巨头都做云计算：亚马逊如何后发制人？谷歌怎样挑战领头羊的亚马逊？

　　谷歌的巨大优势是：将近20年来它一直在和大量数据打交道，并且过去几年里一直在开发强大的机器学习算法。要知道，数据是最重要的，而最好的证据就是：去年谷歌宣布开源TensorFlow(一种机器学习蓝图)后不久，我注意到该公司就是想借机向人们暗示：它的数据储备更为庞大，而它的基础设施也具备可持续演进的优越性。

　　其实谷歌已经按捺不住地向我们展示了它是如何在其云产品上运用这些优势的了——就在今年感恩节之前，谷歌发布了一系列产品，从中我们可以明确看出：这些产品都利用了谷歌在数据上的优势：

　　云自然语言API(Cloud Natural Language API)：通过机器学习来分析文本，已经具备了一定的可用性;

　　高级版的云翻译API(Cloud Translation API)：它使用机器学习，以大幅度提高八种语言翻译的准确性;

　　大幅度降价的云视觉API(Cloud Vision API)：通过机器学习来分析图像;

　　新版的云工作API(Cloud Jobs API)：通过机器学习给员工分配合适的工作

　　这四款产品都已经与另一款产品——依赖于机器学习的云预测API(Cloud Prediction API)——连体。并且很明显，云预测 API 以及这四款产品中的前三款都脱胎于谷歌的各种消费者级产品。其中，云工作API似乎是建立在谷歌的内部工具上，同时也以谷歌从网上获取的大量数据为基础。总之，谷歌花费了多年时间来打磨各种算法，希望这些产品在应用于企业数据时可以有出众的表现。当然，我希望谷歌的这种优势能继续下去。

　　当然，谷歌必须更进一步。它自己也意识到了这一点，所以才宣布让顶级 AI 专家李飞飞和李嘉牵头建立谷歌云机器学习团队(Google Cloud Machine Learning Group)。该团队将专门负责开发商用机器学习的API，换句话说，它的作用就是将谷歌的机器学习能力产品化。

　　所以，绕了一个大圈子后我们发现，谷歌终于摸到自己的窍门了。在第一波云计算战争中，它的确已被 AWS 甩在后面;但是后来，把 Kubernetes 开源之后，谷歌开始转向。随着那些开放式容器(这些容器对供应商不作任何要求)的研发成功，谷歌又将越来越多的精力投入到产品的研发中去。毕竟，作为一家公司，改变竞争方式总比改变自己的本质要容易。

　　可以肯定的是，谷歌的成功还不是板上钉钉的事儿。公司仍然要面临新商业模式的挑战，同时还要尽快建立起销售与服务团队。需要注意的是：在这两方面谷歌都落后于亚马逊——毕竟后者有庞大的合作伙伴生态系统，并且服务功能更为强大。

　　此外，AWS也有自己的机器学习API。而在这方面，IBM和微软也不甘示弱。有数据显示，微软在这方面非常强大——不但已在该领域从事研究多年，而且还有丰富的经验，能将技术产品化并商业化。还有，谷歌一贯奉行“以消费者为焦点”的策略，而这一策略很可能成为今后的障碍。最后，尽管Kubernetes 很受欢迎，但别忘了：谷歌自己还从未使用过它。

　　结语

　　不过，谷歌仍然是一个强大的竞争对手。它战略健全，而且(可能)更重要的是，它如今正急于创建新业务。最后别忘了：向云计算进发的长征之路才刚刚开始。虽然亚马逊看上去遥遥领先，但实际上，云计算的未来还没有真正降临。所以，让我们静观谷歌吧，看看它会使出哪些招数来改变尚未成型的“未来规则”，我想，这个过程一定会很有意思。

（编辑：源码门户网）

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