AWS 技术代言人Werner Vogels谈混合云、移动、大数据和技术债务的运用

在2014AWS Summit上，Vogels谈及如何区分真假的云计算，并表示AWS 已经认知到混合云的现实，很显然亚马逊会把赌注押在公有云上。

就像其母公司亚马逊一样， AWS同样是顾客至上。任何新的产品或者服务以客户为主。Vogles不断地向首席信息官述说。 这是他工作的一部分。CIO可能更喜欢“全云”的愿景，但是不能简单抛出你们有哪些东西，因为有些功能是需要预置的。

以下是他们谈话的译文，其中涉及混合云、技术债务，移动性、OpenStack的和大数据等主题。

AWS的流动性推动。Vogles说云计算和移动性将不可避免的相互关联。他表示移动设备的增多带我们进入了数据消费、内容更少的时代。他说：“年轻的企业是移动第一”。AWS希望通过中央ID管理或者是虚拟工作空间消除开发过程中的复杂性，使得开发更加灵活，从而更好的创新。Vogles说：“CIO已经给我们反馈，他们表示BYOD是非常重要的，但是他们不想管理设备。他们希望自己管理的是虚拟的工作空间和充分配置的环境”。

另言之，AWS也开始向其他移动玩家靠近。AWS也开始向其他移动玩家靠近设备管理相当于赌注。值得注意的是，亚马逊－谷歌和微软一样，与Box和Dropbox在文件分享和文档协作上的价格竞争非常激烈。

混合数据中心。“混合云对我们很重要” Vogles说。“很显然，我们是公共云，事实上，还是会有一些东西放在企业本地的。”确实，最大的问题是在将来怎样定义混合云。公有云和本地数据的比例会是1：9或者相反？或者一些适中？第三个答案是正确的，但关键在于如何定义适中。

Vogles提出像新闻集团这样的公司，它考虑通过AWS将40个数据中心合并成，这就是他们对混合云的定义。AWS的计划是提供一系列工具，如虚拟专用网络、直接连接以及联合身份验证等工具，帮助企业更加自然的连接到本地数据中心。AWS也提供VMware管理集成突帮助企业更好的管理混合云。

Yinal Ozkan，AWS的主要方案构架师的一段讲话强调了细微的差别。AWS的使用案例比比皆是，从卸载存储到分析云的灾难恢复。“例如，三星智能电视中心软件在AWS上运营，但是财务交易在在三星自己的基础设施上进行的。”Vogels介绍道。为什么？多项三星的业务依赖于基础设施的交易而且很难移动。另外，银行会在云计算中运行面向客户的运行维护，但是交易会在财务数据中心部门。

所以，怎样使混合数据中心转向更加公共化？Vogles说高性能计算（HPC）是云计算应用的一个关键领域。工业化公司比如像石油和天然气还有环境已经投资了高性能计算系统，但是本地资源确实提前好几个月预定的。

“在满负载的情况下，本地的高性能计算系统非常的昂贵，” Vogles说，所以额外的工作就需要转移到云上去完成。

遗留的基础设施和技术债务。AWS和亚马逊都有技术债务-遗留的基础设施，这些不可以简单的被投弃-Vogles说关键是建造一套不被锁定的系统。

Vogles说亚马逊假设今天的软件是无法运行两年的，软件必须能够随着时间的发展。“它的意思是我们没有被锁在历史系统中，” Vogles谈到，“当然我们有技术债务，但是可以改变我们系统和规模化运营。 这样，相较于客户来说，我们处在一个不利的境况中。”

值得注意，在某种程度上讲亚马逊书混合商店。亚马逊很多零售业务是运行在AWS上的，但是产品数据是缓存在本地的，Vogles解释说。这项产品的信息专门服务于硬件并为使用案例设计。“我们正在打算从本地转向云端。” Vogles补充道。

AWS使遗留的基础设施都是基于客户的要求进行淘汰的。比如说，AWS已经是第二代的了。Vogles曾说过传统的系统将会保持其他的能力。内部高性能计算系统的平均寿命是5到8年，但是研究人抱怨两年后就开始抱怨，因为他们没有最新的处理器。“我们可以将这些高性能计算系统应用于日常使用，并设立快速的更新周期。” Vogles说道。

当谈及遗留的基础设施，企业更希望是重组架构和面向未来，而不是将基础设施转向云。

大数据，MapReduce 和Hadoop。谷歌最近指出MapReduce 也只能到此为止了。对此，Vogles表示赞同。

最终，“MapReduce下降到低级的一层，”Vogels说。“运用 Hadoop和MapReduce自定义分析是至关重要的。最后，MapReduce将会被运用为方程式的一部分，但是将不会成为完整的图画。亚马逊的Redshift服务提供更加快速和简单的分析服务，这是MapReduce不能提供的，”他补充道。这里将会有MapReduce大量的应用， 当然也会吸引众多的开发者，但是最终，它也只是大数据的一个资产组合。

原文链接：http://www.zdnet.com/aws-vogels-on-hybrid-cloud-mobile-big-data-technical-debt-7000031492/

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                                                                                                            （译者/李雪 责编/王玉平） 

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