作为底层架构级别的变革，Serverless起源于计算服务，意味着用户不必在服务器配置、维护、更新、扩展和容量规划等方面耗时费力，可以将更多的精力放到业务逻辑上。

如今，用户关注重心的调整促使Serverless不断进化，从减轻运维压力向全方位满足业务需求转变。在影响用户业务发展的诸多因素中，数据也许是最大的变量。IDC咨询发布的报告显示，2021年全球数据总量约有80ZB，到2025年预计将飙升至180ZB。

事实上，依托云平台进行数字化转型的行业用户，对数据服务易用性的要求越来越高，希望最大限度减少对底层基础设施的依赖。Serverless作为一种先进的云原生架构，其价值不再局限于计算层面，而是已成为云原生数据库、数据分析乃至人工智能的标配。

由此，践行端到端的数据旅程是Serverless实质性跃迁的必由之路。在这片充满挑战的创新高地上，亚马逊云科技扮演着全程领跑者的角色，且率先完成了Serverless的全面布局。

从单一场景走向全栈融合

需要指出的是，无服务器数据服务并非突然从天而降，而是自Serverless诞生之日起就生根发芽，逐渐从单一场景发展到全栈融合。

作为云计算的开创者与引领者，亚马逊云科技在Serverless数据服务领域的探索起步很早，且创建出多个具有里程碑意义的标杆：2006年，公司诞生伊始打造的Amazon S3就是带有Serverless特征的对象存储服务；2012年，推出在功能上已具备Serverless特性的云原生数据库Amazon DynamoDB；2013年，消息流处理Serverless服务Amazon Kinesis问世；2014年，Amazon Lambda服务普及了抽象的Serverless计算模型；2016年，发布Serverless架构的商务智能软件Amazon Quicksight；2018年，Amazon Aurora Serverless亮相。

如果说这些产品为Serverless数据服务的蜕变奠定了坚实基础，那么最近两年出现的加速突破则让Serverless数据服务站上了风口浪尖：2021年，亚马逊云科技发布三款Serverless架构的数据分析服务，分别是流式数据管道Amazon MSK Serverless、大数据分析平台Amazon EMR Serverless、数据仓库Amazon Redshift Serverless；2022年，Amazon OpenSearch Serverless日志分析引擎正式登场，标志着数据分析领域的“全Serverless架构”浮出水面。

当越来越多的珍珠打磨成型，更需要一条金线贯穿其间。Serverless Data是亚马逊云科技具备Serverless特性数据服务的统称，可谓云原生数据服务的下一代技术架构与“新常态”——无服务器数据库、无服务器数据分析、无服务器人工智能服务即是这条“金线”上的“珍珠”，其协同发力会给用户带来多维度的价值。

首先是免运维，用户无需关心底层架构细节，托管数据库服务和数据分析服务会显著降低运维成本和运营风险；其次是即开即用，用户在需要时启动服务，无需预先为未来的峰值流量或访问量准备资源，或为不使用的空闲资源付费；再次是简单易用，高度可配置和自动化的特性，大幅降低数据集成和数据处理的复杂性，使开发者可专注于业务逻辑。

此外，Serverless Data还具备自动按业务负载扩缩容的能力，保证应用程序始终拥有所需的计算和存储资源；其内置的多个高可用和容错性机制，如数据备份和恢复、多可用区部署等，提升了数据的可靠性和持久性。

千行百业场景化落地全面提速

在Serverless从计算向数据服务持续挺进的过程中，千行百业的数字化转型也逐步进入深水区，以单点突围的方式部分尝试Serverless已不能满足需求，全面拥抱Serverless架构的新时代正在到来。

无服务器数据分析是Serverless数据服务的重要组成部分，也是促进行业用户完成场景化落地的核心利器。在传统的数据分析模式下，用户需要预先购买一定数量的计算资源，并通过配置、部署和维护等多个环节构建数据分析系统；而无服务器数据分析则将这些步骤都交给云服务商完成，用户只需上传数据和代码，即可使用由云服务商自动分配的计算资源，解决数据处理和分析问题。

在无服务器数据分析这个创新高地上，Amazon Redshift Serverless和Amazon EMR Serverless是两朵盛开的“雪莲”。前者是无服务器的云数据仓库服务，可根据需求自动调整资源以适应变化的工作负载，并提供高效的分布式查询引擎和内置的机器学习功能；后者是无服务器的大数据分析服务，能在按需计算的集群上运行Apache Spark和Apache Hive等数据处理工具，从而提升高可扩展的数据分析和处理能力。

值得关注的是，Amazon Redshift Serverless已在诸多场景遍地开花：在APP埋点采集与点击流分析方面，互联网与游戏行业客户从前端的数据采集、入仓入湖到数据分析、结果展示都得到Serverless解决方案的支撑；在实时数仓、实时大屏分析方面，不仅帮助电商、直播平台等行业用户解决促销高峰期的实时销售管理和风控难题，而且辅助新能源行业龙头企业对设备的部署、运转、设计合理性和故障率等参数指标进行实时分析，打开了通往制造业数智化的大门。

作为Amazon Redshift Serverless的黄金拍档，Amazon EMR Serverless在行业场景的落地进程也取得丰硕成果。

在金融行业，某券商业务遍布全球，面临资源分散、运维成本高昂、扩缩容不灵活、业务间争抢资源等痛点。在Amazon EMR Serverless的驱动下，各项应用可在自己的资源池中运行，并以细颗粒度的方式使用资源，在更好隔离业务的同时提升了资源利用效率。

在传媒与广告行业，某大型广告服务商遇到业务线分散、项目数据隔离要求高、运维管理过于复杂等难题。在充分理解客户需求的基础上，Amazon EMR Serverless方案实现在生产环境快速部署，针对低频率的ETL工作有效降低使用成本，并达成了数据隔离、改善效率的目标。

Serverless数据服务未来可期

距离终端场景更近，满足用户渐趋多元化的需求，是Serverless数据服务长期进化的根基。

以简化运维为例：Serverless架构的既有优势就是免运维或非常简单的配置即可使用，这固然大幅缩短了业务人员从各个场景构建数据流管道的时间，但也在一定程度上制约了用户个性化、定制化操作的空间。未来的Serverless数据服务将从面向运维转为更靠近终端用户，打破上升通道中既有的“天花板”。

这条路前程似锦，也荆棘密布，需要亚马逊云科技这样的领路人与业界伙伴勇毅同行，共同迎接开往春天的Serverless列车。

3月30日，亚马逊云科技创新大会即将隆重启幕。大会将发表“释放Serverless力量，实现持续进化”主题演讲，并推出云原生应用 Serverless战略、Serverless全栈服务、Serverless事件驱动架构、Serverless开发实践等分会场，和您一同踏入Serverless进化之旅。

云原生新常态，数据服务进入Serverless新时代

从单一场景走向全栈融合

千行百业场景化落地全面提速

Serverless数据服务未来可期

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