阿里云服务器技术创新_方升架构_自研硬件_网络_数据中心技术创新

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阿里云服务器技术创新、网络技术创新、数据中心技术创新和智能运维：云服务器方升架构、自研硬件、自研存储硬件 AliFlash 和异构计算加速平台，以及全自研网络系统技术创新和数据中心巴拿马电源、液冷技术等技术创新说明，阿里云百科分享阿里云服务器技术创新、网络创新和数据中心创新说明：

阿里云服务器计算云产品

服务器技术创新

阿里云服务器技术创新：服务器方升架构及自研硬件、自研存储硬件 AliFlash 和异构计算加速平台：

服务器方升架构及自研硬件

阿里云新一代云原生基础设施规范的最佳实践，遵循从芯片、部件到整机及整机柜的软硬件融合一体化设计思想，通过自研异构计算、存储和互联加速硬件技术创新，支持计算存储分离和资源池化等技术架构。同时对传统服务器硬件架构进行重构，优化散热及供电架构，更加模块化通用化，满足云原生大规模数据中心业务需求，全面打造高能效的云原生数据中心新基建。

自研存储硬件 AliFlash

基于 Alibaba Open Channel SSD 规范协议实现全自研的 FTL，结合软硬一体存储引擎技术，推出多种产品和解决方案高效灵活适配多种复杂业务场景。新一代 AliFlash V5 基于自研 SSD 控制器芯片 AliFSC2.0，实现端到端自主掌控和极致优化。

阿里云异构计算加速平台

为数据中心、边缘计算和 AIoT 场景下各种机器学习算法和应用，以及高性能计算提供统一的编译及软硬件协同优化。平台适配多种机器学习 / 应用框架，为算法和应用屏蔽异构硬件的架构差异，充分使能各种异构计算加速资源，实现无感知多端快速部署，提升开发效率；为阿里云数据中心计算硬件定制和全栈软件生态系统奠定基础，并构筑强大的核心竞争力。

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网络技术创新

阿里云网络技术创新：全自研网络系统、端网协同的可预期数据中心网络和面向服务的可预期全球互联网络：

全自研网络系统

基于 AliNOS 构建的全自研软硬件系统，采用多平面 scale out 架构，网络集群内部交换机、网关和光互联软硬件系统均实现自主研发。自研硬件为契合阿里场景进行了模块化设计，具备编程能力，在功能、供应、成本、运维能力进行掌控和优化，AliNOS 平台与后端监管控的有机结合，实现高并发网络交付和自动化故障处理能力，快速迭代新功能同时实现全网一体监管控和高效自动化。

端网协同的可预期数据中心网络

阿里云数据中心网络基于设备和芯片构建出的数据流可视化以及精确时延度量的能力，网络可以实时侦测流量的路径、拥塞、丢包等流信息，使得主机侧与网络设备侧可以协同实现端到端的路径管理、拥塞控制、故障避免，给上层应用提供可预期的网络性能，并自主完成网络故障的绕行和恢复。

面向服务的可预期全球互联网络

阿里云全球网络是全面面向服务化、可预期、全可控设计的网络，支持在超大规模计算中心之间、计算中心与边缘节点之间、边缘节点网络内部的调度和智能连接。应用可灵活选择基于 SRv6 的网络服务；通过高精度的测量和端网融合应用级调度，全球网络可提供可预期的服务质量和可用性；阿里全球网络采用自研协议栈和设备，实现网络整体自主可控，支持快速业务创新。

数据中心技术创新

阿里云数据中心技术创新：巴拿马电源、液冷技术、高弹性冷却技术和智能运维机器人

巴拿马电源

由阿里云基础设施团队自研的新一代、一体化高效直流不间断电源，全链路效率高达近 98%，整机及模块裁剪超 60% 冗余环节，通过双路直流母联，进一步提高安全性及运行可靠性，并已成为阿里巴巴数据中心标准配电架构。

液冷技术

2016 年，阿里云基础设施团队首次推出商用浸没式液冷服务器，并且随后在 2017 年建立了互联网行业全球首个浸没式液冷服务器集群。2020 年 1 月阿里云联合 ODCC 向全社会开放“浸没式液冷数据中心技术规范”，并在同年 9 月迎来了全球规模最大的全浸没式液冷数据中心 - 阿里云杭州数据中心的开服运营，其年均 PUE 值可低至 1.09，是中国首座绿色等级达 5A 的液冷数据中心。

阿里云高弹性冷却技术

阿里云高弹性冷却技术实现了就近冷却，精确制冷，支持最高 30kW/ 机柜功率密度；通过弹性功耗控制，大幅提升包间 IT 电力利用率；通过预制化、模块可靠性设计，实现了快速部署，安全可控。

阿里云智能运维机器人

作为机器人与 AI 技术在 IDC 运维的探索，阿里云智能运维机器人实现了在数据中心内 24 小时值守以及第一时间维修。其中，故障硬盘的检测、定位、更换、销毁，在无人参与的情况下，效率提升近十倍。

其他技术创新

智能运维

阿里云智能运维团队为用户的数据安全、应用稳定提供了稳固支撑。面向设施及 IT 设备的软硬结合监控告警系统可保障事件发生后快速发现与通知，监控准确率可达 99.99%；在容量及能耗管理方面，结合机器学习算法管理机柜的空间、电力和冷量，机柜电力利用率可达 75% 以上；利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据构建的数据中心可视化服务，可分层级、子系统进行分层和一体化展示。

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