雲端技術一直是新創公司建構IT基礎架構時的首選。許多成功的公司，如Pinterest、Slack、Lyft、91APP、iCHEF、拓元售票、SurveyCake等，從新創時期即開始充分利用雲端運算的敏捷性、彈性、低成本，獲得快速發展。
在用雲方面，成功的新創公司有什麼值得後進者借鑒之處？Amazon Web Services（AWS）統計發現，最受新創公司青睞的八項AWS全球服務是：全託管的容器服務Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）、無伺服器運算服務AWS Lambda、採用AWS Graviton2自研晶片的Amazon Elastic Compute Cloud （Amazon EC2）執行個體、雲端原生資料庫服務Amazon Aurora、鍵值和文件資料庫服務Amazon DynamoDB、互動式查詢服務Amazon Athena、資料整合服務AWS Glue和機器學習服務Amazon SageMaker。
容器服務Amazon EKS
新創公司基本都會採用雲端原生架構，由於容器服務簡單易用，並且具備生產級可用性，雲端原生企業會大量使用容器化架構。
Kubernetes是一種開放原始碼軟體，目前幾乎成為容器編排的首選。Amazon EKS可以幫助用戶在AWS上使用 Kubernetes 輕鬆部署、管理和擴展容器化應用程式。藉由 Amazon EKS，新創企業可以輕鬆部署、管理和擴展Kubernetes應用程式，可以獲得更全面的安全服務、更簡便的管理方式、更高可用性，從而滿足其現代化應用建構的需求。
無伺服器運算服務AWS Lambda
無伺服器運算是AWS貢獻給業界的開創性服務之一。從虛擬化到容器，到無伺服器運算，開發者將IT基礎設施管理的繁瑣工作逐步卸載，無伺服器運算讓這種趨勢愈發明顯，是未來的重要發展方向。
使用AWS Lambda 無伺服器運算服務，無需預置或管理伺服器即可執行應用程式或後端服務程式碼。只需按照消耗的運算時間付費，程式碼未執行時不會產生費用。使用時，只需上傳程式碼，AWS Lambda 會處理執行和擴展高可用性程式碼所需的一切工作。開發者可以將程式碼設置為自動從其他AWS服務觸發，或者直接從任何 Web 或行動應用程式調用。使用無伺服器運算，新創公司可以更加專注於業務應用邏輯，加速業務創新。
採用AWS Graviton2自研處理器的Amazon EC2執行個體
新創公司對處理器的選擇有兩個明顯特點：一是有針對性地滿足業務需要；二是性價比要高。AWS Graviton2處理器是AWS使用 64 位元 Arm Neoverse 核心所量身打造，針對 Amazon EC2 中執行的雲端工作負載提供最佳性價比。與 x86 架構的同一代執行個體相比，採用 AWS Graviton2自研處理器的Amazon EC2執行個體可以讓很多工作負載實現高達40% 的性價比提升，適用於應用程式伺服器、微服務、高效能運算、電子設計自動化（EDA）、遊戲、開源資料庫和記憶體內快取等工作負載。
AWS Graviton2專為雲端原生應用打造，對於沒有IT基礎設施歷史包袱的新創公司而言，AWS Graviton2幾乎完美吻合了他們的需求，而且可以獲得更高的性價比提升。
雲端原生資料庫服務Amazon Aurora
Amazon Aurora 是一種與 MySQL 和 PostgreSQL 相容的關聯式資料庫，專為雲端而打造，結合了傳統企業資料庫的效能和可用性，以及開源資料庫的簡單性與成本效益。Amazon Aurora 的速度最高可以達到標準 MySQL 資料庫的五倍、標準 PostgreSQL 資料庫的三倍。它提供商業資料庫的安全性、可用性和可靠性，但只需 1/10 的費用。Amazon Aurora 採用具有容錯和自我修復能力的分散式儲存系統，每個資料庫執行個體可自動擴展至高達 128 TB。
此外，Amazon Aurora 全球資料庫針對全球分散式應用程式而設計，實現跨區域災難恢復，在發生區域級的中斷時提供災難恢復能力，為客戶的應用程式提供 1 秒的有效復原點目標 (RPO) 和不到 1 分鐘的恢復時間目標 (RTO)，最大限度確保客戶全球業務的連續性。
鍵值資料庫服務Amazon DynamoDB
Amazon DynamoDB 是一種全託管的、支援鍵值和JSON文件的 NoSQL 資料庫服務，讓使用者能夠以簡單方便、經濟有效的方式，儲存和查詢任何規模的資料，服務於任何量級的請求流量。
利用Amazon DynamoDB可以建構輸送量和儲存空間幾乎無限的應用程式，在任意規模環境中提供一致的個位數毫秒回應時間，極其適合遊戲、廣告技術、行動、IoT以及其它需要任何規模的低延遲資料存取的應用程式。
無伺服器互動式資料查詢服務Amazon Athena
Amazon Athena 是一種互動式查詢服務，可以使用標準 SQL 語言分析 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3） 中的資料。Amazon Athena 屬於無伺服器服務，不需要管理基礎設施，且只需支付執行的查詢費用。
Amazon Athena 易於使用。只需將Amazon Athena指向Amazon S3 中的資料，定義結構描述，然後使用標準 SQL 開始查詢即可，可在數秒內獲取結果。使用 Amazon Athena，無需進行複雜的資料準備(擷取、轉換和載入，即ETL任務)過程，任何具備 SQL 技術的人都可以方便、快速地分析大規模資料集。
資料整合服務AWS Glue
資料量越來越大，資料種類和來源多種多樣，資料準備是一項繁重的工作。AWS Glue可以協助新創公司減輕很多負擔。
AWS Glue 是一項無伺服器的資料整合服務，它簡化了探索、準備和合併資料的工作，縮短分析、機器學習和應用程式開發的資料準備時間。AWS Glue 提供資料整合所需的全部功能，開發者只需幾分鐘時間便可以開始分析資料，將資料投入使用，而不像以往要耗時數月。
機器學習服務Amazon SageMaker
機器學習是新創公司的熱門應用方向之一。通常只有少數技術能力極強、以機器學習為核心競爭力的公司會自己搭建機器學習平台和框架，多數新創公司是將機器學習作為工具，而且缺乏相應的機器學習人才。借助Amazon SageMaker，他們可以專注於業務邏輯的開發與實現，快速利用機器學習，提供差異化的價值。
Amazon SageMaker 是一項全託管的機器學習服務，它可以化繁為簡，讓開發人員和資料科學家快速建構、訓練和部署機器學習模型。Amazon SageMaker 在單一工具組提供了用於機器學習的所有功能，讓新創企業能夠以更低的成本、更輕鬆地在更短的時間內將模型投入生產，輕鬆地開發高品質模型。
結 語
數位浪潮為新創公司提供了大量的機會。隨著雲端運算的發展，以AWS為代表，提供的雲端服務不斷豐富，可以讓新創公司加速前進，快速抓住機會，搭上時代潮流。新創公司的應用經驗，對傳統企業的數位化轉型與創新具有很好的示範意義。
