本文摘要：8核、16核、32核、64核、96核多个规格，同时反对超高主频实例；在安全性上，除了不具备物理隔绝特性之外，为了更佳地确保客户云上数据安全，神龙云服务器使用了芯片级“加密计算出来”能力，保证加密数据不能在安全性可靠的环境中计算出来。

8核、16核、32核、64核、96核多个规格，同时反对超高主频实例；在安全性上，除了不具备物理隔绝特性之外，为了更佳地确保客户云上数据安全，神龙云服务器使用了芯片级“加密计算出来”能力，保证加密数据不能在安全性可靠的环境中计算出来。这种芯片级的硬件安全确保，为云端用户的数据获取了保险箱功能，用户可以自己掌控数据加密和密钥维护的全部流程；在运维管控上，则不具备云服务器的优势，用于体验和ECS保持一致。

此外，在IO拓展方面，神龙云服务器的单实例反对最低25Gbps的网络互相交换能力，全面相容虚拟世界专有云VPC和及阻抗平衡SLB产品。在存储方面，反对同时挂架多块高性能云盘的能力，每块云盘反对高达32TB的数据存储能力，并利用云盘的三副本能力保证业务数据的高可靠性和高可用性。针对高性能计算出来场景，阿里云也发售了基于神龙云服务器的超级计算出来集群（SuperComputer Cluster）服务产品，在集群内，各节点间高带宽较低延后的RDMA 网络网络，确保了高性能计算出来应用于市场需求的高度分段效率。同时，RoCE（RDMA over Convergent Ethernet）网络速度超过 Infiniband 网络的性能，且能反对更加普遍的基于Ethernet的应用于。

专有云 3.1阿里云发售了新一代专有云3.1，可为企业数字化转型获取硬件相容、较慢部署和金融级的容灾能力，复原时间目标RTO平均分钟级，复原点目标PRO平均秒级。同时反对多Region部署，可符合物理集中的数据中心构成一朵大云的统一管理和调度拒绝。在云栖大会现场，李津用骰子的方式随机自由选择了一组部署了专有云的机柜，用拔电缆的方式仿真机房断电，一路机柜必要重开，但专有云上的业务仍然如常运营，以此展出专有云可以获取硬件相容、较慢部署和金融级别的容灾能力，ECS 第二代入门级的实例T5在神龙云服务器、专有云 3.1 之外，为符合个性化市场需求，阿里云还公布了ECS第二代入门级实例T5，比上一代最低节省48%。

和前代的入门级实例有所不同，T5需要获取具体性能基线SLA，限于于成本脆弱，极有脑溢血短时间峰值阻抗而日常阻抗市场需求不高的场景。视频窄带高清技术2.0在视频方面，阿里云公布了窄带高清技术2.0。这是一套以人眼主观感觉拟合为基准的视频编码技术，可以用H264超过H265的效果，在720P分辨率的情况下，让视觉感官也能超过常规1080P的标准，这种技术可以将视频的比特率成本节省20%以上。

除了由李津公布的这些新品之外，阿里巴巴副总裁周靖人也对外发布了阿里云在大数据计算能力上的新突破：将BigBench数据规模扩展到100T；流计算出来2.0每秒峰值约千万QPS，整体链路延时亚秒级；E-MapReduce对比同类产品平均值性能提高3倍。明确而言：BigBench 方面，在近期的Intel硬件上，基于公共云公布的BigBench On MaxCompute+PAI，将规模扩展到100TB，超过7000 BBQpm。(公众号：)了解到，大会完结后，MaxCompute不会在公共云对外开放一个月的测试环境，并开源BigBench On MaxCompute+PAI的SDK，可供开发者检验试用。StreamCompute 2.0方面，周靖人透漏将于10月底在公共云公布新的版本，StreamCompute 2.0基于Apache Flink，并为开源社区获取了大量阿里内部的改良和优化，StreamCompute 2.0 将不具备低陡然较低时延处置能力，单作业峰值约数千万的QPS，SQL简化的流式分析语言，精准的数据处理语义等特点。

E-MapReduce 方面，据周靖人讲解，为了解决问题大数据处理以及机器学习的统一调度难题，E-MapReduce 产品构建了CPU/GPU的混合调度方案，使得数据预处理以及数据训练可以在一个平台上解决问题。E-MapReduce对于数据读取的性能至关重要，产品通过对于对象存储OSS的优化，使得读取OSS的性能是同类产品的3倍，对于计算出来和存储分离出来的大数据解决方案的产品化形式显得可以落地。综上所述，阿里云一整天的公布都十分密集，甚至有些眼花缭乱，但不能掩饰的是，阿里云的脚步或许越来越快了，那么留下国内其他大小玩家的时间还多么？原创文章，予以许可禁令刊登。

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