 發(fā)展規(guī)律 。飛輪理論的核心在于以提升用戶體驗(yàn)為中心，推 動(dòng)公司的持續(xù)增長(zhǎng) 。其中，提升用戶體驗(yàn)的三大關(guān)鍵因素是豐富的選擇、 便利的服務(wù)、低價(jià)格 。以低價(jià)為例，AWS 在 2011-2020 年間累計(jì)降價(jià)達(dá) 87 次，僅 2020 年就降價(jià) 12 次，平均每月降價(jià)一次，預(yù)計(jì)未來(lái)仍會(huì)繼續(xù)降 價(jià) 。通過(guò)價(jià)格下降引導(dǎo)更多客戶使用 AWS 服務(wù)，在規(guī)模優(yōu)勢(shì)下實(shí)現(xiàn)成本 降低，從而可提供 IoT 開(kāi)發(fā)者工具等更多增值服務(wù)，提升用戶粘性，形成 閉環(huán) 。亞馬遜飛輪和 AWS 飛輪形成協(xié)同效應(yīng)，AWS 已成為亞馬遜最大的 利潤(rùn)來(lái)源，2018-2020 最近三年亞馬遜季度營(yíng)業(yè)利潤(rùn) AWS 業(yè)務(wù)占比均在 50%以上，最高達(dá)到 77% 。
個(gè)人性格和管理方式塑造企業(yè)文化，助力 AWS 客戶拓展 。貝索斯作為一 位極致理性和冷靜的企業(yè)創(chuàng)始人，相信數(shù)據(jù)帶來(lái)效率 。在他的領(lǐng)導(dǎo)下，14 條領(lǐng)導(dǎo)力準(zhǔn)則成為亞馬遜企業(yè)文化的核心內(nèi)容，從客戶至上到達(dá)成業(yè)績(jī)，助力 AWS 落地并實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化 。云計(jì)算業(yè)務(wù)，特別是 IaaS 與 PaaS 層，由于服務(wù)鏈條較長(zhǎng)，除技術(shù)因素外很大程度上依靠業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的服務(wù)能 力 。服務(wù)鏈從了解客戶需求開(kāi)始，服務(wù)團(tuán)隊(duì)整理業(yè)務(wù)需求后反饋給技術(shù)團(tuán) 隊(duì)，確定方案再實(shí)施，之后還要長(zhǎng)期維護(hù)客戶關(guān)系 。AWS 通過(guò)首席工程師 虛擬社區(qū)，把架構(gòu)能力和決策權(quán)下放到團(tuán)隊(duì)中，并采用客戶驅(qū)動(dòng)的內(nèi)部審 查流程確保小團(tuán)隊(duì)的決策能滿足內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn) 。亞馬遜的領(lǐng)導(dǎo)力準(zhǔn)則支持這種 分布式的管理方法，能更好了解與把握客戶需求與痛點(diǎn)，是 AWS 快速拓 展客戶的前提 。
產(chǎn)品架構(gòu)歷程彰顯產(chǎn)業(yè)鏈內(nèi)在邏輯 。AWS 的產(chǎn)品架構(gòu)歷程沿著云計(jì)算產(chǎn)業(yè) 鏈不斷向上游延伸，即從底層的 IaaS，到 PaaS、SaaS，本質(zhì)上是為增強(qiáng) 客戶黏性，通過(guò)產(chǎn)品差異化提升定價(jià)能力 。單純的 IaaS 業(yè)務(wù)毛利率相對(duì)較 低，向上延伸的業(yè)務(wù)模塊通用性越來(lái)越弱，同時(shí)產(chǎn)品差異化定價(jià)能力逐步 增強(qiáng)，毛利率也逐步提升 。具體經(jīng)歷三個(gè)階段 。
階段一：2006-2008 年，開(kāi)辟公有云，提供基礎(chǔ)服務(wù)
2006 年，AWS 率先開(kāi)辟云計(jì)算市場(chǎng)，推出簡(jiǎn)單存儲(chǔ)服務(wù) Simple Storage Service（S3）和彈性計(jì)算云 Elastic Compute Cloud（EC2)，并陸續(xù)推出 計(jì)算、存儲(chǔ)類產(chǎn)品，服務(wù)于早期的初創(chuàng)公司與開(kāi)發(fā)者 。這一時(shí)期的云上產(chǎn) 品組合還比較單薄，也存在一些限制，但計(jì)算和存儲(chǔ)分離的核心理念已經(jīng) 得到初步確立，并深刻影響了基于云上應(yīng)用程序的架構(gòu)模式 。
階段二：2009-2015 年，推出私有云，加強(qiáng)數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)
隨著 AWS 業(yè)務(wù)發(fā)展，客戶發(fā)展重心逐漸轉(zhuǎn)向傳統(tǒng)企業(yè) 。早期客戶更注重 云服務(wù)速度和敏捷性，傳統(tǒng)企業(yè)更重視 IT 安全與原有數(shù)據(jù)庫(kù)遷移難題，對(duì) 云服務(wù)持懷疑態(tài)度 。同時(shí)，云計(jì)算廠商紛紛入局對(duì) AWS 提出新的挑戰(zhàn) 。由此，AWS 在 2009 年推出虛擬私有云產(chǎn)品，打消傳統(tǒng)企業(yè)對(duì)于將大量高 負(fù)荷工作任務(wù)遷移到公有云的擔(dān)心，在 IaaS 層面繼續(xù)推進(jìn)和增強(qiáng)虛擬機(jī)產(chǎn) 品的多樣性 。存儲(chǔ)類服務(wù)在初期得到市場(chǎng)歡迎和認(rèn)可之后也迎來(lái)大發(fā)展，原有功能得以細(xì)化，通過(guò)引入冷、熱乃至存檔的各級(jí)分層，進(jìn)一步凸顯成 本優(yōu)勢(shì) 。PaaS 中的泛數(shù)據(jù)庫(kù)類服務(wù)也得到快速的發(fā)展，如 Amazon Redshift、AWS Aurora、Snowball 系列等均得到廣泛的支持和采用 。
階段三：2016-2020 年，深耕人工智能，重塑混合云 這一時(shí)期 AWS 積極參與和投入當(dāng)下的熱點(diǎn)技術(shù)，從 AI 與機(jī)器學(xué)習(xí)、IoT 與邊緣計(jì)算、區(qū)塊鏈到工程實(shí)踐領(lǐng)域的 DevOps、云原生和 Service Mesh，甚至量子計(jì)算 。AI 發(fā)展有三要素：數(shù)據(jù)、算法和算力 。其中，數(shù)據(jù)是最重 要的生產(chǎn)資源 。經(jīng)過(guò)基礎(chǔ)設(shè)施完善、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)積淀與行業(yè)技術(shù)水平 ready，2016 年開(kāi)始，AWS 每年會(huì)發(fā)布大量的 AI 產(chǎn)品，從平臺(tái)級(jí)的 SageMaker 系列服務(wù)到應(yīng)用級(jí)的學(xué)習(xí)工具服務(wù)，其中僅在 2020 年就發(fā)布了 250 多項(xiàng) 機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的新功能 。

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