阿里云神龙技术架构介绍

基于阿里云的物联网平台架构设计研究随着物联网技术的不断发展，越来越多的设备和传感器通过互联网进行连接和交互，形成了一个庞大的网络系统。

在这个网络系统中，物联网平台扮演着至关重要的角色，它不仅可以提供数据收集和管理的功能，还可以提供智能分析和决策的能力。

阿里云作为全球领先的云计算服务提供商之一，在物联网领域也有着丰富的经验和技术。

本文将就基于阿里云的物联网平台架构进行探讨和研究。

一、阿里云物联网平台的基本架构阿里云物联网平台的基本架构包括四个层级，分别是设备接入层、协议适配层、数据处理层和应用展示层。

其中，设备接入层、协议适配层和数据处理层构成了物联网平台的核心，应用展示层则负责将处理后的数据展示给用户。

1. 设备接入层设备接入层是物联网平台的最底层，它主要负责设备的接入和数据采集。

在阿里云物联网平台上，设备接入支持多种协议，包括MQTT、CoAP、HTTP和HTTPS等。

同时，设备接入还提供多种认证方式，包括设备密钥认证、X.509证书认证和动态认证等。

2. 协议适配层协议适配层负责将设备接入层收集到的数据进行格式转换和协议转化，使得数据可以被后续处理层识别和处理。

在阿里云物联网平台上，协议适配层支持多种协议转换，包括MQTT与HTTP的转换、CoAP与HTTP的转换和LwM2M与HTTP的转换等。

3. 数据处理层数据处理层主要负责对设备采集的数据进行处理和分析，包括数据解析、数据存储、数据计算和数据建模等。

阿里云物联网平台的数据处理层采用了多种技术，包括海量数据分布式存储、数据挖掘和机器学习等。

同时，阿里云还提供了多种数据分析和处理工具，包括阿里云流计算、大数据分析、深度学习和人工智能等。

4. 应用展示层应用展示层则负责将处理后的数据展示给用户。

在阿里云物联网平台上，应用展示层支持多种数据展示方式，包括实时监控图表、历史数据查询和数据可视化等。

同时，阿里云还提供了多种应用开发和集成工具，包括数据API接口、移动应用开发和微应用开发等。

都提供三份副本，当单份数据损坏后可实现数据的自动拷贝。

具体原理图见下图：
云服务器是弹性计算产品的核心部分。

它主要为用户提供计算能力服务创建并启动一台
阿里云服务器控制面板管理界面：
●安全组统一防火墙设置，设置简单。

组内机器默认互通，组内机器数限制200，组
如上图：云服务器的整个生命周期，从云服务器的创建到释放。

远程管理方式
Linux 云服务器：通过ssh 公网IP 的方式连接云服务器； Windows 云服务器：通过远程桌面的方式连接云服务器； 操作系统选择
用户提交购买云服务器订单
资源套餐选择 带宽选择
操作系统选择
创建云服务器 查询可用公网IP
云服务器绑定公网IP
关闭云服务器 启动云服务器 重启云服务器 释放云服务器。

阿⾥云物联⽹产品架构阿⾥云物联⽹产品架构⼀．总述设备连接物联⽹平台，与物联⽹平台进⾏数据通信。

物联⽹平台可将设备数据流转到其他阿⾥云产品中进⾏存储和处理。

这是构建物联⽹应⽤的基础。

⼆．阿⾥云物联⽹产品分析2.1 IoT SDK物联⽹平台提供IoT SDK，设备集成SDK后，即可安全接⼊物联⽹平台，使⽤设备管理、数据分析、数据流转等功能。

只有⽀持TCP/IP协议的设备可以集成IoT SDK。

2.2 边缘计算边缘计算能⼒允许您在最靠近设备的地⽅构建边缘计算节点，过滤清洗设备数据，并将处理后的数据上传⾄云平台。

提供多种业务逻辑的开发和运⾏框架，包括场景联动、函数计算和流式计算，各框架均⽀持云端开发、动态部署。

2.3 IoT HubIoT Hub帮助设备连接阿⾥云物联⽹平台服务，是设备与云端安全通信的数据通道。

IoT Hub⽀持PUB/SUB与RRPC两种通信⽅式，其中PUB/SUB是基于Topic进⾏的消息路由。

IoT Hub具有下列特性：⾼性能扩展：⽀持线性动态扩展，可以⽀撑⼗亿设备同时连接。

全链路加密：整个通信链路以RSA，AES加密，保证数据传输的安全。

消息实时到达：当设备与IoT Hub成功建⽴数据通道后，两者间将保持长连接，以减少握⼿时间，保证消息实时到达。

⽀持数据透传： IoT Hub⽀持将数据以⼆进制透传的⽅式传到⾃⼰的服务器上，不保存设备数据，从⽽保证数据的安全可控性。

⽀持多种通信模式：IoT Hub⽀持RRPC和PUB/SUB两种通信模式，以满⾜您在不同场景下的需求。

⽀持多种设备接⼊协议：⽀持设备使⽤CoAP、MQTT、HTTPS协议接⼊物联⽹平台。

2.4 数据分析数据分析服务包括流数据分析和空间可视化。

流数据分析⽤于设置数据处理任务，空间可视化可以将设备数据实时在⼆维地图或三维模型上展⽰出来。

2.5 设备管理物联⽹平台为您提供功能丰富的设备管理服务，包括：⽣命周期、设备分组、设备影⼦、物模型、数据解析、数据存储、在线调试、固件升级、远程配置、实时监控等。

目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据应用场景记录 统计大规模计算GB计算复杂程度数据量TBPB网站独立数据 集市论坛小型电商小型EDW BI/DWMPP淘宝支付宝 CRMERPHPC语言识别影音识别图像识别关系网络图像比对 行为DNA刷脸精准广告大数仓消费预测征信搜索排序EB深度学习大数据产品框架应用加速器分析引擎 推荐引擎 兴趣画像分类预测规则引擎 标签管理ID-Mapping计算引擎数据加工和分析工具离线计算 流计算 数据开发 ETL 开发调度系统机器学习分析型数据库数据可视化工具数据采集CDP （离线）数据服务和应用引擎数据管理数据 地图数据 质量智能 监控阿里云大数据集成服务平台是阿里巴巴集团统一的大数据平台，提供一站式的大数据开发、管理、分析挖掘、共享交换解决方案，可用于构建PB 级别的数据仓库，实现超大规模数据集成，对数据进行资产化管理，通过对数据价值的深度挖掘，实现业务的数据化运营。

目录大数据产品框架数据计算平台数据加工与分析服务与应用引擎大数据离线计算服务 MaxCompute离线计算流计算分析型数据库大数据计算服务(MaxCompute ，原ODPS)是由阿里巴巴自主研发的大数据产品，支持针对海量数据（结构化、非结构化）的离线存储和计算、分布式数据流处理服务，并可以提供海量数据仓库的解决方案以及针对大数据的分析建模服务，应用于数据分析、挖掘、商业智能等领域。

存储易用安全计算●支持TB 、PB 级别数据存储 ●支持结构化、非结构化数据存储●集群规模可灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式●支持海量数据离线计算●支持分布式数据流式处理服务 ●支持SQL 、MR 、Graph(BSP)、StreamSQL 、MPI 编程框架 ●提供丰富的机器学习算法库●支持以RESTful API 、SDK 、CLT 等方式提供服务●不必关心文件存储格式以及分布式技术细节●经受了阿里巴巴实践检验●数据存储多份拷贝 ●所有计算在沙箱中运行MaxCompute 的优势和能力高效处理海量数据1、跨集群技术突破，集群规模可以根据需要灵活扩展，支持同城、异地多数据中心模式2、单一集群规模可以达到10000+服务器（保持80%线性扩展）3、不保证线性增长的情况下，单个集群部署可以支持100万服务器以上4、对用户数、应用数无限制，多租户支持500+部门5、100万以上作业及2万以上并发作业安全性1、所有计算在沙箱中运行2、多种权限管理方式、灵活数据访问控制策略3、数据存储多份拷贝易用性1、开箱即用2、支持SQL、MR、Graph、流计算等多种计算框架3、提供丰富的机器学习算法库4、ODPS支持完善的多租户机制，多用户可分享集群资源自主可控经过实践验证1、阿里巴巴自主研发2、整套平台经受了阿里巴巴超大规模数据应用的实践验证离线计算流计算分析型数据库离线计算流计算分析型数据库自主可控•使用Hadoop组件开发受制于开源社区，最多只能维护一个分支•开源社区组件太多，版本问题，打包问题，升级维护成本太高Hadoop核心技术架构发展缓慢•一些技术阿里要比开源社区更早实现（如分布式文件系统多master实现等）没有一个Hadoop发行版可以满足阿里巴巴的业务场景•如异地多数据中心、数据安全性等要求Hadoop社区分化严重，发展状况有隐忧当前Yahoo、Facebook等公司使用的都是自己的私有版本流计算 StreamCompute离线计算流计算分析型数据库●阿里云流计算（StreamCompute）是一个通用的流式计算平台，提供实时的流式数据分析及计算服务●整个数据处理链路是进行压缩的，链路是即时的，完全以业务为中心，数据驱动解决用户实际问题实时ETL 监控预警实时报表实时在线系统对用户行为或相关事件进行实时监测和分析，基于风控规则进行预警用户行为预警、app crash预警、服务器攻击预警数据的实时清洗、归并、结构化数仓的补充和优化实时计算相关指标反馈及时调整决策内容投放、无线智能推送、实时个性化推荐等双11、双12等活动直播大屏对外数据产品：数据魔方、生意参谋等低延时高效流数据处理，根据不同业务场景的时效性需要，从数据写入到计算出结果秒级别的延迟高可靠●底层的体系架构充分考虑了单节点失效后的故障恢复等问题，可以保证数据在处理过程中的不重不丢， Exactly-Once 语义保证●通过定期记录的checkpoint数据，自动恢复当前计算状态，保证数据计算结果的准确性可扩展计算能力和集群能力具有良好的可扩展性，用户可以通过简单的增加Worker节点数量的方式进行水平扩展，可以支持每天PB级别的数据流量开发方便●SQL支持度高：标准SQL，语义明确，门槛低，只需要关心计算逻辑，开发维护成本低●完善的元数据管理：SQL天然对元数据友好，SQL优化支持离线计算流计算分析型数据库功能特性BI分析的发展方向离线计算流计算分析型数据库分析型数据库概述离线计算流计算分析型数据库分析型数据库(Analytic DB)，是一套实时OLAP（Realtime-OLAP）系统。

阿里云政务云建设方案项目简介政务云是阿里云针对政府机构和公共事业部门提供的一种云计算服务方案。

本文将介绍阿里云政务云的特点、优势以及适用范围，并提供一个详细的建设方案。

阿里云政务云的特点1.高安全性：政务云采用强大的安全措施，包括数据加密、防火墙、DDoS攻击防护等，确保政府机构的数据安全。

2.高可靠性：政务云拥有多个区域和可用区，可以提供高可用性和容错能力，确保政府应用持续可靠地运行。

3.灵活扩展：政务云提供弹性计算、存储和网络资源，可以根据政府机构的需求进行灵活扩展，以满足不断增长的数据和应用要求。

4.多层级管理：政务云支持多层级管理，可以根据政府机构的组织结构和权限需求进行灵活配置和管理。

5.低成本：政务云采用按需付费模式，政府机构只需支付实际使用的资源和服务，大大降低了IT运维成本。

阿里云政务云的优势1.丰富的解决方案：政务云提供了多种解决方案，包括基础设施建设、应用开发、数据分析等，满足政府机构不同业务需求。

2.强大的技术支持：阿里云拥有丰富的技术资源和经验，提供7x24小时的技术支持，确保政务云运行稳定。

3.广泛的合作伙伴生态系统：政务云与各行各业的合作伙伴建立了深入的合作关系，可以提供更加全面的解决方案和服务。

政务云建设方案需求分析在进行政务云建设之前，需要进行详细的需求分析，明确政府机构的需求和目标。

需求分析的内容包括： - 政府机构的业务需求 - 数据安全和隐私保护要求 - 系统性能和可靠性要求 - 用户和权限管理需求 - 预算和资源限制等架构设计根据需求分析的结果，进行政务云的架构设计。

架构设计的内容包括： - 网络架构：设计政务云的网络拓扑，包括公网、内网和安全组等。

- 存储架构：设计政务云的存储方案，包括云盘、对象存储、数据库等。

- 计算架构：设计政务云的计算资源规划，包括虚拟机、容器等。

- 安全架构：设计政务云的安全措施，包括网络安全、身份认证等。

部署和测试在架构设计完成之后，进行政务云的部署和测试。

云上的虚拟化应该区别于线下虚拟化，做哪些缺陷的虚拟化或硬件的改进？
传统虚拟化应用于云计算的缺陷：
①宿主机与虚拟机都是跑在一台服务器上面，由于宿主机与Hypervisor的优先级，如果共处一室，
互相干扰，资源争抢，导致虚拟化波动与效率不高；
②宿主机与Hypervisor与虚拟机共同运行在一个物理上，会消耗很多资源，在云计算里面，后端还
要接入VPC、块存储、云盘，如果全部依靠软件去实现，本身就要消耗物理机大量资源，大概会消耗一台物理机10-20%资源，那么成本就会转移到用户身上，价格会增加10-20%。

③虚拟机中的存储虚拟化、网络虚拟化都是软件实现，效率就成了一个问题，如果你想效率高就会
消耗大量的物理机CPU和内存资源，这是恶性循环。

④这么多的软件都泡在物理机上，云计算服务商很难把这一台物理机给到客户去使用，里面有很多
的特权域，但云计算有太多的服务又必须要物理机去支撑，裸金属服务器在云计算上很难用的上。

因此出现了神龙，我们是针对今天云计算基础设施已经发展到一定的程度，我们重新去定义服务器的架构，让他去更好的支撑云计算环境中虚拟化技术，让整个计算效率大幅提升。

因此神龙其实就是为云而生，在软件与硬件协同重构的产品。

其实神龙的裸金属虚拟化与一般虚拟化已经不太一样了，所谓裸金属虚拟化是把整台服务器像虚拟机一样提供给客户，达到体验一直，但性能还要超越物理机。

所以我们研发了神龙系统。

X-Dragon Hypervisor、自研神龙芯片、芯片配套的IO引擎。