最近两年，降本增效成为各行业热议的焦点，在云计算领域同样如此。亚马逊云科技通过一套 Serverless “组合拳”，将整个数据 Serverless 能力拓展到了全栈。 我们回看过去十年，其实是云计算发展的黄金十年。云计算领域涌现出了众多改变传统IT架构和运维方式的创新技术，而 Serverless 的诞生，更为云计算发展带来了一次跨越式的变革。  “Serverless” 无服务器这一术语最早出现在 2012 年，它的出现让开发人员不用需要考虑那么多的物理容量或其他基础设施资源管理责任，通过消除后端基础设施的复杂性，让开发人员的注意力从服务器级别转移到任务级别。 而作为一项革命性的技术，Serverless 的价值不仅局限在技术层面和开发者层面，更为不同行业的企业，尤其是一些传统企业的业务创新和数字化带来价值，推动着商业模式的迭代和革新。比如以我在的一家小厂为例，技术根基以及资源投入往往都是不足的。而通过 Serverless 化，企业使用云服务可以像喝白开水一样简单啦。 现在，Serverless 化也成为了软件研发的新范式，可以让开发人员实现更敏捷、更高效的研发和创新。 #### 01 亚马逊云科技，Serverless 的开山鼻祖 这些年，伴随着 5G、互联网、云计算、人工智能等高新技术的发展，数据正在呈现爆炸式地增长，且应用场景日趋多样化，机遇与挑战并存。数据可以被我们拿来所用，但同样我们可能也会被淹没在数据的洪流之中，无法利用数据做出有效决策，让数据失去了辅助洞察、迭代策略的核心意义。所以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。 而 Serverless 无服务器的出现则帮助企业走出了数据困境，让数据真正为我所用。自2014年亚马逊云科技推出的 Amazon Lambda 服务开始，Serverless 逐渐被开发者们所熟知，并逐渐发展成为一个“网红”。 经过8年的发展，从计算、存储、到消息队列、API 网关等应用集成服务，公有云厂商的各项服务也逐渐被 Serverless 化。而现在，Serverless 数据库也成了国内外各家公有云厂商，以及一些独立数据库厂商竞相布局的领域。除了早已将数据库 Serverless 化的亚马逊云科技，近年来其它厂商也都相继推出了 Serverless 数据库服务。  2022年，先人一步的亚马逊云科技更推出了四个大数据分析无服务器选项，包括云原生数据仓库 Amazon Redshift Serverless, 云上大数据分析 Amazon EMR Serverless, 流式数据管道 Amazon MSK Serverless 和实时数据处理 Amazon Kinesis on-demand，大大缩减了企业大数据分析旅程，很多中小企业，以及一些大型传统企业都不用再担心硬件资源问题。 #### 02 Serverless，带来大数据时代的敏捷未来 不过，当我们步入21世纪第二个十年，其实 Serverless 引发的行业革命才刚刚开始。 在去年年底召开的亚马逊云科技 2022 re:Invent 全球大会上，亚马逊云科技又宣布为其企业搜索服务 Amazon OpenSearch Service 推出“无服务器版” Amazon OpenSearch Serverless，这一方面标志着亚马逊云科技所有的数据分析服务都实现了 Serverless 化；另一方面也意味着亚马逊云科技的 Serverless 架构如今已覆盖计算、存储、应用集成、数据库、数据分析等多个领域，能够让企业轻松在亚马逊云科技上搭建出完整的无服务器应用架构。 这意味着什么？在我看来，这或许将开启新一轮的蝴蝶效应，正如16年前第一代苹果手机开启了智能手机时代一样，在云计算领域，亚马逊云科技 Serverless 样也或将在引领全球 Serverless 技术创新的同时，由此推动云计算迈入下一个崭新时代。  具体到数据库领域，Serverless 通过对数据库底层的基础资源、以及数据库本身的复杂运维进行高度抽象，结合资源池化与弹性扩展、高可用、等特性，从而让企业用户可以基于对数据库的使用情况自动扩展和付费，而不是预置和维护大量的服务器或资源容量。 据相关数据披露，2020年全球 Serverless 服务市场规模已高达446.1 亿元，其中中国 Serverless 服务的市场规模达到63.7亿元，约占全球市场的14.3%；而伴随着亚马逊云科技全 Serverless 架构的搭建完成，相信也将会加速中国乃至全球的 Serverless 化进程。 当我们回望技术的演变进程就会发现，技术总是向更加简化和无感化的方向发展，以提升开发者的效率。我相信，企业业务上云已经成为一个不可逆的趋势，而随着上云进程的加速也必将打破底层基础设施的边界，让创新变得轻而易举。而 Serverless 的意义就在于，它打破了云的边界，让创新更有效率，让更多企业获得更极致的弹性、性价比和性能。 我们或许可以畅想一下这样一个未来：当用户通过 AI 使自然语言转化为 SQL 代码，并且底层有免运维、弹性扩展、并且可以按量计费的数据支撑，那么人人成为数据分析师或将从梦想走进现实。