11月4日，雲棲大會與開幕第一天的主論壇不同，第二天活動的主論壇聚焦中國網際網路企業所面對的政策及宏觀環境，深入探討全球化戰略等前瞻話題。同時，洞悉深度用雲所帶來的效能重塑，為企業“如何用雲更好地實現業務增長”開啟思路。
“自研+開源+商業”，實現多方共贏
面向未來技術發展路線，阿里巴巴集團副總裁、阿里雲智慧新金融&網際網路事業部總裁劉偉光指出阿里雲的三大思考：首先堅持“硬”實力，做深基礎，定義硬體，加深底層硬體和基礎設施的開發；其次在系統軟體方面，行穩致遠，持續進化；最後在資源排程上，要千錘百煉，追求極致。
如今，數字世界構建在雲和開源之上，企業都透過大量使用開源軟體構建自己從底層到上層的核心能力，擁抱開源也是阿里雲和阿里巴巴的重要技術戰略。
劉偉光認為，開源軟體和雲之間關係就像魚和水。
開源正在引領數字技術創新，全球開源專案高達2億+，貢獻者的數目還在持續增長中。雲將持續提高技術進化的加速度，以阿里云為例，阿里雲開源專案超過3000，RocketMQ等已被業內廣泛使用。
透過上雲，阿里巴巴實現了應用100%雲原生化，研發效率提升20%，資源利用率顯著提升，實現雙十一計算成本三年下降20%，同時釋放技術紅利，使得業務效率、風險應對能力均得到顯著提升。
最後，劉偉光表示，開源讓雲更加標準化，雲則反過來促使開源社群繁榮發展，“自研+開源+商業”的模式，最終會實現多方共贏。
倚天+飛天+CIPU強勢相組，效能提升超20%
如今，隨著新一輪科技和產業變革深入推進，新技術的應用將為網際網路產業注入新動能。
阿里雲智慧副總裁、基礎產品負責人蔣江偉透露，繼推出自研CPU倚天710和雲基礎設施處理器CIPU以來，阿里雲進一步最佳化資料處理和傳輸效率，構建以資料為中心的新型雲計算架構體系，提供近網路計算和近儲存計算的加速支撐。
當前，雲計算正在從以處理器為中心的架構向以資料為中心的架構轉變。相對之前以處理器為中心的雲計算架構，CIPU實現了全面專用硬體加速的高效能，包括高頻寬、高吞吐和彈性RDMA的能力。
在大資料和AI及高效能計算、影片編解碼等場景下，“倚天+飛天+CIPU”的組合效能表現普遍優於業內同類產品，效能可提升20%以上。
在安全方面，雲安全也需要開放生態共建，為幫助使用者更好
地
構建雲上縱深防禦體系，阿里雲聯合默安科技、安恆資訊等安全廠商，透過程式碼級合作和雲平臺深度整合，原生化、服務化為使用者提供彈性按需呼叫的安全能力。
資料庫深度融合自研軟硬體體系，全面Serverless化
雲原生趨勢下，隨著產業數字化的發展，企業對資料處理的要求逐步提高。阿里雲洞察到資料庫的發展趨勢，提出未來阿里雲資料庫發展的“四化”方向：雲原生化、平臺化、一體化與智慧化。
會上，阿里巴巴集團副總裁、阿里雲智慧資料庫產品事業部負責人李飛飛宣佈PolarDB、AnalyticDB（簡稱ADB）、RDS、Lindorm等核心資料庫產品已與自研CPU、CIPU、飛天作業系統進行深度融合創新，並全面Serverless化，透過深耕核心技術，持續釋放雲計算的資源池化潛力，讓使用者享受到更多雲原生技術紅利，對外更好地提供一站式資料管理與服務。
雲資料庫RDS：協同最佳化、降本增效
結合倚天ARM晶片30+項軟硬協同最佳化，價效比提升25%。
雲原生關係型資料庫PolarDB：軟硬一體、全棧自研
彈
性RDMA融合PolarTrans首次實現高效能全域性一致性，延遲下降5-20
%，融合自研Smart-SSD智慧固態硬碟技術，實現效能零損耗，資料儲存成本最高下降60%。
雲原生資料倉庫AnalyticDB：硬體加速，極致算力
基於彈性RDMA和使用者態網路處理，分散式節點數量交換吞吐能力提升20%，峰值情況網路長尾時延下降90%。
雲原生記憶體資料庫Tair：超高吞吐，超低時延
全
鏈路採用彈性RDMA，助力應用程式透明使用，使用者態網路處理，整體吞吐提升80%+。
ODPS再出發：儲存、排程、元資料一體化融合
資料技術和資料應用的發展，催生了多元計算需求，如交通領域需要實時資料計算來做城市大腦裡面人流車流的最佳化，科研方面，需要AI演算法輔助傳統物理化學生物研究創新，保險領域需要大量資料聚合來進行更準確的風險精算。
自2009年誕生以來，阿里雲一體化大資料平臺ODPS不斷進行架構升級。2017年將大規模批處理引擎MaxCompute以獨立產品形式對外提供服務，2019年為應對資料實時互動分析的需求，上線互動式計算引擎Hologres。
今年，ODPS再升級，實現了儲存、排程、元資料管理上的一體化架構融合，支援大規模批次計算、實時分析等服務，提供實時流式計算、機器學習等多種計算能力，能夠支撐上述各類資料的高效處理。
“大資料平臺和AI平臺正在走向融合”，阿里巴巴集團副總裁、阿里雲計算平臺事業部高階研究員、達摩院系統AI實驗室負責人賈揚清表示，不論是大模型生產應用、AIfor Science、還是傳統的搜推廣服務，典型的AI應用場景背後，都離不開資料的高效流轉和分析。
以阿里雲與小鵬汽車的合作為例，透過大資料AI一體化平臺的建設，實現從海量路採資料的傳輸儲存分析、到AI模型訓練推理的全流程提效。基於軟硬體協同最佳化技術，使小
鵬汽車自動駕駛核心模型訓練提速近170倍，訓練效能較開源方案提升30%。
如何持續向全社會各行業普惠大資料+ AI 技術？
對此，達摩院基於大資料+AI一體化產品體系“阿里靈傑”，推出模型開放生態ModelScope和AI開放服務平臺OpenMind，進一步推動AI普惠。
阿里雲磐久超高效能網路，助力解決AI算力難題
“近年來，人工智慧、機器學習相關需求井噴，AI算力需求每3。5個月便會翻一倍，面對這種爆發式的算力需求，簡單粗暴的硬體堆砌已不可持續。”阿里巴巴集團副總裁、阿里雲基礎設施負責人周明表示。
哪怕是算力強大的AI硬體，在記憶體資源不足時，要麼運算停滯，要麼會增加資料的無效傳輸，從而帶來額外的的執行開銷，增加時間成本。為此，阿里雲工程師為此打造了一套“磐久超高效能網路”。
磐久PredFabric採用自研的Solar-RDMA高速網路協議，使處理器可以透過load/store指令訪問其他任意伺服器的記憶體，相比傳統模式可降低長尾時延90%以上，最低可至2微秒。
同時，為了確保大流量突發場景情況下，整個資料中心仍能保持穩定、高效的運轉，阿里雲將雲伺服器的接入頻寬提升一倍，並配合上層的融合通訊庫ACCL，實現AI場景下的通訊效率倍增，保障叢集算力的線性輸出。
小結
從2009年至今，雲棲大會已走過14個年頭，從雲計算到資料智慧，從飛天作業系統到城市大腦，雲棲見證了中國計算產業的萌發與革新。其間，阿里雲也在作業系統、資料庫、儲存、網路和晶片等技術領域持續深耕並取得一系列重要成果。
“雲計算的發展已進入了全新的階段，未來十年，軟硬體一體化的自研計算體系是雲服務商的立身之本，只有在核心技術和產品的研發上持續創新才能搶佔定義權。”針對未來的技術發展，阿里雲智慧總裁、阿里巴巴達摩院院長張建鋒如是說。
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