坚持技术长征，构建第二技术曲线
昨天，在2022杭州·云栖大会上，阿里云智能总裁张建锋表示：
阿里云将坚持技术长征，抓住未来技术的定义权。
”他认为新一轮的科技变革深入发展，一个全新的计算体系正在到来，它将对IT硬件体系、软件研发范式和终端世界带来深刻变革。
过去十多年，飞天为阿里云打下了扎实的技术基础，让云实现了第一次飞跃。自研CPU芯片倚天710、下一代云计算体系架构CIPU等将为阿里云构建第二技术曲线，是云面向下一代技术构建的核心竞争力。
一起看看，本届云栖大会带来了哪些变化和技术趋势：
01
阿里云核心产品全面Serverless化
软件研发范式正在发生新的变革，Serverless是其中最重要的趋势之一，阿里云将坚定推进核心产品全面Serverless 化，帮助客户更好地实现敏捷创新。
“我们希望让用户做得更少而收获更多，通过Serverless化，用云就像用电一样简单。”张建锋表示，Serverless将让云计算从一种资源真正变成一种能力，未来云将全面Serverless化，更加接近“电网”模式，按计算的调用次数付费。
在零售商超世纪联华：会员系统、交易系统等都被放在阿里云函数计算上处理，告别了靠扩展机器支撑大体量业务，促销准备时间从周级缩短到小时级，成本下降40%；
在南瓜电影：当涌入大量用户时，南瓜电影可在短时间内切换到阿里云Serverless应用引擎SAE，峰值时秒级自动扩容，峰谷时按需自动缩容，总成本下降 40%，从容应对突发流量。
目前，阿里云已经拥有超过20款 Serverless 产品，包括函数计算FC、Serverless 应用引擎SAE、Serverless容器服务ASK、PolarDB数据库、AnalyticDB数仓等。
其中函数计算日调用次数超过 200 亿次，有效支撑历年双11 百万 QPS 洪峰，业务年均增速超 300%，整体规模位居国内首位。
02
倚天+飞天+CIPU组合
性能提升20%以上
为了提供更好的产品和服务，阿里云进一步优化数据处理和传输效率，构建了以数据为中心的新型云计算架构体系，提供近网络计算和近存储计算的加速支撑。
在飞天+CIPU加持下，Redis/Tair数据库的缓存QPS性能可提升80%，数据库的主从复制延迟降低50%、全局一致性读性能提升5~10倍，大数据Spark性能提升30%，AI深度学习图形分类训练性能提升30%，OLAP实时数仓查询性能提升2倍以上，冷热分层四种存储类型，一份数据支持多种计算引擎……
在这个体系下，倚天+飞天+CIPU的组合表现也非常亮眼，在数据库、大数据和AI及高性能计算、视频编解码等场景下普遍优于业内同类产品，性能可提升20%以上。
搭载倚天芯片的阿里云弹性计算实例G8M将于11月15日正式上线，同时CIPU也被首次引入到专有云形态，为政企客户提供存算分离的一云多芯、一云多region架构能力。
03
阿里云数据库走向“四化”
All in Serverless
在本届云栖大会上，阿里云宣布PolarDB、AnalyticDB(简称ADB)、RDS、Lindorm等核心数据库产品已与自研CPU、CIPU、飞天操作系统进行深度融合创新，并全面Serverless化，对外更好地提供一站式数据管理与服务。
RDS数据库基于自研CPU的软硬协同优化，整体性价比提升25%；
PolarDB通过融合自研Smart-SSD智能固态硬盘技术，实现性能零损耗，数据存储成本最高下降60%。
PolarDB是业内首创支持跨机Serverless服务的云数据库，突破了无感秒切和高性能全局一致性两大技术难点，与按照峰值负载配置容量的成本相比，最多可节省95%的数据库成本。
同时，PolarDB数据库最新商业化的云原生HTAP功能，在列存索引IMCI技术加持之下，TPC-C、TPC-H性能实现行业大幅领先。
以PolarDB和ADB为代表的阿里云核心数据库产品也在HTAP、离在线一体化等前沿技术上发力，进一步提升数据库产品的易用性，并进一步提升性能。
其中，ADB提供离在线一体化数据处理分析能力，基于一份数据融合两种计算模型(MPP+BSP) 同时支持离线处理和在线分析，解决因数据同步产生的数据一致性和时效性问题，资源成本降低30%以上。
面向未来，阿里云数据库将整体向“四化”方向发展：
云原生化：资源解耦、Serverless化
平台化：基于云构建数据平台能力、OpenAPI标准化
一体化：处理分析一体化、离在线一体化、集中分布一体化、多模处理一体化
智能化：AI for DB简化运维、In-DB ML挖掘数据价值
04
ODPS全新升级
满足用户多元化数据计算需求
为满足用户多元化数据计算需求，阿里云ODPS升级为一体化开放大数据平台。升级后的ODPS支持大规模批量计算、实时分析等服务，提供实时流式计算、机器学习等多种计算能力，可同时调度超10万台以上服务器规模进行并行计算。
ODPS实现了存储、调度、元数据管理上的一体化架构融合，支撑智慧交通、生命科学、风险精算等各领域数据的高效处理，并通过DataWorks提供一致的数据开发和治理服务。
在刚刚公布的TPC-H 30000GB基准测试中，ODPS-Hologres刷新世界纪录，分数超过2786万分，领先第二名23%。ODPS-MaxCompute则在TPCx-BB 100TB标准测试中，连续6年保持性能和性价比第一。
05
磐久超高性能网络，时延显著降低90%
为了突破计算性能、内存资源对AI模型训练效率的限制，阿里云工程师打造了一套“磐久超高性能网络”，采用自研的Solar-RDMA高速网络协议，使处理器可访问其他任意服务器的内存，非常适合深度学习模型内神经网络的交互形态，相比传统模式可降低长尾时延90%以上，最低可至2微秒。
基于这套超高性能网络技术及软硬一体化能力，今年6月阿里云推出了新一代智能计算产品——灵骏，可最小化所有非计算开销，实现5倍的通信性能提升，千卡并行计算效率高达90%，大规模AI场景下性能可提升2-5倍。
06
模型即服务
魔搭社区ModelScope降低AI门槛
为了降低AI的使用门槛，充分发挥AI的潜能，阿里达摩院与CCF开源发展委员会共同推出AI模型社区“魔搭”ModelScope。社区首批合作机构包括澜舟科技、深势科技、智谱AI、中国科学技术大学等。
魔搭社区践行模型即服务（Model as a Service）的理念，在代码开源的基础上更进一步，将AI的代码变成模型，将模型变成服务。社区实现了零门槛AI模型体验，一行代码模型推理，十行代码模型调优。
达摩院等率先向社区贡献300多个经过验证的优质AI模型，超过三分之一为中文模型。利用这些基础模型，开发者只需针对具体场景再稍作调优，就能快速投入使用。
07
玄铁C908实现RISC-V架构高能效突破
最新发布的玄铁C908处理器实现了RISC-V架构的高能效突破，较业界同性能处理器能效提升超20%。
为进一步提升AI算力及能效，玄铁C908升级了微架构，首次采用RISC-V Vector 1.0标准，并基于标准新增DOT指令；推出INT4数据类型；全面优化AI算子及算法库，典型神经网络计算的性能比前一代产品提升50%以上。
玄铁C908也因此超越此前在国际权威AI测试MLPerf Tiny V0.7中夺冠的玄铁C906，在图像分类任务中性能再提升3.5倍。玄铁C908可应用于智能交互、AR/VR、无线通讯等场景。
08
无影升级强化云网端一体安全：
覆盖终端生产力场景
无影近期在多个场景推出生产力解决方案，包括研发、分支机构、RPA、教育等，往往都属于数据敏感领域。在为终端研发厂商提供更好的云流协议之外，无影进一步集成了安全能力。
无论用户使用既有应用、桌面实例池还是进行其他调度，都能够在敏感数据检测、行为日志处理、高危操作拦截、安全态势感知、外接设备权限、网络与应用安全监控等多个方面，设定符合自己场景的权限与策略。
过去的企业办公场景下，计算终端与内网的安全策略往往支离破碎，无法形成整体协同，尤其是企业跨组织协同的安全。
/ END /
更多推荐