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鼻祖|重新审视云计算领域的“鼻祖”AWS( 二 )


1、公司文化：秉承领导力准则，雇佣Builder。
公司竞争很大层面是人才竞争，要想让公司保持创新能力，首先就得雇对人。雇佣Builder，翻译过来雇佣的是“构建者”，当客户体验不好的时候，勇于推翻并持续改进，这就是创新的全部意义。什么是Builder？如果你看到一个产品经理只发布了一款产品就完事大吉，那他一定不是Builder。真正的Builder永远不满足眼前的点滴成绩，产品发布只是起点，持续改进、增强客户体验才是终点。所以，亚马逊的很多创新不是老板有多厉害，而是自下而上的创新，这种创新大多时候都是颠覆性的。比如：做Kindle电子书的那波人，其实就是当年做纸质书的那些人。
当然，不是谁想创新都能批准。大老板喜欢参加方案创新会议，他会扮演客户，从你的“六页方案”里挑错，谁想的全面、透彻，老板就会把内部软件开发资源给谁，最终“一路绿灯”。
2、组织结构：鼓励创新和试验，允许试错，采用双披萨团队。
关于亚马逊“双披萨团队”,很多人早有耳闻。道理很简单，业务线的同事很难有精力去做业务创新，因为身处温室的人不会有紧迫感，所以要建立和目标一致、为速度优化而生的松耦合创新团队。AWS最初创立也一样，不是亚马逊的基础设施团队，包括负责数据中心、网络的人直接接手。安迪（AWS CEO Andy Jassy）并不在亚马逊的基础设施团队。
当时，AWS长达六页的FAQ被批复以后，安迪组织了十几个人，后来从零售团队抽出了50个人，抛开他们原有的工作，什么都不干，只负责AWS创新。团队虽然小，但是“五脏六腑俱全”，被充分放权。团队内部采用的是微服务开发模式，产品和研发不用看别人的脸色，自己有工程师并且有市场推广。整个团队是一个统一体，大家生死相依，这便是亚马逊双披萨团队的创新性。即使最后失败了也没关系，团队会被重新解散，回归到原有团队里。
3、机制体系：以客户为中心，逆向工作法。
业务创新，除了招对人，建立组织架构，还需要一个有效机制。因为，创新不是“拍脑门子”工程，而是需要持续投入，好的机制可以确保你的创新思维能成功落地。熟悉亚马逊工作氛围的人都知道，这是一家不讲PPT的公司，你必须提前准备好至少六页的word文档，也就是要准备方案或者建议书。亚马逊认为，演讲技巧再好，也会有漏掉关键内容的时候，不如安安静静的让大家读30分钟，从客户体验角度全方位衡量整个方案的可行性，这是亚马逊非常出名的逆向工作思维方法。
【 鼻祖|重新审视云计算领域的“鼻祖”AWS】关于亚马逊“六页纸”格式，还有一个延伸版创意。比如，你是亚马逊产品经理，想开发一款产品，当你在正式写代码之前，要先写一篇新闻稿，如果你读完了一点都不兴奋，那说明产品本身并不能击中客户痛点。所以，一个好的产品方案，要想真正落地，必须要掘地三尺，完全想明白才能执行。没有这个过程，不建立一定的机制体系，就孵化不出优秀的产品。
4、架构搭建：云原生架构、微服务架构、自服务平台、DevOps，可以全部基于AWS搭建。
架构是什么？不管团队规模有多小，即使是十几个人的团队，进行业务开发的时候，也要借助工具和平台。因为，从写第一行代码开始，我们就要把目标放在核心业务上，而不是关心从买服务器、搭存储到整个上层系统应用这些基础的环境搭建问题。亚马逊内部的创新团队全部都在AWS的架构上，这让整个团队不需要干连续的重复性工作。所以，不管选择云原生架构、微服务架构、自服务平台，还是DevOps，其实很多时候不需要从0开始研发，不管多大规模的企业，都没有那么多的精力。
站在巨人的肩膀上，才能走得更远
很明显，AWS因为创新而生。回头看公有云市场，谁都不会想到，是一个零售业公司颠覆了这个行业。其实，AWS有今天，并不是一个偶然事件。
首先，亚马逊处于零售快速扩张的时代，客户体验变化太快，即使疯狂地招聘工程师，仍然赶不上软件开发和迭代的速度。安迪想到，这应该是一个机会，因为像亚马逊技术实力这么强大的公司都遇到这样的问题，其他公司应该也一样。所以，亚马逊下决心创立云计算服务模式。因为整个软件开发向API模式倾斜，导致应该像蜘蛛网一样，非常细，不可能每个应用每家公司都要开发一遍，去做没有价值的事情。
其次，亚马逊在电商的利润非常薄，需要更强大的基础设施去铺路。一旦遇到黑五这种峰值期间，系统需要去扩展；但过了促销活动，又想把基础设施成本降下来。毫无疑问，云是最好的选择。走到今天，AWS已经有175个以上的核心服务，这样的产品规模，连AWS自己也没想到。
最初，AWS刚刚创立的时候，有两种选择。一种是只做S3；另一种是做云平台，S3只做云服务。大部分客户都选择了后者，所以才有了AWS今天史上最全的产品版图。AWS的服务真是太多了，即使在中国市场的团队，也分计算、存储、数据库、分析、AI等等。以数据库为例，过去一个数据库能解决所有问题，但是今天不同的场景，要选用不同的数据库。大数据解决方案也一样，无论是批处理、流处理、实时处理，什么产品都有。
值得一提的是，在亚马逊内部，所有产品在设计之初就被默认必须跑在云上，还要把服务设计成全托管模式。以AWS Outposts、AWS Local Zone、AWS Wavelength为例，无论是放在用户的机房、电信的基站旁边，还是其他地方，AWS交付的服务始终是一朵云，这朵云和公有云完全连接一套API，最终的目标是让云服务距离客户越来越近。


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