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聚焦我国新一代人工智能发展规划：首批4家国家创新平台确立不久前，我国宣布新一代人工智能发展规划全面启动实施，将用１３年的时间，把我国打造成世界主要人工智能创新中心。
新一代人工智能发展将如何布局？谁来引领？怎样突破？记者采访权威部门，独家呈现发展规划。
15个部委合力 打造国家级专家库2016年，全球科技巨头人工智能投资已达300亿美元，重视人工智能已成为全球共识。
与世界领先国家相比，我国人工智能在部分领域核心技术实现重要突破，但仍缺少重大原创成果，在基础理论、核心算法及关键设备、高端芯片等方面差距较大。
新一代人工智能发展如何布局？科技部部长万钢说：“新一代人工智能的发展，是国家层面的战略大协作。
”15部委形成合力由科技部、发改委、财政部、教育部、工信部、中科院、工程院、军委科技委、中国科协等15个部门构成的新一代人工智能发展规划推进办公室应运而生，着力推进项目、基地、人才统筹布局。
与此同时，打造国家级专家库。
由潘云鹤院士任组长，包括陈纯院士、李未院士、高文院士等27名顶级专家在内的新一代人工智能战略咨询委员会也宣布成立。
“从前瞻的角度聚集集体智慧，对一些人工智能的方向性、专业性的重大问题进行实质性的、潜在性的研究，为国家层面的人工智能重大决策提供进一步的咨询和评估。
”中科院院士、战略咨询委员会组长潘云鹤说。
两种属性高度融合“把握人工智能技术属性与社会属性高度融合的特征，充分发挥政府在规划引导、政策支持等方面的重要作用。
”万钢讲了一个故事，“好多老外好奇地问我，你们第四代移动通讯是怎么弄起来的？他们觉得很迷茫。
我说很简单，从世博会开6 INNOVATION TIME 2018.01成熟了，再搞几十个城市，最后实验区差不多覆盖所有地区，不就这么解决了嘛。
”开辟六个“跑道”新一代人工智能发展规划，明确了构建开放协同的人工智能科技创新体系、建设安全便捷的智能社会、构建安全高效的智能化基础设施体系、加强人工智能领域的军民融合、培育高端高效的智能经济、前瞻布局新一代人工智能重大科技项目六大任务。
2024年云计算学习总结范本2024年，我深入学习了云计算领域的知识，并积极参与了相关实践和项目。
在这一年的学习中，我对云计算的基本概念、技术架构和应用场景有了更深入的了解，也取得了一些成果和收获。
下面是我对2024年云计算学习的总结，总共约____字。
一、学习背景云计算作为新兴的计算模式和服务模式，对传统的计算方式和IT 架构提出了全新的挑战。
为了适应信息化发展的需要，我深入研究学习了云计算相关的理论和技术知识。
二、云计算的基本概念和特点在学习过程中，我了解到云计算是通过网络来按需提供计算、存储和应用等资源的一种计算模式。
它主要具备以下几个特点：1.广泛的网络访问：可以通过互联网来随时随地访问云服务；2.弹性伸缩：云计算根据需求自动伸缩资源，实现按需分配和动态调整；3.共享资源池：利用虚拟化技术，将多个用户的资源统一管理、共享和分配；4.快速交付：云计算能够迅速提供服务，并根据用户需求灵活地进行配置和升级。
三、重要的云计算技术在学习中，我了解到了一些重要的云计算技术，包括：1.虚拟化技术：通过将物理资源虚拟化，实现资源的灵活分配和管理；2.容器技术：提供了更高效的应用部署和管理方式，加速了应用的交付和迁移；3.分布式存储技术：通过将数据分布存储在多个节点上，提高了数据的可靠性和访问性能；4.大数据和机器学习：云计算为大数据和机器学习提供了强大的计算和存储资源，加速了数据分析和挖掘的进程。
四、云计算的应用场景云计算在各个领域都有广泛的应用，其中我对以下几个应用场景有了更深入的了解：1.云存储：将数据存储在云端，可以随时随地访问和分享数据，提高了数据的可用性；2.云计算平台：通过云计算平台提供的各种服务，实现了应用的开发、测试和部署等工作；3.人工智能：云计算为人工智能提供了强大的计算和存储能力，加速了人工智能技术的发展和应用；4.物联网：云计算与物联网相结合，可以实现对大规模设备的管理和控制，提高了物联网系统的可扩展性。
走近阿里Apsara Clouder云计算的蓝图一：“什么是Apsara Clouder 云计算”Apsara Clouder 云计算基于阿里巴巴自主研发的云计算技术，是一种基于云计算技术构建的IT 基础设施服务平台，它提供了计算、网络、存储、数据库网络、安全和管理等一系列基础设施和服务和大数据、AI等高级服务，帮助企业客户构建基于云计算的数字化架构，实现数字化转型和业务创新。
客户可以通过Apsara Clouder 平台轻松地构建和管理自己的应用程序、数据和业务流程。
Apsara Clouder 云计算平台采用分布式架构，能够在全球范围内快速响应客户需求。
平台具有高度的可靠性、弹性、可扩展性和安全性等特点，可以帮助客户降低IT 成本、提升IT 效率、加速创新和业务发展。
同时，Apsara Clouder 云计算平台还具有多种计费方式，可根据客户实际使用情况进行灵活的计费和支付，使客户更加省心省力。
二："Apsara Clouder 云计算"厉害在哪里？2.1 超大规模根据阿里巴巴集团公开披露的数据，阿里云计算的全球公共云市场占有率排名位居前列，市场份额已经超过9%，是全球增长最快的公共云服务提供商之一。
同时，阿里云计算在国内市场占有率更是遥遥领先，已经成为中国最大的云计算服务提供商之一。
云计算能赋予用户前所未有的计算能力。
2.2 虚拟化Apsara Clouder 云计算采用虚拟化技术，用户并不需要关注具体的硬件实体，只需要选择一家云服务商，注册一个账号，登陆到它们的云控制台，去购买和配置你需要的服务（比如云服务器，云存储，CDN等等），再为你的应用做一些简单的配置之后，你就可以让你的应用对外服务了，这比传统的在企业的数据中心去部署一套应用要简单方便得多。
而且你可以随时随地通过你的PC或移动设备来控制你的资源，这就好像是云服务商为每一个用户都提供了一个互联网数据中心(IDC，Internet Data Center)一样。
第1章概述课内复习1.云计算的定义是什么？云计算是一种计算模式，在这种模式下，动态可扩展而且通常是虚拟化的资源通过互联网以服务的形式提供出来。
P5 2.云计算的公共特征有哪几个？弹性伸缩、快速部署、资源抽象、按用量收费、宽带访问P143.云计算按照部署方式和服务类型分别分成哪几类？部署方式分类：公共云、私有云、社区云、混合云、行业云、其他类型云P15服务类型分类：基础设施即服务（IaaS）平台即服务（PaaS）软件即服务（SaaS）4.如何从三元认识论的角度理解云计算？云计算即是一种商业模式，也是一种计算范式，还是一种实现方式。
P215.云计算作为一种计算范式可以分成哪两种结构？横向云体逻辑结构：云运行时环境+云应用纵向云体逻辑结构：P23 图6.开源软件、自由软件和免费软件的区别于联系是什么？P25下方课外思考1.计算系统是如何演变成今天的云计算的？P62.如何理解“开源是种方法论”？P29下方3.开源技术是如何促进云计算发展的？降低准入门槛大部分组织机构采用云技术是为了优化他们的IT投资，从而提高现有的服务或者支持新的业务模式。
在这种情况下，开源降低了新加入的组织机构建设私有云计算的门槛。
许多组织机构已经采用OpenNebula来打造私有云计算，当中一些只是连接数十台主机的小型云服务，一些则是由几个数据中心所连起来的大型基础设备。
对于大多数这种组织机构来说，为使用商用软件而支付授权许可费用是不怎么靠谱的，他们要么就选择开源云技术，要么就什么都不用。
促进云服务的定制许多组织机构在开源帮助下可以根据客户实际需要而对云服务进行定制，这也就是说这些机构组织可以根据用户需求打造具有差异化的云服务。
两个应用于公共部门的著名例子就是荷兰超级计算中心的SARA和它的云设施HPC，另一个就是美国费米实验室的基础云设施FermiCloud。
托管公司和电信公司使用开源代码来向特定的市场和地区用户提供新的云服务模式。
《企业级数据架构：核心要素、架构模型、数据管理与平台搭建》阅读札记目录一、内容描述 (2)二、企业级数据架构概述 (3)三、核心要素 (5)3.1 数据架构概念及重要性 (6)3.2 企业数据特点与需求 (8)3.3 核心技术和工具 (9)四、架构模型 (10)4.1 总体架构设计原则 (12)4.2 数据架构模型分类 (13)4.3 典型架构模型介绍 (14)4.4 模型选择与实施策略 (15)五、数据管理 (17)5.1 数据治理与策略制定 (18)5.2 数据质量与管控 (19)5.3 数据安全防护措施 (21)5.4 数据生命周期管理 (23)六、平台搭建 (24)6.1 数据平台需求分析 (26)6.2 数据平台技术选型 (27)6.3 数据平台搭建流程 (29)6.4 平台性能优化与扩展策略 (31)七、实践应用案例分析 (33)7.1 案例背景介绍 (34)7.2 数据架构设计与实施过程 (35)7.3 成效评估与经验总结 (36)八、总结与展望 (38)8.1 关键知识点总结 (39)8.2 行业发展趋势预测 (40)8.3 未来研究方向和建议 (41)一、内容描述在深入探索企业级数据架构的奥秘时，我们首先需要理解其核心要素、架构模型以及数据管理与平台搭建的要点。
本书详细阐述了这些关键方面，为企业构建高效、稳定且安全的数据架构提供了全面的指导。
书中开篇即指出，企业级数据架构是支撑企业业务发展的重要基石，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析及应用等多个环节。
为了确保数据架构的有效性，必须首先明确其核心要素，包括数据的标准化、完整性保障、安全性与隐私保护等。
这些要素共同构成了企业数据架构的骨架，为后续的架构设计和实施提供了坚实的基础。
在架构模型部分，本书提出了一个综合性的框架，将数据架构划分为多个层次和组件。
从数据源到数据仓库，再到数据集市和数据分析平台，每一个层次都承担着特定的功能和职责。
2024年大数据极课学习心得在2024年，大数据技术已经成为了各行各业都必备的核心竞争力。
作为一名大数据爱好者和从业者，我在大数据极课的学习过程中，收获了很多宝贵的经验和知识。
下面是我对2024年大数据极课学习的心得总结，希望可以与大家分享。
一、学习动力大数据技术的飞速发展和广泛应用，让我对其产生了强烈的学习动力。
在过去的几年中，大数据已经成为对企业战略决策起到至关重要作用的核心技术。
因此，我决定深入学习大数据技术，为自己的职业发展铺平道路。
二、学科概述在大数据极课学习中，我首先对大数据学科进行了全面的概述。
大数据学科包括数据收集、数据处理和数据分析三个主要方面。
数据收集主要涉及数据源的选择和数据抓取的技术；数据处理包括数据清洗、数据整合和数据转换等关键步骤；数据分析则主要包括数据挖掘、数据可视化和数据建模等方法。
三、数据收集了解了数据收集的基本原则和方法后，我开始尝试使用Python编程语言进行数据收集。
通过学习Python的网络编程库，我可以方便地收集各种类型的数据。
同时，我还学习了如何使用API接口和网络爬虫等技术进行数据获取。
四、数据处理数据处理是大数据分析的关键环节之一。
在数据处理的学习中，我重点学习了数据清洗和数据整合两方面的内容。
数据清洗主要指的是对数据进行预处理，包括去除重复值、处理缺失值和处理异常值等；数据整合则是将多个数据源的数据整合到一个数据集中，以便进行后续的数据分析。
五、数据分析数据分析是大数据学科的核心内容之一。
在数据分析的学习过程中，我学习了各种数据挖掘和机器学习算法。
通过学习和实践，我可以使用Python和R等编程语言，对海量的数据进行挖掘和分析，发现隐藏在数据背后的模式和规律。
同时，我还学习了数据可视化的技术，可以将分析结果以图形方式展示，使得数据分析更加直观和易于理解。
六、实践项目在大数据极课的学习中，我参与了多个实践项目，深化了对大数据技术的理解和应用。
通过实践项目，我不仅掌握了数据收集、数据处理和数据分析等核心技术，还培养了解决实际问题的能力和创新思维。
首届阿里云开发者大赛：应者“云”集7月20日启动的首届阿里云开发者大赛如火如荼，距离最终提交作品时间不足40天，参赛作品设计已经到了紧锣密鼓的收尾阶段。
据阿里云云计算业务部云计算产品线高级专家王立博士介绍，自开赛以来，平均每周有数百个作品报名提交。
截至目前为止，在阿里云平台中提交报名的开发者已突破2000名，基于阿里云ECS（云服务器）或OSS（开放存储服务）的开发作品数量大致相当。
为了帮助参赛者明确赛事流程与评选规则，熟练掌握基于基于阿里云ECS（云服务器）和OSS（开放存储服务）开发工具的技术要点与技巧，面对面回答参赛者遇到的各类技术问题，阿里云分别于8月24日北京、8月31日上海、9月1日杭州举办了三场aliyun云能量沙龙，300余名来自不同领域，拥有不同创新设计方向的参赛者齐聚一堂，讨论气氛激烈而欢快。
接下来还有9月15日深圳，9月22日成都两场沙龙，欢迎参赛者踊跃报名！大赛议程根据比赛规则，在7月20日到10月10日期间，开发者需要基于阿里云ECS（云服务器）或OSS（开放存储服务）平台上开发工具及应用。
开发者可直接通过首届阿里云开发者大赛官网（/）进行提交。
阿里云提供了丰厚的奖金及各类营销机会，其中：优秀开发者将参加总额100万大奖的角逐，获奖作品将整合到阿里云官方网站（）上进行免费推广，并在“第二届阿里云开发者大会”上自主展示，还有机会直面风投基金与业界资深人士，让创新团队大放异彩。
终点线前的冲刺更为精彩。
为此，CSDN记者特别专访了首届阿里云开发者大赛的负责人——阿里云云计算产品线总监倪浩。
请他就本次大赛的最新进展、阿里云的核心竞争力、特别为开发者提供的个性化服务、打造云计算产业链以及参赛作品的最终优化建议等热点话题分享了他的看法。
深度采访CSDN：您怎么理解云平台？阿里云有哪些优势？阿里云倪浩：云计算本质是一种大规模的互联网服务。
同时云计算平台需要面临很高的技术挑战，而且没有大规模应用场景的打磨，平台化则根本无法实现。
《云计算》作业设计方案（第一课时）一、作业目标本次作业旨在让学生掌握云计算的基本概念和应用，通过实际操作了解云计算的优势和特点，提高学生的信息技术素养。
二、作业内容1. 了解云计算的基本概念和分类，包括公共云、私有云、混合云等。
2. 掌握云计算的主要服务模式，如SaaS、PaaS、IaaS。
3. 了解云计算在教育、企业、医疗等领域的应用案例。
4. 实际操作，使用云端存储空间上传、下载文件，体验云存储的便利性。
三、作业要求1. 学生需独立完成作业，确保真实掌握云计算的基本知识和应用。
2. 学生在完成作业过程中，需要收集相关资料，整理笔记，形成报告。
3. 报告要求字迹工整，语言流畅，内容完整，能够清晰地表达自己的观点。
4. 报告中需要引用至少三个云计算应用案例，并进行分析。
四、作业评价1. 评价标准：学生能否准确理解云计算的基本概念和分类，能否掌握云计算的主要服务模式和应用领域，能否实际操作并体验云存储的便利性，报告内容是否完整、清晰，引用案例是否恰当。
2. 评价方式：教师评价与学生互评相结合，重点对学生的实际操作和报告进行评估。
五、作业反馈1. 学生可对作业中的疑问或困难进行反馈，教师将根据情况进行解答和指导。
2. 学生对作业结果进行自评和互评，发现自己和他人在云计算方面的优点和不足，以便更好地提高。
通过本次作业，学生应该能够基本掌握云计算的基本概念和应用，并能够实际操作体验云存储的便利性。
同时，通过收集和分析云计算应用案例，学生可以更好地了解云计算在各个领域的应用价值和前景。
教师应在作业评价过程中，注重学生的实际操作和报告评估，以便更好地了解学生对云计算知识的掌握情况，并及时给予指导和帮助。
最后，教师还应鼓励学生积极反馈，以便更好地改进教学方法和内容，提高学生的学习效果。
以上就是关于初中信息技术课程《云计算》作业设计方案（第一课时）的全部分享。
作业设计方案（第二课时）一、作业目标本作业旨在帮助学生进一步理解云计算的基本概念和原理，掌握云计算的应用场景，提高学生对云计算的实际操作能力。
阿里数据成了“最强大脑”作者：暂无来源：《现代企业文化》 2019年第12期文/倪叔一季又一季的《最强大脑》，不仅让我们见识了什么是真正的“神仙打架”，也让我们看到了一位位“天才”选手燃烧自己的小宇宙，让我们看到了潜能的力量。
不过在笔者看来，选手们释放洪荒之力的背后，其实是数学思维的闪闪发光。
一直以来，数学作为现代科学的基石，几乎与所有现代科学都密不可分，特别是数据科学与机器学习。
而随着大数据时代的到来，近年来对于大数据的应用场景以及各行各业对大数据处理和分析的应用，已经愈来愈普及了。
数据显示，中国大数据产业2018年整体规模达到4384.5亿元，同比增长24%，预计到2020年规模将达到6605.8亿元。
当中国大数据产业生态不断完善，边际不断扩展，毋庸置疑这是一片巨大的蓝海。
蓝海之上的选手们，争相走进应用落地、数据赋能的全新时代。
那么，谁又能成为这片蓝海之上的“最强大脑”呢？数据背后的“超能力”月薪5000和5万的运营，背后差的是什么？倪叔身边的一个真实案例就是，一个电商行业做运营的朋友让自己实现薪资翻十倍的秘籍，居然就是掌握了一门数据分析的能力：通过市场数据分析，实现了业绩的翻倍增长。
无独有偶，这种数字化运营的策略不仅应用在个人的职业生涯，也被各大品牌争相追捧。
就从近来异常火爆的咖啡、奶茶、鲜榨果汁等饮品现制业（简称新饮品）新式茶饮市场来说，三家头部品牌星巴克、瑞幸、喜茶，虽然从市场定位、商业模式、主打产品方面各有不同，但它们之间的差异性却越来越小，这也意味着其面临的竞争越来越大。
于是，三家头部品牌也各自在数字化运营上大展拳脚。
星巴克通过AI技术了解用户需求，通过大量的数字来分析用户的需求，最大化优化用户体验，并可以根据消费数据研发新产品并用于选址等商业决策；瑞幸懂营销和裂变，根据在线用户的消费数据、地点信息科学决策，决定四种门店的选址及服务类别；而喜茶则打造了一个喜茶Go小程序，其背后是一个巨大的数字化平台，其中打通了门店收银、供应链、员工即时沟通、运营等系统，真正让顾客从线下走到线上。
aigc未来已来读后感《AIGC未来已来》是一本由翟尤所著的科普书，它解读了AIGC （AI-Generated Content）及ChatGPT的热点问题，包括AIGC为什么火爆、模型即服务的底层内涵、ChatGPT的局限与隐忧、GPT-4已来如何拥抱奇点时刻、AIGC如何拥抱开源、变现模式与商业困境、AIGC 的不足与挑战等。
首先，我被作者的通俗语言和丰富案例所吸引。
作者用简明易懂的语言，介绍了AIGC的基本概念、技术原理、应用场景、发展趋势等，让我对AIGC有了一个全面而又深入的了解。
作者还用大量的案例，展示了AIGC在写作助手、AI绘画、对话机器人、数字人等领域的创新应用，让我看到了AIGC的无限可能和潜力。
其次，我被作者的创新观点和深刻见解所感动。
作者以自己的研究经验和所见所思，创作了这本书，以期对目前的AIGC技术和产业发展，提供有益的思考和借鉴。
作者在书中，通过多个维度，分析了AIGC的技术变革、产业生态、商业模式、社会价值等，传递了一个关于AIGC的前沿主题，即AIGC将成为新的内容生产基础设施，塑造数字内容生产与交互新范式，持续推进数字文化产业创新。
作者的创新观点和深刻见解，让我对AIGC的未来有了更多的期待和探索。
最后，我被作者的教育理念和启示所启发。
作者在书中，不仅关注了AIGC的技术成就和商业价值，也关注了AIGC的社会影响和伦理责任。
作者通过多个方面，探讨了AIGC的治理思路、弱势群体的保护、知识产权的维护、合作模式的构建等，为AIGC的健康发展提供了指导和建议。
作者还通过多个层面，反思了AIGC的AI幻觉、预训练技术、行业挑战、中国的AI探索之路等，为AIGC的创新发展提供了启发和借鉴。
作者的教育理念和启示，让我对AIGC的技术和社会，对自己的学习和成长，有了更多的信心和期待。
总之，《AIGC未来已来》是一本让我受益匪浅的好书，它让我对AIGC有了更全面和深入的认识，也让我对AIGC的技术和产业，对AIGC的社会和伦理，有了更多的思考和感悟。
专利名称：资源调度系统及方法
专利类型：发明专利
发明人：张杨,冯亦挥,贾扬清,林伟,李超申请号：CN202210111074.7
申请日：20220129
公开号：CN114138500A
公开日：
20220304
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本说明书实施例提供资源调度系统及方法，任务处理器接收针对待处理任务提交的任务处理请求；基于所述任务处理请求创建资源获取请求并发送至所述调度器；资源处理节点接收所述任务处理请求；基于所述任务处理请求创建可调度资源信息并发送至所述调度器；调度器根据所述资源获取请求和所述可调度资源信息对所述待处理任务进行资源调度，获得资源调度结果；将所述资源调度结果发送至所述资源处理节点和所述任务处理器，由任务处理器和资源处理节点分别将资源获取请求和可调度资源信息直接发送到调度器，从而缩短了调度器获取资源获取请求和可调度资源信息的等待时间，提高任务处理请求的反馈速度。
申请人：阿里云计算有限公司
地址：310024 浙江省杭州市西湖区转塘科技经济区块12号
国籍：CN
代理机构：北京智信禾专利代理有限公司
代理人：吴肖肖
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奈学教育P7架构师课程⼤纲（第⼀阶段）
阶段⼀：核⼼基础组件源码深⼊剖析篇
第⼀单元掌握RPC核⼼原理
1.RPC核⼼原理剖析
2.RPC核⼼知识剖析
第⼆单元掌握RPC具体开源项⽬原理与实践
1. RPC核⼼知识剖析
2. Dubbo深度讲解
第三单元掌握RocketMQ的原理与应⽤
1. 消息队列设计思考
2. 消息队列选型场景与⽅案
3. 基于RocketMQ⼆次开发改造
第四单元掌握配置中⼼的选型与应⽤
1. 基于RocketMQ⼆次开发改造
2. 配置中⼼在分布式架构中的作⽤
3. 开源配置中⼼产品选型对⽐
4. ctrip Apollo深⼊原理剖析
第五单元掌握注册中⼼的原理与应⽤
1. 注册中⼼的作⽤及设计分析
2. 开源注册中⼼场景与选型
3. ZooKeeper实现深⼊剖析
第六单元掌握注册中⼼与容错组件在微服务中的应⽤
1. ZooKeeper实现深⼊剖析
2. Dubbo ZooKeeper注册中⼼应⽤
3. 注册中⼼与服务治理
4. 服务容错企业级应⽤场景分析与设计实践
5. 熔断组件Hystrix原理剖析
6. Hystrix服务熔断降级应⽤案例
第七单元掌握基础组件业务化的能⼒
1. MQ企业级平台化改造演进
2. Apollo企业级改造实践
第⼋单元理解互联⽹基础设施技术⽅案
1. DNS域名系统详解
2. 市⾯上DNS产品如何选型
3. DNS劫持原因及技术分析
4. DNS域名优化解决⽅案
5. DNS域名优化解决⽅案
6. DNS配置策略及⾼级应⽤
更多⼤纲详细介绍奈学教育《》。
弹性计算和存储技术演进分享
最佳实践
第一部分：阿里云服务体系介绍，技术路线选择
1.
云服务器(ECS) 2.
负载均衡(SLB) 3. 云盾 & 云
监控 1. 开发存储服务(OSS) 2. 开放结构化数据服务(OTS) 3.
关系型数据库服务(RDS) 4. 未来：Cache/Queue/CDN 1. 开放数据处理服务(ODPS)
• 公共的基础云计算服务
– 技术上
• 系统内核：一个健壮可以持续发展的平台
• 运维体系：完备的运维机制、迅速的响应机制
• 实施：机房的地域规划、网络的建设，短期和长期的平衡 – 非技术问题
• 在线的使用、支付方式
• 响应迅速的客服、运维体系
• 备案等相关服务
• 对用户的价值：灵活 > 简单 > 成本
• CloudStack, O penStack, E ucalyptus, H adoop, M ongo – 非常优秀的开源软件，但是……
• 缺点
– 当你的业务发展大了，缺乏主线的控制力
– 做一个完整的云计算产品体系，用开源软件拼凑起来很困难
– 各种软件几乎不可能共享集群的资源
• 从头走的难点
– 从头做，非常辛苦，很多坑要踩
Linux 数据中心 D ata C enter 分布式文件系统 Distributed F ile S ystem
任务调度 Job S cheduling 开放存储 服务 ( O SS) 开放结构化数据服务(OTS) 开放数据处理服务 (ODPS) 弹性计算 服务 ( E CS) 关系型数 据库服务 ( R DS)
Aliyun A PI
D e p l o y m e n t 集群布署 M o n i t o r i n g 集群监控
资源管理 Resource Management
安全管理 Security Management 远程过程调用 Remote Procedure C all 分布协同服务 Distributed Coordination Service
第二部分：弹性计算和存储技术演进分享
• 云服务器
– 稳定性：数据不能丢（或出错）
– 一致性：地址不能变
– 安全性：防御攻击
• 数据不能丢：Raid，SAN，KeyValue存储，分布式存储？ • 地址不能变：NAT，大二层网络？
• 防御攻击：交给用户，自动安全防御？
• 特点：大量的随机IO，频繁的擦写
• 使用Raid：无法满足需求
物理机 – 数据在本地，宕机无法迁移 VM VM
VM
VM
Raid
• 本地存储 + K VEngine (Based o n 飞天盘古）
– Runtime的读写发生在本地，同时异步向KeyValue同步(以扇区为单位) – 本地宕机时，通过KVEngine中的数据在另外一台机器上恢复
• Why K VEngine?
– 本身的飞天盘古不支持随机读写 – KVEngine通过Append的方式解决了随机写的问题
– KVEngine 本身基于盘古，数据冗余存储
• 带来的问题
– KVEngine读写的性能
– 异步同步数据仍然可能丢失 – 成本太高
VM VM VM VM 物理机 DISK KVEngine 飞天盘古
异步同步
• 再次考察云服务器存储的特性：
– 大量的随机IO，频繁的擦写
– 任何时候不丢失数据
• 结论：一个分布式（分片+冗余）支持随机读写的存储系统
｜盘古：分布式文件系统（Append-Only)
• Master-Slave 主从架构
– Master负责元数据管理，Slave(Chunk S erver)负责读写
• 基于Paxos的多Master架构，故障恢复小于一分钟
• 文件分片(chunk)，每个chunk存三份副本，分布于不同机架 • 端到端的数据校验
CS
CS
CS
CS
CS
M M
M
Paxos
RAF：让分布式文件系统支持随机写
• RAF：Random A ccess F ile • 最复杂的问题：数据一致性
Mul5 M aster client cs1cs2cs3P S S csN replica5on read concurrent w rite ask n ew c hunk sniff
1. 一致性是最重要的问题，值得花费最多的精力，首先要在理论模型上成
立
2. 仔细的去设计数据的分布(Placement)：例如虚拟机的本地读数据机制
3. 做好流控，绝不失控，避免出现复制风暴
4. 在有的数据拷贝丢失（如磁盘故障）开始数据复制时，平衡好新写入数
据和复制速度之间的关系
• 存储在开放存储服务（OSS）中，便于跨集群、跨地域访问 • 增量快照的机制：计数应用
Snapshot1 (ABC)Snapshot2 (ABD)
Block0 (A)
Block2
(C)
Block1
(B)
Block2
(D)
Snapshot3
(EFD)
Block0
(E)
Block1
(F)
• 网络：大二层网络设计，避开VLAN的限制 – 网络双活设计
– 对外的连接全部为多线BGP接入
• 安全是用户无法去解决的问题
– 暴力攻击
– 系统漏洞
• 提供一个全面的安全防御体系至关重要
– 不仅仅是防御攻击，还需要告知用户安全设计的重要性
第三部分：最佳实践
• 每个服务被设计为做好一件事情
• 每个服务都有一个SLA
• 利用好每个服务的优势，避开它的陷阱
• 永远使用云监控来监控你的应用及服务
• 云服务器
– 宿主物理机宕机，故障迁移需要几分钟的时间
– 按月购买的服务器的带宽是受限的，但上行带宽很大
– 如果对磁盘的读写很重，考虑把压力转移到OSS、OTS、RDS
– 如果能做到应用无状态，就能够结合SLB做完全水平(session保持)
• OSS
– 把它作为一个带宽不受限，空间不受限，并发不受限的在线存储
• RDS
– 具备优越的读写性能（FusionIO），但它的总数据量要小于1TB
• SLB
– 考虑好是用HTTP还是TCP，配置非常简单
• OTS
– 如果你能将不需要关系型操作的结构化数据放到OTS，一定能大大减轻数据库的负担
谢谢！
@InfoQ infoqchina。
