阿里云技术架构（阿里云技术架构是什么）

本文目录一览：

• 1、阿里云发布第三代神龙架构 性能提升5倍
• 2、阿里自研CPU大规模的应用！阿里自研的CPU有什么特点？
• 3、大繁至简，首度揭秘阿里云飞天洛神系统
• 4、阿里云架构师解读四大主流游戏架构
• 5、阿里云有哪些产品和技术？

阿里云发布第三代神龙架构 性能提升5倍

阿里云发布第三代自研神龙架构，贯穿整个IaaS计算平台，性能提升5倍。

虚拟化带来的是云计算上的一次革命，它最大的价值是给计算带来了弹性，但同时又带来了性能损耗的负担——如果不解决虚拟化损耗，云计算产业将很快碰到技术的天花板。

“十年自研积淀让阿里云有机会突破自我，找到进化的方向，”阿里云智能基础产品事业部总经理蒋江伟表示，从2017年发布第一代神龙架构开始，阿里云就独自研发解决方案，最终突破了虚拟化的性能束缚，激发服务器释放100%潜能，重构云计算的基础设施。

在历经软件虚拟化、通用硬件虚拟化、专用硬件芯片虚拟化三个阶段后，第三代神龙架构实现了裸金属服务器、ECS虚拟机等计算平台的架构统一，用户可获得高质量的弹性资源。

此外，阿里云还发布了基于神龙架构的第六代ECS实例，计算性能提升20%，内存延迟降低30%，ESSD云盘延时降低70%。更高的性能背后是更普惠的价格，基于新架构的各产品最高降价幅度达58%以上。

值得一提的是，神龙架构对云原生浪潮下容器等产品适配程度极高。通过I/O offload芯片加速，高效调度和自动化弹性伸缩的容器化产品可帮助用户降低50%的计算成本，性能比物理机更优越。

阿里巴巴丰富的应用场景让阿里云成为极少数同时具备研发及应用场景的闭环，一边研发一边应用，一边创造一边吃“狗粮”，这种双冲程式的方式构成了独特的能力。

“接下来，阿里云遍布全球的百万服务器将全面升级至第三代神龙架构，”蒋江伟透露，在阿里巴巴内部，神龙架构已大规模应用于淘宝、天猫、菜鸟等业务，解决高峰值的性能瓶颈问题。

阿里自研CPU大规模的应用！阿里自研的CPU有什么特点？

阿里巴巴自研的 CPU有什么特点？在最新公布的一次年度峰会上，阿里巴巴集团董事局主席兼首席执行官张勇表示，自研计算机是阿里巴巴从 PC时代开始就坚持的一项核心技术。在过去三年时间里，阿里巴巴旗下阿里云的基础架构已经经历了从 CPU到 CPU,再到 FPGA、 GPU、 ASIC的多次升级。如今，阿里巴巴已成为全球最大的云计算服务商，也是全球最大的数据中心运营商之一。在云计算领域，阿里云已经有了长足的进步。不仅在中国成为仅次于亚马逊、谷歌和微软这样国际巨头的四大超大规模云服务商之一，在全球范围内也拥有海量用户，并有不断提升计算性能的需求。

在核心硬件上，阿里云将采用通用计算处理器RISC-VR9+和 FPGA组成的RISC-V架构，基于 GPU加速。阿里云还将提供定制化服务，进一步提升整体计算性能，满足大规模云服务的需求。Cortex-A15采用了最先进的 FPGA和 IP技术，支持多路RISC-V指令集和高性能并行处理功能。该处理器支持不同架构下的 FPGA和 GPU加速机制，并对不同设备采用统一指令集和调度策略。同时，为了进一步提升性能，阿里云将在A15处理器上引入并行计算技术。在A15处理器与 GPU之间将加入并行处理通道。

在服务器上，其存储设备由32个 SAN卡组成，每个 SAN卡可以连接至一个内存节点，当存储设备发生故障时, SAN卡会自动跳转到一个虚拟机中，供用户恢复故障数据。为了支持更高规格的 IaaS应用和更低时延的 PaaS应用，阿里云的网关为全互联型 SAN,即一个网关就可以支持数百台不同类型的 IaaS应用。

大繁至简，首度揭秘阿里云飞天洛神系统

摘要： 洛神是阿里云飞天中负责虚拟网络的系统，她为阿里云客户提供了丰富的网络产品，如VPC、SLB等。同时，她也是ECS，RDS，OSS，NAS等100多个云产品的网络基础设施。她还支撑了阿里巴巴集团和蚂蚁金服集团众多业务，如电商、支付、物流等。

“最好的网络就像神一样，无处不在，又感知不到她的存在 …… 大繁至简，这是我们努力的方向。”     – 阿里云网络高级技术专家 孙成浩

2018杭州·云栖大会的主会场上，阿里云产品总监何云飞介绍了阿里云自主研发的云操作系统飞天的全面升级版飞天2.0。作为飞天2.0核心组成部分之一，洛神首次向外界揭开了她神秘的面纱。在随后的未来网络技术专场上，阿里云网络高级技术专家孙成浩对飞天洛神进行了更为详细的阐述。本文是首次对飞天洛神的概念、演进、架构、特点等方面进行系统化的解读。

什么是飞天洛神

从物理网络到用户感知到的网络之间存在一个虚拟网络层。在阿里云，我们给这套虚拟网络系统起了个名字，叫做洛神。洛神是阿里云飞天中负责虚拟网络的系统，她为阿里云客户提供了丰富的网络产品，如VPC、SLB等。同时，她也是ECS，RDS，OSS，NAS等100多个云产品的网络基础设施。她还支撑了阿里巴巴集团和蚂蚁金服集团众多业务，如电商、支付、物流等。在全球范围内，洛神服务着百行百业超过百万的用户。在双十一、世界杯、春运等互联网流量的尖峰时刻，为每一个消费者的流畅网络体验而默默保驾护航。

很多人都知道阿里云有一个飞天（Apsara）系统，系统中各组件是用各种神的名字命名的，包括盘古，伏羲，女娲，神农等，其中盘古是分布式文件系统，伏羲是分布式调度系统。为什么叫虚拟网络系统叫洛神呢？在古代，河运是非常重要的交通手段，就好比今天的网络一样。因此，在给虚拟网络系统起名的时候，我们就起了一个河神的名字，叫洛神。

飞天洛神的架构

洛神是阿里云的分布式操作系统飞天的一部分。在飞天的基础架构里面，最上层是各种云产品，包括大家熟悉的云产品RDS，ECS，VPC，SLB等等，支撑这些是飞天的3个基础组件，包括存储系统盘古，资源管理伏羲和网络管理洛神。也就是说，洛神除了支撑了阿里云的网络云产品之外，另外一个重要的角色就是支撑了其他云产品的网络基础设施。

讲到洛神的技术架构，洛神系统由3大模块组成

– 数据平面，控制平面和管理平面。

数据平面负责云网络中数据包的处理，它就如同物理世界中的网线和路由交换设备，把数据包高效率低延迟的从发送端送到目的地。类似的，洛神数据平面也包含各种不同角色的组件，包括支持各种不同类型计算形态的虚拟交换机，用于数据中心互连的DCN网关，用于云网络连接公网的internet网关，用于云上云下互连的混合云网关，提供负载均衡能力的负载均衡网关和提供端接入能力的智能接入网关。为了提高这些组件的转发性能，洛神不仅使用了软转发的技术，而且也对软硬件结合甚至纯硬件的技术进行了广泛应用。

控制平面则控制如何处理数据包，他是洛神的业务大脑。从技术上看，洛神的控制平面是一个层次性的分布式控制系统，最底层的设备控制器主要负责控制和管理数据平面的各种组件，同时在每个区域存在一个虚拟网络控制器，在全局存在一个全球路由控制器。区域的虚拟网络控制器则负责本区域的云网络的管理与调度, 全局路由控制器则负责协调调度各个区域的资源形成一张全球的云网络。基于虚拟网络控制器和全局路由控制器之上的则是NFV控制器，完成虚拟网络高级功能例如VPN等产品的编排和抽象。

洛神的管理平面是网络运维和运营的中枢，它管理着海量的网元以及用户，这里的海量指的是千万级虚拟机和百万级网元。为了能做到这一点，洛神的管理平台是基于大数据以及机器学习技术实现的，它对网络运行当中产生的海量数据进行实时/离线计算，数据建模，来驱动网络资源的提前规划，网络系统的日常维护以及网络产品的智能运营。整个管理平面包括了一套高性能，分布式的数据分析系统，由它分析出来的数据提供给智能运维和智能运营系统，完成资源规划，网络建设，系统变更，实时监控，故障逃逸，产品运营等整个网络产品生命周期的工作。最终达到排无人值守的网络变更，先于用户的问题发现，高效简单的故障逃逸以及丰富全面的产品及用户运营的效果。

飞天洛神的技术演进之路

洛神能够成为飞天的四大支柱之一，不是一天炼成的。洛神的演进经历了四个阶段。

首先是经典网络阶段，在这个阶段，网络只有一个概念，就是公网带宽。经典网络阶段的问题是用户无法自定义网络拓扑，这样使得用户无法完成云上云下的混合云联通。为了解决这个问题，洛神进入了VPC阶段，VPC阶段里，洛神在每个地域虚拟了数百万张网络，并且用户可以完全自定义这张网络。随着网络规模越来越大，洛神也从区域网络进入到全球网络的阶段，在这个阶段，洛神主要解决如何更好的管理超大规模网络的问题，云企业网和云连接网构成了第三代洛神的两个主要特性。

满足了主要的客户的需求之后，我们开始思考如何进一步提升用户体验。用户对网络的核心诉求是什么？其实，客户的最大诉求是网络足够强健可靠，不要发生问题。就像使用水和电一样，用户是不需要了解发电站和泵站在哪里的。因此，洛神希望网络对用户是无感知的，又是无处不在的。洛神的发展，是一个从0到1，到100，再回到0的演进过程，大繁至简，这是我们在研发下一代洛神中努力的方向，这也是我们首先在业界提出Networkless理念背后的思考。

飞天洛神的特点

洛神的关键特点，包含安全，弹性和可靠，这3个特性也是洛神达到最终Networkless状态的关键特征。

安全是基本盘，因为overlay技术把网络逻辑的隔离掉，用户的网络之前完全不会互通。并且洛神中还包含了各种加密服务可以给到用户，打造更深层次的的安全。弹性有两个数字，一个是秒级的转发性能的弹性，洛神支持从1MB到1TB在一秒内完成弹性，另一个是规模的弹性，洛神的单网络支持10w台计算节点的规模。这样，洛神既可以支持小到虚拟web主机这样的服务，也可以支持打到双11零点这样的海量峰值流量。谈到可靠性，我们参考年平均故障时间这个参数，洛神引发的单实例故障时间只有50ms，这个故障时间是极其短的。

关键设计

接下来我们详细分析下洛神弹性和可靠性的关键设计。洛神系统的数据面，本身就是一台巨大的交换机。大家都知道，交换机的转发芯片对数据包的处理，都是pipeline的，硬件处理永远不会停下来，那洛神的数据面也是如此。从一个数据包进入洛神系统开始，到出去洛神系统的整个过程，经历了洛神系统里面的各个组件，都是不会被打断的，这样只处理一件事情的数据面，一定是高效的。洛神的数据面包含了软硬件结合的转发技术和架构。此外，洛神系统的网络永远不会因为维护而中断，这意味着，洛神里面的所有组件，都支持热升级。

在可靠性角度上看，多机房容灾是高可用的基础。当阿里云的某一个数据中心云机房开始部署的时候，洛神系统在物理设施部署完成之后会首先进行部署。这个时候，机房里面有计算集群，网关和控制平台。计算集群上面有我们的虚拟交换机组件。对于数据面和控制面的关键结点都是集群部署的，单台服务结点的问题不会对用户产生任何的影响。当vm的宿主机出现宕机等严重问题的时候，可以在机房范围内进行迁移，迁移本身也不会对vm的网络属性和连通性产生任何的影响。每个云机房里面都会部署集群的网关和控制器结点，而且随着机房的增多，会自动在云机房里面形成环形的备份关系。当一个新的机房建设起来，洛神系统部署之后，会自动加入到这个备份链里面。这样，当某一个机房的关键结点由于异常出现问题的时候，都可以自动在秒级切换到备份机房，由备份机房的洛神系统来提供服务。这种多层次容灾机制，保证用户可以在很快的时间内恢复业务。

除了多机房容灾之外，如何快速发现bug和快速恢复，是可靠性的另一个关键点。为了解决这个问题，洛神首先设计了基于流的染色系统。如果把洛神系统看成一个整体的交换机，那么从特性上来看，洛神系统是一个支持流跟踪的交换机，具有各种丰富的策略。洛神系统的下面是物理网络的设备和交换机，通过洛神系统的流标记的能力和设定的策略，可以同时在物理网络和虚拟网络里面具备流的染色，特定报文的镜像，采样，跟踪等的能力。这些动作产生的日志，都会通过采集后做实时计算，如果流量有异常，会产生报警和日志给到管理员，部分报警可以触发故障的自动处理和恢复。还有一部分数据经过计算处理，会产生数据报表和用户画像，也可以给到用户一张炫酷的大屏。这个本质上就是数据化的能力。

结束语

飞天洛神的使命是让网络更简单。大家都知道AWS提出了Serverless的概念，和Serverless类似，洛神以Networkless的理念作为设计目标，我们希望用户不再去关心网络拓扑，网络带宽，网络地址这些专业技术，让用户感知不到网络的存在。Networkless首先是通过不断的提高弹性和网络的可靠性来达到的，除此之外的关键特性就是NAAS化，让用户只关心网络通，而不需要去关心网络各种组件。

阿里云架构师解读四大主流游戏架构

游戏 行业是阿里云最早聚焦的行业之一，近年来 游戏 行业的变化、云计算产品技术的变化都与日俱进。随着行业业务的变化、技术架构的演进以及阿里云产品的迭代演进，整体的产品技术选型在不同的 游戏 场景、业务场景也不尽相同。本文将聚焦阿里云弹性计算产品在 游戏 行业的方案实践经验。

当前， 游戏 行业的各种场景和行业发展密不可分。简单回顾电子 游戏 的发展，80年代的黑白机，90年代的PC单机 游戏 ，00年代前夕随着互联网的发展网络 游戏 开始盛行，2010年后随着移动设备的逐渐普及，手游在国内开始兴起。

从 游戏 终端来区别，主要有：主机 游戏 （往往是3A 游戏 ）、PC 游戏 、移动 游戏 和网页 游戏 等。目前出现跨平台多端 游戏 ，以及云 游戏 化的趋势。

关于 游戏 的品类区别会有非常多的维度：RPG（角色扮演）、MOBA类、竞技类、FPS（射击类）、休闲类、卡牌类、棋牌类、SLG（策略类）等等。目前有多品类融合玩法裂变的趋势。

随着国内防沉迷、版号因素，近年来 游戏 行业诞生了越来越多的精品 游戏 ，出海全球化乃至区域化，以及整体存量用户增速放缓，长线运营、精细运营以及私域社区等运营方式也在悄然变化。

不同的业务场景技术架构不尽相同，如竞技类 游戏 和卡牌类 游戏 对计算的需求就有所区别，云 游戏 与常规的网络 游戏 架构也有所区别。这里主要从 游戏 服和 游戏 平台、大数据、云 游戏 这四个目前常见的场景简单介绍其架构。

游戏 服，从 游戏 类型来看有RPG、FPS、MOBA、SLG、棋牌、休闲等等；从 游戏 平台来看通常有主机、手机、PC等；从业务发行来看有全球、国内、海外，从部署架构来看有集中部署和分区部署；从技术架构来看， 游戏 行业也有逐渐分层解耦的趋势，但与互联网应用相比，有一定其独特性。

因为 游戏 的强交互性特点， 游戏 技术架构与其他互联网应用相比有一定独特性。 游戏 需要保持会话连接，也就是从一个客户端到服务端的长连接，便于对客户端中玩家的操作、行为等进行及时的反馈以及推送给共同 游戏 或对战的其他玩家,所以 游戏 普遍对网络质量更加敏感，网络质量较差的情况会使长连接断开或重连，引起玩家掉线。 游戏 也需要保持会话的状态，既服务端会保持一份玩家的实体，当玩家进行操作时，下次通信的数据会依赖之前的通信的数据，这也是一些MMO（多人在线）大型 游戏 对网络吞吐性能要求较高的原因之一。再比如FPS、MOBA类等多人对战类 游戏 ，交互性更强，对网络延迟容忍度更低，要求低延迟。因为 游戏 需要比较高密度的记录玩家的操作以及结果，所以有频繁写入数据的特点，这类场景需要较强的IO性能。因为 游戏 强交互性、低延迟的特点，其技术架构也和互联网应用不同，在逐渐分层解耦的同时，需要保证 游戏 玩家的交互效果，同时也会依赖到底层服务器的计算能力。

这些都是 游戏 场景普遍存在的特点：长连接保持会话、保持状态、低延迟网络、高IO吞吐、高计算性能。

游戏 的部署架构会结合 游戏 业务特点、 游戏 运营需求来制定 游戏 服务，有分区分服、全区全服业务逻辑，分区分服还是全区全服，最大的架构差异在于数据是不是一套。而从部署方式看，主要是集中式部署和分区域部署。

集中部署就是不论 游戏 玩家在哪里， 游戏 服务集中在一个区域，适合对网络延迟要求通常不高的 游戏 类型，如休闲类；分区部署是指 游戏 服务器根据 游戏 玩家地域分布，分区域部署，方便就近接入，适合对网络延迟要求较高的 游戏 类型，如MOBA、FPS类。

典型架构

MMO类有高并发特点，大量玩家并发的高计算量负载对服务器的计算能力和稳定性有着极高的要求。同时MMO类 游戏 有着比较强的PVE或PVP特性，对网络延迟的容忍度较低。

其中网关服务器负责所有网络数据包的转发，通常是网络负载较集中的点，对于网络吞吐能力要求较高。单个 游戏 区承载玩家数量高，逻辑服务器通常按照场景地图来划分，规模再大会通过分区的方式实现。

数据中心服务器负责缓存玩家数据并异步入库，保障玩家客户快速获取和写入数据，对于可用性要求较高，需要配合应用层实现数据容错机制。

日志服务器承载了大区所有业务行为的日志收集及处理的压力，对磁盘写入性能要求较高，通常采用多台分组方式实现。

（1）MMO 游戏 服性能与稳定需求，建议使用最第7代ECS实例，根据实际需求选型c计算型（CPU与内存配比1:2）/g通用型（1:4）/r内存型（1:8），Intel Ice Lake 2.9GHz基频3.5GHz睿频提供超高性能，能更好地优化 游戏 体验。

（2）异步落库以及日志服务器，对于磁盘读写性能要求高的场景，建议云上使用ESSD PL 0/1/2/3根据业务性能需要选择，避免磁盘读写瓶颈。

（3）在 游戏 日常版本更新中，需要各个地域Region镜像的快速复制，基于ESSD快照异地复制的能力，能够提升镜像复制效率。

（4）分区分服等场景往往需要快速地开服滚服合服，通过CADT云速搭、ESS弹性伸缩、OOS运维编排、ROS资源编排等云上运维工具搭配产品使用，能够提升云上运维效率。

ii. FPS、MOBA类 游戏 架构介绍

MOBA类 游戏 主要包括PVP系统、PVE系统、 游戏 平台等几个主要部分，其中PVP战斗是MOBA/FPS 游戏 的核心。

PVP、PVE、 游戏 平台功能部署于同一VPC中，构成 游戏 大区；战斗服务器（往往）单独跨地域部署。

游戏 客户端首先接入到登录服务器中，完成登录认证、计费等 游戏 平台逻辑。为避免单点问题，所以 游戏 平台服务往往需要高可用方案。可利用云上高可用方案，包括便捷的运维工具满足业务高可用需求。

FPS/MOBA竞技 游戏 ，往往对延迟特别敏感，可以想象，竞技类 游戏 中对战的 游戏 场景：玩家操控人物，在地图里步伐飘逸，枪声密集，每一颗子弹都是一次时间加上空间的矢量计算，而且需要在主进程中完成计算，那么算力需求就随着房间玩家数量上升而指数爆炸，5V5的房间和大房间100人（吃鸡）对算力的需求完全不同。

游戏 这部分重算力场景，推荐阿里云7代高主频或七代实例，更高的单核性能提供更好的战斗效果。

战斗房间类 游戏 ，因为业务本身峰谷特性，灵活地使用云上资源的弹性能力，往往会较好地优化整体的资源使用成本。阿里云弹性计算本身提供了非常灵活的付费方式，包括常规的按量实例、包月包年实例、以及通过节省计划/预留实例券去抵扣按量实例资源，兼顾资源灵活使用的同时达到更优的成本。

此外，为更进一步释放开发运维的效率，当前一些 游戏 也采用了容器化技术架构，阿里云的ACK+ECS/ECI弹性容器实例组合搭配使用，更进一步释放了基础资源的灵活性和弹性能力。

业务场景

游戏 平台（不限于FPS、MOBA类）主要提供的服务：官网、客服、注册、登录、充值、兑换、商城、推送、公告、社区、SDK及邮件、短信等公共服务；包括内容审核、视频录制、弹幕、转码、剪辑、RTC这些业务需要的基础服务，以及运维监控、发布平台、测试平台这些运维等平台服务。

这部分更接近于通用的互联网技术架构，以服务为颗粒度解耦，接入-网关-应用-数据库。

技术特点

这往往通常需要构建高可用基础架构来提升稳定性，业务突发期往往需要一定的弹性能力。相比于 游戏 服务这部分容器化就更加普及，也更容易通过云上的比如弹性容器实例去应对流量峰值场景。在视频录制场景，对实时性要求较高时，往往会基于GPU能力构建，这部分阿里云也提供了vGPU/cGPU能力，释放GPU的灵活性。

大数据是当前 游戏 业务经营、 游戏 运营主要的技术手段，主要面向平台数据运营、 游戏 数据分析、广告转化分析、安全运营分析等 游戏 核心运营场景。不同的场景对实时性要求不同，实时查询检索通常是经营分析、客户受理、玩家监测、在线等场景；离线报表通常是玩家行为分析、用户画像、特征挖掘等场景。

总体而言，实时性业务更多是业务查询类、简单计算类任务，比如买量转化的分析；离线类基本是分析类、预测类任务，比如 游戏 玩法分析。

从技术架构来看，得益于开源社区技术栈的高丰富度，大数据具体的技术选择非常之多，整体从存算一体到存算分离，也诞生像数据仓库、数据湖乃至湖仓一体等概念。

从数据架构流程来看，从数据源-数据采集、传输-数据计算、存储-数据应用，其中可选看技术方案也需要因地制宜。

从部署架构来看，不同的 游戏 公司处在不同的数据建设阶段，会有不同的选择倾向，包括完全自建、基于云自建大数据、基于云上托管、以及利用更多云上成熟的产品技术去丰富整体的大数据能力集，而后者也成为越来越多客户的选择。

拿云上大数据方案举例来讲，比如实时计算部分，选择SLS采集、Kafka数据网关通道，通过Flink做数据计算，通过ES或CK做数据分析，通过ADB以及QuickBI做数据应用展示。离线方案通过OSS做冷数据存储，Spark、Hive、HDFS等组件做数据计算存储，通过CK汇聚分析，通过Dataworks做数据应用。

具体计算存储的产品选型，主要根据不同的业务特性以及大数据应用特性来区分，根据数据容量、IOPS、吞吐、读写特点以及性价比来选择。

如刚刚举例的实时计算/近实时计算场景，Flink具备高性能、低延迟特点，所以是计算密集、网络性能高场景，推荐选型七代ECS实例或6代增强实例；如HDFS需要超大存储容量，高吞吐，推荐D系列本地盘实例，如D2S存储型本地盘实例。Remote Shuffle Service等处理结果多的场景，读写处理频繁如大量的join计算，需要综合来看计算、网络、存储性能以及综合成本来选择通用实例（如第7代ECS实例）或i系列本地盘实例。所以，最终在云上的资源选型，在性能满足的前期下，需要评估通过网络传输数据成本高（云盘），还是就地取材计算成本高（本地盘），不同模型、不同量级选择不同。

从内存处理（成本最高、性能最好、存储容量最小）、SSD本地盘、HDD本地盘、ESSD云盘、OSS对象存储（成本最优、性能一般、存储容量最大），逐渐分层解耦，还带来一个好处：充分释放了云上弹性的能力，可以利用更轻巧的弹性计算产品（如SPOT抢占式实例方式，或ECI容器实例）进行大数据计算，达到更好的弹性能力去满足业务需求的同时也能节约更多的成本。

云 游戏 主要分终端和云端。终端部分基于Windows、iOS、Linux等操作系统的终端设备包括手机、平板、电脑、电视机、VR一体机等。云端架构主要是 游戏 应用层、云 游戏 平台层、IaaS基础资源层，应用层包括PC 游戏 、手游、VR 游戏 、H5 游戏 等多种类型的 游戏 应用；平台层云 游戏 必须的运营平台、支撑平台、流化技术平台等；IaaS基础资源层包括基础网络、基于X86架构以及ARM架构的GPU服务器。

云 游戏 落地，在技术上也经历了诸多挑战，为满足端到端高性能低时延，网络调度、指令串流、编解码、多终端的SDK适配等等都是云 游戏 场景中不可避免的技术问题。

对于云端算力来讲，阿里云解决了云端渲染、串流以及编解码问题，并通过全系列GPU产品来满足云手游、端游、VR乃至企业级视觉渲染场景的需求。

总结来讲，阿里云弹性计算通过云上的串流、编码加速、渲染加速等全套的技术帮助 游戏 客户给云 游戏 玩家提供更好的性能体验，通过基于阿里云全球数据中心可以帮助云 游戏 客户覆盖更多的用户，通过GPU多种产品形态和整体的弹性能力，也帮助到 游戏 客户去更快捷更灵活的构建其云 游戏 业务。

阿里云通过多年的技术积累和持续的运营，提供了大规模的基础设施云服务，目前在全球部署了26个地域、82个可用区，通过优异稳定的性能表现帮助 游戏 客户高效稳定地运行 游戏 业务，为玩家提供极致顺滑的 游戏 体验，并通过技术手段不断地帮助 游戏 客户优化用云成本。

国内的业务出海、 游戏 出海也是现阶段大的趋势之一，很多 游戏 公司已经把出海从业务可选项变成了必选项之一。在2022年3月，阿里云上线了韩国和泰国两大Region，能够为本地化的 游戏 业务提供更流畅、更稳定的 游戏 体验，以此希望能在 游戏 客户出海的业务领域，提供更多的帮助。

当然，作为内容与 科技 两大热门领域的交叉领域， 游戏 产业日新月异，架构也随着前端业务的需要不断改变。阿里云弹性计算也针对 游戏 厂商的不同架构，陆续推出了不同的云服务器类型和付费方式，以及云上运维套件，以帮助客户降本增效。

原文链接：

阿里云有哪些产品和技术？

阿里云致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。

阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。

阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。

扩展资料：

阿里云主要产品：

1、弹性计算：

云服务器ECS：可弹性扩展、安全、稳定、易用的计算服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

负载均衡：对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务

弹性伸缩：自动调整弹性计算资源的管理服务

资源编排：批量创建、管理、配置云计算资源

容器服务：应用全生命周期管理的Docker服务

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

批量计算：简单易用的大规模并行批处理计算服务

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

2、数据库：

云数据库RDS：完全兼容MySQL，SQLServer，PostgreSQL

云数据库MongoDB版：三节点副本集保证高可用

云数据库Redis版：兼容开源Redis协议的Key-Value类型

云数据库Memcache版：在线缓存服务，为热点数据的访问提供高速响应

PB级云数据库PetaData：支持PB级海量数据存储的分布式关系型数据库

云数据库HybridDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

云数据库OceanBase：金融级高可靠、高性能、分布式自研数据库

数据传输：比GoldenGate更易用，阿里异地多活基础架构

数据管理：比phpMyadmin更强大，比Navicat更易用

3、存储：

对象存储OSS：海量、安全和高可靠的云存储服务

文件存储：无限扩展、多共享、标准文件协议的文件存储服务

归档存储：海量数据的长期归档、备份服务

块存储：可弹性扩展、高性能、高可靠的块级随机存储

表格存储：高并发、低延时、无限容量的Nosql数据存储服务

4、网络：

CDN：跨运营商、跨地域全网覆盖的网络加速服务

专有网络VPC：帮您轻松构建逻辑隔离的专有网络

高速通道：高速稳定的VPC互联和专线接入服务

NAT网关：支持NAT转发、共享带宽的VPC网关

2018年6月20日，阿里云宣布联合三大运营商全面对外提供IPv6服务。

5、大数据：

MaxCompute：原名ODPS，是一种快速、完全托管的TB/PB级数据仓库解决方案。

QuickBI：高效数据分析与展现平台，通过对数据源的连接，和数据集的创建，对数据进行即席的分析与查询。并通过电子表格或仪表板功能，以拖拽的方式进行数据的可视化呈现。

大数据开发套件：提供可视化开发界面、离线任务调度运维、快速数据集成、多人协同工作等功能，拥有强大的OpenAPI为数据应用开发者提供良好的再创作生态

DataV数据可视化：专精于业务数据与地理信息融合的大数据可视化，通过图形界面轻松搭建专业的可视化应用，满足您日常业务监控、调度、会展演示等多场景使用需求

关系网络分析：基于关系网络的大数据可视化分析平台，针对数据情报侦察场景赋能，如打击虚假交易，审理保险骗赔，案件还原研判等

推荐引擎：推荐服务框架，用于实时预测用户对物品偏好，支持A/BTest效果对比

公众趋势分析：利用语义分析、情感算法和机器学习，分析公众对品牌形象、热点事件和公共政策的认知趋势

企业图谱：提供企业多维度信息查询，方便企业构建基于企业画像及企业关系网络的风险控制、市场监测等企业级服务

数据集成：稳定高效、弹性伸缩的数据同步平台，为阿里云各个云产品提供离线(批量)数据进出通道

分析型数据库：在毫秒级针对千亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索

流计算：流式大数据分析平台，提供给用户在云上进行流式数据实时化分析工具

6、人工智能：

机器学习：基于阿里云分布式计算引擎的一款机器学习算法平台，用户通过拖拉拽的方式可视化的操作组件来进行试验，平台提供了丰富的组件，包括数据预处理、特征工程、算法组件、预测与评估

语音识别与合成：基于语音识别、语音合成、自然语言理解等技术，为企业在多种实际应用场景下，赋予产品“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验

人脸识别：提供图像和视频帧中人脸分析的在线服务，包括人脸检测、人脸特征提取、人脸年龄估计和性别识别、人脸关键点定位等独立服务模块

印刷文字识别：将图片中的文字识别出来，包括身份证文字识别、门店招牌识别、行驶证识别、驾驶证识别、名片识别等证件类文字识别场景

7、云安全：

服务器安全（安骑士）：由轻量级Agent和云端组成，集检测、修复、防御为一体，提供网站后门查杀、通用Web软件0day漏洞修复、安全基线巡检、主机访问控制等功能，保障服务器安全

DDoS高防IP：云盾DDoS高防IP是针对互联网服务器（包括非阿里云主机）在遭受大流量的DDoS攻击后导致服务不可用的情况下，推出的付费增值服务，用户可以通过配置高防IP，将攻击流量引流到高防IP，确保源站的稳定可靠

Web应用防火墙：网站必备的一款安全防护产品。通过分析网站的访问请求、过滤异常攻击，保护网站业务可用及资产数据安全

加密服务：满足云上数据加密，密钥管理、加解密运算需求的数据安全解决方案

CA证书服务：云上签发Symantec、CFCA、GeoTrustSSL数字证书，部署简单，轻松实现全站HTTPS化，防监听、防劫持，呈现给用户可信的网站访问

数据风控：凝聚阿里多年业务风控经验，专业、实时对抗垃圾注册、刷库撞库、活动作弊、论坛灌水等严重威胁互联网业务安全的风险

绿网：智能识别文本、图片、视频等多媒体的内容违规风险，如涉黄，暴恐，涉政等，省去90%人力成本

安全管家：基于阿里云多年安全实践经验为云上用户提供的全方位安全技术和咨询服务，为云上用户建立和持续优化云安全防御体系，保障用户业务安全

云盾混合云：在用户自有IDC、专有云、公共云、混合云等多种业务环境为用户建设涵盖网络安全、应用安全、主机安全、安全态势感知的全方位互联网安全攻防体系

态势感知：安全大数据分析平台，通过机器学习和结合全网威胁情报，发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁，溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案

先知：全球顶尖白帽子和安全公司帮你找漏洞，最私密的安全众测平台。全面体检，提早发现业务漏洞及风险，按效果付费

移动安全：为移动APP提供安全漏洞、恶意代码、仿冒应用等检测服务，并可对应用进行安全增强，提高反破解和反逆向能力。

8、互联网中间件：

企业级分布式应用服务EDAS：以应用为中心的中间件PaaS平台、

消息队列MQ：ApacheRocketMQ商业版企业级异步通信中间件

分布式关系型数据库服务DRDS：水平拆分/读写分离的在线分布式数据库服务

云服务总线CSB：企业级互联网能力开放平台

业务实施监控服务ARMS：端到端一体化实时监控解决方案产品

9、分析：

E-MapReduce：基于Hadoop/Spark的大数据处理分析服务

云数据库HybirdDB：基于GreenplumDatabase的MPP数据仓库

高性能计算HPC：加速深度学习、渲染和科学计算的GPU物理机

大数据计算服务MaxCompute：TB/PB级数据仓库解决方案

分析型数据库：海量数据实时高并发在线分析

开放搜索：结构化数据搜索托管服务

QuickBI：通过对数据源的连接，对数据进行即席分析和可视化呈现。

参考资料：

百度百科-阿里云