國內某“出?！钡膹V告科技公司，在從某大型公有云平臺遷移到Akamai之后，總體的云成本下降高達60%，其中就包含網絡流量成本帶來的節(jié)省。而且，在成本降低的同時，平臺提供的性能與三大云服務商的水平相當，性價比優(yōu)勢非常明顯。
Akamai亞太區(qū)云計算專家團隊負責人 李文濤
這是Akamai亞太區(qū)云計算專家團隊負責人李文濤分享的一則案例，背后凸顯的是Akamai在公有云市場上的差異化策略。那就是通過提供以IaaS為主的、相對簡單易用的、通用性更強的云產品，來為用戶提供更開放，更有性價比的云服務。
2022年，Akamai通過收購Linode進入公有云市場，兩年時間以來，Akamai不斷在公有云服務上加碼，強調既有大型公有云廠商一樣的可靠性和擴展性，也有小型云廠商的性價比。在過去兩年里，云服務已經成為Akamai歷史上營收增長最快的產品線之一。
在談到亞太地區(qū)的市場增長概況時，李文濤特別提到了廣告科技行業(yè)。據他介紹，僅僅在過去6個月之內，就有十家來自中國的“出海”廣告科技公司從大型公有云廠商以及從本地遷移到了Akamai的云平臺，很快實現了成本的降低。
為什么廣告科技公司更青睞Akamai的云服務呢？這要從廣告科技行業(yè)的商業(yè)模式，技術需求以及Akamai的優(yōu)勢說起。
廣告科技行業(yè)中，主要的參與者分為廣告方、 DSP（需求方平臺）和SSP（供應方平臺）以及連接DSP和SSP的廣告交易所。廣告方是想做廣告推廣產品或服務的一方，DSP是為廣告方準備的自動化購買平臺，而SSP則是服務于網站主的，幫他們做流量變現。
據了李文濤介紹，廣告科技行業(yè)是一個數據密集型行業(yè)，涉及大量的數據流和實時交易。在DSP、SSP和廣告交易所之間，每月數據流量可以輕松達到Pb級。如果按照主流云服務商的標準計費，廣告科技行業(yè)客戶面臨高達數百萬美元的年度流量成本。
而且，由于廣告展示和購買的決策過程通常需要在200毫秒內完成，這要求后端的數據處理和信息傳遞必須極為迅速和高效。這不僅涉及大量數據的快速處理，還涉及確保這些數據在不同云服務間的即時傳遞，要求使用的云平臺有非常好的“多云”連通性。
憑借在CDN網絡領域20余年的積累，Akamai可以將客戶的云網絡流量成本降低至零。Akamai會給購買其云服務的用戶提供大量的免費流量額度，即使超出了免費額度，也能以業(yè)內極低的價格（1GB的流量是0.005美元）提供網絡流量，省去了處理巨大數據流量的成本。對用戶來說，自然是非常有吸引力。
同樣是基于全球云網絡的連通性，Akamai在全球范圍內提供優(yōu)化的、具有低延遲的網絡服務，以確保數據可以迅速在全球范圍內傳輸。這對于需要實時處理和快速數據傳輸的廣告展示和交易場景非常有價值。
與此同時，Akamai提供具有性價比優(yōu)勢的IaaS服務，它可以提供虛擬機即服務以及容器管理服務等基礎服務。這些服務用起來相對簡單，通用性比較強，正好迎合了廣告科技行業(yè)的一些發(fā)展趨勢。
Akamai注意到，廣告科技公司普遍具備強大的技術實力，通常會自主開發(fā)應用。面臨云成本壓力時，他們傾向于放棄提供PaaS和SaaS服務的云，轉向純粹的IaaS云，利用自身技術實力和開源軟件來構建所需服務，從而降低云成本。
Akamai的云服務性價比究竟有多高呢？剛好，最近Akamai又推出了一款全新的GPU虛擬機產品，正好可以滿足大家的好奇心。
全新一代的GPU虛擬機裝備了更高性能的NVIDIA RTX 4000 Ada GPU，它是基于Ada Lovelace架構的版本，此前的版本是基于Ampere架構的，它針對流媒體處理、多媒體渲染、3D建模和AI推理等場景都能提供極高的性價比。
RTX A4000 vs RTX 4000 Ada
這款GPU虛擬機還配置了AMD第四代霄龍?zhí)幚砥鰿PU 9474F和1.5TB NVMe高性能SSD硬盤，價格為600美金/月，包括10TB免費出方向流量。
流量部分，按照某大型公有云的收費標準，免費流量價值在1000多美元以上，為用戶提供了遠超過市場同類產品的性價比。
與此同時，最近發(fā)布的還有Gecko邊緣云產品。據李文濤介紹，Akamai在本季度已經發(fā)布了10個邊緣云節(jié)點，今年計劃在全球發(fā)布75個節(jié)點。
能注意到，Akamai這些節(jié)點的位置選址也很有意思，它跟大型云服務商覆蓋骨干大城市的做法不同，它側重覆蓋相對偏遠的地區(qū)，幫助用戶覆蓋這些之前難以覆蓋的一些地理區(qū)域。
這些邊緣云節(jié)點強調提高網絡連通性，利用Akamai強大的CDN網絡，確保低延遲和高網絡可靠性，適合需要快速全球數據傳輸和接入的業(yè)務，能更好地服務中國企業(yè)出海。
最近科技界的話題絕對少不了AI，Akamai最近也新推出了基于CPU的AI推理優(yōu)化方案。
AI場景分為兩大類，一類是訓練，一類是推理。訓練通常需要強大的GPU資源，需要在數據中心里完成。而推理則可以移動到邊緣云，在更靠近用戶的地方進行推理，有助于提高推理性能，減少延遲，最終增強用戶體驗。
訓練場景需要大規(guī)模的GPU資源，運營成本高昂，目前沒有太好的應對方案。而推理場景的可選方案則相對更豐富一點，Akamai通過與Neural Magic和AMD的戰(zhàn)略合作，推出了基于CPU的AI推理技術，以降低成本并提高效率。
Akamai可以將AI的推理負載則移至邊緣云，利用其在網絡基礎設施和網絡安全技術方面的積累，在邊緣端安全地進行推理，在性能表現、用戶體驗以及安全性三方面達到比較高的水平。
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