您已在云中，但真的在利用云技术吗？ 数字原生业务之鉴

云如何帮助加速创新？ 在云中和利用云技术有什么区别？ 是否有可能降低开发成本并缩短上市时间？

要回答这些问题，求助于数字原生企业 (DNB) 作为参考是很有帮助的。这些 B2C 公司都是“在云中诞生的”，而且很多公司都有十多年从云服务中提取价值的经验。

DNB 的成败取决于其创新数字应用的质量和速度—设计他们的客户真正重视的应用程序，同时打败市场上的竞争对手。他们的产品和软件开发团队致力于最大限度地利用预算和工程时间，以创建对用户至关重要的真正与众不同的功能。

因为许多 DNB 都是从技术初创公司起步的，因此他们需要磨炼其核心价值主张以确保获得风险资本资金。这个过程迫使他们向消费者定义他们的差异化价值。这可能是通过餐馆和司机网络提供食物的便利性、二手商品的价格和可获得性，或者是一种愉快的消费方式。

DNB 还需要不断提高他们的生产力和工程速度。其中一种方法是将日常功能转移到云上。与差异化功能相反，日常功能是 DNB 的客户认为理所当然的功能。重要但没有区别的功能包括系统注册新用户的功能、在订单准备就绪时发出警报的功能以及扩展后端数据库的功能。这些功能通常不是客户的核心购买决策的一部分，所以通过利用这些日常功能，DNB 可以使他们的开发团队专注于创新，真正实现差异化，并让客户再次购买更多商品。而且，由于这些功能可以快速实施和优化，因此开发团队可以立即减少在持续维护和改进成本方面的时间。

2009 年，亚马逊云科技推出了根据需求自动扩展计算能力的功能，这被视为一项革命性的举措。采用这种服务的公司节省了预算、时间和开发周期中宝贵的工程工作。随着时间的推移，许多额外的云服务被添加进来，并通过更高级的功能“向上堆叠”。

这些服务包括安全性、治理和合规性的自动化；支持开发和测试软件的流程；人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 平台；以及各种用于帮助实现无数增值功能的工具，包括 AR/VR 和机器人技术。例如，由 AI 驱动的语言学习平台 Duolingo 使用亚马逊云科技上的 PyTorch 框架来呈现自定义算法，从而为客户提供针对从阿拉伯语到威尔士语的 32 种语言的定制课程。这些自定义模型使用 100000 至 3000 万个数据点，每天进行 3 亿次预测，例如预测用户可以重新调用特定单词并正确回答问题的可能性。

Duolingo 的系统使用深度学习（AI 和 ML 的子集）来进行这些预测，深度学习会分析用户看到一个单词的次数、正确输入的次数、正确回答时采用的模式以及距离上次练习的时间。根据这些预测，该应用程序会将单词添加到用户需要掌握的课程中。

Duolingo 于 2009 年启动时，使用传统的认知科学算法教授外语，作为卡内基梅隆大学翻译项目的一部分。但这些算法无法处理实时数据，从而创造个性化体验，让用户对内容保持兴趣。

深度学习工具还帮助 Duolingo 提高了预测的准确性，从而加深了客户的参与度。在实施这些工具后，Duolingo 发现使用该服务并在第二天返回的用户数量增加了 12%。Duolingo 现在有 3 亿用户，它继续依赖亚马逊云科技云来提高平台的速度和可扩展性并扩大可预测的类型。

正如 Duolingo 的体验所表明的，云现在提供的功能范围越来越广。这些功能具有三个主要优势：

产品团队的主要关注点是创造差异化的产品价值，从而找到一个巨大的市场，使他们的公司获得成功。尽管基础设施至关重要，但将硬件和软件的采购、设计、实现和维护转移到云中，可以帮助组织缩短产品投入市场的时间。大多数组织都理解云基础设施包括数据中心、机器和存储等物理方面。然而，最成功的 DNB 也承认，软件基础设施代表提高速度和质量的更关键的杠杆点。

亚马逊云科技云现在提供了一个持续的集成和交付 (CI/CD) 管道，允许组织中的每个开发人员使用相同的流程来测试他们的代码缺陷。这也确保了由不同团队编写的代码能集成在一起，并且可以很好地协同工作并同时分段部署。一旦部署到生产环境中，工作负载将受到监控，并将自动按比例扩大或缩小以满足需求。在过去的几年中，创建和支持这些功能所需的预算和人员资源占行业平均总工程和运营预算的 15%。这些功能有时是延迟新创收功能部署的摩擦点。根据我们的经验，一些一流的 DNB 现在很少将其工程和运营资源投入到这些支持功能上，同时大大缩短了产品上市时间并改善了客户体验。

拥有 3000 万客户的数字货币钱包和平台提供商 Coinbase 就是这种情况。这家位于旧金山的公司使用 Amazon Step Functions 来自动化和管理新软件功能和更新的部署，同时更好地保护用户免受网络攻击。Coinbase 不仅成功部署了 97% 的时间，而且还将添加新帐户所需的时间从几天缩短到了几秒钟，并大大减少了客户支持服务单的数量。

同样，总部位于加利福尼亚州圣马特奥市的 Freshworks 公司为中小型公司开发 SaaS 解决方案，该公司还通过 Amazon Lambda 增强了其市场地位，该平台可帮助开发人员构建和运行插件，同时通过仅基于该插件功能的需求按比例放大或缩小来管理成本。举个例子，Freshworks 的代理商现在解决客户支持问题的时间比以前缩短了一半。

从数据中获得的有助于更好地服务客户的洞察对于任何企业都至关重要。也许没有人比 DNB 更了解这一点了，它的服务对象是所有客户中要求最高的：消费者。这就是这些公司如此重视为客户增加价值的功能的原因所在。尽管 DNB 具有很强的技术性，但最好的 DNB 也会坚决地把时间集中在创造差异化而不是日常功能上。他们理解，消费者最关心的是现实世界的利益，比如获得可靠的电影推荐、帮助在一个新城市找到一个体育酒吧，以及富有洞察力的餐厅评论。

高度相关和个性化的体验是通过使用 AI/ML 工具来满足不同级别的专业知识来驱动的。1) 在基础级别，专门的开发人员可以灵活定制底层软件框架本身。这类似于制造自己的汽车发动机。2) 绝大多数公司将在框架之上构建、培训和部署他们的模型。就像选择一个预制的发动机，然后根据您的需要进行调整。3) 然而，为了最大限度地提高速度，公司可以为特定的使用案例部署预建模型，如欺诈检测或个性化，这类似于在您已经知道自己的需求时购买“体育版”或“寒冷天气包”。

AI/ML 的个性化功能尤其强大。金融软件公司 Intuit 利用 Amazon Personalize 服务，快速设计并推出了一款适用于其 Mint 消费者预算跟踪和规划应用程序的推荐引擎。同样地，靴子和其他户外鞋类制造商 Keen 也使用同样的亚马逊服务来追踪顾客的浏览和购买历史，从而提出购物建议。Keen 使用推荐功能的测试邮件带来了近 13% 的收入增长。韩国服装电商初创企业 Ably 也利用人工智能在其应用程序的首页上提供个性化推荐。Ably 表示，该推荐引擎利用个人客户的浏览和购买历史，使该公司能够在以往没有任何 ML 技术经验的情况下构建复杂的 AI 功能。

结合卓越运营，这些新的杠杆和功能能够更快实现创新。借用 Isaac Newton 的话：

质量表示用于开发差异化创收产品功能的总资源（预算和人员）。加速度表示开发流程和运营环境。更大的力量来自于最大化可用于差异化活动的资源，以及提高工程的速度。

每个数字企业都可以从亚马逊云科技云实现的快速创新中受益。以下是四个推荐的起点：

这三个因素的可视化内容如下所示。水平的 X 轴表示工作量，以美元成本表示。垂直的 Y 轴表示对项目风险的主观评估。圆圈的大小表示可能转向创新的预算。

此示例使用对组织当前状态的评估。这种方法应经常使用。毕竟，回顾过去，在 2009 年采用自动扩展的早期采用者比其他坚持手动配置的人更具竞争优势。

产品和工程团队讨论路线图、工作量和目标时，可以对新项目应用前瞻性观点。团队应该确定真正的差异化能力，并寻找机会尽可能减少日常工作。这个简单的练习可以显著加速一个项目。

数字原生企业创造了改变我们日常生活的创新。它们彻底改变了我们的购物方式、娱乐方式、城镇出行方式等等。在此过程中，DNB 了解到，仅在云上运行创新是不够的。他们可以教给我们关于如何利用云进行快速创新的宝贵经验。