物联网、人工智能驱动下的新一代云计算系统

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。

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