企业数字化基石――阿里巴巴云计算基础设施实践

定　价：¥109.00

作　者：	高山渊，蔡德忠，赵晓雪，刘礼寅，刘水旺 ... 著
出版社：	电子工业出版社
丛编项：	阿里巴巴集团技术丛书
标　签：	暂缺

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ISBN：	9787121373886	出版时间：	2020-01-01	包装：	平装
开本：	16开	页数：	356	字数：

内容简介

　　在互联网行业中，云计算基础设施技术具有非常重要的作用与影响，一方面，在电商、金融科技、云计算、大数据、AI等重要战略领域发展的过程中，云计算基础设施技术的重要支撑作用已经无可替代；另一方面，云计算基础设施技术已经成为许多类型业务的直接竞争力，甚至在云计算、AI等领域中，计算能力、存储能力、网络能力都成为业务的一部分。本书将详细地阐述阿里巴巴在基础设施上的实践细节及先进技术，包括数据中心、网络、服务器、计算硬件、存储硬件，以及智能化运营与自动化运维等内容。

作者简介

　　高山渊，花名康伯，2004年进入互联网行业，2007年加入阿里巴巴集团，先后负责过阿里巴巴的CDN运维、聚石塔、大数据平台（ODPS/Hadoop）、云计算、服务器、数据中心等运维和研发工作，现担任AIS（阿里巴巴基础设施事业部）首席架构师及IDC研发事业部总经理。蔡德忠，阿里云智能基础设施首席网络架构师，负责阿里巴巴基础网络架构工作，主持设计了全新一代高可靠、高智能和低延时（HAIL）数据中心架构，以及基于SDN和SR的全球网络流量调度系统，领导了阿里巴巴IPv6的架构设计和大规模部署。在此之前，Dennis 作为思科 Distinguished Engineer，在美国思科担任运营商事业群全球市场产品和解决方案 Lead Architect。联合著作及贡献过多项Internet RFCs 标准和十几项美欧专利。获得清华大学工学学士，北京大学和美国 DePaul University 计算机科学硕士学位。赵晓雪，现任阿里巴巴研究员，阿里云智能基础设施智能运维团队负责人。加入阿里巴巴之前在美国谷歌总部基础设施部门任职多年。在数据中心，云计算和网络等领域都有丰富的研究和实践经验。美国加州大学伯克利分校博士。拥有多项专利和论文。

图书目录

目录
第1章基础设施架构综述 / 1
1．1 基础设施的概念 / 1
1．2 基础设施作为技术驱动力 / 3
1．3 基础设施的技术价值 / 7
1．3．1 技术安全 / 8
1．3．2 稳定性 / 9
1．3．3 TCO / 10
1．3．4 稳定性、性能、成本的平衡 / 11
1．3．5 追求效率、标准化、规范化 / 11
1．4 基础设施的核心竞争力特征 / 12
第2章 TCO建模 / 13
2．1 静态TCO模型 / 14
2．1．1 数据中心CapEx / 15
2．1．2 服务器及网络设备CapEx / 16
2．1．3 OpEx / 16
2．1．4 产能/TCO / 16
2．2 动态TCO模型 / 17
2．3 TCO最优 / 18
第3章数据中心能效 / 22
3．1 数据中心电能利用率 / 22
3．2 数据中心服务器电能利用率 / 30
3．2．1 服务器电源的能效 / 31
3．2．2 服务器风扇的能效 / 33
3．3 数据中心基础设施使用率 / 35
3．4 小结 / 37
第4章数据中心 / 39
4．1 数据中心面临的挑战 / 39
4．1．1 中国能源供给结构对数据中心
的影响 / 39
4．1．2 新政策环境下数据中心面临的
技术升级挑战 / 41
4．1．3 云计算业务给数据中心带来的
机遇与挑战 / 41
4．2 数据中心技术的发展趋势 / 43
4．2．1 数据中心技术演进的路线与
趋势 / 43
4．2．2 阿里巴巴数据中心的演进路线
与趋势 / 46
4．3 数据中心能源与供电技术 / 49
4．3．1 数据中心能源的选择与引入 / 49
4．3．2 数据中心电气系统架构演进的
趋势与路线 / 54
4．3．3 数据中心电气关键技术与设备 / 59
4．4 阿里巴巴数据中心供电工程
实践案例 / 68
4．4．1 分布式不间断供电和集中式
不间断供电的比较 / 68
4．4．2 240V+PSU集中供电系统 / 70
4．4．3 天蝎BBS / 71
4．4．4 服务器BBU / 73
4．4．5 机柜DPS / 74
4．5 数据中心制冷技术 / 76
4．5．1 数据中心制冷系统架构的选择
与设计 / 76
4．5．2 连续制冷 / 89
4．5．3 制冷系统的节能措施 / 91
4．6 面向下一代IT系统的冷却技术 / 96
4．6．1 液冷技术简介 / 96
4．6．2 冷板式液冷技术 / 98
4．6．3 浸没式液冷技术 / 99
4．6．4 不同冷却技术对比 / 100
4．7 数据中心制冷技术的发展
趋势 / 102
4．8 阿里巴巴数据中心冷却工程
实践案例 / 103
4．8．1 千岛湖数据中心 / 103
4．8．2 张北新风自然冷数据中心 / 105
第5章数据中心网络架构和关键
技术 / 112
5．1 超大规模数据中心网络概述 / 112
5．1．1 超大规模数据中心的网络架构
及其技术演变 / 112
5．1．2 超大规模数据中心网络的未来
发展趋势 / 115
5．2 阿里巴巴数据中心网络 / 118
5．2．1 云计算对数据中心网络的核心
要求 / 118
5．2．2 阿里巴巴数据中心网络架构
演进 / 120
5．2．3 阿里巴巴数据中心网络HAIL
架构的设计理念 / 122
5．2．4 阿里巴巴数据中心网络HAIL
架构简介 / 130
5．2．5 阿里巴巴数据中心交换机 / 131
5．2．6 阿里巴巴 vSwitch / 138
5．2．7 阿里巴巴数据中心网络光互联
技术 / 141
5．3 数据中心网络协议和高性能
网络 / 142
5．3．1 数据中心网络互联协议 / 142
5．3．2 高性能网络 RDMA技术 / 145
5．4 可编程芯片和高性能网关
平台 / 146
5．4．1 基于x86高性能软件网关平台
Netframe / 146
5．4．2 基于可编程交换机与SDN技术
的硬件交换平台 / 147
5．5 网络可视化技术 / 148
5．5．1 网络可视化前端技术 / 149
5．5．2 网络可视化后端技术 / 150
5．6 城域网光传输技术 / 151
5．6．1 城域网架构简介 / 151
5．6．2 光传输技术 / 154
第6章服务器技术 / 159
6．1 服务器简介 / 159
6．1．1 服务器系统分级 / 160
6．1．2 服务器行业生态 / 161
6．1．3 服务器应用场景 / 162
6．1．4 服务器面临的挑战 / 162
6．1．5 服务器设计考虑 / 163
6．2 服务器研发和技术体系 / 164
6．2．1 数据中心服务器研发模式 / 165
6．2．2 数据中心服务器工程技术之
主板 / 167
6．2．3 数据中心服务器工程技术之
散热技术 / 170
6．2．4 服务器结构工程技术 / 174
6．2．5 服务器监控及运维体系 / 189
6．2．6 服务器测试及性能评估
体系 / 191
6．3 软硬件优化 / 197
6．4 服务器演进展望 / 198
6．4．1 阿里巴巴的服务器演进 / 198
6．4．2 计算/存储分离和部件化 / 199
6．4．3 进一步解耦CPU-Storage，
CPU-GPU，CPU-MEM和
架构一体化 / 201
6．5 硬件安全体系 / 203
6．5．1 可信计算 / 204
6．5．2 可信执行环境 / 205
6．5．3 内存安全 / 208
6．5．4 构建完善的硬件安全体系 / 209
第7章计算硬件技术 / 211
7．1 通用计算 / 212
7．1．1 x86 / 212
7．1．2 Non-IA / 215
7．1．3 Non-IA与x86的比较 / 218
7．1．4 典型业务与通用计算 / 219
7．2 异构计算 / 221
7．2．1 GPU / 221
7．2．2 FPGA / 225
7．2．3 ASIC / 227
7．2．4 CPU、GPU、FPGA、ASIC
简单比较 / 230
7．3 边缘计算 / 230
7．4 总线互联 / 233
7．4．1 QPI/UPI / 233
7．4．2 NV-Link / 234
7．4．3 CAPI / 234
7．4．4 CCIX / 235
7．5 计算与业务软硬件结合 / 236
7．6 小结 / 238
第8章存储硬件技术 / 239
8．1 内存 / 240
8．1．1 DDR / 240
8．1．2 NVDIMM与UltraDIMM / 241
8．1．3 AEP / 243
8．1．4 HBM与HMC / 243
8．2 HDD / 245
8．2．1 基本原理 / 245
8．2．2 大容量硬盘应用 / 247
8．2．3 HDD的发展趋势 / 251
8．3 SSD / 251
8．3．1 NAND Flash / 254
8．3．2 2D/3D NAND / 254
8．3．3 SSD的使用 / 259
8．4 新型存储介质 / 261
8．4．1 3D XPoint / 261
8．4．2 ReRAM / 264
8．4．3 NVMe / 265
8．5 新型存储介质应用 / 265
8．6 自研存储产品AliFlash / 269
8．6．1 双模式SSD / 269
8．6．2 开放通道模式 / 270
8．6．3 开放通道模式的应用路径 / 272
8．6．4 AliFlash与业务软硬件结合 / 273
8．7 存储路径 / 276
8．7．1 传统文件系统 / 276
8．7．2 KV存储 / 278
8．7．3 SPDK / 279
8．8 NVMoF / 280
8．9 近存储计算 / 283
8．9．1 本地近存储计算 / 283
8．9．2 远端近存储计算 / 285
8．10 小结 / 288
第9章基础设施智能化运营与
自动化运维 / 289
9．1 基础设施资源运营智能化 / 290
9．1．1 需求预测 / 291
9．1．2 数据中心机架位容量规划 / 293
9．1．3 智能制造的发展趋势 / 295
9．2 基础设施资源交付自动化 / 296
9．2．1 通过带外网络实现的远程自动
开关机 / 296
9．2．2 服务器操作系统自动化安装 / 297
9．2．3 自动化部署遇到的问题及解决
方案 / 300
9．3 基础设施智能监管控 / 300
9．3．1 可用性监控分析 / 301
9．3．2 电热异常感知 / 301
9．3．3 能效优化 / 304
9．4 物理机自动化维修 / 305
9．4．1 故障发现 / 305
9．4．2 故障预测 / 307
9．4．3 故障维修 / 307
9．5 集群自动化运维 / 309
9．5．1 集群自动化运维的主要设计
思想 / 309
9．5．2 物理机集群智能自愈系统 / 311
9．6 网络智能变更系统 / 314
9．6．1 变更稳定性挑战 / 314
9．6．2 解决方案 / 315
9．6．3 网络智能化变更系统 / 316
9．7 无人值守的数据中心 / 317
第10章 IDC、网络、服务器的
一体化 / 319
10．1 基础设施的最优化匹配 / 319
10．1．1 大集群与业务的最优匹配 / 319
10．1．2 IDC建筑、网络大集群、服务
器的宏观优化 / 320
10．1．3 机架功耗、服务器功耗、网
络端口利用率的微观优化 / 321
10．2 整机架交付：OCP、天蝎
与AliRack / 322
10．3 面向业务的一体化解决方案：
HPC、超算、AI / 323
10．4 系统技术分层与协作 / 327
10．5 全系统模拟器 / 328
第11章总结及展望 / 330
11．1 2022年――世界第一的基础
设施 / 330
11．2 基础设施5．0――AI、异构、
智能化 / 332
11．3 基础设施6．0――一体化最优
基础设施架构 / 332
11．4 五年之后的基础设施――创新
的机制保障 / 333
11．4．1 NASA与达摩院――阿里巴巴
的科技创新 / 333
11．4．2 AIS的创新机制 / 333
11．4．3 前瞻布局与战略拖动 / 334
11．5 量子与未来 / 334
11．5．1 量子通信 / 334
11．5．2 量子计算 / 335