困扰AWS的Google疾病

我看到一些关于AWS的深深困扰，但直到我通过Google的角度查看它时，我才意识到这一点。

这是一个无处不在且影响深远的问题，我不得不用亚马逊自己的话来讨论它：亚马逊领导力原则。我决定学习和求知，我的发现使我陷入了困境。

在Google，人们普遍认为，要想获得晋升，就必须推出新颖有趣的东西。处理现有事物意味着您无法有效地衡量自己的影响，因此，促销沙皇会因缺乏影响而感到不满。

这在很大程度上解释了Google为何永久启动新服务，让它们枯萎，然后在晚上将其杀死。人们想得到提升，如果您想雇用和发展最好的人，则需要提供一种获得认可的途径。 （老实说，从系统经理助理Dingus变为系统经理Lead Dingus意味着您可以通过传统的伴奏形式更加节俭；标题保持免费和免税。）

问题在于，所有权通常意味着接受您需要维护的东西，而不是完全忽略它，而希望拥有更新的和更明亮的东西。

众所周知，AWS从不关闭任何服务（它不在控制台中，也从未关闭过，但是SimpleDB仍然运行良好）。我看到的问题是，AWS对于很多应该作为其他服务功能的东西开始采用“启动新服务”的心态。

AWS有责任为客户交付结果。但是，他们选择提供新的且经常相互竞争的服务。这导致大规模的蔓延，客户混乱，并且人们被不必要地驱离了云。

康威法律规定，组织必须传播自己的文化。作为我所说的一个明显的例子，A​​WS的文化将组织和控制塔置于两个完全独立的组织中，显然不允许彼此交谈。

在启动时，Amazon SageMaker是无需进行正式数据科学培训就可以轻松地进行机器学习的人员的入门。今天，SageMaker Autopilot，SageMaker Studio，SageMaker Feature Store，SageMaker DataWrangler，SageMaker Ground Truth，SageMaker Notebook，SageMaker Neo，SageMaker RL，SageMaker Marketplace，SageMaker Experiments，SageMaker Debugger，SageMaker Model Monitor以及它们之间发布的任何版本我写这篇文章的时候和我发表这篇文章的时候，这意味着新手将拉起服务页面，吓坏了，关闭笔记本电脑然后走开。

Think Big应该应用于数据，而不是目录目录需要多长时间。

他们的诱因是什么？他们显然已经变得艰难，变得与领导原则背道而驰。

我看不出有40种全都称为“ IoT”的服务是如何引起客户痴迷的。我不明白拥有不属于Cost Explorer的顶级Compute Optimizer服务是如何重新发明和简化一件事。作为云的新客户，我不必深入研究三层完整的顶级服务。

对于认为自己的团队应该是正确的公司来说，这显然是错误的道路-根据客户，分析师，随机路人和对诚实有偏爱的员工。这对任何人都不是一件好事，我坚信，即使是最勤奋的云观察者也不会从客户那里获得信任，因为云观察者会感觉到云正在加速他们对所构建内容的理解和环境化能力。

我负责AWS账单。如果我仅限于使用第一方工具来帮助客户，则将使用AWS预算，AWS成本和使用情况报告，AWS Cost Explorer，仪表板的AWS Billing部分，AWS Trusted Advisor和AWS Compute Optimizer 。

尽管所有这些功能都出于相同的目的而存在，但它们在AWS控制台的同一部分中没有两个。某人版本的“偏见行动”被扭曲，从公司的财务方面开始增加跨部门服务的参与度。

我发现很难接受AWS内部没有人提出这个问题。但是无论出于何种原因，领导层都决定通过推出更多服务来不同意和承诺-其中许多服务彼此直接竞争。

您真的可以告诉我SAM，SAR，CodeStar，Proton，服务目录和服务目录AppRegistry之间的区别吗？因为如果不深入细节，我不会。

应该如何弄清楚这些非常相似的半打服务中的哪些支持他们的用例？

在我看来，AWS的产品策略已经变得越来越繁重，在一个过于拥挤的控制台中出现了相互矛盾且令人困惑的服务冲突，这显然表明了他们的产品策略与领导原则之间的错位。

我喜欢并喜欢使用AWS服务。但是我越来越怀疑我在构建事物时会使用“合适的人”，而且我确定我不是唯一的人。

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