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物联网、人工智能驱动下的新一代云计算系统

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在2018年9月19号的杭州·云栖大会上,阿里云公布了面向万物智能的新一代云计算操作系统——飞天2.0。飞天(Apsara)是阿里云自主研发的大规模云计算操作系统,可将全球数百万台服务器连成一台超级计算机,为社会提供计算能力。

据官方表示,飞天2.0是一套面向未来万物智能时代的云操作系统,不仅可满足百亿级设备的计算需求,而且可实现1EB数据存储以及支持IPv6等重大更新,更大的变革来源于飞天2.0是对未来物理世界与数字世界必将融合的判断,从而推出的分布式云管端融合的解决方案。这也是阿里云史上最大的一次技术升级。

(一)阿里云的战略路径

1. 2008—2016年,国内最大的云计算IaaS提供商。

云计算业务的诞生是由于淘宝“双11”促销活动对于计算资源弹性调配能力的迫切需求。随着参与用户、商家数量的日益庞大,涉及领域的扩充、交易规模的日趋增长,对买家、商家、服务商的数据串联、订单交易系统正确运营支持等云计算的能力需求越来越高,而成本最低的方案就是将计算放在云端,各企业按需使用计算机资源,并共同承担成本。基于这一考量,阿里巴巴在2008年制定了云计算战略,并确定进行技术转型,从传统IT架构转向互联网架构

2013年,超大规模通用计算操作系统“飞天”逐渐成熟。8月,阿里云宣布对外提供5K计算能力,成为中国第一个独立研发拥有大规模通用计算平台的公司。阿里云团队将系统的计算能力,一举牵引至世界前列。

自诞生很长一段时间内,人们对阿里云的定位都是国内最大的IaaS提供商,直到2016年人工智能市场的爆发。

2. 2016—2018年,人工智能推动阿里云智能化。

2016年云栖大会上,阿里云总裁胡晓明表示,“拥有了数据的积累,机器将替代人类的智商,我们判断人工智能的时代已经到来。”标志着阿里云全面进入人工智能时代。

从业务层面来看,一方面人工智能和云计算密不可分,需要通过计算完成数据处理和判断,两块业务的融合可以碰撞出很多火花,相得益彰;另一方面,阿里的不少AI业务服务的是to B端客户,ET大脑中主推的城市大脑、工业大脑、农业大脑,主体分别为政府、制造业企业、农业企业,它们的数字化程度相对较低,如果未来能实现“人工智能化”,在自身效率提高的同时也能推动阿里云的云计算业务增长,可拥有广阔的市场前景。

阿里云正在推动AI芯片AliNPU的研发。此外,阿里云还根据FPGA非常灵活的特点进行了研发。阿里云通过软硬件结合,设计了全栈的系统;针对神经网络CNN inference吞吐能力与GPU相比不足,阿里云的硬件架构师和算法工程师进行了一体化设计,尤其是针对具体的架构进行了针对性的算法设计,然后再加上低精度、稀疏化,让整个性能得到显著提升。

3. 2018年以来,全面布局边缘计算和物联网。

由人工智能推进到物联网花了两年时间,2018年3月,阿里巴巴宣布:全面进军物联网领域,物联网战略与云计算、人工智能等业务板块混合推进。从人工智能迈步至物联网,是一种历史的必然,物联网体系内的各类传感器,负责信息的采集,相当于将现实世界数字化,哺以人工智能充足的原始素材。

为布局物联网时代,阿里云在芯片、联网、管理平台三个层面进行了布局。发布的低功耗LoRa芯片,具有小尺寸、低功耗、超低启动电流的特点。阿里云对发布的另一款联网产品——天空物联网寄予厚望,阿里云希望推动物联网时代尽快来临。

边缘计算也是促进物联网时代来临的重要推动力,这方面阿里云发布了边缘节点服务ENS,可实现分钟级创建,节省30%带宽。Link IoT Edge在智能设备上部署边缘计算,使得万物智联。

(二)飞天2.0的关键特点

总体而言,飞天2.0的能力全面升级了,是面向万物智能的新一代云计算操作系统,能满足百亿级设备的计算需求,并为设备提供智能和快速连接的能力。

从版本对比来看,“飞天1.0”和“2.0版本”的最大区别,是飞天1.0拥有大规模数据中心调度能力,而飞天2.0的发展来自于业务更多的需求,更强调面向物联网时代的分布式计算。

从设计理念来看,飞天2.0包含了当下最重要的云计算、AI和IoT三项能力。计算是心脏,AI是大脑,IoT是神经网络,这是阿里云对万物智能时代的构想,也是飞天2.0的设计理念。飞天2.0支撑了阿里云遍布全球的基础设施,针对亿万个端进行广泛适配,可覆盖最后一公里的计算。

从基础设施定义来看,飞天2.0扩大了基础设施的定义,其把计算从云端扩展到了边缘以及端上,能够覆盖从随时启动的轻计算到超级计算,满足全球千亿设备的计算需求。简单理解,飞天支撑、连接的将不只是服务器,还有边缘,以及各种端。

从计算层面来看,阿里云能提供更丰富的计算能力、更弹性的部署、更快速的云盘、更高效的网络、虚拟机和物理机融合。如阿里云在计算层面可实现秒即启动轻量计算(ECI)、弹性计算(ECS)异构计算(FPGA)和高性能计算(E-HPC)等计算能力。

从存储层面来看,阿里云提供从1Byte到1EB的高可靠数据存储方案,支持跨地域容灾,保证安全。阿里10倍性能的存储产品包括SSD——AliFlash,加上阿里云另一款本地的存储引擎——Fusionengie引擎,再配上低延时的RDMA网络,阿里云形成了从底层芯片到部件、到本地的规模分布式传输的低延时能力,促进上层整个性能放大。

从网络层面来看,阿里已经成功部署了规模化低延时网络。目前已规模部署了双25G、双100G到服务器的网络,同时也在研发400G的网络。在低延时方面,阿里通过对RDMA协议的支持,通过对运维管理的研发、流量控制、运算算法的研发,成功部署了规模化的低延时网络。

从边缘层面来看,依托边缘节点服务ENS和Link IoT Edge,阿里云能够帮助用户深入到每一个计算场景。其中,ENS覆盖全球,分钟级创建,可节省30%带宽,能使云计算延伸10公里;Link IoT Edge支持在智能设备上部署边缘计算,让设备“天然”智能。

(三)影响及意义

1. 标志万物智能感知——物联网时代率先到来。

物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。

2016年美国发布了一份《2016-2045年新兴科技趋势报告》,对未来的科技趋势进行了综合地分析,其中排在首位的就是物联网。Gartner预测,到2020年全球物联网设备数量将达到208亿。据中国物联网研究发展中心预测,到2020年我国物联网产业规模将达到2万亿,未来5年复合增速为 22%。

对阿里云而言,推进物联网赛道速度会更快。对于整个产业链来说,像阿里云这样体量的玩家加入,势必会对物联网市场的技术、生态、应用带来新的活力、新的动力,从而推动整个物联网市场更快的成熟。

于是阿里云诞生了“城市大脑”,它是ET大脑的重要板块,通过拥堵指数测算、信号灯效率优化、主动报警等服务提高城市交通效率。摄像头、信号灯等组成了物联网,城市大脑本身是人工智能,云计算由阿里云提供;之后诞生了“达尔文计划”,即通过一系列的包括平台、芯片和微基站在内的全链路生态服务,交付给企业一张自有可控的物联网;有了“新制造”,旨在通过新技术完成制造业升级,落地柔性供应链,实现按需定制。

2.  推动云计算“腾云驾雾 ”进阶3.0。

当前云计算的演进过程可以分为三个阶段云计算1.0阶段,中小企业通过云计算实现从“无”到“有”的IT功能;云计算2.0阶段,成为企业级用户IT核心应用的补充资源;云计算3.0阶段,在原生应用、人工智能和物联网驱动下,云计算成为企业IT的核心资源。目前大多数企业正处于云计算的第二阶段,越来越多的企业开始选择将业务部署上云。

大数据、人工智能、物联网等新技术的快速发展,推动着云计算与边缘计算在架构和技术上的融合,以满足高性能计算、大数据分析的需求,以及智能终端对数据的快速采集、实时分析,最大限度地挖掘企业的业务创新能力和发展潜力。

尽管云计算拥有海量的计算和存储资源池,但当面对广泛分布的大量终端及其所采集的海量数据时,也不可避免会遇到诸如核心网络拥堵、高延迟以及可靠性无法保证的难题。

为此,作为云计算的延伸扩展,雾计算(Fog Computing)概念应运而生。雾计算的原理是通过使用边缘网络中的设备,让基于云的服务可以离物联网和传感器更近,是由性能较弱、更为分散的各种功能计算机组成,此外,边缘和核心网络的组件都可以作为雾计算的基础设施。

与云计算相比,雾计算所采用的架构更呈分布式,更接近网络边缘。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中,而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。因此,云计算是新一代的集中式计算,而雾计算是新一代的分布式计算,更加符合互联网“去中心化”的特征。

(四)未来前景展望

未来十年,物联网(LoT)+云计算(Cloud)+人工智能(AI)三驾马车将深度融合。其中物联网担纲数据采集;人工智能实现理解和判断;云计算来完成数据处理的过程。三者叠加,极大地拓展了阿里云的业务边界,它从一家仅提供云计算服务的公司,拓展至更为多元化的领域。

云计算是物联网的中枢大脑。物联网的特点在于海量的计算节点和终端,物联网在处理海量数据时对于计算能力的要求很高,而云计算刚好就可以担负起这一角色,也可以直接地把云计算当成计算网络的大脑,在物联网中起到中枢的作用。

人工智能的分析判断离不开云计算平台。而在云计算这个平台上,决定最终性能的关键因素就是应用的各种算法,而这也是人工智能承担的角色。人工智能同样离不开大数据,同时也是要靠云计算平台以完成深度学习进化。

物联网和人工智能二者相辅相成。物联网是目标,人工智能是实现方式,实现物联网离不开人工智能的发展。人工智能计算、处理、分析、规划问题,而物联网侧重解决方案的落地、传输和控制。人工智能虽然核心在于算法,但确实基于大量历史数据和实时数据来对未来进行预测的,因而人工智能需要持续大量的数据流入,而物联网的海量节点和应用产生的数据也是来源之一。另一方面,对于物联网应用来说,人工智能的实时分析更是能帮助企业提升营运业绩,通过数据分析和数据挖掘等手段,发现新的业务场景。

未来我们通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台,再通过基于大数据的云计算分析,甚至更高形式的人工智能,“IoT+Cloud+AI”三驾马车齐头并进,为人类的生产、生活提供更好的服务。

(文/吴丹)

本文系未央网专栏作者挖财研究院发表,属作者个人观点,不代表网站观点,未经许可严禁转载,违者必究!

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