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| 本文作者： 叨叨 | 2017-10-13 09:30 |
云棲大會進行到第二天，是阿里云的主場。昨天暴曬的陽光已經全面轉成陰雨，數個新品被一一揭曉，如雨下般密集。
毫無疑問，阿里股價的飆升，與阿里云這個“臺柱子”關系密切。不夸張地說，阿里云業(yè)已成為整個阿里商業(yè)帝國的基石，在未來如果馬云所謂的“第五大經濟體”得以實現，那么也必將建立在阿里云的基礎之上。
阿里云副總裁李津說，在過去的8年里，阿里云為其客戶提供了124個產品，覆蓋全球67個國家和地區(qū)，以及34%的中國500強企業(yè)，總計有100萬客戶在使用。而在今天，阿里云又發(fā)布了一系列新品，雷鋒網在下文做了總結，想要了解又沒在現場的同學，看這一篇就足夠了：
神龍云服務器是一種可水平彈性伸縮的高性能計算服務，融合了物理機與云服務器的優(yōu)勢。
雷鋒網獲悉，神龍云服務器在規(guī)格選擇上支持8核、16核、32核、64核、96核多個規(guī)格，同時支持超高主頻實例；在安全上，除了具備物理隔離特性之外，為了更好地保障客戶云上數據安全，神龍云服務器采用了芯片級“加密計算”能力，確保加密數據只能在安全可信的環(huán)境中計算。這種芯片級的硬件安全保障，為云端用戶的數據提供了保險箱功能，用戶可以自己掌控數據加密和密鑰保護的全部流程；在運維管控上，則具備云服務器的優(yōu)勢，使用體驗和ECS保持一致。
此外，在IO擴展方面，神龍云服務器的單實例支持最高25Gbps的網絡交換能力，全面兼容虛擬專有云VPC和及負載均衡SLB產品。在存儲方面，支持同時掛載多塊高性能云盤的能力，每塊云盤支持高達32TB的數據存儲能力，并借助云盤的三副本能力確保業(yè)務數據的高可靠性和高可用性。
針對高性能計算場景，阿里云也推出了基于神龍云服務器的超級計算集群（SuperComputer Cluster）服務產品，在集群內，各節(jié)點間高帶寬低延遲的 RDMA 網絡互聯(lián)，保證了高性能計算應用需求的高度并行效率。同時，RoCE（RDMA over Convergent Ethernet）網絡速度達到 Infiniband 網絡的性能，且能支持更廣泛的基于Ethernet的應用。
阿里云推出了新一代專有云3.1，可為企業(yè)數字化轉型提供硬件兼容、快速部署和金融級的容災能力，復原時間目標RTO可達分鐘級，復原點目標PRO可達秒級。同時支持多Region部署，可滿足物理分散的數據中心組成一朵大云的統(tǒng)一管理和調度要求。
在云棲大會現場，李津用擲骰子的方式隨機選擇了一組部署了專有云的機柜，用拔電纜的方式模擬機房斷電，一路機柜直接關閉，但專有云上的業(yè)務依然照常運行，以此展示專有云可以提供硬件兼容、快速部署和金融級別的容災能力，
在神龍云服務器、專有云 3.1 之外，為滿足個性化需求，阿里云還發(fā)布了ECS第二代入門級實例T5，比上一代最高節(jié)省48%。
和前代的入門級實例不同，T5能夠提供明確性能基線SLA，適用于成本敏感，偶有突發(fā)短時間峰值負載而日常負載需求不高的場景。
在視頻方面，阿里云發(fā)布了窄帶高清技術2.0。這是一套以人眼主觀感受最優(yōu)為基準的視頻編碼技術，可以用H264達到H265的效果，在720P分辨率的情況下，讓視覺感官也能達到常規(guī)1080P的標準，這種技術可以將視頻的帶寬成本節(jié)省20%以上。
除了由李津發(fā)布的這些新品之外，阿里巴巴副總裁周靖人也對外公布了阿里云在大數據計算能力上的新突破：將BigBench數據規(guī)模擴展到100T；流計算2.0每秒峰值達千萬QPS，整體鏈路延時亞秒級；E-MapReduce對比同類產品平均性能提升3倍。
具體而言：
BigBench 方面，在最新的 Intel 硬件上，基于公共云發(fā)布的 BigBench On MaxCompute+PAI，將規(guī)模拓展到100TB，達到7000 BBQpm。雷鋒網了解到，大會結束后，MaxCompute會在公共云開放一個月的測試環(huán)境，并開源 BigBench On MaxCompute+PAI的SDK，供開發(fā)者驗證試用。
StreamCompute 2.0方面，周靖人透露將于10月底在公共云發(fā)布新的版本，StreamCompute 2.0基于Apache Flink，并為開源社區(qū)提供了大量阿里內部的改進和優(yōu)化，StreamCompute 2.0 將具備高吞吐低時延處理能力，單作業(yè)峰值達數千萬的QPS，SQL化的流式分析語言，精準的數據處理語義等特點。
E-MapReduce 方面，據周靖人介紹，為了解決大數據處理以及機器學習的統(tǒng)一調度難題，E-MapReduce 產品實現了CPU/GPU的混合調度方案，使得數據預處理以及數據訓練可以在一個平臺上解決。E-MapReduce對于數據讀寫的性能至關重要，產品通過對于對象存儲OSS的優(yōu)化，使得讀寫OSS的性能是同類產品的3倍，對于計算和存儲分離的大數據解決方案的產品化形式變得可以落地。
綜上所述，阿里云一整天的發(fā)布都非常密集，甚至有些眼花繚亂，但不可掩蓋的是，阿里云的腳步似乎越來越快了，那么留給國內其他大小玩家的時間還多么？
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