和大多數AWS擁躉交流，最有可能聽到的就是這項技術的易用性，輸入信用卡信息，注冊一個VM就可以開始公有云之旅。對于測試和開發環境可能確實如此，企業級AWS的客戶對于這種易用性并不贊同。
上周發布的幾乎所有新服務都旨在簡化亞馬遜Web服務(AWS)企業級的工作，從應用開發到管理無一不是，包括Amazon QuickSight和AWS Inspector，可以幫助IT團隊快速設置商業智能產品，以及確定安全和法規問題。
“我們真的希望能偶讓你在構建想要構建的應用時更加加單，”AWS CTO Werner Vogels在主題演講中說道。
AWS現有的服務在命名中都有一個“Simple”，包括Amazon Simple Storage Service (S3)、Amazon Simple Notification System、Amazon SimpleDB和Amazon Simple Email Service。
但是AWS真的“簡單(Simple)”嗎?
一些服務，比如DynamoDB或者Elastic Block Storage (EBS)，為公司提供了相當簡單的路徑來進入基于云的存儲和數據庫，但是其他服務，包括Elastic Compute Cloud (EC2)卻要求更多的工作。
人口調查網站Spokeo的CTO Mike Daly表示：“EC2實例易于發布，我們大量采用，但是作為AWS服務，一旦你在服務器上安裝了軟件，EC2就要求大量的工作。”
另一方面，SaaS和數據庫即服務產品，比如Kinesis和DynamoDB易于使用，“因為我們不用處理安裝和維護，”他補充道。Spokeo使用了廣泛的AWS產品，包括EC2、Relational Database Service、DynamoDB、S3、Redshift和Route 53等。Daly對于Amazon Elasticsearch service也很感興趣，但是覺得還太新。
成本結構查詢
某大型媒體公司的數據分析IT咨詢總監表示，一開始使用AWS并不難。在用一些AWS大數據服務的價格結構時開始變難。
“顯然同AWS工作很容易，尤其是做概念驗證項目，”他說，并補充道使用AWS還是讓他的數據科學家繞考IT，讓項目更快速地落地。但是這樣的工具的成本結構并不清晰。
“我需要確定這些新的項目的預算，并且不希望超支，或者限制我的團隊的具體查詢數量來控制成本，”他說。
他并沒有指出哪一項AWS分析服務最符合該公司的業務需求，但是對于Amazon Machine Learning進行預測分析和大數據項目很感興趣。
AWS Lambda挽救局面
其他的與會者指出AWS Lambda和新功能可以使用了，比如虛擬私有云支持和日程表功能，這會讓他們的工作更輕松，而且能夠幫助加速無服務器系統的開發。ID Analytics首席科學家Mike Lazarus表示：“我對Lambada很感興趣。”
ID Analytics開發了復雜的機器學習系統，運行了無數變量和TB級別的數據，從而產出高精準度的風險預測，比如身份欺詐識別。
Lazarus說：“AWS Lambda提供了一種新的有趣的機會來簡化這樣的系統的實施，而且以一種可擴展的方式。”
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