既然云计算已经无处不在，那么企业应该如何选择云服务提供商？
无处不在的云计算
虽然肆虐全球的疫情给许多行业都带来了严重冲击，但是云计算市场的表现却是如火如荼。
放眼望去，从政府、金融、教育、医疗等各大行业，到各类大中型企业，再到初创公司，甚至于许多SI系统集成商和ISV独立软件开发商，都在纷纷上云。
原本跑在传统IT架构和系统上的工作负载，如今正在越来越多地被迁移到云端，云计算正在变得无处不在。
为什么云计算会赢得广大企业的青睐？因为云计算的诸多特质，譬如成本低廉、弹性计算、按需配置以及持续不断的产品创新迭代，使得即便是刚刚创立的小微企业，也能够以低廉的成本获取自身所需的算力与服务，在大幅降低运营成本的同时，还能够以更快的速度开展创新，甚至是与在行业浸润多年的巨无霸企业开展竞争。
在云计算诞生之前，以上这些情形都是无法想象的。而近年来飞速发展的人工智能、机器学习技术，更是进一步加速了企业上云的进程。
在全球众多的云服务提供商中，亚马逊云科技无疑是最令人瞩目的佼佼者之一。
为云而生的Amazon Graviton2
说起处理器，相信许多人脑海中第一时间都会想起英特尔与AMD。然而在云服务市场，企业客户们还有更加丰富的选择，那就是亚马逊云科技的自研处理器Amazon Graviton。
“我们的理念，是把选择权交给客户，把对处理器和对量体裁衣的每一个实例的选择权交给客户，让客户可以根据自己的需求去进行选择。”亚马逊云科技大中华区云服务产品管理总经理顾凡向趣味科技介绍道，“亚马逊云科技发布的Graviton2，是云计算平台第一款支持ARM处理器的实例。与此同时，这款ARM处理器还是一款企业级处理器，一款为云原生应用而定制的处理器。”
“2018年，亚马逊云科技首次推出基于ARM架构的第一代Graviton处理器。在2019年的re:Invent上，我们又再接再厉发布了第二代产品。2020年，已经有很多客户正式使用了Graviton2。”亚马逊云科技大中华区产品部计算与存储总监周舸表示，“Graviton2是我们最新的基于ARM架构的自研芯片，也是第一款真正为云原生应用设计、适合现代化应用负载的云服务芯片。”
周舸介绍道，与第一代Graviton相比，Graviton2在许多测试中都展现出了非常惊人的性能效果——在性能对比测试中，客户可以看到47%-63%的性能提升；用Redis做内存数据库，也可以得到超过60%的性能提升；与同样尺寸规格的英特尔实例相比，客户可以得到至少40%的性价比提升。
2021年1月14日，以光环新网运营的北京区域和西云数据在运营的宁夏区域为标志，亚马逊云科技的Amazon Graviton2的实例也成功落地中国。
亚马逊云科技称雄业界的奥秘
在高性能计算权威媒体HPCWire开展的年度评选中，从2018年到2020年，亚马逊云科技已经连续三年被评为“用户选择的最佳高性能计算云平台”。
而在另一家全球权威调研机构Gartner的评比中，亚马逊云科技更是已经连续十年被评为IaaS和PaaS领域的领导者。
为什么在群雄林立的云服务市场，亚马逊云科技依然能够傲视群雄？
关键就在于亚马逊云科技对企业级应用的强大支持能力。
当前云计算正在进入深水区，而众所周知，大量企业都采用的是Windows服务器端应用，包括Windows服务器操作系统、SQL Server数据库等。
就目前运行在云端的Windows应用而言，亚马逊云科技拥有最高的市场份额。作为全球最早的云服务提供商，亚马逊云科技不仅性能更强，服务更丰富，可靠性更高，多可用区的区域更多，而且帮助企业级客户迁移上云的经验也更丰富。这也是为什么客户更加愿意选择在亚马逊云科技上运行Windows应用的原因。从全球ERP领军企业SAP，到虚拟软件领军企业VMware，都与亚马逊云科技有着大量的合作。
在高性能计算领域，亚马逊云科技的出色表现同样让人侧目。2018年，在没有要求亚马逊云科技任何特殊关照的情况下，美国笛卡尔实验室的科学家用亚马逊云服务的计算资源自行搭建了一台超级计算机。在2019年6月公布的全球超级计算机排名中，这台超级计算机获得了第136位的排名。即使到了2020年11月，其排名仍然高居第260位。
如果采用传统的定制硬件搭建，那么这台超级计算机的制造成本估计需要2000万-3000万美元，而且至少需要一年半载才能搭建完毕。然而通过亚马逊云服务，笛卡尔实验室打造这台超级计算机只花了5000美元。由于亚马逊云服务的高性能解决方案，在计算、网络、存储、安全性和云编排等方面都提供了高度的可定制特性，包括机械设计、风洞仿真、半导体芯片设计、天气预测、基因测序、计算化学、地质分析和勘探等各种领域，都有大量的企业使用亚马逊云服务来解决各种复杂问题。其中光是Amazon EC2提供的实例类型就已接近400种，被全球几百万客户广泛使用。
这就是亚马逊云科技称雄业界的奥秘。
