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| 本文作者： 王金许 | 2017-08-02 15:04 |
7 月 28 日-29 日，为期两天的青云 QingCloud Insight 2017 云计算峰会在北京举行，有超过 2000 名来自不同行业的嘉宾、CIO/CTO、工程师、开发者、技术爱好者出席本届峰会。
经过四年的发展，青云 QingCloud 已经从初创公司发展成为一家具有领先核心技术的云服务企业。据了解，青云 QingCloud 起源于传统金融行业，尤其是互联网金融行业。但青云的定位是做一个技术型、通用型和平台型供应商，他们希望渗透更多的行业。
目前，青云 QingCloud 基本上已经从金融业走向了传统的线下商业、部分以 O2O 为代表的线上电子商务、交通行业以及教育行业。从细分领域来看，它已在医药、家居、自动驾驶、电动汽车等诸多行业进行了云服务布局。
此外，在油、气、热、电等领域，青云认为通过结合后端云平台和中间离散式边缘计算，以及最末端的 IoT 系统，也会对流程型工业驱动产生良好的收效。
据悉， 青云 QingCloud 已为超过 70,000 家企业提供 IT 服务。2016 年，它实现了千万级人民币税后净利润。
新产品发布，云平台全面升级
去年，青云发布了包括 AppCenter 2.0 在内的 11 项产品和服务。而今年为了完善云平台架构，为更多行业用户提供云服务，此次峰会青云再次发布了一系列产品，这也是峰会的重头戏。
在 29 日上午的主论坛中，青云 QingCloud CTO 甘泉携研发团队发布了包括 QingCloud 物理主机服务、QingCloud RadonDB（分布式数据库）、QingStor NeonSAN（Server SAN）、QingCloud 统一云管理平台及 QingCloud Kubernetes 容器服务在内的一系列云技术最新研发成果，并且宣布 QingStor 对象存储升级到全新的 2.0 版本。
产品覆盖 IaaS、PaaS 底层技术的升级，以及业务支撑服务能力的提升，这或许意味着云计算真正具备承接企业核心生产系统的能力。同时，QingCloud 还宣布将全面支持 ARM 架构，为用户提供具性价比的底层服务。
（雷锋网注：青云 QingCloud CTO 甘泉）
“传统 IT 时代，承载企业核心 IT 架构的主要是传统 IT 服务商，他们定义了企业核心业务系统的底层架构和上层的应用系统。云时代的企业核心 IT 基础设施，既要追求最大程度的弹性及标准化，同时也要兼顾性能以及对传统应用的兼容。”
青云 QingCloud CTO 甘泉表示：“QingCloud 此次发布的物理主机服务+QingCloud RadonDB+QingStor NeonSAN 的组合，在各自领域提供领先的性能与功能，同时完全基于云计算理念实现，以软件定义、集群架构及标准化硬件体系为基础，保留了云架构敏捷弹性的特性，兼顾独立性与高性能，满足传统核心应用对安全与性能的诸多诉求。这个组合可以被视为承载企业核心业务的新三驾马车。”
作为本次发布的新三驾马车之一，青云 QingCloud 物理主机服务（BareMetal Service）是为了满足各类核心应用对高性能及稳定性的需求而产生，以此能够托管企业核心业务，构建物理、虚拟化与容器的混合架构，承载高性能计算及大规模数据分析负载。QingCloud 物理主机服务完整释放了物理硬件的计算及存储性能，匹配 VPC 网络性能，并独享硬件资源，满足核心业务对性能、可靠性和安全合规的需求。
QingStor NeonSAN 是由软件定义存储技术实现的新一代分布式超大容量块存储系统，能够满足云计算时代企业低投入、高弹性横向扩展的需求。QingStor NeonSAN 支持广泛的虚拟化平台及数据库应用，支持超融合与独立部署，提供企业级的高性能、低延迟与极强的横向扩展能力，满足数据库集群、云资源池、桌面云及开发测试云等场景的 SAN 存储需求，可显著降低构建 SAN 存储平台的总体拥有成本。
对大型企业而言，业务的复杂及庞大的体量必然会产生错综复杂、规模巨大的结构化数据，这些都迫使它们对数据库的需求必然指向大规模、高可靠及高性能。此次青云 QingCloud 推出的新一代分布式关系型数据库 QingCloud RadonDB，面向大型企业用户提供具备金融级高可靠、强一致、超大容量（PB 级)的数据库服务，高度兼容 MySQL 语法，可自动实现水平分表，智能化扩容。
青云 QingCloud 在大会上重新定义此次发布的 QingStor 对象存储 2.0 为“企业级存储解决方案”。随着企业非结构化数据的海量增长，QingStor 对象存储推出软硬一体化解决方案。新增的纠删码、存储分层、对象生命周期管理功能，精心设计的通用硬件设备，一定程度上降低了企业级用户的存储成本，成为企业级存储市场的有力竞争者。QingStor 对象存储的异步数据处理框架，及其与大数据平台的无缝集成，为企业提供丰富的数据处理服务，最大化发挥企业数据的价值。
青云 QingCloud 还推出了 QingCloud 统一云管理平台和 QingCloud Kubernetes 容器服务。QingCloud 统一云管理平台是以应用为中心，独立于 IaaS 及 PaaS 的管理平台。管理功能几乎涵盖现代云化数据中心管理的方方面面，既满足了传统基础设施管理部门从底层架构到上层应用的运维与管理需求，又实现了 IT 业务部门从应用开发到资源部署的自服务流程，以及业务的关联视图。
青云 QingCloud Kubernetes 容器服务与 QingCloud IaaS 平台深度对接，整合了 QingCloud 底层的 SDN 和 SDS 能力，对外服务端完全兼容 Kubernetes 原生 API 语法，用户可以零学习成本的使用和迁移，同时基于 Kubernetes 开发的原生应用也可以无缝迁移至 QingCloud 平台。
最后，甘泉还对 QingCloud 全面支持 ARM 架构作了介绍。首先，他们会将管理、计算、存储节点移植到ARM服务器上，基于此，搭建一个青云平台，而不需要 X86 架构。其次。QingCloud 会同时支持 Cavium 的 ARM 服务器，目前已经通过测试。最后，它也会支持国产的 ARM CPU。
甘泉也解释了此次支持 ARM 架构的主要原因：一是基于能耗的考虑；二是基于成本的考虑，ARM 的成本会好很多；三是基于国产化的需求，现在国家逐步推进国产化，从操作系统、CPU、服务器都有要求。甘泉也透露，明年青云的很多服务会基于 ARM 推出，占的比重会越来越大。
总体而言，青云此次推出的产品主要有以下特点。首先是一体化的能力，也就是说这些产品和服务都不是相互独立的，而是在一个平台上提供一体化的支持。其次，在基础设施和应用平台层提供全覆盖的产品能力，青云在基础设施层会提供不同类型的主机，从纯虚拟化到非虚拟化。然后是 QingCloud 会保持平台的中立性，青云强调并不会做垂直领域细分业务，而是通过 AppCenter 与合作伙伴共同营造云生态。最后，青云通过同一套产品为公有云和私有云提供了一致性体验。
一切都是为 AI 做准备
“我们做云计算、边缘计算、骨干网、Data 管理和存储、大数据并行处理框架等，那么这一切是为了什么？”“都是为了 AI 的来临做准备。”黄允松在 28 日上午的主论坛如是说。
在黄允松看来，AI 除了要有海量数据这个前提之外，还要有有分析工具，而最好的分析工具是海量并行计算机系统，也就是云计算。云计算使得整个行业对于数据的获取、传输、存放以及建立模式后对生产和应用的流程处理，变得廉价和足够快速。
（雷锋网注：青云 QingCloud CEO 黄允松）
AI 时代，黄允松认为，青云需要做好四件事：一是算力，类似 AI 层面的 IaaS 层；二是数据整理生命周期的管理；三是对于模型、开源及商业化的 AI 框架的支持，比如 CNTK、TensorFlow等；四是模型化，以后甚至出现模型仓库、模型市场。
随后，青云 QingCloud 产品总监兼运营副总裁林源在大会上同 wrtnode、EMQ、轻停智能、Ruff、SENSORO 等合作方发布了 IoT 及 AI 联合解决方案。
林源总结说，“不管是物联网还是 AI 领域，这个领域面临的困难和需要解决的问题非常多，所以一定要有一个生态。而我们打造生态需要 AppCenter 这样一个连接器，它可以让我们的合作伙伴更好实现互联互通和共享。”
除了主论坛，会议期间青云 QingCloud 还邀请了 70 多位技术专家等行业人士共同打造了九场主题论坛，内容涵盖大数据、AI、自动化运维等多个当下热门话题。
雷锋网后续还将发布青云 QingCloud CEO 黄允松的采访报道以及其他分论坛相关报道。
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