阿里云存储架构

A. 再不懂时序就OUT啦！阿里云数据库InfluxDB正式商业化

阿里云数据库 InfluxDB® 版已于近日正式启动商业化 。 云数据库 InfluxDB® 是基于当前最流行的开源数据库 InfluxDB 提供的在线数据库服务，相比较开源具有免运维，稳定可靠，可弹性伸缩的优势，广泛应用于互联网基础资源监控，容器监控，业务运营监控分析，物联网设备远程实时监控，工业安全生产监控，生产质量评估和故障回溯。提供时序数据自动化采集，压缩存储，类sql查询，多维聚合计算和数据可视化分析能力。点击关注，InfluxDB 商业化活动

时序数据和企业业务密切相关，不可或缺。任何一家企业都需要一套高效的运维系统保证实时发现应用和业务问题，通过监控，故障告警的手段，进行故障定位，保证在线业务的稳定，减少不可用时常。业务运营人员依赖运营系统，保证有充足的数据进行业务分析判断，便于更准确的做出业务决策。物联网企业和工业企业都需要能够实时掌握设备的运行状态，对生产过程进行监控，实时判故障预警，故障定位，故障回溯以及业务。以上业务场景都需要时序数据作为“数据证据”来表示指标“变化”过程，进而达到告警，诊断，修复和预测的业务目的。

时序数据很简单，构成具有三个要素，主体，时间戳，和指标数据。比如： xxx公司（主体）2019年8月26日上午10时，11时， 12时（时间戳）的股价分别是：160 USD，165 USD，180 USD（指标值）。概括来说，区别于关系数据库关心的是“最终结果”。时序数据表示的是资产或者过程是如何随着时间变化的，体现的是“变化”的过程价值。

时序数据主要应用在：运维监控，运营分析，设备监控，BI分析，工业安全生产监控场景。这些场景上，产生的核心数据是时序数据，业务特征表现在 写多读少 ，无事务性要求，数据分析强关联时间维度，且实时性要求高。

时序数据库针对时序数据业务特征进行针对性的数据存储结构设计，以及存储方式的优化，在监控等时序业务场景下数据的写入，读取，分析能力相比较传统的关系型数据库如 MySQL ，具有百倍的性能提升。

从数据存储架构上看，关系数据库通常按照行来记录一条时间记录数据，且顺序记录之间无主体关联性，单个主体的记录数据随机分散在多行，如果是分布式数据库甚至分布在多个分分库上，记录之间也没有时间顺序组织数据，连续时间戳的数据，分散在不连续的存储上，这样就造成按照主体和时间维度的数据写入和存储的效率大大降低。

而时序数据库按照主体为维度进行数据存储和索引，完全按照业务使用场景组织数据，相同主体指标数据组织在一起，并且按照时间为度进行分片存储，只需要获取主体信息和时间分片信息就可以顺序进行写入和读取操作。单次IO请求磁盘寻道的时间和获取数据量比关系数据库寻道的效率和获取数据量都要高，查询的时间区间越大，查询主体越多，数据越多，效率差异越大，整体性能比关系数据库要高出十倍甚至百倍。

云InfluxDB® 相比较开源InfluxDB 优势明显。 云InfluxDB 提供云服务的方式，有行业顶级的专家支持服务，具有 免安装，免运维，稳定性高，数据高可靠的优势。使用云存储的方案，数据多副本存储，数据可靠性达到99.9999% 。

自建快速迁移上云

云 InfluxDB 提供了快速迁云的工具，只需动动鼠标就可以完成自建InfluxDB 到 云 InfluxDB 的迁移。

类SQL 开发友好，快速上手

阿里云 InfluxDB 完全兼容开源 InfluxDB ，面向开发友好， 为了方便传统关系数据库开发者能够快速适应Influx DB开发， 提供给了类 SQL的查询语言 InfluxQL，在提供强大的时序分析能力的基础上，最大程度的沿用了SQL的开发模式，使得学习成本大大降低。

集成数据采集，搭建监控更简单

阿里云数据库 InfluxDB 继承了 Influx DB 良好的开源生态，具有完整的数据采集，存储和数据可视化监控告警体系 TICK Stack 支撑。 同时相比较开源产品，提供了产品化的数据采集服务，只需在控制台进行几步简单操作，“0” 代码完成各类监控源的监控数据自动采集。

云InfluxDB® 金融高可用版即将推出

服务的高可靠和数据一致性对金融类企业至关重要，开源的InfluxDB 没有提供高可靠的HA 版本，阿里云InfluxDB 针对金融，保险，银行，涉及数据和服务高可靠的研发了 HA高可用版本， 目前正在商业化上线的过程中，不久就可上线提供服务。

云InfluxDB® 商业化限时优惠

B. 阿里云到底是什么

问题一：阿里云是什么东西 2009年9月，阿里巴巴集团在十周年庆典上宣布成立子公司“阿里云”，该公司将专注于云计算领域的研究和研发。“阿里云”也成为继阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里软件、中国雅虎之后的阿里巴巴集团第八家子公司。由阿里巴巴集团投资创办，在杭州、北京和硅谷等地设有研发中心和运营机构。阿里云的目标是要打造互联网数据分享的第一平台，成为以数据为中心的先进的云计算服务公司。2013年底阿里云正筹划进军海外云服务市场。根据计划，阿里云将在海外设立云数据中心，向部署海外业务的中国企业以及海外本土企业输出云计算服务能力。[1]
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问题二：阿里云到底是什么啊？ 云计算(Cloud puting)是一种能够通过网络随时随地获取高可用计算资源的计算模式。云计算的服务商通过对软硬件资源的虚拟化，将基础资源变成了可以自由调度的“池子”，从而实现资源的按需配给，并做到向客户提供按使用付费的服务;客户可以根据业务的需要动态调整所需的资源，而云服务商也可以提高自己的资源使用效率，降低服务成本，通过多种不同类型的服务方式为用户提供计算、存储和数据业务的支持。
阿里云致力于打造公共、开放的云计算平台。我们将借助技术的创新，不断提升计算能力与规模效益，将云计算变成真正意义上的公共服务。与此同时，我们将通过aliyun用互联网的方式使得大家可以便捷的按需获取阿里云计算产品与服务

问题三：阿里云是干什么的 阿里云 2009年9月，阿里巴巴集团在十周年庆典上宣布成立子公司“阿里云”，该公司将专注于云计算领域的研究和研发。“阿里云”也成为继阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里软件、中国雅虎之后的阿里巴巴集团第八家子公司。
[编辑本段]阿里云-命名

2009年9月10日，在阿里巴巴十周年庆典晚会上，阿里巴巴云计算团队以独立身份出现，命名为“阿里云”的子公司正式成立。新公司成立后，阿里巴巴集团旗下的八家公司变为阿里巴巴、淘宝、支付宝、、阿里软件、阿里妈妈、口碑网、阿里云和中国雅虎。

新成立的阿里云由原阿里软件、阿里巴巴集团研发院以及B2B与淘宝的底层技术团队组成，由阿里巴巴集团首席架构师、阿里集团研发院院长王坚负责。

[编辑本段]阿里云-背景

在此之前，阿里软件以“钱掌柜”为代表的小企业软件业务和资产已经划归B2B上市公司，以淘宝旺旺为代表的个人软件划归了淘宝，阿里软件已没有多少实际业务。

早在2009年4月，阿里巴巴就已涉足云计算，由阿里软件在南京建立首个“电子商务云计算中心”，首期投资规模在1亿元人民币。该中心可辐射范围包括南京、扬州、南通、泰州、芜湖和马鞍山等长三角地区城市。

[编辑本段]阿里云-发展方向

据相关负责人介绍，未来“阿里云”主要从事基础技术的研发，不涉及具体软件产品。以阿里巴巴新推出的输入法为例，阿里云只负责技术研发，B2B在此技术的基础上推出阿里巴巴输入法，淘宝则相应推出淘宝输入法，不同输入法的字库也会有所不同。

前阿里巴巴集团资深副总裁、阿里软件总经理王涛曾表示，阿里云计算可以将阿里系各个平台上的商品信息、信誉体系、支付工具、IM用户资源挖掘提炼，有巨大的商业价值。王涛称，阿里软件会筹建多个类似的“电子商务云计算中心”。他认为，5年后中国在线软件服务市场规模将超过传统软件市场，SaaS服务模式更适合国内中小企业使用。

据悉，当前云计鼎是非常热门的一个话题，国际IT巨头IBM、谷歌等均纷纷对云计算情有独钟。一些分析机构预测，云计算将成为IT领域未来发展的主要趋势。

问题四：阿里云是什么?_? 阿里巴巴集团旗下云计算品牌，用户通过aliyun，用互联网的方式即可远程获取海量计算、存储资源和大数据处理能力。如面向银行、保险公司、券商的金融云， *** 机构、央企、大型民营企业纷纷开始拥抱云计算和大数据。2014年12月，12306网站75%的余票查询系统迁移至阿里云计算平台，以分担春运流量洪峰带来的压力。

问题五：阿里云是什么？简单点说.. 阿里云，阿里巴巴集团旗下云计算品牌，全球卓越的云计算技术和服务提供商。
简单来说，就是一个数据处理中心。比如：A公司搭建了一个网站，自己没有服务器储存这些数据，就把数据储存到阿里云平台，等用到的时候就调用。

问题六：阿里云的云是什么意思 在未来的互联网中，云计算将会成为一种随时、随地，并根据需要而提供的公共服务。高效的绿色数据中心以及能支持不同互联网应用的大规模分布式存储和计算是营造下一代互联网服务平台最基本的核心技术。阿里云致力于打造公共、开放的云计算服务平台，并将借助技术的创新，不断提升计算能力与规模效益，将云计算变成真正意义上的公共服务。与此同时，阿里云将通过互联网的方式使得用户可以便捷的按需获取阿里云的云计算产品与服务。阿里云希望更多的合作伙伴、中小企业、开发者能够受益于云计算带来的便利和价值，从而促进云生态系统的健康发展。
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问题七：阿里云有什么用。 把你所有的数据都可以传到云端，然后可以从云端下载到本地

问题八：什么叫阿里云系统 你好朋友；
；阿里云os目录

简介；

相关功能；

阿里云智能手机；阿里云手机；

天语大黄蜂；

展开；简介；

相关功能；

阿里云智能手机；阿里云手机；

天语大黄蜂；

展开；；简介

阿里云OS是融云数据存储；云计算服务和云操作系统为一体的新一代操作系统；系统搭载了阿里云公司自主设计；架构；研发的系统核心虚拟机；增强了云端服务的能力；并提供与Dalvik虚拟机兼容的运行环境；通过海量云空间来同步和管理手机数据；数据可永久保存在云端并联通所有设备；基于云端弹性云计算的托管服务；便于开发者快速开发和部署移动应用；通过云应用平台；成千上万的互联网产品和服务可轻松转化为手机云应用；无需下载；更新和安装即可使用；真正将互联网搬入手机；[1]；7月25日消息；阿里巴巴将于本周正式发布云智能手机操作系统；命名为阿里云OS；据腾讯科技获悉；包括聚划算；淘宝比价等多个阿里集团内部开发成型的手机应用；已入驻该系统平台中；这款即将发布的手机操作系统与其它手机操作系统不同的是；阿里云OS采用Cloud；App方式；使用户不需要在手机端下载应用；而只在网络环境下；登陆统一的云账号后；只要手机流量足够；即可运行OS平台上的各种应用；

；相关功能

据体验者称；阿里云OS的开机画面将呈现一个用户注册云账号的提醒界面；该账号为一个统一的登录系统；起到PC端及各种移动终端的数据同步作用；值得注意的是；用户要使用平台上的应用必须登陆云账号；；在应用方面；阿里云OS不梗集成了阿里云自主研发的通讯录；短信；日历农历；输入法；搜索；邮件等基础应用；也携带有阿里巴巴集团自有开发的消费级应用；如淘宝聚划算；淘宝比价；淘女郎等；此外；Android；Market的手机应用也能在该平台中使用；未来；阿里云OS还会对第三方开发者提供应用接口；；1：创新的Cloud；APP概念；无需安装的云端应用程序；；2：国内首款云概念手机；丰富云应用；；3：阿里巴巴服务一站式体验；；4：兼容Android应用；；阿里云OS基本功能符合中国人使用习惯；让你使用起来更加得心应手；

；阿里云智能手机

阿里云OS的云智能手机计划与天语合作运营；并得到了阿里巴巴集团其它子公司如淘宝等多项运营资源支持；随着阿里云OS发布期的临近；阿里云与天语的定制手机也将面向市场；随着型号为W700；W800的阿里云手机上市；随心换壳；云端存储数据不怕丢失；2012年4月阿里云第二款智能手机大黄蜂W806和小黄蜂W619上市；大黄蜂凭借着高端配置低端价格赢得市场；；资料显示；采用云OS的智能手机能直接享用100GB云空间和阿里云提供的各种云服务(如地图；电子邮件等)；还能使目前互联网上的海量Web服务通过阿里云的云计算数据中心方便接入手机终端；保持与本地应用一样的流畅用户体验；把智能手机直接推动至“云应用”时代；

阿里云手机

阿里巴巴集团旗下阿里云计算有限公司28日宣布；正式推出独立研发的阿里云操作系统(阿里云OS)以及搭载此系统的天语云智能手机W700；；如果说第一代阿里云手机推出的时机还不够成熟；那么今天这款搭载阿里云OS；2012系统的天语W800在成熟度上又提升了一个台阶；

天语大黄蜂

天语W806外号大黄蜂；采用阿里云OS；2012系统；配有1GHz双核Tegra2处理器；4.3WVGA触控屏幕和Soft-Touch背壳设计；直接吸引着用户的眼球；；关注过MWC2012大展的朋友也许应该都能意识到；2012年将会是国产手机厂商的春天；在高端市场；像天语；华......>>

问题九：阿里云的云解析有什么作用？ 云解析可以使访问速度更多些。但是一般情况下都不需要再购买那样的服务。齐赢视野 回答

C. ​将公共云延伸至本地，阿里云推出本地化部署服务云盒Cloud Box

9月18日,杭州云栖大会上,阿里云宣布推出的本地化部署服务阿里云云盒Cloud Box,基于自研“神龙X-Dragon架构”,融合计算、存储、网络三大公共云前沿技术为用户提供本地部署软硬一体的全托管云服务,为需要将业务部署在本地机房的用户提供了和公共云一致的服务体验,满足计算离数据更近的用户需求。

图:阿里巴巴合伙人、阿里云基础产品事业部高级研究员蒋江伟宣布发布阿里云云盒Cloud Box

各行业上云已成趋势,尤其是随着大数据、人工智能、物联网、5G等技术的快速发展,大部分公司将数字化转型列为企业的优先战略,但因为受限于合规、带宽、延时和成本等要求,一些企业转向将部分业务部署在本地机房,但同时又希望在本地机房获得公共云低成本、弹性和敏捷性的一致体验。

云盒就是为解决这一难题而生的。并基于“神龙X-Dragon架构”,云盒为用户提供了与公共云一致的云产品体验;同时,通过虚拟网络(VPC)方式实现本地云盒与公共云的网络互通,方便其中部署的应用与其它本地应用或者云上的服务进行集成相较于线下自建数据中心的方式,云盒提供了包括按需下单、按需付费等购买方式,节省了线下自建IDC的一次性资金投入,也避免了设备利用率低时带来的容量闲置成本。

神龙架构:下一代的算力体验

“神龙X-Dragon架构”是阿里云自研的软硬件一体化计算架构,能帮助用户在云上获得超越传统物理机的计算能力。云盒基于“神龙X-Dragon架构”研发,不仅可以帮助用户在本地机房获得弹性伸缩的能力,还可获得强大的计算能力和高I/O性能;同时,通过阿里云自研的网络设备将云盒和本地IT设施对接,可满足超低延时的网络需求。

此外,云盒可提供弹性计算全规格实例、数据库、安全和容器服务等产品,同时保持实例版本升级、安全漏洞、补丁升级与公共云的同步更新,用户在本地即可第一时间享有公共云上最新的产品和特性。

安全合规:企业级网络隔离

安全合规是企业将业务部署在本地机房的重要原因之一,用户可以自选机房在本地部署阿里云云盒Cloud Box、将数据存储在本地,同时通过虚拟网络(VPC) 和公共云无缝对接、实现企业级的网络隔离,直接内网访问应用,很好地满足了特殊行业客户的监管需求。

快捷交付:公共云一致的本地体验

依托阿里云公共云能力的输出,云盒提供的是本地部署软硬一体的全托管云服务,用户无需自行运维,即可享受和公共云一致的稳定性体验和SLA服务。

事实上,企业对于计算的要求已经从“场景的全覆盖”扩展到了“地点的无处不在”,阿里云布局了“云、边、端”全场景覆盖的能力,推出了一系列新的产品部署和运营形态,未来阿里云会将公共云延伸到更加广阔的空间里,与客户一起为即将到来的边缘计算、5G 时代的到来做好准备。

D. 一场替换传统数据库的行动正在全球范围悄然进行

随着全球各大 科技 巨头的竞相加入，开源软件技术已经活跃在各个信息技术领域当中。其中，大数据生态成为开源技术的直接受益者。开源技术适用于庞杂的数据管理系统，带来敏捷、高效、可扩展以及可自控的管理能力，并帮助企业降低IT建设及维护成本。2018年双11当天，阿里云原生数据库PolarDB轻松应对了0点0分0秒瞬时提升122倍的数据洪峰。Netflix也采用自研开源架构Metacat将海量数据集合成一个“单一”的数据仓库，大幅提升管理能效。

当前，我国有越来越多的企业、人才加入到开源社区，贡献力也“后来居上”，共同推进开源项目、开源生态的繁荣和可持续发展。

大数据生态成为开源技术重大“受益者”

近年来，在互联网服务、多媒体以及科学研究等多个领域，都可见到大数据的身影。在大数据时代，不断增长的数据量、快速处理数据的需求以及数据类型、结构和来源的多样性给数据库敏捷、高效、可扩展性以及个性化管理带来了全新挑战。

开源技术赋能了大数据生态的高质量发展。赛迪智库信息化和软件服务业所博士蒲松涛表示，经过了数十年的发展，开源软件和开源工具已经应用到了大数据产业发展的各个环节，基于开源软件，企业可以快速构建大数据应用平台，提供丰富的大数据开发和应用工具。

当前，几乎各种规模的企业都在使用开源软件和工具做大数据处理和基于数据的预测分析。开源界也涌现出了Hadoop、OpenStack、OpenShift、Maprece、docker等引领行业技术创新方向的重量级开源项目。

华泰人寿基于OpenShift架构打造易于管理的新IT系统，以提升企业竞争力，实现业务数字化转型。在基础设施上，引入红帽OpenShift容器云解决方案和红帽Ceph分布式存储。通过将保险业务上docker云，实现华泰人寿业务的弹性伸缩和快速上线，加速其互联网保险项目快速落地。

美国知名在线影片租赁提供商Netflix也采用了大数据发现服务的开源框架Metacat。由于Netflix的数据仓库由许多大型的数据集组成，为了确保数据平台能够横跨这些数据集成为一个“单一”的数据仓库，Netflix开发的元数据服务Metacat，能让数据的发生、发现、处理和管理变得更加快捷高效、处理精度大幅提升;同时还可兼容Spark、Presto、Pig和Hive架构。Netflix软件架构师Ajoy Majumdar指出，开放开源是身为技术公司的竞争战略，既能够将自己的解决方案建立为行业标准和最佳实践，又能建立Netflix的技术品牌，还能从共享生态中获得反馈输入并受益。

事实上，推动大数据应用高质量发展的主流开源平台还有很多，例如Spark、Shark、Bagel等。蒲松涛表示，这些开源平台大幅降低应用门槛，有效帮助企业实现工业级应用，进而带动各行业大规模部署。此外，大数据还涌现出了一批开源支线平台。其中，Storm完全摆脱了经典的MapRece架构，重新设计了一个适用于流式计算的架构，以数据流为驱动触发计算，计算时效性高，适应有向无环图计算拓扑的设计，计算方式较为灵活，在业界得到了一定的部署应用。

开源社区供需“双赢”中国力量已崛起

开源社区的建立为推动开源软件发展、构建行业竞争优势做出突出贡献，队伍的壮大需要每一位使用者持续不断的贡献智慧，以实现真正的“共赢”。开源的发展历程中，极客、大公司、商业颠覆者轮番登场，开源技术的诉求也从商业驱动向生态驱动发展。中国工程院院士廖湘科指出，开源是软件创新技术的主要来源，是生态抓手，而非赢利的切入点。

开源软件的“共享和贡献”机制吸引了众多开发者的参与，给了每一位开发者“颠覆 游戏 规则”的权利。有了这种生态的加持，信息技术将被快速推进，各个参与者将持续获利。对此，李飞飞表示，开源生态的受益者是开源技术的需求侧和供给侧双方。从供给侧角度来看，参与的人越多，思维碰撞而引发的迭代演进就会越快;从需求侧角度来看，各个企业不仅可以免除被闭源系统“技术绑定”，还可以在开源社区实现数据库技术迁移，企业还可针对企业技术特征进行数据库的个性定制化，实现大量的应用和代码的改造且系统间互相兼容。

中国开源软件推进联盟副 主席 兼秘书长刘澎在PostgreSQL .CN 2019上表示，当前国内越来越多的企业为开源做出重要贡献，我国的开源实力已经崛起。以华为、阿里等为代表的开源软件开发者已经逐渐与亚马逊、微软站到了同一高度，实现了从“使用者”到“引领者”的身份转变。

目前，中国企业在Linux基金会中有1个白金会员(华为)，1个金牌会员(阿里云)和数十家银牌会员(包括腾讯、中国移动、联想等)。华为在多个开源社区贡献排名前列。中国工程院院士倪光南认为，华为是开源软件的优秀开发代表，通过引进、消化，实现创新发展，进而贡献给整个开源社区。

阿里云也成为 游戏 规则的重要改变者和全球云数据库领跑者之一。2018年，阿里云数据库成功进入Gartner数据库魔力象限，这是该榜单首次出现中国公司。近日，Gartner发布的全球云数据库市场份额榜单中，阿里云位居第三，超越了Oracle、IBM和谷歌。5月21日，阿里云提供传统数据库一键迁移上云能力，可以帮助企业将线下的MySQL、PostgreSQL和Oracle等数据库轻松上云，最快数小时内迁移完成。李飞飞表示，阿里云自研的PolarDB云原生数据库的分布式存储架构具有一写多度、计算与存储分离等优势，帮助淘宝交易平台应对了双11当天瞬时提升122倍的数据洪峰。

此外，国内还有包括网络、浪潮、瀚高等在内的众多企业积极参与并贡献到开源社区当中。人工智能、自动驾驶等新兴信息技术也成为开源项目的重要应用领域。

E. 阿里云服务器的ECS和RDS和OSS和SLB是什么意思

ECS：ECS是云服务器， 本质就是一个服务器。运行在云上的一个服务器。主要作用是做运算的，跑各种程序的。

RDS：RDS是云数据库，专业的SQL服务器。用得到MYSQL的非常推荐使用，可以规避ECS装MYSQL遇到的各种问题。

OSS：OSS是对象存储，专业的文件存储服务，推荐文件量大的场景使用，普通小站可用可不用。（不过阿里云现在有5G免费资源。可以用来代替CDN使用，省钱。）

SLB：SLB是负载均衡，均衡负载 价格高，不适合中小站。

(5)阿里云存储架构扩展阅读：

云服务器常用命令

arch 显示机器的处理器架构(1)

uname -m 显示机器的处理器架构(2)

uname -r 显示正在使用的内核版本

dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)

hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性

hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作

cat /proc/cpuinfo 显示CPU info的信息

cat /proc/interrupts 显示中断

cat /proc/meminfo 校验内存使用

cat /proc/swaps 显示哪些swap被使用

cat /proc/version 显示内核的版本

cat /proc/net/dev 显示网络适配器及统计

cat /proc/mounts 显示已加载的文件系统

lspci -tv 罗列 PCI 设备

lsusb -tv 显示 USB 设备

date 显示系统日期

F. 阿里云架构师解读四大主流游戏架构

游戏 行业是阿里云最早聚焦的行业之一，近年来 游戏 行业的变化、云计算产品技术的变化都与日俱进。随着行业业务的变化、技术架构的演进以及阿里云产品的迭代演进，整体的产品技术选型在不同的 游戏 场景、业务场景也不尽相同。本文将聚焦阿里云弹性计算产品在 游戏 行业的方案实践经验。

当前， 游戏 行业的各种场景和行业发展密不可分。简单回顾电子 游戏 的发展，80年代的黑白机，90年代的PC单机 游戏 ，00年代前夕随着互联网的发展网络 游戏 开始盛行，2010年后随着移动设备的逐渐普及，手游在国内开始兴起。

从 游戏 终端来区别，主要有：主机 游戏 （往往是3A 游戏 ）、PC 游戏 、移动 游戏 和网页 游戏 等。目前出现跨平台多端 游戏 ，以及云 游戏 化的趋势。

关于 游戏 的品类区别会有非常多的维度：RPG（角色扮演）、MOBA类、竞技类、FPS（射击类）、休闲类、卡牌类、棋牌类、SLG（策略类）等等。目前有多品类融合玩法裂变的趋势。

随着国内防沉迷、版号因素，近年来 游戏 行业诞生了越来越多的精品 游戏 ，出海全球化乃至区域化，以及整体存量用户增速放缓，长线运营、精细运营以及私域社区等运营方式也在悄然变化。

不同的业务场景技术架构不尽相同，如竞技类 游戏 和卡牌类 游戏 对计算的需求就有所区别，云 游戏 与常规的网络 游戏 架构也有所区别。这里主要从 游戏 服和 游戏 平台、大数据、云 游戏 这四个目前常见的场景简单介绍其架构。

游戏 服，从 游戏 类型来看有RPG、FPS、MOBA、SLG、棋牌、休闲等等；从 游戏 平台来看通常有主机、手机、PC等；从业务发行来看有全球、国内、海外，从部署架构来看有集中部署和分区部署；从技术架构来看， 游戏 行业也有逐渐分层解耦的趋势，但与互联网应用相比，有一定其独特性。

因为 游戏 的强交互性特点， 游戏 技术架构与其他互联网应用相比有一定独特性。 游戏 需要保持会话连接，也就是从一个客户端到服务端的长连接，便于对客户端中玩家的操作、行为等进行及时的反馈以及推送给共同 游戏 或对战的其他玩家,所以 游戏 普遍对网络质量更加敏感，网络质量较差的情况会使长连接断开或重连，引起玩家掉线。 游戏 也需要保持会话的状态，既服务端会保持一份玩家的实体，当玩家进行操作时，下次通信的数据会依赖之前的通信的数据，这也是一些MMO（多人在线）大型 游戏 对网络吞吐性能要求较高的原因之一。再比如FPS、MOBA类等多人对战类 游戏 ，交互性更强，对网络延迟容忍度更低，要求低延迟。因为 游戏 需要比较高密度的记录玩家的操作以及结果，所以有频繁写入数据的特点，这类场景需要较强的IO性能。因为 游戏 强交互性、低延迟的特点，其技术架构也和互联网应用不同，在逐渐分层解耦的同时，需要保证 游戏 玩家的交互效果，同时也会依赖到底层服务器的计算能力。

这些都是 游戏 场景普遍存在的特点：长连接保持会话、保持状态、低延迟网络、高IO吞吐、高计算性能。

游戏 的部署架构会结合 游戏 业务特点、 游戏 运营需求来制定 游戏 服务，有分区分服、全区全服业务逻辑，分区分服还是全区全服，最大的架构差异在于数据是不是一套。而从部署方式看，主要是集中式部署和分区域部署。

集中部署就是不论 游戏 玩家在哪里， 游戏 服务集中在一个区域，适合对网络延迟要求通常不高的 游戏 类型，如休闲类；分区部署是指 游戏 服务器根据 游戏 玩家地域分布，分区域部署，方便就近接入，适合对网络延迟要求较高的 游戏 类型，如MOBA、FPS类。

典型架构

MMO类有高并发特点，大量玩家并发的高计算量负载对服务器的计算能力和稳定性有着极高的要求。同时MMO类 游戏 有着比较强的PVE或PVP特性，对网络延迟的容忍度较低。

其中网关服务器负责所有网络数据包的转发，通常是网络负载较集中的点，对于网络吞吐能力要求较高。单个 游戏 区承载玩家数量高，逻辑服务器通常按照场景地图来划分，规模再大会通过分区的方式实现。

数据中心服务器负责缓存玩家数据并异步入库，保障玩家客户快速获取和写入数据，对于可用性要求较高，需要配合应用层实现数据容错机制。

日志服务器承载了大区所有业务行为的日志收集及处理的压力，对磁盘写入性能要求较高，通常采用多台分组方式实现。

（1）MMO 游戏 服性能与稳定需求，建议使用最第7代ECS实例，根据实际需求选型c计算型（CPU与内存配比1:2）/g通用型（1:4）/r内存型（1:8），Intel Ice Lake 2.9GHz基频3.5GHz睿频提供超高性能，能更好地优化 游戏 体验。

（2）异步落库以及日志服务器，对于磁盘读写性能要求高的场景，建议云上使用ESSD PL 0/1/2/3根据业务性能需要选择，避免磁盘读写瓶颈。

（3）在 游戏 日常版本更新中，需要各个地域Region镜像的快速复制，基于ESSD快照异地复制的能力，能够提升镜像复制效率。

（4）分区分服等场景往往需要快速地开服滚服合服，通过CADT云速搭、ESS弹性伸缩、OOS运维编排、ROS资源编排等云上运维工具搭配产品使用，能够提升云上运维效率。

ii. FPS、MOBA类 游戏 架构介绍

MOBA类 游戏 主要包括PVP系统、PVE系统、 游戏 平台等几个主要部分，其中PVP战斗是MOBA/FPS 游戏 的核心。

PVP、PVE、 游戏 平台功能部署于同一VPC中，构成 游戏 大区；战斗服务器（往往）单独跨地域部署。

游戏 客户端首先接入到登录服务器中，完成登录认证、计费等 游戏 平台逻辑。为避免单点问题，所以 游戏 平台服务往往需要高可用方案。可利用云上高可用方案，包括便捷的运维工具满足业务高可用需求。

FPS/MOBA竞技 游戏 ，往往对延迟特别敏感，可以想象，竞技类 游戏 中对战的 游戏 场景：玩家操控人物，在地图里步伐飘逸，枪声密集，每一颗子弹都是一次时间加上空间的矢量计算，而且需要在主进程中完成计算，那么算力需求就随着房间玩家数量上升而指数爆炸，5V5的房间和大房间100人（吃鸡）对算力的需求完全不同。

游戏 这部分重算力场景，推荐阿里云7代高主频或七代实例，更高的单核性能提供更好的战斗效果。

战斗房间类 游戏 ，因为业务本身峰谷特性，灵活地使用云上资源的弹性能力，往往会较好地优化整体的资源使用成本。阿里云弹性计算本身提供了非常灵活的付费方式，包括常规的按量实例、包月包年实例、以及通过节省计划/预留实例券去抵扣按量实例资源，兼顾资源灵活使用的同时达到更优的成本。

此外，为更进一步释放开发运维的效率，当前一些 游戏 也采用了容器化技术架构，阿里云的ACK+ECS/ECI弹性容器实例组合搭配使用，更进一步释放了基础资源的灵活性和弹性能力。

业务场景

游戏 平台（不限于FPS、MOBA类）主要提供的服务：官网、客服、注册、登录、充值、兑换、商城、推送、公告、社区、SDK及邮件、短信等公共服务；包括内容审核、视频录制、弹幕、转码、剪辑、RTC这些业务需要的基础服务，以及运维监控、发布平台、测试平台这些运维等平台服务。

这部分更接近于通用的互联网技术架构，以服务为颗粒度解耦，接入->网关->应用->数据库。

技术特点

这往往通常需要构建高可用基础架构来提升稳定性，业务突发期往往需要一定的弹性能力。相比于 游戏 服务这部分容器化就更加普及，也更容易通过云上的比如弹性容器实例去应对流量峰值场景。在视频录制场景，对实时性要求较高时，往往会基于GPU能力构建，这部分阿里云也提供了vGPU/cGPU能力，释放GPU的灵活性。

大数据是当前 游戏 业务经营、 游戏 运营主要的技术手段，主要面向平台数据运营、 游戏 数据分析、广告转化分析、安全运营分析等 游戏 核心运营场景。不同的场景对实时性要求不同，实时查询检索通常是经营分析、客户受理、玩家监测、在线等场景；离线报表通常是玩家行为分析、用户画像、特征挖掘等场景。

总体而言，实时性业务更多是业务查询类、简单计算类任务，比如买量转化的分析；离线类基本是分析类、预测类任务，比如 游戏 玩法分析。

从技术架构来看，得益于开源社区技术栈的高丰富度，大数据具体的技术选择非常之多，整体从存算一体到存算分离，也诞生像数据仓库、数据湖乃至湖仓一体等概念。

从数据架构流程来看，从数据源->数据采集、传输->数据计算、存储->数据应用，其中可选看技术方案也需要因地制宜。

从部署架构来看，不同的 游戏 公司处在不同的数据建设阶段，会有不同的选择倾向，包括完全自建、基于云自建大数据、基于云上托管、以及利用更多云上成熟的产品技术去丰富整体的大数据能力集，而后者也成为越来越多客户的选择。

拿云上大数据方案举例来讲，比如实时计算部分，选择SLS采集、Kafka数据网关通道，通过Flink做数据计算，通过ES或CK做数据分析，通过ADB以及QuickBI做数据应用展示。离线方案通过OSS做冷数据存储，Spark、Hive、HDFS等组件做数据计算存储，通过CK汇聚分析，通过Dataworks做数据应用。

具体计算存储的产品选型，主要根据不同的业务特性以及大数据应用特性来区分，根据数据容量、IOPS、吞吐、读写特点以及性价比来选择。

如刚刚举例的实时计算/近实时计算场景，Flink具备高性能、低延迟特点，所以是计算密集、网络性能高场景，推荐选型七代ECS实例或6代增强实例；如HDFS需要超大存储容量，高吞吐，推荐D系列本地盘实例，如D2S存储型本地盘实例。Remote Shuffle Service等处理结果多的场景，读写处理频繁如大量的join计算，需要综合来看计算、网络、存储性能以及综合成本来选择通用实例（如第7代ECS实例）或i系列本地盘实例。所以，最终在云上的资源选型，在性能满足的前期下，需要评估通过网络传输数据成本高（云盘），还是就地取材计算成本高（本地盘），不同模型、不同量级选择不同。

从内存处理（成本最高、性能最好、存储容量最小）、SSD本地盘、HDD本地盘、ESSD云盘、OSS对象存储（成本最优、性能一般、存储容量最大），逐渐分层解耦，还带来一个好处：充分释放了云上弹性的能力，可以利用更轻巧的弹性计算产品（如SPOT抢占式实例方式，或ECI容器实例）进行大数据计算，达到更好的弹性能力去满足业务需求的同时也能节约更多的成本。

云 游戏 主要分终端和云端。终端部分基于Windows、iOS、Linux等操作系统的终端设备包括手机、平板、电脑、电视机、VR一体机等。云端架构主要是 游戏 应用层、云 游戏 平台层、IaaS基础资源层，应用层包括PC 游戏 、手游、VR 游戏 、H5 游戏 等多种类型的 游戏 应用；平台层云 游戏 必须的运营平台、支撑平台、流化技术平台等；IaaS基础资源层包括基础网络、基于X86架构以及ARM架构的GPU服务器。

云 游戏 落地，在技术上也经历了诸多挑战，为满足端到端高性能低时延，网络调度、指令串流、编解码、多终端的SDK适配等等都是云 游戏 场景中不可避免的技术问题。

对于云端算力来讲，阿里云解决了云端渲染、串流以及编解码问题，并通过全系列GPU产品来满足云手游、端游、VR乃至企业级视觉渲染场景的需求。

总结来讲，阿里云弹性计算通过云上的串流、编码加速、渲染加速等全套的技术帮助 游戏 客户给云 游戏 玩家提供更好的性能体验，通过基于阿里云全球数据中心可以帮助云 游戏 客户覆盖更多的用户，通过GPU多种产品形态和整体的弹性能力，也帮助到 游戏 客户去更快捷更灵活的构建其云 游戏 业务。

阿里云通过多年的技术积累和持续的运营，提供了大规模的基础设施云服务，目前在全球部署了26个地域、82个可用区，通过优异稳定的性能表现帮助 游戏 客户高效稳定地运行 游戏 业务，为玩家提供极致顺滑的 游戏 体验，并通过技术手段不断地帮助 游戏 客户优化用云成本。

国内的业务出海、 游戏 出海也是现阶段大的趋势之一，很多 游戏 公司已经把出海从业务可选项变成了必选项之一。在2022年3月，阿里云上线了韩国和泰国两大Region，能够为本地化的 游戏 业务提供更流畅、更稳定的 游戏 体验，以此希望能在 游戏 客户出海的业务领域，提供更多的帮助。

当然，作为内容与 科技 两大热门领域的交叉领域， 游戏 产业日新月异，架构也随着前端业务的需要不断改变。阿里云弹性计算也针对 游戏 厂商的不同架构，陆续推出了不同的云服务器类型和付费方式，以及云上运维套件，以帮助客户降本增效。

原文链接：http://click.aliyun.com/m/1000336551/

G. 华为鸿蒙、阿里云盘古、蚂蚁图计算……14项世界互联网领先科技成果发布

日前，由国家互联网信息办公室、浙江省人民政府主办的2021年“世界互联网领先 科技 成果发布活动”在乌镇互联网国际会展中心成功举行，这是第六次面向全球举行世界互联网领先 科技 成果发布活动。

发布活动共评选出包括来自中国卫星导航系统管理办公室、清华大学、北京大学、北京邮电大学、中国电信、中国移动、高通、安谋等14项国内外有代表性的领先 科技 成果。

HarmonyOS 鸿蒙操作系统

华为技术有限公司

鸿蒙是一款全新的面向全场景的分布式操作系统，2019年正式面世。简单说，鸿蒙为不同设备的智能化、互联与协同提供统一的语言，让消费者操控多个设备像操作一台设备一样简单。

今年6月2日，华为发布HarmonyOS 2，仅一周升级用户数破千万；历时一个多月，升级用户数突破3000万，进入8月已突破5000万。到9月12日，HarmonyOS 2升级用户数突破1亿，成为全球用户破亿最快的移动操作系统。9月23日，华为又更新数字，HarmonyOS 2升级用户已突破1.2亿。

庞大的用户基数也带来强大的生态示范效应，目前已有400个多应用和服务伙伴、1700多家硬件伙伴、130多万开发者参与到鸿蒙生态的建设当中，共建全球最大的万物互联的全场景智慧生态。

智能计算芯片行业创新：全球首个开源NPU指令集架构

安谋 科技 （中国）有限公司

下一代智能计算的核心关键是海量地、高密度地、实时地感知和处理不同类型的数据流，智能计算的算力也正越来越多地从CPU、GPU转为由NPU提供。为了解决NPU定制过程中生态碎片化、重复投资和应用规模受限等问题，安谋 科技 在今年7月联合了50多家产业龙头企业和机构共同发起成立了“智能计算产业技术创新联合体”（Open NPU Innovation Alliance，简称ONIA），并推出全球首个开源神经网络处理器指令集架构（NPU ISA）。

围绕这一开源NPU ISA，安谋 科技 及ONIA会员不仅提供NPU、CPU、XPU芯片方案，还将以开源、开放的协作方式，对外提供编译器、工具链、驱动程序、操作系统、深度学习框架等基础系统软件，以及基于不同场景的、统一的多域计算软硬件平台方案，进而利用开源指令集实现NPU的全面创新，帮助产业链更迅速地落地智能计算和人工智能应用。

人工智能驱动的重大疾病动态画像新技术和远程高效防治系统

北京邮电大学

以5G和人工智能技术为代表的新一代信息通信技术不断突破，推动医疗技术发展不断由疾病治疗向 健康 创造转变。同时，数字医疗的场景复杂化，需求多样化对信息通信网络的灵活性、智能化提出了更高要求。

人工智能驱动的重大疾病动态画像新技术和远程高效防治系统以“智·简生态系统”为内核指导思想，在通用医学大数据处理、智能学习优化平台等方面取得多项技术进展，实现了快速响应危急重症，高效发现关键诊断决策依据，动态量化疾病风险因素，以及准确追踪病情进展等能力。

5G独立组网（SA）端到端系统方案、国际标准及组网技术

中国移动通信集团有限公司

超高清视频编解码关键技术及系统应用

北京大学

北京大学自主研发了超高清视频编解码关键技术及其系统应用，主导制定了AVS超高清视频编解码国家标准，被全球超高清产业联盟采纳为国际标准，联合海思、华为公司在国际上首次发布了8K@120P超高清解码芯片，支撑了中国首个4K和8K超高清频道CCTV—4K/8K的开播，并在全球首次实现8K+5G广电领域直播应用，标志着中国正式迈入超高清时代。

北斗全球卫星导航系统建设和应用

中国卫星导航系统管理办公室

北斗全球卫星导航系统是中国自行研制的全球卫星导航系统，也是继GPS、GLONASS之后的第三个成熟的卫星导航系统。北斗系统是党中央决策实施的国家重大 科技 工程，是我国迄今为止规模最大、覆盖范围最广、服务性能最高、与百姓生活关联最紧密的巨型复杂航天系统。2020年，北斗三号全球卫星导航系统正式开通。从最初的试验卫星到如今55卫星成功组网，27年的时间里，数不清的科研人员耗费了大量的心血，建设了中国自己的卫星系统。

目前，北斗系统已在全球超过一半的国家和地区得到应用，向亿级以上用户提供服务。基于北斗的土地确权、精准农业、数字施工、车辆船舶监管、智慧港口解决方案在东盟、南亚、东欧、西亚、非洲等得到成功应用。如今，“中国的北斗、世界的北斗、一流的北斗”正为服务人类 社会 发展、构建人类命运共同体作出新的更大的贡献。

“天通一号”卫星移动通信应用系统

中国电信集团有限公司

“天通一号”卫星移动通信应用系统完成了多项技术创新，首次提出“天地融合、通导一体”的系统架构。其实现了卫星通信、卫星导航的集成服务，在用户终端融合了通信、导航功能。创新提出了“星地一体、宽窄互补”的通信体制，实现星地网络全面融合。突破了终端“天地多模、低功耗、小型化”的技术难题。该应用系统已获得授权专利45件，行业标准4项，学术论文100余篇，填补了国内卫星移动通信系统空白，整体技术达到“国际先进”水平。

全球首个支持10Gbps 5G传输速率和首个符合3GPP Release 16规范的5G调制解调器到天线解决方案

高通无线通信技术（中国）有限公司

骁龙X65 5G调制解调器及射频系统于今年2月发布，为行业带来了多项首创性的5G技术革新——通过媲美光纤的无线性能支持目前市场上最快的5G传输速度，并支持最新5G规范。

去年3GPP标准组织推出了5G的新规范，即Release 16，其定义了下一阶段的全球5G发展。值得一提的是，骁龙X65是全球首个符合3GPP Release 16 5G标准的5G调制解调器到天线解决方案。骁龙X65采用了可以支持特性组合升级的架构设计，从而支持快速商用。这意味着通过骁龙X65能够持续增加新的特性，在智能手机之外多个应用细分领域扩展5G。

800G 超高速光收发芯片与引擎技术研发

之江实验室

800G超高速光收发芯片与光引擎技术是之江实验室为下一代数据高速传输提供的核心技术解决方案。之江实验室项目团队连续取得大功率多波长激光器、硅基高密度光发射模块、硅基高速光接收模块等芯片模块研发的突破性进展，并利用晶圆级封装技术将这些芯片模块集成在同一晶圆上，实现“光电共封”，在确保硬件物理尺寸不变的情况下，有效提升数据传输的密度和效率，降低功耗和成本。光收发芯片就像是一位“翻译”或“交警”，为数据中心光子与电子间的信息转换架起桥梁，为数据的高效传输指挥交通。

基于多光谱的智能感知终端

杭州海康威视数字技术股份有限公司

夜间低照度一直以来是全天候视频感知所面临的最大挑战。海康威视的基于多维感知智能融合终端，可实现低照度下无光污染的全彩成像，让黑夜像白天一样精彩。与传统手段相比，在色彩还原度、清晰度方面，都有显着的提升，做到细节清晰，精彩如一。

基于分层API规范的云操作系统生态建设

清华大学

“基于分层API规范的云操作系统生态建设”是由清华大学大学联合华中 科技 大学、上海交通大学、北京航空航天大学、中国科学院计算技术研究所等单位在国家重点研发计划的资助下共同完成。

项目抽象制定了云操作系统分层API规范并给出了技术领先的参考实现；相关成果已获实际应用，初步形成了自主云操作系统生态，对于避免生态的碎片化和供应商锁定，推动技术持续迭代和行业整体创新有重要意义。

大规模图计算系统GeaGraph

蚂蚁 科技 集团股份有限公司

高性能图计算被认为是全球尖端 科技 的一个重要前沿，在电信、医疗、制造、能源等领域有着广阔的应用价值和前景。蚂蚁集团联合清华大学共同研发的高性能图计算系统GeaGraph能够在万亿边图上进行实时查询，在国际标准图数据库测试中位列第一，处理规模和性能均达到了国际领先水平。现在，GeaGraph已经成为蚂蚁集团各种业务风控能力的重要支撑，在数字支付、数字服务、数字金融等核心业务中，显着提升了风险行为的实时识别能力和调查分析效率。

阿里云盘古：面向云计算的大规模分布式存储系统

阿里云计算有限公司

阿里云自主研发的分布式存储系统“盘古”是该活动6年来首次有存储技术入选。“盘古”是阿里云自研的分布式存储系统，是阿里云底层的统一存储架构，主要包括“分布式存储软件”“高性能存储网络”“云存储硬件架构”“深度软硬融合的闪存存储架构”“智能运维管控”以及“网络和SSD控制器芯片”核心关键技术。

“盘古”解决了超大规模下数据不丢不错和高可用的难题，让存储更加稳定可靠、拥有更大的容量和更高的性能，以满足数字经济对海量存储和快速存储的需求。

“盘古”团队自2008年开始组建，2009年开始推出第一个版本，2013年完成上线单集群5K台的规模，此后2015年突破了单集群上万台的技术门槛，2017年正式推出“盘古”2.0并成功支撑了此后的天猫“双11”全球狂欢节。相比1.0版本，“盘古”2.0面向人工智能、科学计算、深度学习等未来存储场景做了优化升级，整体IOPS性能提升50%，同时推出基于“盘古”2.0的ESSD高性能云盘，IOPS从2万提升到了100万。

安全可靠可控的新一代人工智能平台

北京瑞莱智慧 科技 有限公司

第一代人工智能技术存在大规模应用的局限，而第二代人工智能则面临着高度依赖大量高质量数据、不能适应不断变化的条件、算法可解释性非常差等诸多问题。为此需要建立鲁棒与可解释的人工智能理论，发展安全、可信、可靠与可扩展的第三代人工智能。

作为业内首个致力于提升人工智能安全性、可靠性与可信性的创新平台，北京瑞莱智慧 科技 有限公司自主研发的“安全可控可靠的新一代人工智能平台”包含隐私计算、AI攻防、深伪检测三大子平台。凭借独有的创新模式，该平台能够有效降低人工智能时代的新型安全风险，保障人工智能系统的安全、可靠和可控，缓解 科技 进步与安全之间的矛盾，目前已在政务、金融、工业互联网等高价值场景中发挥了重大作用，成为AI纵深赋能的坚实基座。

H. 阿里云的主要功能是什么

阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

(8)阿里云存储架构扩展阅读：

阿里云主要产品：

1、弹性计算：

云服务器ECS：可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

弹性伸缩：自动调整弹性计算资源的管理服务

资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapRece：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库：

云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构

数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用

3、存储：

对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务

文件存储：无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务

归档存储：海量数据的长期归档、备份服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

表格存储：高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务

4、网络：

CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务

NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关

2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。

5、大数据：

MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

QuickBI：高效数据分析与展现平台，通过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

大数据开发套件：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态

DataV数据可视化：专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求

关系网络分析：基于关系网络的大数据可视化分析平台，针对数据情报侦察场景赋能，如打击虚假交易，审理保险骗赔，案件还原研判等

推荐引擎：推荐服务框架，用于实时预测用户对物品偏好，支持A/BTest效果对比

公众趋势分析：利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势

企业图谱：提供企业多维度信息查询，方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务

数据集成：稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道

分析型数据库：在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索

流计算：流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具

6、人工智能：

机器学习：基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台，用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验，平台提供了丰富的组件，包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估

语音识别与合成：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验

人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块

印刷文字识别：将图片中的文字识别出来，包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景

7、云安全：

服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全

DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠

Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全

加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案

CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站HTTPS化，防监听、防劫持，呈现给用户可信的网站访问

数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险

绿网：智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险，如涉黄，暴恐，涉政等，省去90%人力成本

安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全

云盾混合云：在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系

态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案

先知：全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞，最私密的安全众测平台。全面体检，提早发现业务漏洞及风险，按效果付费

移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反破解和反逆向能力。

8、互联网中间件：

企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、

消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件

分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务

云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台

业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品

9、分析：

E-MapRece：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案

分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析

开放搜索：结构化数据搜索托管服务

QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。