2019年底，亚马逊云科技发布了Amazon Lambda的“预置并发（Provisioned Concurrency）”功能，它允许亚马逊云科技无服务器计算用户使其函数保持“已初始化并准备好在两位数毫秒内响应”的状态，这意味着“冷启动”问题成为过去，行业达到一个成熟点。

 

在今年re:Invent上，亚马逊云科技再度重磅发布了Amazon Lambda SnapStart，实现高达90%的冷启动延时，让用户几乎可以无感知地实现应用的扩展。

Serverless无服务器不仅是计算，已成为多领域标配

Amazon Lambda实质上推动了云计算用户对Serverless的认知，亚马逊云科技已经从计算、存储、应用集成、数据库、数据分析、人工智能等多个服务领域全面推进Serverless进程：

计算领域：Amazon Lambda，用户无需预置或管理服务器即可运行代码。亚马逊云科技这项服务推出，加速了Serverless技术领域的发展，并连续8年保持领先地位。

数据库领域：2007年亚马逊发布了Dynamo分布式存储的论文，开启了NoSQL数据库旅程；在2012年，Amazon DynamoDB正式上线，这是云上第一款Serverless架构的云原生数据库，面向超高并发与海量数据场景，可以在任何规模下提供个位数的毫秒级性能。

DynamoDB作为云原生的无服务架构数据库，不仅为用户提供了极致的弹性、可用性和性能，还提供了全局表（全球扩展）、事务支持和本地部署测试等特性，帮助用户满足在更高要求场景下的需求。在随后的几年中，亚马逊云科技又陆续发布了Amazon Aurora、Amazon Aurora Serverless v2、Amazon Timestream、Amazon QLDB、Amazon Keyspace、Amazon Neptune等7款Serverless数据库。

数据分析领域：当前数据量呈爆发式增长，且应用场景日趋多样化，客户对易用性、无服务化要求越来越高，从单一数据分析能力走向全栈的数据分析能力已成为不可逆的发展趋势。re:Invent 2022发布了Amazon OpenSearch Serverless（Preview），一个无服务器的日志分析引擎。

这个服务的发布，代表着亚马逊云科技已经率先在数据分析PaaS服务领域实现了数据仓库、大数据平台、流式数据分析的全面无服务器化，将整个数据Serverless能力拓展到了全栈，云原生数据分析的敏捷、易用、无需运维，被抬到了一个新的高度。

同时，大数据与人工智能的结合，也是一大亮点，开发人员、数据科学家和分析师可以跨数据库、数据仓库和数据湖进行操作，从而构建报告和控制面板应用程序，执行实时分析，共享数据并进行协作，以及构建和训练机器学习（ML）模型，比如Amazon Redshift ML数据仓库内置机器学习功能，Amazon QuickSight Q实现使用自然语言即可构建BI分析。

在re:Invent 2022大会现场，Amazon.com副总裁兼首席技术官Werner Vogels博士的演讲中有一个很有意思的案例——Trustpilot，它是一个第三方消费者评论应用，提供了易于阅读的关于企业客户满意度的统计数据以及来自个人购物者的完整评论。

原来Trustpilot使用了单体数据库来承载所有工作负载，但面对大型活动中的高流量峰值，Trustpilot突破现有数据库框架，接纳事件驱动（Event-driven）的理念，并选择了“事件驱动”的全Serverless架构，部署完成后Trustpilot可轻松支撑黑色星期五之类大型购物节带来的流量，再也担心任何流量陡增对基础设施的掣肘，同时基于亚马逊云科技各类监控与安全合规服务，Trustpilot还能充分保证评论的合法性。

最后，我们可以看到，Serverless这个发展了多年的云原生概念，已经被亚马逊云科技推到了一个新的高度。无论是“事件驱动”的全Serverless架构为应用带来的变革，还是Serverless数据服务对“敏捷”，“易用”，“无需运维”的重新定义，都是值得从业者和云计算用户带来更多机遇与生产力的价值重塑。其他更多用户可以拥抱这些先进技术，并为自己的业务带来变革。