內容簡介

在互聯網行業中，一方面電商、金融（Tech Fin）、雲計算、大資料、AI等重要戰略方向發展過程中，基礎設施技術對其支援的重要性已經無可替代；另一方面，基礎設施技術已經成為許多類型業務的直接競爭力，甚至在雲計算、AI領域計算能力、存儲能力、網路能力都成為業務的一部分。

本書將詳細地闡述在基礎設施實踐細節及先進技術，包括資料中心、網路、伺服器、計算硬體、存儲硬體，以及智慧化運營與自動化運維等內容。

作者介紹

高山淵，花名康伯，2000年畢業于北京化工大學生物工程，2004年進入互聯網行業，2007年加入集團，先後負責過的 CDN運維、聚石塔、大資料平臺（ODPS/Hadoop）、雲計算、伺服器、資料中心等運維和研發工作，現擔任AIS（基礎設施事業部）首席架構師及 IDC研發事業部總經理。

第1章基礎設施架構綜述 / 1
1．1 基礎設施的概念 / 1
1．2 基礎設施作為技術驅動力 / 3
1．3 基礎設施的技術價值 / 7
1．3．1 技術安全 / 8
1．3．2 穩定性 / 9
1．3．3 TCO / 10
1．3．4 穩定性、性能、成本的平衡 / 11
1．3．5 追求效率、標準化、規範化 / 11
1．4 基礎設施的核心競爭力特徵 / 12

第2章 TCO建模 / 13
2．1 靜態TCO模型 / 14
2．1．1 資料中心CapEx / 15
2．1．2 伺服器及網路設備CapEx / 16
2．1．3 OpEx / 16
2．1．4 產能/TCO / 16
2．2 動態TCO模型 / 17
2．3 TCO優 / 18

第3章資料中心能效 / 22
3．1 資料中心電能利用率 / 22
3．2 資料中心伺服器電能利用率 / 30
3．2．1 伺服器電源的能效 / 31
3．2．2 伺服器風扇的能效 / 33
3．3 資料中心基礎設施使用率 / 35
3．4 小結 / 37

第4章資料中心 / 39
4．1 資料中心面臨的挑戰 / 39
4．1．1 中國能源供給結構對資料中心
的影響 / 39
4．1．2 新政策環境下資料中心面臨的
技術升級挑戰 / 41
4．1．3 雲計算業務給資料中心帶來的
機遇與挑戰 / 41
4．2 資料中心技術的發展趨勢 / 43
4．2．1 資料中心技術演進的路線與
趨勢 / 43
4．2．2 阿里巴巴資料中心的演進路線
與趨勢 / 46
4．3 資料中心能源與供電技術 / 49
4．3．1 資料中心能源的選擇與引入 / 49
4．3．2 資料中心電氣系統架構演進的
趨勢與路線 / 54
4．3．3 資料中心電氣關鍵技術與設備 / 59
4．4 阿里巴巴資料中心供電工程
實踐案例 / 68
4．4．1 分散式不間斷供電和集中式
不間斷供電的比較 / 68
4．4．2 240V+PSU集中電系統 / 70
4．4．3 天蠍BBS / 71
4．4．4 伺服器BBU / 73
4．4．5 機櫃DPS / 74
4．5 資料中心製冷技術 / 76
4．5．1 資料中心製冷系統架構的選擇
與設計 / 76
4．5．2 連續製冷 / 89
4．5．3 製冷系統的節能措施 / 91
4．6 面向下一代IT系統的冷卻技術 / 96
4．6．1 液冷技術簡介 / 96
4．6．2 冷板式液冷技術 / 98
4．6．3 浸沒式液冷技術 / 99
4．6．4 不同冷卻技術對比 / 100
4．7 資料中心製冷技術的發展
趨勢 / 102
4．8 阿里巴巴資料中心冷卻工程
實踐案例 / 103
4．8．1 千島湖資料中心 / 103
4．8．2 張北新風自然冷資料中心 / 105

第5章資料中心網路架構和關鍵
技術 / 112
5．1 超大規模資料中心網路概述 / 112
5．1．1 超大規模資料中心的網路架構
及其技術演變 / 112
5．1．2 超大規模資料中心網路的未來
發展趨勢 / 115
5．2 阿里巴巴資料中心網路 / 118
5．2．1 雲計算對資料中心網路的核心
要求 / 118
5．2．2 阿里巴巴資料中心網路架構
演進 / 120
5．2．3 阿里巴巴資料中心網路HAIL
架構的設計理念 / 122
5．2．4 阿里巴巴資料中心網路HAIL
架構簡介 / 130
5．2．5 阿里巴巴資料中心交換機 / 131
5．2．6 阿里巴巴 vSwitch / 138
5．2．7 阿里巴巴資料中心網路光互聯
技術 / 141
5．3 資料中心網路通訊協定和高性能
網路 / 142
5．3．1 資料中心網路互聯協定 / 142
5．3．2 高性能網路 RDMA技術 / 145
5．4 可程式設計晶片和高性能閘道
平臺 / 146
5．4．1 基於x86高性能軟體閘道平臺
Netframe / 146
5．4．2 基於可程式設計交換機與SDN技術
的硬體交換平臺 / 147
5．5 網路視覺化技術 / 148
5．5．1 網路視覺化前端技術 / 149
5．5．2 網路視覺化後端技術 / 150
5．6 都會區網路光傳輸技術 / 151
5．6．1 都會區網路架構簡介 / 151
5．6．2 光傳輸技術 / 154

第6章伺服器技術 / 159
6．1 伺服器簡介 / 159
6．1．1 伺服器系統分級 / 160
6．1．2 伺服器行業生態 / 161
6．1．3 伺服器應用場景 / 162
6．1．4 伺服器面臨的挑戰 / 162
6．1．5 伺服器設計考慮 / 163
6．2 伺服器研發和技術體系 / 164
6．2．1 資料中心伺服器研發模式 / 165
6．2．2 資料中心伺服器工程技術之
主機板 / 167
6．2．3 資料中心伺服器工程技術之
散熱技術 / 170
6．2．4 伺服器結構工程技術 / 174
6．2．5 伺服器監控及運維體系 / 189
6．2．6 伺服器測試及性能評估
體系 / 191
6．3 軟硬體優化 / 197
6．4 伺服器演進展望 / 198
6．4．1 阿里巴巴的伺服器演進 / 198
6．4．2 計算/存儲分離和部件化 / 199
6．4．3 進一步解耦CPU-Storage，
CPU-GPU，CPU-MEM和
架構一體化 / 201
6．5 硬體安全體系 / 203
6．5．1 可信計算 / 204
6．5．2 可信執行環境 / 205
6．5．3 記憶體安全 / 208
6．5．4 構建完善的硬體安全體系 / 209

第7章計算硬體技術 / 211
7．1 通用計算 / 212
7．1．1 x86 / 212
7．1．2 Non-IA / 215
7．1．3 Non-IA與x86的比較 / 218
7．1．4 典型業務與通用計算 / 219
7．2 異構計算 / 221
7．2．1 GPU / 221
7．2．2 FPGA / 225
7．2．3 ASIC / 227
7．2．4 CPU、GPU、FPGA、ASIC
簡單比較 / 230
7．3 邊緣計算 / 230
7．4 匯流排互聯 / 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 計算與業務軟硬體結合 / 236
7．6 小結 / 238

第8章存儲硬體技術 / 239
8．1 記憶體 / 240
8．1．1 DDR / 240
8．1．2 NVDIMM與UltraDIMM / 241
8．1．3 AEP / 243
8．1．4 HBM與HMC / 243
8．2 HDD / 245
8．2．1 基本原理 / 245
8．2．2 大容量硬碟應用 / 247
8．2．3 HDD的發展趨勢 / 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 新型存儲介質 / 261
8．4．1 3D XPoint / 261
8．4．2 ReRAM / 264
8．4．3 NVMe / 265
8．5 新型存儲介質應用 / 265
8．6 自研存儲產品AliFlash / 269
8．6．1 雙模式SSD / 269
8．6．2 開放通道模式 / 270
8．6．3 開放通道模式的應用路徑 / 272
8．6．4 AliFlash與業務軟硬體結合 / 273
8．7 存儲路徑 / 276
8．7．1 傳統檔案系統 / 276
8．7．2 KV存儲 / 278
8．7．3 SPDK / 279
8．8 NVMoF / 280
8．9 近存儲計算 / 283
8．9．1 本地近存儲計算 / 283
8．9．2 遠端近存儲計算 / 285
8．10 小結 / 288

第9章基礎設施智慧化運營與
自動化運維 / 289
9．1 基礎設施資源運營智慧化 / 290
9．1．1 需求預測 / 291
9．1．2 資料中心機架位元容量規劃 / 293
9．1．3 智慧製造的發展趨勢 / 295
9．2 基礎設施資源交付自動化 / 296
9．2．1 通過帶外網路實現的遠端自動
開關機 / 296
9．2．2 伺服器作業系統自動化安裝 / 297
9．2．3 自動化部署遇到的問題及解決
方案 / 300
9．3 基礎設施智慧監管控 / 300
9．3．1 可用性監控分析 / 301
9．3．2 電熱異常感知 / 301
9．3．3 能效優化 / 304
9．4 物理機自動化維修 / 305
9．4．1 故障發現 / 305
9．4．2 故障預測 / 307
9．4．3 故障維修 / 307
9．5 集群自動化運維 / 309
9．5．1 集群自動化運維的主要設計
思想 / 309
9．5．2 物理機集群智慧自愈系統 / 311
9．6 網路智慧變更系統 / 314
9．6．1 變更穩定性挑戰 / 314
9．6．2 解決方案 / 315
9．6．3 網路智慧化變更系統 / 316
9．7 無人值守的資料中心 / 317

第10章 IDC、網路、伺服器的
一體化 / 319
10．1 基礎設施的優化匹配 / 319
10．1．1 大集群與業務的優匹配 / 319
10．1．2 IDC建築、網路大集群、服務
器的宏觀優化 / 320
10．1．3 機架功耗、伺服器功耗、網
絡埠利用率的微觀優化 / 321
10．2 整機架交付：OCP、天蠍
與AliRack / 322
10．3 面向業務的一體化解決方案：
HPC、超算、AI / 323
10．4 系統技術分層與協作 / 327
10．5 全系統模擬器 / 328

第11章總結及展望 / 330
11．1 2022年――世界第一的基礎
設施 / 330
11．2 基礎設施5．0――AI、異構、
智能化 / 332
11．3 基礎設施6．0――一體化優
基礎設施架構 / 332
11．4 五年之後的基礎設施――創新
的機制保障 / 333
11．4．1 NASA與達摩院――阿里巴巴
的科技創新 / 333
11．4．2 AIS的創新機制 / 333
11．4．3 前瞻佈局與戰略拖動 / 334
11．5 量子與未來 / 334
11．5．1 量子通信 / 334
11．5．2 量子計算 / 335

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