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云平臺|政企混合云技術架構的演進和發展( 六 )

軟件阿里巴巴阿里云云平臺


過去30年 ， 政企客戶借助傳統的軟硬一體、存算分離的“IOE”集中式數據庫架構 ， 支持保障客戶核心業務系統的建設和發展 ， 隨著互聯網的業務發展 ， 數據量在急劇增多 ， 數據庫也逐漸在從Shared Mem/Disk的集中式架構 ， 向Shared Nothing分布式架構演變 。 Shared Nothing分布式架構數據庫要求應用架構配套分布式改造 ， 客戶很難對所有傳統應用進行快速全面的分布式重構 。 大量傳統應用仍然在使用基于單臺x86物理機本地盤的主備/3節點選舉的開源/RDS MySQL數據庫 。 但計算和存儲耦合的架構又無法發揮云計算資源池化、彈性擴縮、敏捷供應等技術紅利帶來的優勢 ， 單庫存儲容量小于6T ， QPS/TPS有限 。
隨著基于神龍服務器+25G網絡+CDS分布式共享云盤的軟硬一體、存算分離架構的日漸成熟 ， 阿里云混合云2022年將推出基于神龍CDS、容器化、Shared Everything架構的PolarDB O共享存儲數據庫 ， 可為政企客戶提供高度兼容Oracle語法的數據庫引擎 ， 通過所有數據庫實例計算節點共享一份數據的方式實現1寫15讀（多寫多讀在研中）、100T存儲100萬QPS的集中式大庫 ， 以及在線敏捷彈性伸縮、靈活快照備份恢復、計算節點故障切換RPO=0且RTO15s的高可用、計算存儲資源分別池化共享等企業級特性 ， 滿足政企客戶傳統應用系統不做分布式改造 ， 也能IaaS化平遷上云的需要 。

2.6 大數據方面取得的進展
阿里云大數據技術經歷11年的沉淀和發展 ， 從2019年開始 ， 數據倉庫到數據湖形成主型發展的趨勢 ， 湖倉一體應運而生 。 阿里巴巴最早在該領域進行探索 ， 2021年 ， 湖倉一體對接了CDH、TX等 ， 已經在政務和金融行業形成數個標桿和成熟方案 。
MaxCompute作為阿里巴巴數據中臺技術底座 ， 經歷多年雙11錘煉、技術自主可控 ， 離線查詢加速到秒級、金融級安全 ， 在大規模點查和低成本查詢加速場景中已經在多行業項目中落地 。 大規模數倉的高性能、低成本 ， 支持多芯、多Region、容災等能力在政企、金融頭部客戶得到了廣泛的認可 。 MaxCompute是中國唯一入選Forrester全球云數倉卓越表現者象限的產品 ， TPCx-BB 100TB 五連冠全球冠軍 。
在實時計算領域 ， 阿里云基于開源 Flink 引擎打造新一代的 3.0 云原生大數據平臺 Ververica Platform和企業級計算引擎 Ververica Runtime ， 超大規模的 Flink on ASI 調度 ， 提出了流批一體的數據模型 ， 即用一套API來完成實時數據與離線數據的處理 ， 實現了流批統一的DataStream API + Table / SQL API + Connector ， 并在執行層支持流批一體的調度與面向批處理進行優化的Batch執行模式 。
2021年度 ， 阿里云在大數據領域也獲得了業界諸多認可 。

3 云平臺建設展望
3.1 傳統應用PaaS化云原生重構上云和IaaS化云就緒平遷上云

傳統應用PaaS化云原生重構任重道遠 。 阿里云混合云將進一步完善“云效”敏捷DevOps平臺 ， 打造云原生應用研發運維一體底座 。 不僅為政企提供敏捷項目管理、需求管理、研發測試工具 ， 還將增強云原生應用架構設計管控、企業通用應用組件復用、Mesh化/serverless架構推廣、業務/數據雙中臺企業服務目錄、低代碼快速應用開發平臺、多地多中心應用單元化多活架構、“無影”云上安全研發測試環境等方面的能力 ， 為企業移動化、場景化業務創新提供各種平臺/工具服務 。
傳統應用IaaS+化平遷上云是當務之急 。 政企客戶傳統應用負載積累了幾十年 ， 很難中短期快速實現全面的云原生化重構 。 為此 ， 阿里云混合云將提供屏蔽分布式技術復雜性、兼容傳統Oracle數據庫和開源數據庫、兼具分布式擴展和高性能集中式大庫的PolarDB數據庫 ， 具備豐富復制容災、快照備份、共享存儲等企業級特性的CDS云定義分布式存儲 ， 完善的網絡安全訪問控制解決方案 ， 多地多活的平臺容災方案 ， 一站式遷云工具 ， 支持客戶只對傳統應用做少量改造 ， 就能全面平遷上云 。

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