網際網路時代，對象存儲是最合适的資料存儲方式，當網際網路技術高速發展的同時，圍繞對象存儲的技術創新也如雨後春筍般湧現。
雲計算時代，對象存儲既是很多企業上雲的開始，也是很多企業探索雲服務更進階用法的必經之路。
比如，作為公有雲領頭羊亞馬遜雲科技的第一款雲服務，Amazon S3正在引導更多使用者走向Serverless，并且，還在用各種新功能特性簡化中間過程。
Amazon S3：十七年，創新不斷
2006年3月14日，亞馬遜雲科技釋出了對象存儲服務Amazon S3，它允許使用者建立、羅列、删除桶（Bucket），自由上傳和下載下傳檔案，用REST和SOAP的方式靈活通路資料。
如今的Amazon S3服務于數不清的使用者。截止到2023年, Amazon S3上存放着280萬億個對象，平均每秒要響應1億多個請求。為了保證資料的完整性，每秒需要執行40億次校驗計算。
2023年3月14日是Amazon S3的17周年紀念日，為了紀念第一款雲服務的誕生，亞馬遜雲科技将這一天稱作Pi Day，每年都會舉辦一次線上活動。
17年一路走來，Amazon S3創新不斷，常看常新。作為最早的雲服務産品，近幾年來可圈可點的新内容反而更多。
比如，在上圖中圈重點的有S3 Batch Replication、新的校驗算法、S3多區域接入點故障切換控制等，圖中沒提到的，還有數不清的小的動态。
這些大大小小的更新，有的圍繞Amazon S3本身，還有很多，都在幫使用者打通邁向Serverless的高速路。
Amazon S3：不隻是對象存儲
将Amazon S3視為一種存儲服務來用，它可以簡約到有些簡陋。因為，S3為使用者屏蔽了背後的複雜性，比如，安全和權限管理，持久性設計，成本優化，通路性能優化等等諸多方面。
然而，使用Amazon S3的使用者，所能獲得的價值遠不止是一套對象存儲。
用了Amazon S3，使用者享受到的是不斷縮減成本的預期。比如，Amazon S3的存儲層有很多，單單是智能分層技術已為使用者節省了10億美元；
用了Amazon S3，使用者能基于它建構資料湖，利用大資料和機器學習技術産出價值。據了解，Amazon S3已支撐了數十萬的資料湖，它聯通了資料價值；
用了Amazon S3，使用者能便捷地享受到Serverless應用生态、雲原生技術架構的優勢，進而更好地降本增效，更靈活地滿足業務需求；
曾有分析人士認為，亞馬遜雲科技産品間的融合程度非常高，每一個新服務釋出的時候，與很多原有服務都能直接關聯互通。
Amazon S3就好像是配套基礎設施完善的居民樓，當住戶輕松享受到購物、醫療、教育、交通、水、電等便利條件時，一套住宅能為使用者帶來的就不隻是居住價值，而是更好的生活。
對于Amazon S3來說，Serverless應用就是非常重要的配套服務之一。
Amazon S3：Serverless應用的關鍵元件
在2023分布式存儲高峰論壇上，亞馬遜雲科技解決方案架構師經理郭立，介紹了如何把公有雲存儲Amazon S3用于Serverless應用的話題。
郭立介紹稱，Amazon S3是Serverless應用程式環境的關鍵元件。并且，事件通知是Amazon S3的重要功能特性，Amazon S3每天都會向Serverless應用發送1310億條事件通知。
看到這裡就應該意識到，Amazon S3的事件通知非常重要。
其實，當一個對象被上傳和删除時，都會快速對外發送通知。通知的目的地可以是Amazon SQS、Amazon SNS，也可以是Amazon Lambda。接到通知後，就可以執行具體的任務了。
比如，上傳一個英文文檔後，Amazon S3發出一個通知給到Amazon Lambda，Amazon Lambda調用Amazon Translate來做翻譯，翻譯完成後依次傳回給Amazon S3。
三種雲服務的配合之下，就能完成近實時的翻譯工作。
如果翻譯的工作量非常大，此時就需要額外借助消息隊列Amazon SQS（另外一項步入第17年的服務）的力量了，将需要翻譯的檔案放到消息隊列裡逐個進行翻譯，翻譯完成的檔案再逐個放回Amazon S3。
然而，并不是所有資料都需要翻譯。比如，有的文檔本來就是中文的，就完全不需要英譯中了。至于是不是中文，這就需要進行一個條件判斷了。
此時，使用者可以借助Amazon Step Functions來做判斷，如果滿足某條件就執行A，不滿足條件就執行B。實際工作中，大型企業複雜的流程可以用Amazon Step Functions來做梳理。
當然，利用Amazon Step Functions來做梳理，就意味着使用者的業務邏輯會和亞馬遜雲服務産生非常緊密的耦合，使得使用者用非常少的代碼完成業務流程的自動化。
對于大型企業來說，面對更大的業務量，更嚴肅的業務場景時，對代碼水準要求更高。此時，使用者定義的代碼越少，更多地利用Serverless的功能，系統本身的健壯性就越強。
從Amazon S3邁向Serverless，已經越來越容易了
上文中，從Amazon S3開始，一步步用到Amazon Lambda、Amazon SQS以及Amazon StepFunctions，雖然都是Serverless服務，但放在一起也都會讓架構變得越來越複雜。
為了簡化Serverless架構，亞馬遜雲科技也準備了很多功能。比如，2019年，亞馬遜雲科技釋出了Amazon EventBridge。
Amazon EventBridge是一種Serverless事件總線，它可以把來自包括Amazon S3在内的多個來源的通知，路由到包括Amazon Lambda以及Amazon SQS之類的目的地。
如上圖所見，當Amazon S3與Amazon EventBridge搭配使用，Amazon EventBridge連接配接通知的生産者和消費者，這會讓無Serverless架構變得更簡潔。
在足夠簡潔的架構的基礎上，使用者可以更輕松地定義業務代碼。
很多朋友會注意到，上面提到的幾個場景都是使用者上傳了一個對象到之後觸發的操作。其實，一個對象的生命周期裡，上傳的操作隻有一次，日常有大機率還要被調用很多次。
那麼，在對象被頻繁調用時要如何用Serverless來處理業務邏輯呢？
2021年3月，亞馬遜雲科技釋出Amazon S3 Object Lambda，它解決的就是對象被Get、Head、List指令調用時如何觸發Serverless進行業務處理的問題。
比如，一張圖檔以1080P的分辨率存在Amazon S3上，但應用需要的是720P分辨率。程式調用時，先由Amazon S3 Object Lambda轉換分辨率，最後，将720P的圖檔傳回給應用程式。
如此以來，Amazon S3 Object Lambda承擔了一部分原來需要應用程式做的工作，也可以看做是延展了Amazon S3的功能。
可以說，Amazon S3 Object Lambda的出現，它能幫使用者從Amazon S3邁向Serverless步驟變得更容易。
結束語
将處理過程交由Amazon S3 Object Lambda這種Serverless服務的優勢很明顯，最大的優勢就是能高效穩定地處理大量業務。
這是因為，Serverless是将計算帶入到了資料一側，當有大量資料需要處理時，Serverless可以自動擴充以快速完成計算過程，是以，它的處理效率更高。
充分利用Serverless的特點，在面對大量業務需求時，整套業務系統的性能和穩定性也會更高，随着雲計算的發展，随着使用者用雲的程度不斷加深，Serverless會用的越來越多。