打開Slootman的LinkedIn主頁，已經(jīng)能看到三段完整而成功的IPO經(jīng)歷，分別是：

仔細觀察這三家公司，如果說Salesforce的CRM產(chǎn)品是為客戶創(chuàng)收的，那么無論Snowflake的數(shù)據(jù)倉庫還是ServiceNow的IT運維，其本質(zhì)無一例外，都是為客戶省錢的。

所以，Slootman從始至終堅持在他最擅長的方向上——為客戶降本增效。

傳統(tǒng)IT庫房一旦出現(xiàn)問題，管理人員很難從成千上萬的設(shè)備中尋找根源，運維人員靠人力去排查和維護設(shè)備，會浪費大量的時間和勞動。且IT信息在傳統(tǒng)管理模式中，很容易形成信息孤島，團隊內(nèi)部無法對歷史信息進行規(guī)范和總結(jié)，也就無法固化成解決方案和體系。

打開ServiceNow招股書的第一頁——“Transform IT”，核心邏輯是分拆了ITSM（IT服務(wù)管理）和ITOM（IT運營管理）兩塊業(yè)務(wù)。

細化來講，就是通過ITOM對IT設(shè)備的狀態(tài)進行實時監(jiān)控，并基于ITSM系統(tǒng)化記錄事件、解決問題并自動化日常任務(wù)。通過幫助IT部門創(chuàng)建、編排和規(guī)范整個工作流，提升員工工作效率，減少人為錯誤可能，最終提高IT資源的可見性和利用率。

然而“降本提效”，從來都是當企業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模后才會考慮的事情。

何況對客戶而言，即便按SaaS模式，這樣的系統(tǒng)級軟件通常需要按固定年費提前支付。尤其對于成本節(jié)省型產(chǎn)品，由于無法量化往后的使用程度或深度，客戶更加難以衡量投入產(chǎn)出比，所以仍會造成一定使用門檻。

這便是Slootman所指的“不平等”問題——

作為Slootman執(zhí)掌的第三家公司Snowflake，不僅將“降本增效”做到極致，并且試圖改變上述的“黑箱”問題。

在上市之際，公司邀請知名研究機構(gòu)Forrester發(fā)布了一篇衡量核心產(chǎn)品Cloud Data Platform經(jīng)濟效益的報告《The Total Economic Impact of Snowflake’s Cloud Data Platform》。

在調(diào)研了來自軟件、金融、快消等行業(yè)的四家大型客戶后，以三年為周期，竟然得到以下完全量化的指標，包括：

在2019年用戶大會上，Slootman還提到，一位客戶曾清晰地告訴他在同等數(shù)據(jù)庫投入之上能做比以往多15倍的工作，這時他意識到“這是革命性的時刻——當經(jīng)濟效益發(fā)生根本性變化的時候，客戶將徹底改變對新技術(shù)的態(tài)度。”

反映到商業(yè)模式上，Snowflake的客戶不再提前支付一筆固定年費，平臺將完全根據(jù)客戶在使用過程中實際消耗的計算和存儲用量進行結(jié)算——實現(xiàn)成本可測。

其次，基于對單位資源消耗的真實統(tǒng)計，客戶才能與傳統(tǒng)模式下各個環(huán)節(jié)的投入進行對比，最終獲得跟報告里一樣精準的ROI——實現(xiàn)回報可測。

而這種更為真實的“按需付費”模式的背后，是一套全新的產(chǎn)品設(shè)計和技術(shù)架構(gòu)。

2017年5月經(jīng)濟學(xué)人發(fā)表了一篇引起各方熱議的文章《The world's most valuable resource is no longer oil, but data》（世界上最有價值的資源不再是石油，而是數(shù)據(jù)）。無論觀點正確與否，三年后把這條建議真正執(zhí)行落地的恐怕非巴菲特莫屬了

哪怕數(shù)據(jù)不是石油，也早已成為驅(qū)動各行各業(yè)從設(shè)計、生產(chǎn)到業(yè)務(wù)決策的動力源。在信息化時代，所有的應(yīng)用程序和軟件都建立在一種用來存儲數(shù)據(jù)的架構(gòu)上——數(shù)據(jù)庫（Database）。

在Snowflake上市之際，經(jīng)濟學(xué)人的新文章《Steam engine in the cloud》（云上“蒸汽機”）把數(shù)據(jù)庫形象地比作“一種停車場”。

我在此基礎(chǔ)上進一步延伸，盡可能用大白話揭開這個讓客戶徹底改觀的“新技術(shù)”的奧秘。

首先，如果把“車”比作需要存儲的文件或信息，傳統(tǒng)磁盤存儲的方式就像正常停車一樣，哪里有空位就停在上面，無論車輛型號和尺寸大小。但是磁盤價格高昂且容量有限。

那么，為了節(jié)省空間，人們想到將車拆成各個零部件——車座放在一起，輪胎放在一起，同樣奧迪放在一起，奔馳放在一起。以此類推，把各類部件分門別類地存放在特定區(qū)域。

這樣每個區(qū)域都有自己的特征，零部件之間都有系統(tǒng)性的關(guān)聯(lián)，這種存儲方式叫“關(guān)系型”存儲，這樣的停車場便是“關(guān)系型數(shù)據(jù)庫”。這個領(lǐng)域當今被Oracle等少數(shù)公司所主導(dǎo)。

關(guān)系型數(shù)據(jù)量的激增始于金融，大量的數(shù)據(jù)讀寫被用來記錄相關(guān)聯(lián)的交易，并被及時和準確保存，不同數(shù)據(jù)庫之間也需要建立某種關(guān)系便于交叉計算。但此時數(shù)據(jù)格式比較單一，以數(shù)字、文本等結(jié)構(gòu)化信息為主。

這種數(shù)據(jù)處理形式被稱作OLTP（On-Line Transactional Processing，在線交易處理），主要消耗的是大量的存儲（Storage）資源。

然而，隨著數(shù)據(jù)用途的多樣化，數(shù)據(jù)格式也更加復(fù)雜，包括圖片、聲音或視頻等非結(jié)構(gòu)化類型。

就好像我們停完車，以前用筆把車位編號記在紙上，現(xiàn)在直接拍張照片或錄段周圍環(huán)境的視頻放在手機里。等我們回到停車場，將相冊中的視頻導(dǎo)入某個應(yīng)用，便馬上得到導(dǎo)航路線。

這時便需要一種能同時保存結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的新型存儲架構(gòu)，便是我們熟知的“數(shù)倉（Data warehouse）”。

這個概念由上世紀70年代后期Teradata公司提出，核心目的就是為了支持日益激增的商業(yè)智能分析（BI analysis），以及如今復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)等運算。

這種數(shù)據(jù)處理形式就是我們常聽到的OLAP（On-Line Analytical Processing，在線分析處理），主要消耗的是計算（Compute）資源即CPU甚至GPU。

傳統(tǒng)數(shù)倉仍部署在本地的硬盤內(nèi)，并且存儲的空間遠高于計算空間，且比例是固定的。這好比在一個固定的停車場里，存儲就是里面車位的數(shù)量，計算則是車輛進出的道閘系統(tǒng)。

在數(shù)字化的時代，對數(shù)據(jù)分析的請求開始遠超過對存儲的需求，導(dǎo)致對數(shù)倉的需求激增。但是，對存儲和計算的需求并不是同比例增加的，即同一個數(shù)據(jù)庫可能從一分鐘被調(diào)用數(shù)次瞬間增加到數(shù)百次，那計算速度就可能成了分析的瓶頸。

好比我們經(jīng)常在高峰時段停車時，看到道閘出入兩邊都排著長隊的情形——司機繳費和升降道閘桿都消耗了太多時間。

就在這時，Snowflake做了兩個最關(guān)鍵的改變：

第一、  將數(shù)倉上云。

“上云”比較容易理解：一個停車場放不下，聯(lián)合周邊多個停車場分工合作，比如一個停車場專門存輪胎，另一個專門存座椅，相鄰的停車場甚至可以存放相似屬性或品牌的部件，減少搬運時間。

另外，在當今AWS、微軟的Azure和谷歌的GCP三大公有云廠商割據(jù)之時，大型企業(yè)更希望分散風(fēng)險，不僅采用混合云部署，也希望將數(shù)據(jù)和應(yīng)用放在多個平臺上。這便出現(xiàn)了一個中立的第三方供應(yīng)商的機會。

而當?shù)谌�方供�?yīng)商能夠在云上對線下及云端、關(guān)系型和非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行統(tǒng)一管理后，以往由于被保存在不同地方而造成的數(shù)據(jù)孤島問題便消失了。BI分析師或數(shù)據(jù)科學(xué)家能隨時隨地調(diào)取任何格式的數(shù)據(jù)，甚至未被加工過的原始數(shù)據(jù)。

這樣包羅萬象的“云數(shù)倉”擁有一個更形象的名字——數(shù)湖（Data lake）。并且Snowflake通過創(chuàng)建了一個統(tǒng)一入口，讓用戶能夠按照以往訪問關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的語言，對背后所有的數(shù)據(jù)庫進行訪問，幾乎不改變原有使用習(xí)慣。

第二、  使存算分離。

依托三大公有云廠商，“云數(shù)倉”的架構(gòu)讓客戶能夠以低成本、高效率隨時擴容和縮容。

回到停車場這個例子，當汽車需要離開停車場時，Snowflake能夠精確計算各個零部件被搬運、組裝以及道閘等候等每一個環(huán)節(jié)的時間。

存儲成本已經(jīng)比較透明，但搬運、組裝到等閘都需要經(jīng)過不同形式的運算，成本不可同日而語，用戶則可以根據(jù)自身預(yù)算選擇多快時間能離開停車場。

所以，通過對存儲和計算解耦，用戶的成本得以量化且可控。

在計費模式上，存儲的價格跟其他公有云并無差異，但是計算的價格則被分成了八個等級，以便客戶根據(jù)需求單獨對存儲或計算擴容。而在需求下降時，平臺還自動為客戶縮容。

當幾乎所有SaaS公司都在想如何讓客戶多花錢的時候，Snowflake反其道而行，在考慮如何幫助客戶多省錢。

以往使用公有云時，到底消耗了多少存儲和多少計算資源，任何廠商都不會向客戶透露。但在Snowflake這里，存儲是存儲，計算是計算，服務(wù)是服務(wù)，構(gòu)成了其產(chǎn)品的三層架構(gòu)。

只有當消費被后置，使用過程被徹底解耦時，SaaS真正實現(xiàn)了“按需付費”。

換句話說，Snowflake在公有云廠商即IaaS上再建了一個高擴展且集中管理的數(shù)據(jù)倉庫——在云上再建“云”。

Hhhypergrowth在一篇對Snowflake深度分析的文章中，一針見血地指出公司的產(chǎn)品及商業(yè)特征：

“They are a cloud-native data platform that acts as a cloud-within-a-cloud...and so are capable of near limitless scale（他們是一個云原生的數(shù)據(jù)平臺，是云設(shè)施上的“云”，因此可以幾乎無上限地擴張）。”

從Salesforce到ServiceNow，作為開啟“軟件吞噬一切”時代的先鋒，他們用顛覆性的商業(yè)模式和產(chǎn)品架構(gòu)像傳統(tǒng)軟件廠商開了第一槍，瞄準的是企業(yè)最核心的信息化設(shè)施。

進入二十一世紀，是以Atlassian、Zoom和Slack等為首的2.0廠商，他們攜帶云原生的天然基因，借助移動互聯(lián)網(wǎng)帶來的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，自下而上地滲透到企業(yè)的一切工作場景，極大地提升了員工工作和管理效率。

而Snowflake似乎在從多個角度，宣告著一個對傳統(tǒng)廠商更具破壞力和對客戶更加友好的“3.0時代”的到來。

第一，軟件將定義一切基礎(chǔ)設(shè)施（Infrastructure）服務(wù)。

從上個時代的軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）、軟件定義無線電（SDR）到軟件定義存儲和計算，甚至軟件定義汽車，新一代虛擬化技術(shù)的力量將在這個“云上”時代被進一步放大。

看完Snowflake招股書后，我第一時間想到的是四年前上市的Twilio。

如我在API鼻祖Twilio的逆襲與野望里所說，Twilio從Day 1就把自己定義為“AWS for telecom（電信行業(yè)的AWS）”——致力解決通信行業(yè)諸多黑箱問題，包括合同預(yù)付制和冗雜的配置要求等等，同樣希望把客戶的使用門檻降至最低。

所以，你會發(fā)現(xiàn)兩家公司之間的諸多共性，包括：

而數(shù)據(jù)庫僅作為基礎(chǔ)設(shè)施的一個門類，這個市場里還有專門為機器學(xué)習(xí)和自動學(xué)習(xí)等大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而生的Databricks（年初完成F輪融資，估值62億美金），以及托管文檔型數(shù)據(jù)庫公司MongoDB（當前市值156億美金）等等。

當年Oracle一家獨大的格局正以肉眼可見的速度被瓦解，我們也將看到軟硬件在一切基礎(chǔ)設(shè)施中逐漸被解耦。硬件的更新迭代速度必然會進一步放緩或者變得不那么重要，成本進而更加透明和標準。

那么，未來當“上云”百分百成為企業(yè)數(shù)字化首選的時候，恐怕也正是背后供應(yīng)商核心競爭力真正消退之時。

不過現(xiàn)在，IaaS的發(fā)展與競爭遠沒有到終點。

其次，開放能力和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)將是新一代SaaS的標簽。

Snowflake的Marketplace——基于數(shù)據(jù)庫內(nèi)容提供二次開發(fā)及共享的交易平臺，之于公司的價值，可能如當初App Exchange對于Salesforce一樣，既令人興奮又略感模糊。

興奮在于這體現(xiàn)了最關(guān)鍵的核心競爭力，因為中立和靈活性是所有第三方平臺都會具備的特點，但是內(nèi)容的分享和交易帶來的傳播性，讓平臺有機會建立自下而上的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。

本以為只有像Zoom、Slack這樣被個人頻繁使用的工具型SaaS才具備這個特點，但Snowflake抓住了這個世紀快速成長的一個群體——BI分析師和數(shù)據(jù)分析師，隨后快速擴展到數(shù)據(jù)科學(xué)家（Data scientist）、AI及機器學(xué)習(xí)工程師等。

如今核心IT人員對企業(yè)信息化采購決策的影響力愈發(fā)提升，疫情更加速了這個趨勢。

其次，Marketplace催生了一個新職業(yè)：數(shù)據(jù)中介（Data broker）。已經(jīng)有中介在平臺上的數(shù)據(jù)庫進行快速分析，為數(shù)據(jù)內(nèi)容和計算資源付費后，獲得例如關(guān)于疫情增長趨勢的分析報告。這些報告隨后被他們賣給有需求的客戶從而獲利。

不過，市場對這塊業(yè)務(wù)的前景也有諸多質(zhì)疑。

因為自2005年Salesforce推出App Exchange即PaaS平臺級業(yè)務(wù)后，直到2019年也就是十四年后，平臺業(yè)務(wù)才以57%的同比增速超過Service Cloud，成為僅次于核心CRM業(yè)務(wù)的第二大營收來源。

沒有龐大的用戶規(guī)模、合作伙伴及ISV，數(shù)據(jù)價值無從說起。對于Snowflake，無論商業(yè)分析師、數(shù)據(jù)工程師還是數(shù)據(jù)中介，這個群體的基數(shù)與認知都有待進一步發(fā)展。

但毋庸置疑，無論Snowflake、Twilio還是Zoom、Slack在內(nèi)的新一代云原生的SaaS公司，將更加注重自身與其他云原生應(yīng)用的集成與開放能力，猶如一條鯰魚一樣盡可能滲透到工作場景的各個角落。

最后，新一代SaaS將可能真正提供“按需付費”。

其實已經(jīng)有越來越多的SaaS公司開始提供基于用量（usage-based）的計費方式了。除了Twilio、Snowflake，還有今年市值翻了將近六倍的Fastly。

Fastly撬動的是傳統(tǒng)CDN（內(nèi)容交付網(wǎng)絡(luò)）廠商的蛋糕，其邊緣云平臺幫助TikTok、Pinterest、Twitter等大型平臺向全球用戶更快傳送視頻、圖片等相關(guān)流媒體數(shù)據(jù)，極大降低加載時間，提升用戶體驗。

其商業(yè)模式便是按用量收費，同時為開發(fā)者開放豐富的開發(fā)工具和組件，讓客戶的應(yīng)用能快速部署到邊緣云上。

因此，未來一旦這些提供基礎(chǔ)設(shè)施的廠商實現(xiàn)了按用量收費的標準后，在上面的SaaS廠商是否有可能也按照用戶的實際用量計費呢？

因為SaaS產(chǎn)品最主要的成本便是服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)生的費用，一旦成本結(jié)構(gòu)更加清晰后，原本按照客戶規(guī)模和使用人數(shù)的月費或年費模式一定能做到更精細化的設(shè)計。

在一級市場中，我也看到有不少新一代的SaaS公司先收取較低的訂閱服務(wù)費，再根據(jù)平臺上處理的訂單量或項目數(shù)額外收費，因為這會消耗大量計算資源，來保證大規(guī)模和并發(fā)運算的穩(wěn)定性。

八年，對于一家企業(yè)服務(wù)公司來說并不長，但卻創(chuàng)造了軟件行業(yè)史上最大規(guī)模IPO。

Snowflake的歷史進程，既是云原生技術(shù)體系逐步商業(yè)化落地的過程，更是以Slootman為代表的幾位商業(yè)奇才和技術(shù)天才長達20年孜孜不倦的探索和追逐。最后給定市場和產(chǎn)品，釋放商業(yè)價值的過程，一切看似意外，實則順理成章。

印象深刻的是Slootman在一次采訪中說道：

“I have no playbooks, I am entirely situational and operate on so-called first principles.（我沒有劇本，完全見機行事并遵循第一性原理。）”

身份管理SaaS上市公司Okta的CEO曾在推特上總結(jié)了選擇Snowflake的原因：

回歸第一性原理，這三點不正是作為新一代企業(yè)服務(wù)公司應(yīng)該提供的核心價值嗎？

放眼未來，我相信在Slootman的帶領(lǐng)下，Snowflake將很可能實現(xiàn)比十幾年前ServiceNow更快的增長。

但更讓我興奮和期待的是——

這是否真的將開啟SaaS的下一個黃金十年？