【@businessfocus.io】有三千客戶但獲股神罕見押注！SNOW最終定價120美元超出招股範圍
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根據數據供應商Dealogic的資料，今年美國新股市場累計集資額超過780億美元，創自2000年科網泡沫時期以來同期最高，當中，獲股神畢菲特（Ｗarren Buffet）投資旗艦巴郡（Ber...
【@businessfocus.io】有三千客戶但獲股神罕見押注！SNOW最終定價120美元超出招股範圍
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根據數據供應商Dealogic的資料，今年美國新股市場累計集資額超過780億美元，創自2000年科網泡沫時期以來同期最高，當中，獲股神畢菲特（Ｗarren Buffet）投資旗艦巴郡（Berkshire Hathaway，美股代號：BRK.A）加持的雲端軟件商Snowflake（美股代號：SNOW）近日可謂搶盡風頭。該股原本預期的IPO價格區間是75至85美元，之後再調高預計定價至100至110美元，最終發行價定於每股120美元，發行2800萬股，相當於公司估值約為330億美元，遠高於今年稍早私募融資時的124億美元估值1.66倍。Snowflake將於美國時間9月16日於紐約證券交易所開始交易，股票代碼為「SNOW」。
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據Snowflake披露的資料，巴郡及Salesforce各自同意以IPO定價購入2.5億美元的Snowflake Class A股票，另外，巴郡將會透過第二市場交易（Secondary Transaction），向Snowflake前行政總裁Bob Muglia額外購入404萬股Class A股票，按IPO定價120美元計算，巴郡將以4.85億美元購入上述股份，換言之，兩筆交易共涉資約7.35億美元。
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Snowflake成立於2012年，主營數據倉庫（Data Warehouse），該公司銷售的數據庫軟件可以在亞馬遜（美股代號：AMZN）的雲端運行，可以為企業提供高性能、易擴張的環境去存儲大規模的信息，而且該公司容許客戶按量收費，並將「運算」及「儲存」兩大服務分開收費，令企業節省不必要的開支。
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此外，Snowflake雖然依靠亞馬遜、微軟（美股代號：MSFT）和Google（母公司Alphabet，美股代號：GOOGL）的基礎架構來存儲數據，但AWS、微軟Azure和Google雲平台（GCP）都分別擁有自己的數據庫，因此Snowflake與三大供應商同時存在競爭關係。
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目前，Snowflake的客戶以Square（美股代號：SQ）及Adobe（美股代號：ADBE）等大企業為主，截至7月31日，公司只有3117位客戶，平均每位客戶銷售為16萬美元，《財富》10大企業中，便有7間企業是Snowflake客戶，而500強中，有146家企業為其客戶。
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2018年，Snowflake收入為9670萬美元，2019年收入則達2.64億美元，增長幅度超過170%；不過公司截至去年1月全年蝕1.79億美元，截至今年1月進一步蝕3.48億美元，截至今年7月上半年，仍未扭虧，蝕1.7億美元。
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值得留意的是，今次是畢菲特首次進軍雲端數據業務，更是罕有參與IPO，根據以往的訪問，畢菲特一向認為IPO的定價較高所以不感興趣。此外，畢菲特於疫情後的持倉部署多次引起外界極大迴響，包括拋售持有多年的航空股及金融股，以及投資於日本商社及金礦股；但根據統計，巴郡今年第二季成為全球最賺錢公司。目前，蘋果（美股代號：AAPL）是巴郡的第一大持股，其次是美國銀行（美股代號：BAC）。
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Text by BusinessFocus Editorial
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AWS在Storage Day 2021會議上發布了儲存服務更新，包括調整原本S3智慧分層功能（Intelligent-Tiering）處理短暫和小型物件的費用，並且在雲端檔案儲存服務Amazon EFS開始提供智慧分層功能，使EFS能夠根據工作負載的存取模式，最佳化儲存成本
#看更多 https://www.ithome.com.tw/news/146531
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ref: https://ably.com/blog/no-we-dont-use-kubernetes
八月第一篇，就來個有趣的文章，來看看 ably 這間 SaaS 公司為什麼沒有使用 Kubernetes，不但當前沒有使用，甚至短期未來內都不會想要使用
更是直接的說如果你有興趣來加入團隊，千萬不要把將 Kubernetes 導入到團隊中是一個可能發生的事情。
我個人覺得這篇文章滿好的，因為是認真的去比較導入 Kubernetes 帶來的改變，而這些改變對團隊來說到底是可接受還是不可接受
而不是所謂的人云亦云，人家要我也要，人家不要我也不要...
文章分成兩部分，前述介紹當前 Ably 的環境架構是什麼，而半部分則是很技術的去探討如果導入 Kubernetes 帶來的好處與壞處是什麼
最終權衡比較之下，會發現導入 Kubernetes 沒有帶來實質上的好處。
文章開頭先簡述了一下 Kubernetes 這幾年的風潮，從最初 Google Borg 的開發開始談起，作者特別提到當初 Borg 的用法可是將一堆實體機器給搭建出一個 Private Cloud 的叢集給團隊使用，
而目前 Kubernetes 更多的用法則是搭建於 Public Cloud 上面的虛擬機器中，透過將 Kubernetes 部署到這些不同的 Cloud Provider 似乎帶來了介面統一的結果，對於 DevOps 人員來說
不同 Cloud Provider 如今看起來都是 Kubernetes 的樣貌。
Ably 目前到底怎麼部署應用程式
Ably 主要使用 AWS 作為其 Cloud Provider，並且於 EC2 機器上使用 docker/container 來部署團隊中的應用程式。
作者團隊中沒有使用任何已知的 Orchestration 服務來管理多節點上的 docker/container，取而代之的則是每個 VM 開機後則會根據 autoscaling group 的機制來判斷
每個機器應該要部署哪種 container/docker。
對於 Ably 來說，團隊中沒有任何 scheduler 相關的服務來調度各種服務，這意味每個 VM 就代表一種服務，所以將 VM 上的服務從 Core 轉換成 frontend 這種行為不會發生。
今天需要針對需求轉換服務時就以 VM 為基準來整批換掉即可。
每個節點上面都會有一個輕量的監控服務，用來確保運作的 Container 如果掛掉後可以被重啟，甚至如果當前運行的版本不符合需求時也能夠將該服務給停止。
流量方面，因為每個 Autoscaling Group 就代表一個服務，所以直接使用 NLB 與 Target Group 來將流量導入該 Autoscaling Group 即可。
至於容器與容器之間的內部流量(譬如 k8s service 等)作者認為也不是太大問題，畢竟每個機器本身都會被 VPC 賦予一個 IP 地址，所以使用上沒有什麼太大的問題。
接下來作者從幾個層次去探討當前設計與使用 Kubernetes 帶來的改變，分別有 (原文很多，這邊摘要不然文章會太長)
題外話，由於 Ably 的 Infra Team 數量有限，所以要考慮 K8s 只會考慮 K8s Service，如 EKS。
1. Resource Management
Ably:
a. 根據服務的需求來決定每個服務要用到的 VM 等級
b. 不需要去煩惱如何處理將多個小服務給部署到一個適合的大 VM 中
c. 作者稱這種行為其實就是 AWS 官方強調的 Right Sizing, 譬如只能跑兩個 Thread 的服務不需要 16vCPUs, 久久寫一次硬碟的服務也不需要一個 90,000 IOPS 的 SSD
d. 選擇一個正確的元件來搭建一個符合服務的 VM 讓團隊可以控制成本同時也減少額外的管理負擔
K8s:
a. 必須要使用一個比較強大等級的 EC2 VM，畢竟上面要透過 Container 部署很多服務
b. 針對那些需要小資源的服務來說，透過這種方式能夠盡可能的榨乾機器的資源，整體效能使用率會更好
c. 但是針對資源量沒有很辦法明確定義的服務則是會盡可能地去吃掉系統上的資源，這種被稱為 nosy neighbors 的常見問題已經不是首次出現了， Cloud Provider 本身就需要針對 VM 這類型的服務去思考如何處理資源使用，而 Cloud Provider 都有十年以上的經驗再處理這一塊
而所有 Kubernetes 的使用者則必須要自己去處理這些。
d. 一個可能的作法則是一個 VM 部署一個服務，不過這個做法跟團隊目前的作法已經完全一致，所以就資源管理這一塊，團隊看不到使用 Kubernetes 的優勢。
2. Autoscaling
Ably:
a. EC2 VM 本身可以藉由 Autoscaling Group 來動態調整需求
b. 有時候也是會手動的去調整 EC2 的數量，基本上手動跟自動是互相輔佐的
c. 團隊提供的是 SaaS 服務，所以其收費是針對客戶實際上用多少服務來收，如果開了過多 EC2 VM，則很多不要的花費與開銷都是團隊要自行吸收
d. 團隊需要一個盡可能有效率的方式能夠即使遇到流量暴衝時也能夠保證良好的服務的機制
K8s:
a. 可以透過不少方式來動態調整 Container 的數量，
b. 甚至可以透過 Cluster autoscaler 來針對節點進行調整，根據需求關閉節點或是產生更多節點
c. 動態關閉節點的有個問題是關閉節點時通常會選擇盡可能閒置的節點，但是閒置並不代表沒有任何服務部署再
上面，因此該節點上的 Container 都要先被轉移到其餘節點接者該目標節點才可以被正式關閉。這部分的邏輯作者認為相對複雜
d. 整體來說，k8s 有兩個動態調整的部分，動態節點與動態服務，而現有的架構只有一個動態節點。所以使用 k8s 則會讓問題變得更多更複雜。
3. Traffic Ingress
Ably:
a. Traffic Ingress 基本上每個 cloud provider 都提供了很好的解決方案，基本上團隊只要能夠維持每個服務與背後的機器的關係圖，網路流量基本上都沒有什麼需要團隊管理的。
b. 使用者會透過直接存取 NLB 或是透過 CloudFront 的方式來存取團隊內的服務
K8s:
a. EKS 本身可以透過 AWS VPC CNI 使得每個 Container 都獲得 VPC 內的 IP，這些 IP 都可以讓 VPC 內的其他服務直接存取
b. 透過 AWS LB Controller，這些 Container 可以跟 AWS LB 直接整合，讓封包到達 LoadBalancer 後直接轉發到對應的 Container
c. 整體架構並不會比團隊目前架構複雜
d. 唯一缺點大概就是這個解決方案是完全 AWS 綁定，所以想要透過 k8s 來打造一個跨 Cloud Provider 的統一介面可能就會遇到不好轉移的問題。
4. DevOps
Ably:
a. 開發團隊可以透過簡單的設定檔案來調整部署軟體的版本，後續相關機制就會將 VM 給替換掉，然後網路流量也會自然的導向新版服務
K8s:
a. 開發團隊改使用 Kubernetes 的格式來達到一樣的效果，雖然背後運作的方式不同但是最終都可以對開發團隊帶來一樣的效果。
上次四個分析基本上就是，使用 k8s 沒有帶來任何突破性的好處，但是 k8s 本身還有其他的功能，所以接下來作者想看看 k8s 是否能夠從其他方面帶來好處
Multi-Cloud Readiness
作者引用兩篇文章的內容作為開頭，「除非經過評估，否則任何團隊都應該要有一個跨 Cloud-Provider 的策略」
作者表明自己團隊的產品就是那個經過評估後斷言不需要跨 Cloud Provider 策略的團隊，同時目前沒有往這個方向去追求的打算。
同時作者也不認為 K8s 是一個能夠有效達成這個任務的工具。舉例來說，光 Storage 每家的做法都不同，而 K8s 沒有辦法完全將這些差異性給抽象畫，這意味者開發者終究還是要針對這些細節去處理。
Hybrid Cloud Readiness
管理混合雲(Public Cloud + Private Cloud based on Bare-Metal servers)是作者認為一個很合理使用 K8s 的理由，畢竟這種用法就跟當初 Google Borg 用法一致，是經過驗證可行的。
所以 Ably 如果有計畫要維護自己的資料中心時，底層就會考慮使用 Kubernetes 來管理服務。畢竟這時候沒有任何 Cloud Provider 提供任何好像的功能。
不過 Ably 目前沒有任何計畫，所以這個優點也沒有辦法幫助到團隊
Infrastructure as Code
團隊已經大量使用 Terraform, CloudFormation 來達成 IaC，所以透過 k8s YAML 來維護各種架構不是一個必要且真的好用的方式。
Access to a large and active community
另外一個很多人鼓吹 K8S 的好處就是有龐大的使用者社群，社群內有各種問題分享與探討。
作者認為
a. AWS 的使用者社群數量是高於 Kubernetes
b. 很多情況下，一個迭代太快速的產品其實也不一定對團隊有太大的幫助。
c. 很多人都使用 k8s，但是真正理解 k8s 的人微乎其微，所以想要透過社群來幫忙解決問題其實比你想像的還要難，畢竟裡面的問題太雜，很多時候根本很難找到一個真正有效的答案。
Added Costs of Kubernetes
為了轉移到 K8s, 團隊需要一個全新的 team 來維護 k8s 叢集以及使用到的所有基本服務。舉例來說，EKS, VPN CNI, AWS LB 帶來的網路好處並不是啟動 EKS 就會有的，
還必須要安裝相關的 Controller 並且進行設定，這些都是額外的維運成本。
如果找其他的服務供應商來管理 Kubernetes，這意味公司就要花費更多的$$來處理，所以對團隊來說，金錢與工作量都會提高，不同的解決方式只是這兩個指標的比例不同而已。
結論:
1. Ably 覺得 Kubernetes 做得很好，但是團隊目前沒有任何計畫去使用它，至少目前這階段沒有看到任何實質好處
2. 仔細評估後會發現，導入 k8s 其實也會帶出不少管理上的問題，反而並沒有減輕本來的負擔
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Kubernetes(也被稱為”K8S”)是目前最熱門的話題之一，職場需要許多擁有 K8S 技能的工程師。
透過本課程獲得這些技能！ 這是一個非常好的機會去做一個真正的 K8S 專案，讓自己在真正的專案上達到高專業的水準。
在整個課程中，你將就真實的需求工作 – 但你不需要已懂如何寫程式或懂任何特定的程式語言 – 課程已經為你準備了一套 Docker images，你的工作是使用 Kubernetes 讓這些 images 執行。
該系統是一個基於微服務( Microservice )的架構，在這個課程中，我們將研究在管理這些複雜系統時需要做出的設計決策和權衡。 請注意，本課程不是關於如何設計微服務(儘管我們肯定會討論這一點) ; 開發工作已經完成，我們需要讓系統在營運叢集( production cluster )上執行。
經由分析叢集的執行時期效能( run time performance )，我們還將發現開發人員在程式碼中犯了一些糟糕的錯誤！
你可以在你的本地開發電腦(PC/Mac/筆記本電腦)上完成課程的第一部分。 第二部分(從第 13 章開始)將移到雲端。 你將使用一個真正的 AWS 帳戶，我們將繼續使用 ELK/Elastic Stack 設立監控，並使用 Prometheus 和 Grafana 進行監管。
我為各種不同的人設計這門課程——無論你是 DevOps 工程師，還是開發人員，或者你對整個領域還很陌生，我都會一路解釋。 只需要一些使用電腦的基本知識，或許一點命令行經驗就足夠了。
在 13 – 17 章，你將需要一個 AWS 帳戶，如果你想自己在系統上實驗的話。 如果你是 AWS 的新手，請不用擔心，課程講師將一路罩你——但是亞馬遜會在你運用系統時跟你收費(就像所有 /大多數雲端供應商一樣)。 預估為此支付不超過10美元(這是一個安全的高估) ，但是你需要自己管理這個花費，並且必須在會話( session )結束時刪除你的 Kubernetes 叢集。 不要因此而放棄，這是很好的投資。
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