谷歌如何挑战AWS

大公司常常因“错过”未来而受到批评,因为它们安逸地坐在一个现在的位置上,而这个位置正是所谓的未来即将到来的地方。当然-但尽管未来仍是未来,但在任者往往是第一位的。可能最好的例子是微软:该公司并没有“错过移动”(Windows Mobile于2000年推出),而是因为其对基于许可证的模块化商业模式的忠诚以及无法想象其核心产品(Windows)是一颗环绕移动太阳运行的行星的世界而受到阻碍;关于WindowsMowww.xf187官网娱乐bile的设计,一切都是完全相反的。

人们可以对谷歌和企业提出同样的论点;www.xf187官网娱乐G Suite(N_e Google Apps for Your Domain)和Google Docs都在十年前推出,并取得了一定的成功,尤其是在小企业和教育领域;不出所料,这两个市场与谷歌的核心消费者用户群有着大致相似的特点——有限的可配置性和低廉的价格是好事。大型企业更难获得吸引力,虽然,事实上,在过去的几年里,365办公室节奏很快G套房,不仅增长更快,还赢得了客户。

仍然,尽管微软在Office 365上取得了巨大成功,云计算的真正巨头——也就是企业计算的未来——是,通常情况下,一家无人预见的公司:同一年,谷歌决定收购微软。亚马逊推出亚马逊网络服务.让AWS如此引人注目的是它反映亚马逊自身的方式:它是为规模而构建的,有明确定义和加固的接口。客户——首先是亚马逊,同时也是世界各地的公司——可以访问“原语”,这些原语可以混合和匹配,以构建更高效的可扩展的,以及几乎所有公司都无法独立建立的安全后端。

AWS原语

今年早些时候亚马逊税我解释了亚马逊的AWS战略是如何从一开始就让公司成功的同样方法中产生的:

公司由多个相对独立的团队组成。每个都有自己的损益表,职责,以及分布式决策。[一切商店作者Brad]Stone解释了早期的Bezos计划(Emphasis Mine):

整个公司,他说,将围绕他所说的“两个披萨团队”进行重组,员工将被组织成不到10人的自治团体,规模足够小,工作到很晚,队员们可以吃两个比萨饼。这些团队将独立解决亚马逊最大的问题……贝索斯将一种混沌理论应用于管理,承认他的组织的复杂性把它分解成最基本的部分希望能产生令人惊讶的结果。

斯通后来写道,两个披萨队最终在任何地方都没有意义,但正如他在后续文章该公司的职责仍然很平缓,分布广泛。在那里,在那些“最基本的部分”,是那些既适合规模又适合实验的原语。请记住上面的引言描述了Bezos和团队如何实现AWS的想法:

如果亚马逊想要激发开发者的创造力,它不应该试图猜测他们想要什么样的服务;这样的猜测将基于过去的模式。相反,它应该先创建基本体——计算的构建块——然后再让开。

Steven Sinofsky喜欢指出,组织倾向于发布其组织结构图,当我开始建议亚马逊复制AWS模型时,事实证明,AWS模型在很多方面都是亚马逊自身的代表(就像iPhone在许多方面反映了苹果的单一组织一样):创造出一堆原始人,别挡道,从上面滑下一个漂亮的雪板。

当然,AWS的产品已经远远超出了基础设施,如(虚拟化)处理器,硬盘驱动器,和数据库,从进一步抽象的角度来看(例如lambda“无服务器”计算)并将堆栈升级到平台和软件服务中,但其成功的基础仍然是亚马逊的纯平台方法:它们为企业提供了他们想要的任何东西。www.xf187官网娱乐

谷歌是一家产品公司

谷歌,与此同时,从未真正成为平台公司;事实上,虽然谷歌经常被认为是苹果的反面,后者被称为产品公司,前者是服务性的——只有当你假设只有硬件可以是产品时,这才有意义。对“产品”的更广泛定义——向最终用户提供的完全实现的解决方案——将表明这两家公司实际上非常相似。

别搞错了:云服务和硬件之间的区别是非常深刻的苹果公司的组织十字路口)但是作为一个产品公司和平台公司的区别也是如此。理想的产品,无论是智能手机还是搜索框,通过在设计和工程方面的巨大努力,实现简单性和出色的用户体验,理想的,最终用户从未见过。的确,这就是为什么综合产品在消费市场中获胜的原因。,请别犯错,谷歌以消费者为中心的服务传统上是在后端集成的就像iPhone一样。

注意,虽然,这与亚马逊和微软采用的模式完全相反,卓越平台公司信息时代:AWS没有整合零件来交付产品,而是朝相反的方向发展,将构建后端服务的所有部分分解为完全模块化的部分;微软对其win32 api也做了同样的事情。对,这意味着窗户按设计在终端用户体验方面比,说,Mac操作系统,但它更强大、更可扩展,这一方法得到了数百万种业务线应用程序的回报,即使在今天,这些应用程序仍将Windows保持在业务中心。AWS为后端服务做了完全相同的事情,而AWS的灵活性和模块化是其摧毁谷歌最初云产品的主要原因,谷歌应用引擎,早在2008年就开始了。使用应用引擎意味着要接受谷歌为你做出的许多决定;自动焊接系统可以让你精确地建立你需要的东西。

谷歌平台解毒剂

Windows的例子对于思考Google是如何改变其方法具有指导意义:围绕微软广泛的API构建的巨大生态系统最终成为最终的www.xf187官网娱乐锁定。最明显的是,为Windows构建的应用程序不容易移植到其他操作系统,但同样重要的是,庞大的合作伙伴和增值经销商网络,使Windows成为企业唯一可行的选择。亚马逊正在努力构建完全相同的生态系统。

然而,从来没有比这更可行的使用窗口,首先是消费者,同时也是企业,原因是网络:这里有一个新的运行时,它位于Windows之上,但不依赖于它,在消费者方面,谷歌是最大的赢家。的确,浏览器的兴起也解释了AWS:任何新的业务应用程序都是为Web构建的(包括运行在基于Web的API上的应用程序),并且可以在任何设备上访问。

事实证明,在过去的几年里,谷歌在企业计算领域采取了一种浏览器的方式。2014谷歌宣布了Kubernetes,基于谷歌内部的开源容器集群管理器博格这项服务抽象了谷歌庞大的基础设施,任何谷歌服务都可以立即获得他们所需的所有计算能力,而不必担心细节。www.xf187官网娱乐中心法则是容器,哪一个我在2014年写www.xf187官网娱乐的:工程师建立在一个标准接口上,它保持(几乎)完全的灵活性,而无需了解底层硬件或操作系统(在这方面,它是超越虚拟机的一个进化步骤)。www.xf187官网娱乐

Kubernetes与Borg的不同之处在于它是完全可移植的:它运行在AWS上,它在蔚蓝上运行,它运行在谷歌云平台上,它运行内部部署基础设施,你甚至可以在你的房子里运行它。与本文更相关的是,这是AWS在基础设施即服务领域领先十年的完美解药:尽管谷歌在其基础设施产品方面取得了巨大进展,特别是Kubernetes和基于容器的开发的潜在影响是使您使用的基础设施提供商不相关。难怪它是有史以来增长最快的开源项目之一:没有锁定。

但这对谷歌有何帮助?毕竟,即使Kubernetes成为企业云的标准,亚马逊更广泛的生态系统锁定仍然存在(而且公司有自己的容器策略,进一步将客户锁定到AWS中);谷歌需要一个优势。

成本与经验

在这里,桌面也是有启发性的:在平台无关的浏览器上运行的网络的开放性本身并不能使谷歌获得成功;更确切地说,网络的开放性为最佳技术的胜利创造了条件。谷歌不仅拥有最好的搜索引擎,但它之所以是最好的——它依赖于链接而不是简单的页面内容——意味着随着网络变得更大,谷歌,与竞争对手不同,变得更好了。

我认为这是一个可以抽象为广泛适用的想法;的确,它是一个核心部分聚集理论:随着配电(或开关)成本的降低,用户体验的重要性增加了。换一种说法,当您可以访问任何服务时,无论是新闻、汽车共享、酒店、视频或搜索等,最优秀的选手不仅会在比赛开始时获胜,而且会看到自己的优势。

这是谷歌在企业云方面的赌注:开源Kubernetes是谷歌在云基础设施之上有效构建浏览器,从而降低切换成本的尝试;该公司与谷歌搜索相当的是机器学习。

机器学习和数据

似乎可以肯定的是,机器学习将越来越多地由云服务主导:两者都是关于处理规模和海量数据的,www.xf187官网娱乐而且,只有少数几家巨无霸具备财务能力,不仅能够建造所需的基础设施,而且具备雇用世界上最好的机器学习工程师的能力。那个,延伸,这意味着对于大多数企业来说,机器学习带来的差异首先来自于他们的数据是否在云中(将有内部部署解决方案,但我预计随着时间的推移,他们会越来越落后,第二,他们选择的云服务提供商。

这增加了云提供商自身的风险;卓越的机器学习产品不仅是一个优势,而且是一个可持续的优势:更好的产品将吸引更多的客户,从而吸引更多的数据,数据是机器学习改进的燃料。www.xf187官网娱乐正是因为有了数据,谷歌才是AWS在云计算中最大的威胁。

我在上面描述了谷歌的企业业务如何受到消费者关注的限制,但谷歌的最大优势在于,近20年来,它一直在处理大量数据,以及在过去几年中开发强大的机器学习算法。仍然,最重要的是数据,最好的证据就是去年谷歌开源TensorFlow的时候,机器学习蓝图:正如我在TensorFlow与知识产权货币化谷歌愿意分享它的方法,这暗示着它优越的数据和处理基础设施是一个可持续的优势。

我们刚刚开始看到这一优势应用于谷歌的云服务。就在感恩节前,谷歌一系列产品发布这明显利用了其数据优势:

  • 云自然语言API,它使用机器学习来分析文本,从毕业到正式入学
  • 云翻译API的高级版本,它使用机器学习来大大提高八种语言的翻译精度(高于或超过支持100多种语言的标准版本)
  • 云视觉API大幅降价,使用机器学习来分析图像
  • 新的云作业API,使用机器学习将潜在员工与作业匹配

这四个加入了使用机器学习的云预测API,好,做出预测。它,以及上面的前三个API,显然是从各种谷歌消费产品衍生而来的;Jobs API可能建立在内部Google工具之上,以及谷歌在网络上的大量数据。在每一种情况下,谷歌都花了数年时间来改进其算法,以便在将其应用于企业数据集时,其结果很有可能是更好的,或者至少在训练漏斗的下方。我希望这一优势能够持续下去并有意义。

仍然,谷歌将不得不做得更多,这就是为什么另一个重大的公告是由费飞丽和贾莉领导的谷歌云机器学习小组的成立:这个小组将负责为商业专门建立新的机器学习API;换一种说法,他们的任务是生产谷歌的机器学习能力。

那个,以迂回的方式,www.xf187官网娱乐谷歌战略的天才之处在于:在云计算的第一轮浪潮中,亚马逊超过了谷歌,因为成功取决于成为最好的平台;通过开放采购Kubernetes,试图将行业转移到供应商不可知的集装箱上,谷歌正试图将竞争格局转移到产品上。毕竟,改变竞争规则往往比改变公司的基本性质更容易。


当然,谷歌的成功还没有得到保证:该公司仍需努力打造一种新的商业模式——销售与广告——并建立一种不仅是销售,而且是企业支持所必需的组织。这两个地区都是亚马逊领先的地区,以及更大的合作伙伴生态系统和更大的功能集。

而且,当然,AWS有自己的机器学习API,以及IBM和Microsoft。微软很可能在这方面表现得特别强大:不仅公司从事了多年的研究,但公司也有专门为企业生产技术的经验;谷歌长期以来对消费者的关注有时可能是一个障碍。和Kubernetes一样广受欢迎,关于谷歌还没有吃自己的狗粮.

仍然,谷歌将是一个强大的竞争对手:它的战略是稳健的,也许更重要的是,如今,寻找新业务线的紧迫性比2006年更为紧迫。最重要的是,向云计算的转变仍处于起步阶段,虽然亚马逊似乎在未来生活得最远,未来还没有发生;看到谷歌试图改变未来的运营规则,这将是一件令人着迷的事情。

  1. 尽管如此,ActiveX[γ]