阿里云首席架构师唐洪在LC3大会分享技术突破与开源合作进展

在科技界，构建一个超大规模的计算集群任务既艰难又充满希望。以5K这样的计算集群规模目标为例，它背后涉及众多技术革新和商业策略的思考。这不仅仅是对技术的挑战，也许还是阿里巴巴在数据管理和市场竞争中的一个关键举措。

设定5K目标的技术需求

从技术层面来说，建立5K规模的计算集群并非易如反掌。这需要至少拥有5000个节点。阿里在这方面必须拥有强大的技术后盾，包括计算、存储和网络资源调度等多个方面。比如，其他一些科技公司可能因为技术限制或资源分配的考量，不敢轻易尝试这样的大规模目标。然而，阿里敢于迎难而上，看重的正是这一目标背后巨大的潜在价值。实现这一目标，阿里需要攻克众多技术难关，比如数据中心内各种资源之间的协同工作，就需要通过两大管理系统，将计算、存储和网络等资源统一调度和管理。

这项任务相当复杂，需要投入众多人力、物力和时间。许多技术人员在背后默默付出，进行着繁重的测试和优化工作。从资源分配到算法设计，每个环节都需重新思考。此外，公司还需不断投入资金，用于硬件的升级和软件的研发。毕竟，这不仅仅是一项工程，它还关联到公司的各个部门。

通用型计算平台建立的意义

阿里致力于打造一个通用的计算平台。该平台能够运行各类应用。企业面临多种应用任务，包括低延迟和批处理等。以金融公司为例，处理数据时，有时需快速运算以支持即时交易，同时也有大量数据分析需求。阿里的通用平台可满足这些不同任务需求，有效解决了企业因业务需求而可能遇到的平台兼容难题。

企业若未拥有此类综合平台，需为各类应用单独搭建或租赁计算服务器，进而引发成本攀升、资源使用效率不高的问题。相关数据显示，选用这种综合平台后，企业或许能降低10%至20%的计算资源重复租赁费用。阿里搭建的平台实现了资源整合，提升了资源利用率，这对整个行业的成本优化具有显著影响。

5K规模在业内的领先性

在全球范围内，能达到5K规模的商业化集群系统并不多见。这一现象充分体现了阿里巴巴在该领域技术的领先和远见。拿国外一些知名的科技公司来说，尽管他们在计算技术方面取得了显著成就，但当时能够实现如此大规模集群的却寥寥无几。

阿里内部构建了一个规模达5K的计算集群，其规模已超越同类集群。因此，公司启动了“登月计划”，旨在将原本分散在其他平台的数据处理工作集中至飞天平台。这一变革不仅优化了数据处理架构，还推动了技术层面的提升和管理模式、业务流程的改革。在迁移过程中，必须重新设计数据流程，对员工进行相关培训，并确保数据安全，这需要多个部门紧密协作，才能确保迁移工作的顺利完成。

阿里云对外开放后的影响

2014年7月1日，阿里云对外服务启动，它是一个以计算能力为基础的平台。这个日子标志着历史性的转折，阿里巴巴因此成为全球首个公开提供5K处理能力的公司。这种强大的计算能力对外提供，打破了传统行业界限。对于资金和技术有限的中小科技公司来说，阿里云的服务让他们得以进行大规模的数据分析和人工智能模型训练，无需自行构建庞大的计算集群。

这家初创的人工智能企业起初因计算资源短缺，难以开展大规模数据挖掘和算法升级。自从接入阿里云服务，研发效率显著提升，同时大幅减少了构建自有计算集群的资金和时间投入。这一变化不仅推动了行业内部创业企业的成长，还激发了更多企业加入对新兴科技领域的探索。

虚拟化技术的多方面进展

阿里云在虚拟化技术领域取得了显著成就。他们的服务器全部采用Linux系统。在资源隔离上，他们在CPU、网络和IO等多个层面进行了有效操作。比如，阿里巴巴大数据部门的数据处理工作，就依靠这种高效的资源隔离来确保数据精确无误，防止相互影响。

在服务器虚拟化领域，阿里云的云服务器提供了基础服务。在热升级技术上，取得了显著进展，比如KMOD和QEMU等模块实现了全面的热升级。以一个大型在线购物平台为例，若没有这项技术，平台升级时必须暂停服务，从而造成用户大量流失。而热升级技术有效解决了这一问题。在容器技术方面，阿里云致力于构建Swarm原生集成的云基础设施，并支持as Code的扩展。这有助于提高容器编排的效率，比如，快速发展的互联网应用可以在阿里云的容器环境中更高效地部署。

阿里云的硬件优化与安全增强

运用高速硬件，包括NVMe存储和25GE网络，并对文件系统及网络性能进行了全面优化。高速硬件的配置显著提高了计算效率。以处理大型图像数据的企业为例，原本需要数小时完成的数据处理，在硬件升级后仅需几十分钟即可完成。在新的计算平台安全强化方面，针对异构硬件如FPGA、GPU及定制硬件的虚拟化安全防护被列为关键任务。随着这些硬件应用领域的不断扩展，安全风险也在上升。尤其是在高算力需求场景下处理敏感数据时，任何安全漏洞都可能引发数据泄露，因此阿里云的安全强化措施显得尤为关键。

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