冷漠麻豆传媒 足交，确凿冷漠。

一场近 2 小时的行径，CTO 果然全程莫得发布任何新品！

这等于亚马逊云科技的 CTO ——Werner Vogels，刚刚在自家年度盛宴re:Invent24演出的一幕。

但有一说一，即便如斯，诺大的现场，险些无东说念主离席。

为什么？

因为比起新家具，Werner 额外于是把他入职亚马逊20 年背后更罕见的履历给公开出来了。

而且剑指生成式 AI，臆想六大 Lesson：

Lesson1：有恃毋恐Make evolvability a requirement.

Lesson2：化繁为简Break complexity into pieces.

Lesson3：各司其职Align organization to architecture.

Lesson4：小而缜密Organize into cells.

Lesson5：明鉴万里Design predictable systems.

Lesson6：机器代劳Automate complexity.

之是以会如斯，是因为在 Werner 看来，当今无论是数据依然大模子的参数限制都在呈现指数级的增长，靠近越发复杂和稠密的系统，行业亟需一个设施论。

而这个设施论，简而言之，等于把 Complexity（复杂性）变为Simplexity（省略性）。

这又该如何知晓？

Werner 举了一个相等形象的例子——自行车。

他以为系统的组件数目并不成径直斟酌其复杂性。举例：

独轮车（Unicycle）：惟有最少的组件，看起来很省略，但实质操作却相等难题，需要很高的技艺和致力。

三轮车（Tricycle）：组件稍多，巩固性更强，但在无邪性方面受到去世，比如转弯不够省略。

等闲自行车（Bicycle）：组件数目介于两者之间，却提供了最好的均衡点，既无邪又易于掌持。

等闲自行车诚然比独轮车和三轮车有更多的组件，但其想象达到了功能和体验的最好均衡，因此也让它成为了当今最省略易用的交通用具。

一言蔽之，省略性不单是是减少组件，而是系统举座体验的优化。

Werner 今天建议的这套设施论，恰是把亚马逊云科技多年来在推行中"踩过坑"后转头而来。

是以，正如那句"还要啥自行车"，亚马逊云科技都帮咱们整理收场，迅速来看下吧 ~

Lesson1：有恃毋恐，系统可演化是必要

Make evolvability a requirement — Evolvability is a precondition for managing complexity.

将可演化性动作一项要求，可演化性是嘱托复杂性的一种预判

早先第一课，Werner Vogels 建议，可进化性是必须的，这是进行复杂督察的先决条件。

什么意旨意思意思？

跟着时候推移，系统是一定会发生变化的。因此在想象之初，就要确保架构能够松驰允洽新的需求。

而且进化才略不同于可人戴性，前者是永远的、粗粒度的功能或结构增强，此后者是短期的、细粒度的局部变化。

否则就会像温水煮青蛙一样，等相识到问题时，未必就太晚了。

在系统想象初期时，就应该作念好前期缱绻、督察系统复杂性。

最径直的例子等于Amazon S3的发展。

领先，S3 的想象指标是提供一个省略、耐用且具有资本效益的云存储工作。

其后跟着客户数目以及工作量加多，S3 不得不矫正其技艺和架构。比如从单引擎系统升级为支撑多个微工作和漫衍式存储的架构。

实质上，每一年 S3 都会加多新功能，但从不影响现存工作的巩固性。好比给高速运转的引擎加部件。

这成绩于其在系统想象时就研究到了异日的升级需求，想象了无邪、可膨大的架构，以嘱托未知的挑战，因此才可以在异日逐渐膨大才略。

这种可进化性使得它能不竭引入新技艺、新功能和新经过，以允洽新市集需求，保持竞争力。

不外，跟着系统不竭进化，复杂性就会加多。如何端正系统的复杂进程、耕作可人戴性，这是 Werner Vogels 讲的第二课。

Lesson2：化繁为简，建议微工作架构

Break complexity into pieces — Disaggregate into building blocks with high cohesion and well-defined APIs.

将复杂性拆解成多个部分，判辨为内聚性高且有明确界说 API 的构建模块。

亚马逊云科技领先采选单体架构，背面跟着业务发展，系统变得越来越复杂，单体架构发达出了膨大性差、可人戴性低等问题。

是以，亚马逊云科技决定将单体架构拆解为多个寂静的袖珍工作，即微工作架构。

每个工作认真一个业务功能，寂静部署和爱戴，并界说考究的 API 接口以便它们互相通讯。

在微工作架构差异中，驯服单一职责原则，即每个工作只认真一个单一的功能或智能。

增量拆分原则是将悉数这个词系统逐渐拆分红多个较小的部分，然后逐渐迭代进行拆分。

同期还要求一个工作里面组件之间的耦合度要尽可能低，与其他工作之间的依赖性尽可能小。这么作念可以耕作工作的寂静性，使得各个工作可以独随即进行斥地、测试、部署和膨大。

这种设施不仅减少了系统间的耦合，还让团队能更专注于各自的模块。全系统可以通过组件的不竭迭代优化而继续演进，并在关键时刻平滑过渡，幸免工作中断。

Lesson3：各司其职，组织和架构对王人

Align organization to architecture — Build small teams， challenge the status quo， and encourage ownership.

让组织与架构相匹配，组建小团队，挑战近况并荧惑主东说念主翁相识。

Werner Vogels 以为，组织构建要和系统架构保持一致。当系统架构被拆分红一个个小模块后，组织也应该如斯。

有多小？一个形象的譬如——冒失两块披萨就能喂饱悉数这个词团队（doge）。

在亚马逊云科技里面，这种机制也被称为"两个披萨团队"。

它能很刚正分传统职能档次导致的沟通成果低下、有筹办恬逸等问题。

这种设施不仅耕作了团队的无邪性和自主性，还促进了革命和快速反应市集需求的才略。

让每个团队独随即职责和有筹办，可以进一步加速家具斥地和迭代速率，这亦然亚马逊云科技能够永远保持竞争力和革命力的法门之一。

另一方面也要建立考究的问责机制，营造积极朝上的文化氛围，激动继续矫正。

Lesson4：小而缜密，一个 team 等于一个细胞

Organize into cells — In a complex system， you must reduce the scope of impact.

组织成单位神气，在复杂系统中必须减弱影响边界。

Werner Vogels 还提到了一种里面的组织结构，被称为"细胞化"。

它将应用枢纽判辨成更小的、寂静运行的模块，使每个模块都能寂静运行，把问题断绝在特定单位内，不影响其他单位。

就像是一个个细胞，它们领有我方里面的功能，并通过细胞膜潦倒出一个相对寂静的环境。

这在复杂系统中至关进犯，有助于爱戴系统的巩固性和可靠性。

举例，亚马逊云科技工作通过散列算法将客户分派到特定单位，幸免单点故障对悉数用户的影响。

天然单位的差异也要大小适中，既要大到能够处理最大的职责量，又要小到可以进行实质推行。

Lesson5：明鉴万里，裁汰不细则性

Design predictable systems — Reduce the impact of uncertainty.

想象可展望的系统，裁汰不细则性的影响。

想象可展望系统的中枢指标是减少不细则性对系统的影响，使系统能够在高度复杂的环境中仍然保持巩固和高效。

想象可展望系统的几个关键计策是：

省略细则

通过保持系统想象的省略性，能够更容易地展望和督察系统的行动。

举例，在负载均衡的处理上，亚马逊云科技采选了一种更省略的设施，将悉数变化推送到一个文献中，然后在固定的轮回中更新负载均衡器的成立。这种设施确保了系统的行动是可展望的，况兼能够处理悉数的成立条件。

继续职责模式

使用继续职责模式，从 Amazon S3 中如期拉取文献，幸免积压和瓶颈。这种模式天然具有自我建造的秉性，因为屏幕的可用性极高。

自动化和圭臬化

自动化是减少复杂性的关键妙技。通过圭臬化操作，可以减少东说念主为干扰所带来的不细则性和演叨。举例，在健康查验器系统中，如期推送齐全的成立文献，而不是每次都推送变化。

漫衍式架构和模块化

想象系统时，应将其判辨为寂静的模块，每个模块可以寂静运行和膨大。这么可以在某个模块出现问题时，将影响端正在最小边界内。

高可不雅察性

系统应具备高可不雅察性，能够实时监控和分析系统的运业绩态。通过这种形式，可以实时发现和处分潜在的问题。

处理复杂性的计策

通过将复杂的任务判辨为省略、可督察的部分，可以有用地端正和处理系统的复杂性。亚马逊云科技一些工作采选固定的处理轮回而不是事件驱动架构，从而确保系统的行动可展望，裁汰了运行时的复杂性。

Lesson6：机器代劳，耕作成果

Automate complexity — Automate everything that does not require high judgment.

使复杂性自动化，将不需要高度判断力的一切事务自动化。

省略来说，这等于让机器来帮东说念主处理那些可以省略判断的任务，把需要创造性和复杂有筹办的任务留给东说念主类。

这种自动化能更进一步耕作成果。

比如诈欺 AI 来监测坏心行径，并自动反应，保护客户业务免受安全挟制。

自动化不单是是处分常见问题的用具，它应该成为圭臬经过的一部分，惟有在处理特殊情况时，才需要东说念主工输入。

亚马逊云科技里面通过对支撑票进行自动分类和优先排序，有用减少了东说念主工操作，耕作了问题处分速率。

考据六个 Lesson 的价值

Werner 建议的设施论，可以说不仅是亚马逊云科技工作告捷的基石，更是当代漫衍式系统想象的进犯相易。

不外在表面除外，他在现场也展示了经得起六大 Lesson 考据的家具——Amazon Aurora DSQL。

（注：于 re:Invent24 第一天，由 CEO Matt Garmarn 发布，并非 Werner 首发。）

它是一种新式无工作器漫衍式数据库，为的等于处分传统数据库在膨大性和性能方面的挑战。

对应 Lesson1，Aurora DSQL 可以说是从想象之初等于为异日的可演化性作念好了准备。

Aurora DSQL 将数据库功能解耦为寂静组件，如查询处理器（Query Processor）、妥洽器（Adjudicator）、日记模块（Journal）和存储引擎（Storage Engine）。

这种想象允许每个模块笔据需要寂静升级或替换，而不影响其他部分。

跟着技艺的发展，Aurora DSQL 能够通过模块替换快速允洽新需求。举例，日记模块可笔据蒙眬量膨大，存储引擎可优化数据读取成果，从而支撑业务限制的增长。

对应Lesson2，Aurora DSQL 王人备驯服"化繁为简"的理念，将复杂性判辨为多个寂静且高内聚的模块。

举例查询处理器专注于事务处理和快照断绝、日记模块认真事务耐久性和全局排序、存储引擎优化数据的读写性能。

通过明晰的 API 齐全低耦合，各模块只需要完成特定的输入输出任务，无需处理全局逻辑。

对应Lesson3，其各模块可以由袖珍团队寂静斥地和爱戴，这与亚马逊云科技的"两块披萨团队"理念王人备一致。

举例查询处理器团队可以专注于事务逻辑优化，而日记模块团队则可以要点处分耐久性问题，各司其职却无缝配合。

对应Lesson4，Aurora DSQL 采选漫衍式架构，将系统功能差异为多个寂静单位以去世故障影响边界。

举例数据存储被分为多个分片（Shards），每个分片寂静运行并处理特定数据，确保某个分片故障不会影响全局工作。

而事务妥洽模块（Adjudicator）寂静处理突破，确保并发事务之间的断绝性和一致性，同期减少对中枢数据库存储的影响。

对应Lesson5，Aurora DSQL 处分了漫衍式系统中时候督察的传统难题，通过腹地时钟处理事务的"运行时候"和"提交时候"，根除了对复杂漫衍式一致性算法（如 Paxos）的依赖。

同期，存储引擎采选固定的查询和数据处理形式，幸免了事件驱动架构可能带来的不可展望性，使系统性能愈加巩固。

对应Lesson6，Aurora DSQL 日记模块齐全了自动化，事务提交后会立即写入日记模块，日记模块自动排序和分发事务，确保耐久性和一致性。

况兼其存储和查询模块可以笔据负载动态膨大，无需东说念主工干扰，耕作了资源诈欺成果。

由此可见，亚马逊云科技此次建议的六个 Lesson，是经过考试的那种，更是"值得一抄的功课"。

而亚马逊云科技之是以能到作念如斯，离不开麇集这几天悉数 Keynote 的关键词，那就用户需求（Customer Needs）。

正如 CEO Matt Garman 所说的那句话：

Innovation Driven by Customer Needs.

客户需求驱动革命。

不外有一说一，其实好多工作型企业一样是把客户需求放在第一位，那么亚马逊云科技又有何独到之处呢？

在量子位与亚马逊云科技内行客户技艺支撑与工作副总裁Uwem Ukpong交流过程中赢得了明确的谜底：

咱们相等擅长精确捕捉客户的需求，会坐下来靠近面刨根问底的进程，可以过任何细节。

况兼咱们属于求实派的那种，先作念再说。

One More Thing：

Werner 在亚马逊履新长达 20 年之久，是内行最着名的 CTO 之一。

而看过近几年 re:Invent 的小伙伴可以发现，他的专场发布会有一个明白的特色，那等于Werner 很心爱出镜微电影。

终末就来抚玩一下这位"老戏骨"和他的 Simplexity 吧 ~

—  完  —

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