盛大云计算旗下——比格云21日宣布，云数据库正式上线和北京数据中心同步启用。盛大云计算CEO诸葛辉表示，作为盛大多年技术和运维经验鼎力支持的公有云（Iaas）平台，将深入支持金融、大数据、政务、人工智能等领域的发展，用更为优化的解决方案，为成长企业提供发展动力，为成熟企业提供运营支撑。

开拓蓝海，创新打造世界一流云主机

2016年，全球云计算的市场已经超过2000亿美金的规模，其中中国云市场的规模达到了112亿美金。传统云服务平台的业务品类单一，平台各项性能指标过低、产品专业性不聚焦很难适应现今复杂的数据需求环境，专业云服务平台成为企业用户的首选。

记者了解到，早在2010年，盛大集团云计算部门就开始切入云计算领域，历经7年的云计算行业积累，为20万企业级客户提供一站式云解决方案，服务覆盖游戏、电商、金融、O2O、在线教育等20多个细分领域，成为国内最早提供公有云服务的云厂商之一，并成功孵化出云计算行业新“黑马”——比格云。

比格云作为2016年11月上线的公有平台，虽只上线半年多，已经拥有1万多家企业用户，迅速成为行业领先者。

领先的奥秘在于技术过硬，比格云在去年正式推出的高性能云主机，不仅突破IOPS和网络通道这两大制约云主机性能的瓶颈，带给了用户更极致的速度体验，还在保障云主机稳定高效的运行，DDOS防攻击、误操作、病毒等导致数据丢失的风险防控方面，拿出了优质的解决方案。

这样一款性能爆炸的高性能云主机，一经推出便获得了市场的认可，上线半年用户量即达万级以上，累计提供云计算服务超过5万次，帮助用户抵御攻击超过6700万次，云主机IOPS性能超过12万，超同行三倍以上，创造全国最快的网络访问速度6毫秒。

以持续创新领先一步

初战告捷的比格云并没有停止创新的脚步。盛大云计算CEO诸葛辉表示，最新推出的云数据库和北京数据中心均具有领先于同行的优势。

诸葛辉表示，比格云北京数据中心的服务器装备Intel E5 V4最新的处理器，并配备全部SSD固态磁盘；交换网络采用了全40G双冗余链路互联，服务器采用全万兆链路冗余互联，保证网络系统连通性99.95；双路供电系统，保证网络系统的电力持续供应可以达到99.99%；全网智能优化的六线BGP网络，覆盖绝大部分中小运营商；同时还精心配备了秒级防御和清洗体系，保证企业业务免受流量攻击。

而比格云新研发的MySQL云数据库，则是一种基于成熟云计算技术的，稳定可靠、可弹性伸缩的在线数据库服务。云数据库可以让用户可以轻松在云端部署、使用，在几分钟内即可获得极高性能的数据库实例。比格云云数据库具备高性能低成本、双主热备高稳定性、主从架构安全可靠等特点，除此之外云数据库还提供备份、数据回滚、监控、快速扩容等数据库运维全套解决方案，具有极高性价比，让企业更专注于自身业务发展。

诸葛辉表示，在比拼创新的时代里，只有保持“更快、更稳、更安全、更便捷”，才能在市场中占有一席之地。

（责编：张苇杭）

目前，云计算应用正不断扩散，从游戏、电商、移动、社交等在内的互联网行业向制造、金融、交通、医疗健康等传统行业转变。尽管市面上云平台、云服务的种类和数量不断攀升，令人目不暇接，但许多企业仍然面临如何精确地评估自己的需求，通过云计算的优势增强自身的核心竞争力这样的难题。未来，云计算市场或将呈现出可定制、标准化、一体化交付、云网融合等趋势，在以产品、技术为导向，向云的运营为导向的转变过程中，竞争的关键在于如何提升云计算解决方案的创新力。

混合云更受青睐

对于企业而言，一致的应用体验一直是其所追求的目标，而承载着工作负载的底层架构来自哪里并不是一个问题。这就导致了越来越多的企业倾向于使用混合云作为管理平台，以获得更好的应用体验。作为一种公有云和私有云的组合，混合云之所以受到青睐主要有以下原因：

第一，由于未来所有的云模型需要互相连接，许多来自外部的资源将使“传统”技术上的私有云成为混合云模型，现在，混合云最靠近不确定云，更易于未来将企业数据中心平台扩展成某种类型的云。

第二，随着带宽的提高，连接方面有更好的优化方法，整体资源利用率正变得更加合理。应用程序接口和开源代码云平台正在创建一些更有力的方式去连接，而混合云能够实现更大的互联支持。

第三, 由于数据中心拓展，灾难恢复和业务连续性，建立“business-in-a-box”，发展完全基于云的业务分部，甚至创造新的服务产品，较小的企业也能参与到混合云的游戏中。

第四，混合云的动态特性允许组织按比例快速变化。不断向前发展，企业将寻找更接近终端用户和他们自己位置的新方法，并转发他们的数据。这意味着内容分发网络和边缘计算变得更强大。寻求混合云在扩展传统云能力和数据中心模型上产生大的影响。

云计算安全进一步备受关注

近年来，云计算产品及解决方案的日趋丰富和成熟也令云安全上升到关键位置,不管哪一类的云，安全可控是客户的底线。由于云服务商数据中心资源的规模化和集中化，数据中心、网络链路等物理设施一旦遭遇破坏和故障，影响巨大。据NetWrix一项针对云计算的研究显示，虽然认为大数据向云端集中是发展趋势，但有40%的公司担心由此可能导致数据安全问题。为此，在安全领域的创新优势能够为云计算厂商赢得客户。

专业的云服务是企业用户首选

从技术角度来说，硬件配置和网络环境会影响到云服务的性能。为了保证性能，云服务提供商必须提高硬件规格，以及网络接入带宽。传统云服务平台由于业务品类过于单一，各项性能指标很难适应各项复杂的业务环境，缺乏专业性是其最大的短板。追根溯源，在硬件配置和网络环境相同的情况下，云服务性能如此大的差异，可以说是云服务专业度的直接体现。

1、华云数据Cloud Ultra企业级私有云系列产品和解决方案

除了全面虚拟化、高性能分布式存储、灵活敏捷网络的基础解决方案，Cloud Ultra系列私有云产品更融合了高性能计算、大数据支撑、DevOps、混合云支持、全资源调度管理、全业务计费等创新私有云产品解决方案，帮助企业以更低的CAPEX/OPEX获得高效、敏捷、安全的企业级私有云服务。

Cloud Ultra四大版本（基本版、高级版、白金版、定制版）面向不同需求的用户，所有版本都支持二次开发；支持多种存储方式，各存储层上的数据可自由迁移，数据管理更灵活；可以为用户提供多种实用设计，如SDN架构设计、USB设备映射、VM故障自动恢复等；支持多种计算虚拟化技术，能有效实现虚拟化资源调度。

2、中国电信天翼行业云解决方案

中国电信天翼云从专属云、专网云、定制云、安全云四个方面为客户提供一揽子解决方案。

专属云，为用户实现资源物理隔离，网络独享接入，立体式防护网络，既可实现私有云的独享隔离，又能实现公有云的弹性扩展。

专网云，基于中国电信骨干网络，为用户提供端到端的二层或三层的接入方案及用户入网接入服务，数据中心和数据中心及云和云之间的网络可解决传统的云间高速互联问题，还可作为传统骨干网络的补充。

定制云，中国电信天翼云具备端到端服务能力，本地化快速响应，能够提供定制化服务，包括咨询服务、迁移服务、集成服务、实施服务、守候服务、运维服务等一揽子的端到端服务。

安全云，从系统（System）、服务（Service）、保密（Secrecy）、持久（Sustainability）、标准（Standard）五个方面构成天翼云5s安全体系。

3、软通云网云协同开发平台

基于云计算的协同开发平台是将软件需求、开发、测试、运营等整个生命周期放在云端的解决方案，软通云网云协同开发平台致力于打造云端研发环境，帮助企业通过云计算实现技术效率最大化，让软件交付变得更加高效、标准、可控。

4、Avaya云端呼叫中心解决方案“小A云”

作为全新的云端呼叫中心解决方案，“小A云”可以帮助客户将现有本地部署的呼叫中心迁移到云端，并支持任意时间、地点、服务规模的灵活、快速部署，能够大幅减少企业的运营管理成本，助力企业在云催收、云电销等场景下的业务增长。同时，开放的云端也为企业的通信业务带来信息风险，通过Avaya“小A云”，企业可以在自建机房部署、第三方IDC机房和公有IaaS基础云专享部署三者之间随意选择，保证呼叫中心7 天168小时安全稳定运行。

“小A云”私有云和混合云的部署方式在保障企业数据安全的基础上，可以帮助企业规避复杂的呼叫中心建设风险，采用高端定制的方式，将标准化、定制化、个性化的需求完美组合，为客户提供安全稳定的轻资产云体验。

5、APICloud一站式高效APP开发和管理平台

APICloud利用“云端一体”的理念，简化移动应用开发技术。其由“APP引擎”和“云引擎”两部分组成，可帮助开发者快速实现移动应用的开发、测试、发布、管理和运营的全生命周期管理。同时，聚合大量第三方云服务，成为移动领域的云服务聚合渠道。以快速、高效、成熟的APICloud移动应用开发技术为基础，结合服务于数万企业客户的丰富经验，其“App定制服务”能够帮助客户快速完成App全链条的开发和上线。

【IT168 资讯】开源的历史可以追溯到20世纪60年代，在几十年的发展进程中，开源经历了从小到大，从无到有，从非主流到主流的过程。时至今日，开源已成为最具活力、最具开放精神、最被推崇的商业模式。尤其是在云时代，开源已成为引领行业发展的主力军。

在2018开源云计算产业大会上，工业和信息化部信息化和软件服务业司巡视员李颖就下一步推动云计算开源工作提出三点意见：深入跟踪前沿技术、深入拓展行业应用、完善开源的治理生态。

无论是企业自主开源，还是个人推动开源技术为鼓励企业或个人进一步探索我国云计算开源技术发展模式，本次大会特设“OSCAR尖峰开源技术和人物”奖，以表彰在云计算开源领域具有杰出贡献的企业、个人和技术。

OSCAR尖峰开源技术研发创新奖获奖名单：

华为软件技术有限公司(FusionInsight)、腾讯云计算(北京)有限责任公司(TStack)、烽火通信科技股份有限公司(FitOS虚拟机高可靠性技术)、中国电信北京研究院(“蓝存”高可信云存储)、微软Visual Studio Code(简称： VS Code)、新华三技术有限公司(基于H3C CloudOS 3.0架构的云原生容器引擎)

OSCAR尖峰自主开源技术创新奖获奖名单：

华为软件技术有限公司(ServiceComb 开源微服务框架)、杭州飞致云信息科技有限公司(混合云环境下的新一代开源堡垒机Jumpserver)、上海云轴信息科技有限公司(基础架构即服务软件)

OSCAR尖峰开源人物、尖峰开源企业、尖峰开源用户获奖专家和企业代表上台领奖

OSCAR尖峰开源人物奖获奖名单：

耿航 孙宏亮 周正中 姜宁 陈恺

OSCAR尖峰开源企业奖获奖名单：

腾讯科技(深圳)有限公司、中移(苏州)软件技术有限公司、甲骨文(中国)软件系统有限公司、华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司

OSCAR尖峰开源用户奖获奖名单：

中国铁路信息技术中心、网易云

OSCAR杰出贡献奖获奖名单：

党受辉(腾讯互娱)、杨文兵(腾讯互娱)、萧田国(华佑科技)、朱荣泽(UMCloud)、吴凯(云途腾)、海洋(京东云)、王永霞(腾讯云)、田忠(IBM)、王柏鈞(腾讯)、刘军卫(中移苏研)、李响(中兴)、侯大鹏(兴业数金)、叶航晖(数梦工场)、徐伟光(京东云)、刘宁(博云)、赵文斌(红帽)、魏显飞(富通云腾)、朱勇(浪潮)、刘涛(飞致云)、张琰珺(ZStack)、房秉毅(联通)、程度(青藤云安全)。

此外，此次大会揭晓了“首届MAXP(Max Performance)中国高性能云计算创新大赛”名单：

MAXP最佳创新奖：

清华大学： “LDA主题模型GPU加速设计方案”;

兰州大学：“糖尿病受体与药物的分子动力学模拟”

MAXP优秀创新奖：

北京交通大学：“ 变压器电磁特性仿真方案”;

北京林业大学：“ 基于深度学习的人群状态估计”;

凌巍才(个人)：“高性能HTTP动态网站设计方案”

可信云CPU云主机增强级暨MAXP性能奖：

特别贡献奖：

阿里云

云计算技术的快速发展不断促使金融行业转型上云，银行业上云也变成不可阻挡的发展趋势。然而，与大型银行相比，中小银行在上云中往往面临着更大的挑战。为掌握金融行业云计算技术现阶段使用情况，以及更好地推动中小型银行上云，中国信通院调研编写完成《金融行业云计算技术调查报告》，并携手兴业数金、哈密市商业银行和南阳村镇银行共同撰写了《中小银行上云白皮书》，中国信通院云计算与大数据研究所云计算部门副主任栗蔚在会上正式将其对外发布。

此外，大会相继还颁发了《开源治理白皮书》、《中国私有云发展调查报告》、《可信云开源类解决方案》《中国云计算开源发展现状》等多个报告，为众多开源观望者答疑解惑。

文/在前线 老凉

2017，中国云计算产业乃全球的亮点，不只是中国市场的增速远超全球，更是中国市场上比其他市场活跃着更多的云计算服务商，而这些业者在市场上叱诧风云，离不开那些让我们印象深刻的大咖，他们就是在前线评选出的2017年十大云计算人物。（排名不分先后）

在前线十大云计算人物：

阿里云CEO 胡晓明

胡晓明（花名孙权），阿里巴巴集团合伙人之一，现任阿里巴巴集团资深副总裁兼阿里云总裁。

胡晓明致力于将阿里云打造成一个普惠科技的平台，积极推动云计算、大数据、人工智能技术在经济生活各个领域中的应用和实践。

在他的带领下，阿里云受到行业和大型企业级客户的认可，而在全球云计算市场竞争中进入前三，并将中国自主研发的大规模计算操作系统——飞天，推广至全球舞台。

在前线十大云计算人物：

腾讯公司副总裁、腾讯云总裁 邱跃鹏

在邱跃鹏的带领下，腾讯云在2017年取得了从优秀走向卓越的表现。

与此同时，腾讯云推出了智慧门店解决方案、智慧出行解决方案、智能安防监控方案、智能医学影响方案等，获得了CSA STAR Tech IaaS云平台安全能力认证、ISO22301认证、大数据产品能力认证等专业能力认证。

值得一提的是，腾讯云在2017年从基础架构到精细化运营全面升级，从平台实力到生态能力建设，腾讯云将之整合并面向市场，使之能够为企业和创业者提供集云计算、云数据、云运营于一体的云端服务体验。

在前线十大云计算人物：

联想集团高级副总裁，数据中心业务集团中国区总裁 童夫尧

2017年，联想数据中心业务集团中国区在童夫尧带领下，在云计算及企业级市场全面发力，尤其是重磅发布人工智能战略，致力于成为人工智能时代“由AI驱动的智能变革”的推动者和赋能者。

联想在算法、大数据和计算力等人工智能的三大支柱都有布局并拥有优势，尤其是在计算力方面，今年可谓大放异彩：

不但发布了自主研发的全新HPC集群——深腾8810，以及HPC+AI智能超算平台LiCO；

还连续第四次获得全球HPC Top500中国第一，全球第二；

并与北京大学成立了国内首个温水水冷高性能计算校级公共平台；

还发布了ThinkSystem数据中心基础设施和解决方案产品组合以及ThinkAgile软件定义的解决方案。

在前线十大云计算人物：

新华三集团总裁兼首席执行官 于英涛

2017年，在于英涛的带领下，新华三集团在云计算市场取得了骄人成绩。

在企业网市场，新华三继续领跑。IDC数据显示，新华三2017年上半年在以太网交换机市场、无线局域网市场、企业网路由市场、网络管理软件市场全部位居榜首。

在云计算领域，新华三面向城市云和行业云的H3Cloud 2.0产品和解决方案全面升级，发布容器和微服务架构的PaaS和开发测试云，并发布多款超融合新品。

IDC数据显示，新华三超融合产品UIS连续两年在中国区市场份额排名第一。

新华三还发布了全新的云运维平台，为云计算大规模部署和运营、微服务化应用监控提供支撑。

2017年，新华三在国产虚拟化、超融合架构、云管理平台与政务云市场获取市场第一份额。

在前线十大云计算人物：

戴尔全球副总裁，大中华区IT架构解决方案事业部总经理 曹志平

在曹志平的推动下，戴尔主导成立的“未来就绪企业云联盟”已发展壮大为业内技术联盟的典范，联盟成员共同为企业用户提供一系列技术领先且定制化的云计算产品及解决方案，为企业用户在云计算时代下拥抱数字化转型并实现业务创新做出突出贡献。

2017年，戴尔进一步深化未来就绪“任意云”战略，与未来就绪企业云联盟成员继续推动混合云解决方案在中国及全球市场的实践，实现帮助用户“建好云，管好云，用好云”的初衷。

与此同时，戴尔在“云就绪、云部署、云管理”三步措施的基础上推出“云原生”，在提升企业持续交付能力的同时，带来更高的灵活性及敏捷性。

在前线十大云计算人物：

京东云事业部总裁 申元庆

2017年，原微软亚太科技有限公司董事长申元庆加盟京东，出任京东云事业部总裁，直接向京东集团董事长兼CEO刘强东汇报。申元庆的加盟对于京东云而言可以说是一个转折点。

在战略上，京东云的角色也发生了巨大变化，京东云此前一直是京东内部能力输出的要害部门，而申元庆到任之后，京东云的角色全面从能力输出切换到技术赋能，更加高调地拓展云计算市场。

京东云的愿景是“Cloud of Choice in China and for Global”，即“中国首选的可托付的云计算服务商”，并提出要在PaaS和SaaS上弯道超车，为达成这样的目标，京东云还发布了“云矩阵”的生态战略。

在前线十大云计算人物：

华为云总裁 郑叶来

郑叶来负责华为公有云服务和IT基础设施业务的战略制定与发展，以及相应的产品与解决方案、服务的研发和交付。

2017年，在郑叶来的带领下，华为云正式对外发布公有云战略，广受业界关注，被业界看作是“第五朵云”。华为云BU聚集力量，加强投入，发挥企业级优势，发展迅猛，较去年同期提供的云服务种类翻倍。

IDC发布了最新的《IDCMarketScape：中国政务云市场厂商评估，2017》，报告中显示，华为云政务解决方案凭借过硬的综合实力和前瞻性的战略布局，位居领导者区间，并占有全面领先优势。

在前线十大云计算人物：

中科曙光总裁 历军

在历军的带领下，曙光在2017年发布了“数据中国智能计划”，旨在通过先进、高效的智能计算，让数据变成智慧知识和智能服务能力。

年内，曙光推出了人工智能管理平台“SothisAI”、全球首款基于寒武纪芯片的AI服务器、全球首款全浸没式液冷的AI训练服务器等一系列人工智能产品及服务，并发起成立了“数据中国智囊团”，构造人工智能产业闭环。

2017年，曙光致力于打造先进计算产品及服务，并在兰州、太原、徐州等多个城市建设、运营先进计算中心，同时在西安交通大学等高校开展了先进计算人才培养计划，切实推进先进计算产业发展。

年内，曙光还牵头成立了中国科学院智慧城市产业联盟，推动智慧城市建设；参建了“大数据分析系统国家工程实验室”，旨在突然大数据产业的核心技术。

此外，曙光积极推进与“一带一路”国家交流合作，加强海外市场拓展。

在前线十大云计算人物：

微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理 康容

2017年，在康容的带领下，微软智能云业务在中国市场获得了快速增长：作为首个进入中国并实现正式商用的国际公有云服务，由世纪互联运营的Microsoft Azure已经积累了超过1300家解决方案合作伙伴，获得了超过10万家企业客户的认可。

为满足客户迅速增长的业务需求，2017年11月，微软宣布由世纪互联运营的Microsoft Azure将在未来6个月完成扩容，届时Azure在中国提供的云计算规模将扩容至现有水平的三倍。

与此同时，微软也致力于带来与微软智能云Azure一致的混合云平台和体验，伴随着Azure Stack即将在2018年上半年投入商用，微软将把Azure云计算的灵活性和快节奏的技术创新带到客户本地数据中心，助力更多来自不同行业的企业客户把握数字化转型先机。

在前线十大云计算人物：

浪潮集团副总裁、浪潮信息总经理 彭震

2017年，在彭震的带领和推动下，浪潮深化“计算+”战略，着力打造智慧计算生态，致力于开发适用于传统数据中心的云服务器及数据中心升级方案，推动数据中心的全面变革。

通过技术和运营模式的创新，浪潮形成了不同于传统OEM、ODM模式的JDM (联合开发,Joint Design Manufacture)业务模式，形成了紧跟客户需求的敏捷研发以及基于智能并行生产的大批量快速生产和交付机制。

Gartner 2017Q3全球服务器市场报告显示，浪潮服务器出货量全球第三，云服务器出货量全球第一。同时，在智慧计算战略的驱动下，浪潮已经成为AI服务器领域最丰富和领先的企业，也是AI服务器占有率最高的企业，中国领先互联网企业的AI服务器有90%以上来自浪潮。

在云计算的时代，我们可以以极低的成本享受集群带给我们的便利，但是不意味着我们不要追求单机性能的强悍，不同场景下，应用对运行环境的需要也不同，我们对于单机的性能也是有需求的；

那么在高性能云计算方面，国内云计算的大鳄阿里云、腾讯云有有何表现呢？就让我们拭目以待。

测试方法与配置

阿里云的产品规格从单核 1GB 内存的云主机，一直支持到 56 核 480 GB 内存的云主机，在两家的规格比较中占有优势。考虑到腾讯云没有56核480G这样强悍的机型，出于公平起见，我们选了32 核，64 GB ECS 云主机。这个配置的云主机不是最顶尖的，但是却也是我们在使用时，最有可能用到的。

CPU 性能测试

在 CPU 性能方面，我们选择的是 Sysbench 来进行测试，通过计算质数相加求和20000，来评估 CPU 的运算速度 单线程计算结果。

内存性能测试

内存性能测试方面依然是采用 SysBench，分别进行8K、16K的随机分配和顺序分配，对比所用时间和数据传输速度。

网络性能测试

网络方面，我们采用了iperf 来进行网络性能测速。

测试结果

CPU 性能测评

阿里云 32线程计算结果

最终得出计算结果的时间为0.8705s（时间越短越好）

腾讯云 32线程计算结果

求出结果需要1.0477s（时间越短越好）

阿里云 单线程计算结果

最终得出计算结果的时间为26.0161s（时间越短越好）

腾讯云 单线程计算结果

求出结果需要25.9906s（时间越短越好）

在CPU方面，腾讯云云主机的单线程运行速度更快一些，但在多线程中，效果就大大弱于同配置的阿里云云主机了。

线程调度性能测评

阿里云线程调度测评结果

最终计算出的时间为 0.5368 秒（时间越短越好）

腾讯云线程调度测评结果

最终所用时间为 0.6501 秒，略差于阿里云。

内存性能测评

阿里云 8K 顺序分配

所用时间 12.0521s，速度 8.4GB/s。（时间越短越好）

腾讯云 8K 顺序分配

所用时间 11.9706s，速度 8.54GB/s。

阿里云 8K 随机分配

所用时间 7.9546s，速度 12.8GB/s。（时间越短越好）

腾讯云 8K 随机分配

所用时间 8.2966s，速度 12.3GB/s。

阿里云 16K 顺序分布

所用时间 8.6104s，速度11.8GB/s。（时间越短越好）

腾讯云 16K 顺序分配

所用时间 8.3177s，速度 12.3GB/s。

阿里云 16K随机分布

所用时间 3.9285s，速度26GB/s。（时间越短越好）

腾讯云 16K 随机分配

所用时间 4.6759s，速度 21.4GB/s。

从上述结果可以看出，阿里云的随机分配性能远远高于腾讯云。这从8K、 16K都能明显看出。在16K的随机分配中，阿里云的速度26GB相对于腾讯云的21.4GB，胜出的性能盈余还是很可观的。

网络性能测评结果

网络方面，我们采用了iperf 来进行网络性能测速

阿里云网络性能测评结果

阿里云云主机的内网传输速度普遍达到 3.8GB/s ，峰值更是有 4.85 GB，满足了绝大多数场景下的网络需要。

腾讯云网络性能测评结果

在网络方面，腾讯云显得不尽如人意，大部分处在 1.5GB/s 的范畴，峰值也只有 1.7GB/s ，速度确实不佳。

综合测评结果

在各项测试中，出现了一些有意思的现象，比如

腾讯云的CPU在单体性能上超过了阿里云的CPU，判断应该是腾讯开启了单核的turbo。但是在多线程的情况下，反而弱于阿里云，可能是因为此时turbo难以发挥作用反而体现了双方裸实力。也有同事认为腾讯云存在租户争抢资源的问题。

在线程测试中，腾讯云同样展现了颓势，略差于阿里云。

在内存方面则是双方互有优劣，整体来说阿里云在随机方面要更胜一筹。

在网络方面，腾讯云的限制是比较大的，速度不满2G，和阿里云的4.85G存在倍差。

整体结论 腾讯云作为后起之秀体现了不错的潜力，但在积淀较深的阿里云面前基本上没有产品性能优势。平心而论，在常规的产品层面，很难说thinkpad和神舟能有多大的性能差异，因为采用的硬件供应商可能还是一样的。在云计算领域也是如此，即便是AWS也不能超越普通云计算厂商太多，所超出的部分，主要就是底层优化能力以及对场景研判的实力。 可能，这就叫做技术实力吧！

　　当说起云计算中最具有市场声量的三家厂商时，人们肯定会脱口而出：Amazon、Microsoft和Google。的确，长久以来这三家厂商牢牢占据着云计算中大部分的市场份额，而且他们的这种优势还将保持很长一段时间。比如研究公司Forrester就预测到，2018年，AWS、Google和Microsoft三家将贡献整体云平台营收的76%，到2020年还将进一步上升到80%。同样，Gartner也提到，2021年，前十位的云计算供应商将贡献出70%的公有云服务营收。

　　三家之中，Amazon又是佼佼者。在Synergy Research Group Q3的一份报告中，这家研究公司写到，“Microsoft，Google和阿里巴巴的营收增速均远超过Amazon，并同时获得了大量市场份额，但是，在这一市场中，Amazon一家的份额要远大于它身后五家竞争对手之和”。

　　正因为于此，多数企业将很有可能会选择这三大厂商中一家或多家的服务。面对如此多的服务和产品，用户又该如何选择呢?AWS、Azure和GCP(Google Cloud Platform)彼此的产品都又有哪些差异?

　　对此，IDC说到，“目前，IaaS还远达不到成为一种商品化的产品，同时各个顶级供应商又纷纷提供了围绕IaaS的各种产品组合，但是，这些云供应商在虚拟服务器和存储服务的数量和类型方面仍存在差异”。 那么AWS、Azure和GCP到底有什么区别呢?下面我们就从宏观角度来大致说明一下。

　　当然，以下的说明只是一些参考，很多市场专家建议企业要根据自身具体的情况进行公有云的评估，并为此量身定做最适合的云供应商以应对不同的的实际场景。

　　AWS：优势在于服务种类多，但产品体系过于复杂，不利于上手

　　毫无疑问，AWS最大的优势就是它在云计算市场中的主导地位。Gartner在《2017年全球云基础设施即服务魔力象限》中写到，“10年以来，AWS一直是云IaaS的市场中的领导者”。

　　AWS的这种领导地位吸引了那些试图规避风险的大型客户，他们不希望与那些朝不保夕的小型供应商进行合作。 Gartner补充道，“虽然AWS并不能满足所有客户的需求，不过它已经成为了这一领域中的‘安全选择’，这会吸引那些渴望最广泛能力和长期保持市场领导地位的客户”。

　　AWS自身的基础设施十分庞大，其一共覆盖全球14个区域，每个区域中有2到5个可用区域(Availability Zones),每个可用区域中又有1到8个数据中心。在数据中心中还具有多大8万台的服务器。而AWS公司所有的数据中心都通过专用的100G的以太网进行连接。

　　AWS尤其受到运行虚拟机(VM)的大型企业的欢迎。RightScale在其2017年的“云状况报告”中指出，虽然AWS继续保持着惊人的速度增长，但主要收入部分来自于现有客户的业务扩展，而不是那些全新的客户。报告说道，“值得注意的是，虽然运行至少使用一个AWS服务的公司比例没有什么变化，但这些客户使用的AWS应用和虚拟机服务的数量正在增加，这使得AWS的营收得以增长”。

　　拥有庞大而不断增长的服务类别以及最覆盖全球的数据中心网络无疑是AWS的优势所在。Gartner的报告总结到，“AWS是最成熟的企业级供应商，它拥有最强大的管理大量用户和资源的能力”。

　　但是，这种庞大的企业组合类别也是一个弱点。IDC指出，AWS有时会犯下“产品组合对新用户过于复杂的问题”。此外，虽然AWS很容易上手，但在部署关键任务并广泛应用时，可能需要用户具有专业的知识。

　　AWS另一大弱点与成本相关。虽然AWS经常对产品进行降价，但许多企业发现他们很难理解AWS产品的成本结构，而且他们在运行大量工作负载时也难以有效地控制这些成本。

　　总的来说，AWS的缺点已经远远超过了它优势，不过各种规模的客户依然在使用AWS来处理各种各样的工作负载。

　　Microsoft Azure: 优势在于“老客户”，但存在平台缺陷

　　虽然Microsoft在云市场中起步较晚，但是它的转型较为成功，如今的Microsoft已经将Windows服务器、Office、SQL服务器、Sharepoint、Dynamics Active Directory与.Net等传统本地产品实现了云端再造。

　　近来，Microsoft的云计算服务正经历着高速的增长。Synergy的报告显示，对比于其他主要云供应商，Azure的增长速度最快。而在Rightscale的调查中，从2016年到2017年，Azure“整体应用率从20%增长到了34%”。同时，Rightscale也发现，Azure在大型公司中特别受到欢迎，其在大型企业中的应用率从26%上升到了43%。

　　Azure在大型企业中受到欢迎的很大一个原因就是大量的企业已经应用了Windows系统以及其他其他的Microsoft产品，如Office等。 由于Azure与这些应用具有高度的集成性，使用Microsoft应用的企业会发现他们使用Azure起来非常容易，这无疑提升了Azure的客户忠诚度。而且对于这些“老客户”，Microsoft也会提供令他们满意的折扣。

　　Gartner也认为，作为云供应商，Microsoft是那些应用其他Microsoft产品公司的默认选择。

　　此外，大批的公司也被Microsoft对于混合云的支持能力所吸引，这包括Microsoft的Azure Stack产品。这样看来，鉴于Amazon和Google专注于纯公有云部署的产品，Microsoft在混合云中的服务是一个关键优势。当然， 最近Microsoft对于Linux和其他开源技术的支持也吸引了一些企业。

　　不过，Microsoft也不是完美无瑕的，Gartner就认为Microsoft的平台上面存在一些缺陷。它说道，“虽然Azure是一个为企业做好充分准备(enterprise-ready)的平台,但我们的客户报告发现，作为一个具有悠久历史的企业供应商，实际上Microsoft提供的服务体验比预期的要少。这些客户指出了ISV合作伙伴的技术支持、文档、培训和广度等问题”。

　　而且，Gartner还表示，Azure平台在DevOps支持方面也不如其他云平台。例如，它没有那么多的综合型自动化，这需要工作人员手动去执行许多的管理任务。

　　Google Cloud Platform(GCP)：优势在于AI与机器学习，但产品体系尚需完善

　　基于Synergy的数据，GCP的增长速度几乎和Azure一样快。而在RightScale的报告中，Google的使用率从2016年的10%上升到了2017年的15%。

　　Google的用户群体与Amazon和Microsoft的截然不同，许多小型创业公司被Google高度的创新性和开放性所吸引并投入其账下。而且，Google在网页服务中的专注也吸引了大批具有网页业务的客户。依照Gartner的说法，“Google对于那些云原生和想要‘如Google一样运行’的公司最具吸引力”。

　　此外，得力于源于Google自身Borg系统的kubernetes，Google的容器支持功能亦十分强大。更值得注意的是，Google本身就是前沿科技的主要开拓者之一，这使得GCP可以专注于大数据、分析和机器学习等高级计算产品的开发。

　　自然，我们还是要提到Google不好的一面。目前GCP在云计算市场中排名第三，与AWS和Azure具有一定差距，这可能是因为GCP提供的服务和功能种类不如这两家丰富。而且尽管GCP也在全球迅速扩张，但它并没有像AWS和Azure一样多的数据中心。

　　与其他主要的云供应商不同，GCP的起家是从PaaS开始的，后来又增加了IaaS服务。这自然使得它的特性和功能受到了开发人员的欢迎，特别是那些参与DevOps与开源方案的开发者。

　　但是，Gartner表示，虽然更多与Amazon存在业务竞争的公司将GCP视为AWS的代替品，而那些寻找开源与DevOps服务的公司也在寻求GCP的服务，但是对于大部分客户来说，GCP依然是辅助服务供应商而不是战略服务提供商。

　　显然，Google最本质的服务是那些消费者级的产品，比如搜索和Gmail，在2B市场它并没有Microsoft那么多的经验。不过，我们还是要看到Google的云计算主管Diane Greene是VMware的联合创始人。鉴于她的经验与能力，Google有望赢得更多的企业级市场。

　　综上，我们可以把AWS、Azure和GCP的优劣总结为如下图表：

　　AWS VS. Azure VS. GCP：计算

　　AWS招牌性的计算服务产品是Elastic Compute Cloud,或EC2。Amazon将EC2形容为：“在云端提供安全与可调整计算容量的web服务”。EC2提供了多种选择，包括各种各样的实力，支持Windows和Linux、裸金属实例(当前预览)、GPU实例、高性能计算和自动扩展等。AWS还为EC2提供了一个免费的层级，其中包括最高可运行12个月的每月750小时的t2.micro实例。

　　值得注意的是，使用EC2的公司与机构包括Netflix、NASA、Airbnb和Expedia。 Gartner指出，“它(AWS)可以实时对关键任务生产应用程序进行支持，并可以实施高端安全和合规的解决方案”。

　　除此之外，AWS的各种容器服务也受到了市场的欢迎，并且提供对Docker、Kubernetes和其自身Fargate服务的支持选择，这可以让用户在使用容器时自动进行服务器和集群管理。而且AWS还具有虚拟私有云服务Lightsail，它用于帮助客户进行批量处理计算作业，并可以运行与扩展AWS Web应用程序中的Elastic Beanstalk及其他一些服务。

　　Microsoft的主要的计算服务称作Vitrual Machines, 它可以支持Linux、Windows Server、SQL Server、Oracle、IBM和SAP。同时，Vitural Machines具有强化的安全性，并对混合云和Microsoft软件的集成提供协助。如同AWS一样，它还具有一个很长的可用实例目录，包括GPU和高性能计算，以及针对AI和机器学习优化的实例，此外，它还拥有一年免费的750个小时的Windows或Linux B1S虚拟机服务。

　　这项服务的扩充版本被称为Virtual Machine Scale Sets。它包括两个容器服务：基于Kubernetes的Azure Container Service和使用Docker Hub和Azure Container Registry进行管理的Container Services。它还具有用于可扩展Web应用程序的处理服务，这与AWS Elastic Beanstalk类似。最后，它也拥有专门为具有服务架构应用而设计的Service Fabric独有功能。

　　相比之下，Google的计算服务就要简单一些。它主要的计算服务称为Compute Engine, 该产品具有自定义和预自定义的类别，进行按秒计费。Compute Engine提供Linux和Windows支持，而它进行自动折扣与低碳性的基础设施只会耗费一般数据中心一半的能量。在免费层级方面，Google提供的产品包括最高到12个月时间内的每月一个的f1-micro实例。

　　Google还为那些有意部署容器的客户提供Kubernetes Engine。 需要注意的是，Google积极参与了Kubernetes项目，并为这个领域提供了额外的专业知识。

　　AWS VS. Azure VS. GCP：存储

　　在存储这方面，AWS的服务较为丰富，比如用于对象存储的Simple Storage Service (S3)，通过EC2进行连续性块存储的Elastic Block Storage (EBS) ，以及用于文件存储的Elastic File System(EFS)。其中一些更具创新性的存储产品包括能够实现混合存储环境的Storage Gateway和Snowball，Snowball是一种物理硬件设备，组织可以在网络传输不可用的情况下使用该设备进行PB级的数据传输。Snow Edge也是一个包括一些机载计算能力的相似硬件产品，而Snowmobile是一个更大版本的数据传输硬件，它被设计用于进行EB级的数据传输。

　　在数据库方案，AWS有一系列的SQL兼容数据库服务，包括 Aurora、Relational Database Service (RDS)、 DynamoDB、 NoSQL database、 ElastiCache in-memory data store、 Redshift data warehouse、 Neptune graph database 以及 Database Migration Service。

　　AWS并不提供备份服务，但它有Glacier产品，这是为长期的档案储存而设计的。此外，AWS的存储网关可进行较为轻松地进行备份和存档过程设置。

　　Azure基本的存储服务包括基于REST的非结构化数据对象存储服务Blob Storage、用于大容量工作量的Queue Storage，以及File Storage和Disk Storage。而且Azure还具有用于大数据应用服务的Data Lake Store服务。

　　Azure的数据库服务种类较为丰富。其中包括：SQL数据库、MySQL数据库和PostgreSQL数据库。它也拥有数据仓库服务，以及用于NoSQL的Cosmos DB与Table Storage产品。同时，Azure还提供内存服务Redis Cache， 以及专门为那些在自己数据中心中应用Microsoft SQL Server的公司设计的混合存储服务Server Stretch Database。而Data Factory还支持混合存储、编排与集成。与AWS不同的是，Microsoft提供了备份服务，以及网站恢复与档案存储服务。

　　对于GCP来说，情况与计算方面相同，那就是它提供的服务种类较少。Cloud Storage是它统一的对象存储服务名称，这个服务具有一个Persistent Disk服务选项。除此之外，GCP还提供一个类似于AWS Snowball的传输设备及在线传输服务。

　　数据库方面，GCP具有基于SQL的Cloud SQL和专为关键任务工作负载设计的关系数据库Cloud Spanner。此外，GCP还提供两个NoSQL服务，Cloud Bigtable和Cloud Datastore。但是Google也没有备份与档案服务。

　　AWS VS. Azure VS. GCP：关键云工具

　　在对未来进行展望时，专家普遍认为，AI、机器学习(ML)、物联网(IoT)和无服务器计算等新兴技术将成为云供应商产品差异化的关键。三大云计算供应商均已经开始在这些领域中进行尝试，并或多或少开发了相应的产品与服务，并有继续推进之势。

　　AWS依然是覆盖面最为宽广的厂商，其特色产品包括用于培训和机器学习模型部署的SageMaker服务、 可强化Alexa服务的Lex会话界面、Greengrass IoT消息传递服务和无服务器计算服务Lambda。

　　在2017年的re:Invernt大会上，Amazon还推出了一系列的AI服务。比如DeepLens，这是一款通过光学字符、图像和物体识别进行机器学习算法开发和部署的AI相机。 还有开源深度学习库Gluon，它旨在让开发与非开发人员能够较为轻松并并快速对神经网络进...

　    云计算产品数据安全是首要，而随着互联网的飞速发展，Internet应用日益广泛。当我们在享受着数据所带给我们便利的同时，各种各样的数据安全威胁也随之而来。尤其是当数据丢失，不但给用户造成了不可估量的经济损失，更是给企业的长远发展带来了致命的威胁。因此数据安全成了目前企业重点关注问题。在互联网行业，数据安全正在进行着一场持久的攻防战，即使是互联网服务巨头，也难免不会遭遇数据库丢失的风险。

　　据相关数据显示：丢失300MB的数据对于市场营销部门就意味着13万元人民币的损失;对财务部门就意味着16万元的损失;对工程部门来说损失可达80万元。而企业丢失的关键数据如果15天内仍得不到恢复，企业就有可能被淘汰出局。

　　据了解，常见的数据丢失一般表现在以下几个方面：一、操作失误，由于用户对所用系统数据存放位置的不熟悉和对所用系统的不了解导致偶然删除了一个文件或格式化使整个磁盘文件丢失。二、病毒的破坏，由于移动存储设备的广发应用，病毒从互联网到内联网的传播提供了一个便捷的传播渠道，工作人员在内联网使用携带病毒的移动存储设备，导致内联网计算机感染病毒并通过内联网传播，从而使数据遭到破坏。三、是硬件系统故障或软件损坏，由于一个系统或电器的物理损坏导致文件丢失。四、设备硬件故障，导致数据库无法恢复。尽管如此，但还有很多客户并不引起重视，尽管存储在各种磁盘中的数据如此重要。也只有在真正遇到数据危机，导致公司业务停断、数据无法挽回时才会捶胸顿足。

　　每一次数据丢失都可能导致企业和组织蒙受巨大的经济损失，包括无法为消费者提供服务导致收入降低、员工无法工作导致生产力下降、消费者和投资者满意度下降造成名誉损失、恢复系统成本支出增加等情况。面对不可预估的风险和故障，云服务器提供商应怎么做才能切实保障用户的数据呢?云服务商秀探云针对这一问题，推出了国内独有的数据存储解决方案——三层存储技术，彻底解决数据丢失这一问题。

　　值得注意的是，秀探云的三层存储技术是在保障用户数据完整性、可用性的理念上，专业打造的革新技术。该技术响应用户对防止数据丢失的需求，基于卓越的底层硬件对用户数据实行三层保护与备份：缓存层、沉淀层、备份层分别进行数据处理、数据缓存与数据灾备。第一层：缓存层，预先在内存中分配缓存块，对数据进行缓存、处理，保证用户数据的访问速度;第二层：沉淀层，对大量数据在线通过统计、分析对数据实行沉淀、备份、处理数据，与第一层缓存层实时同步，保证数据安全;第三层：备份层，也称灾备层，跨机房做数据灾备，利用数据切片技术，对系统数据进行监控与跟踪备份，防止系统出现操作失误或系统故障导致数据丢失。三层中任意一层发生故障，都可在短时间内迅速恢复，既保证了数据迅速恢复传输的同时又具备安全性保障，数据安全性以及高可用性高达99.999%。从根本上切实保护了用户数据的安全。

　　从行业发展趋势来看，云计算将成为大数据时代的重要服务站点。同时，在互联网时代发展过程中，保障数据的随时可用性是云供商应承担的义务。秀探云励志真正把用户数据安全放于首位，把用户需求放于首位，把用户服务体验放于首位的云服务商，以此在混沌的市场中脱颖而出。

　　品牌介绍：

　　秀探云是重庆探长网络科技有限公司旗下云计算品牌，该品牌成立于2016年11月，主要为中小企业提供高可用云计算服务，包括北京、辽宁、香港、广州等多个节点的云服务器租赁、云虚拟主机、网站服务器租用托管等服务，为各行业提供一站式云计算解决方案,弹性灵活、按需付费,轻松助力企业及个人云端部署!

　　秀探云以云服务器质量为项目生命线，不断提升产品硬件性能、创新底层虚拟化技术、革新用户服务体验，始终本着“以用户体验为根，产品质量为本”的服务理念，扎根国内云计算市场，全力打造优质的、公共的、开放的云计算生态。秀探云推出的高可用的云服务器，CPU为E5-2690 V3系列、硬盘为SSD Sas3系列、内存为高频DDR4的配置，励志为中国云计算的发展做出应有的贡献。

在AMD“跑步进入7nm时代”的行动中，GPU扮演了开路先锋的角色。在今天召开的Next Horizon技术大会上，AMD就宣布了全球首款7nm制程GPU产品：主要用于人工智能、云计算和高性能计算的AMD Radeon Instinct MI60和MI50数据中心GPU。MI是Machine Intelligence的缩写，可以很清晰地反映AMD Radeon Instinct产品线的定位。

在看到竞争对手凭借专业计算卡在人工智能和高性能计算领域混得风生水起后，AMD在一年多前正式推出了Radeon Instinct系列，用以取代之前的FirePro S。而在今年，Radeon Instinct随着7nm制程的升级也进行了产品升级，从之前的MI25升级为MI60和MI50。

我们先来看看AMD Radeon Instinct MI60和MI50的具体指标。从现场展示的PPT来看，MI60和MI50的规格差距并不大，二者的计算单元数量分别为64个和60个，流处理器数量分别为4096个和3840个。

MI60和MI50依然是基于VEGA GPU架构，但是AMD在采用7nm制程工艺的同时，对其核心架构进行了部分优化升级。比如优化了ALU算术逻辑单元，也增加了ECC完全校验功能，采用PCIe 4.0接口标准等。

其核心规模从14nm VEGA 10的125亿晶体管增加至7nm VEGA核心的132亿晶体管，不过因为其制程工艺的提升，核心面积从484平方毫米降低到了331平方毫米。同时其核心尺寸仅相当于竞争对手的大约40％，因此MI60和MI50在部署成本和密度方面具备相当的优势。

相比之前的MI25，MI60将内存带宽提高到了夸张的1TB/s，集合32GB HBM2存储，其数据单款基本达到了顶峰。同时，其还实现了包括GPU和存储在内的全面ECC校验，以及PCIe 4.0接口。

架构的优化、制程的提升以及存储带宽的扩大，使得MI60可以提供强大的混合精度FP16、FP32和INT4/INT8能力，从而满足动态工作负载的需求，特别是从训练复杂神经网络到运行针对这些训练网络的推理。同时，MI60还是目前世界上最快的双精度PCIe 4.0加速器，提供了高达7.4TFLOPS的峰值FP64性能，能够更有效地处理包括生命科学、能源、金融、汽车、航空航天、学术、政府、国防等行业的高性能应用。

相比MI25，MI60的FP16浮点性能提高了20％，INT8、INT4整数性能分别提高了140％、380％。凭借在INT8和FP64方面的性能改进，AMD得以将其Radeon Instinct产品线的应用场景从MI25时代的神经网络训练和虚拟化，扩展到了推理计算和高性能计算领域。

另外，通过PCIe 4.0接口和Infinity Fabric Link GPU互连技术，AMD可以通过硬件桥接的方式，实现八张加速卡分成两组的彼此互联。通过桥接，MI60可以实现高达6倍的快速数据传送，每个GPU的两个Infinity Fabric链路拥有多达200GB/s的对等带宽。

而在8张加速卡可以基于硬件虚拟化实现灵活组合，从一张加速卡支持16个虚拟机，到一台虚拟机拥有8张加速卡。

同时，其组合方式也非常灵活。1台服务器内拥有的8张加速卡可以采用灵活分组的方式，配置成为拥有1张、2张、4张以及8张加速卡的虚拟机。

在推出全新加速卡之外，AMD还宣布了用于加速计算的ROCm开放软件平台的新版本，该平台支持新加速卡的体系结构特性，包括众多开源体系下的新套件和库。它允许客户在开放环境中部署高性能、节能的异构计算系统。AMD Radeon Technologies Group高级副总裁David Wang在接受零镜网记者采访时表示：目前AMD拥有接近2000人的软件开发团队，会通过内部开发和外部协同的方式，不断支持ROCm开放软件平台的改进和升级。显然，在英特尔CUDA的成功案例在前，AMD也希望凭借更高费效比的硬件和免费开源的软件来抢回更多的市场。

至顶网服务器频道 01月22日 新闻消息（文/李祥敬）：随着云计算、大数据、人工智能等技术的深入发展，高性能计算呈现出新的特点。基于海量数据的数据分析与挖掘、深度学习、虚拟现实、人工智能等服务不断涌现，特别是GPU凭借在特定场景的强大性能强势崛起，迅速涉足通用计算领域，带来了算力的空前提升。

近日，中国信息通信研究院携手云计算开源产业联盟和中国计算机学会高性能计算专业委员会共同举办首届“中国高性能云计算创新大赛”（以下简称“大赛”），旨在进一步推动国内高性能计算的发展，促进云服务商服务质量的不断优化升级，鼓励行业从业人员和科研人员积极投身云计算应用创新的大潮。

本次大赛由中国工程院院士陈左宁、华中科技大学教授长江学者特聘教授金海、中国信息通信研究院总工程师余晓晖组成指导委员会，特别邀请中国信息通信研究院云计算与大数据所副所长何宝宏、清华大学计算机系教授、中国计算机学会副秘书长陈文光、中科院计算机所研究员 中国计算机学会高专委会秘书长张云泉、中科院计算机所计算机应用研究中心主任赵晓芳担任评审委员会主席，中国信息通信研究院云计算研究部副主任栗蔚、中国电信北京研究院云计算平台研发中心主任王峰担任大赛评审委员。

新一轮变革的风口

母庸置疑，我们现在处于一个计算多样化的时代，近年来CPU的发展遭遇瓶颈，性能提升逐步放缓，但数据的爆炸却愈演愈烈，数据处理能力日益乏力。基于GPU的云计算平台在科学计算、图形渲染、机器学习、视频解码等领域的应用日趋广泛，国内领先的云服务厂商纷纷推出GPU云主机的服务

何宝宏表示，近些年，云计算技术快速发展，逐步取代传统IT架构，成为各行各业信息化创新的首选。随着行业差异化需求的不断增加，云服务商通过云计算平台为行业客户提供了丰富多彩的服务。

本次大赛就是瞄准这些业界出现的新趋势，立足于“创新”和“性能”两个基本点设置了两大赛程，为科研院校和企事业单位以及云计算厂商群雄角逐搭建了巨大的舞台。

大赛为云计算服务商/厂商设计了CPU和GPU云主机性能大赛，并设置A榜和B榜。其中A榜由信通院的CPU和GPU性能评估benchmark测试云服务性能来排序，B榜由专家委员会从提交测试例中选取20个应用场景测试CPU和GPU云服务性能来排序。最后结合A榜B榜排名为参赛厂商颁发多个单项奖。

大赛为科研院校和企业单位设置了高性能计算应用场景赛、性能优化算法赛两项创新赛。应用场景赛参赛要求选手提交自己编写设计的方案，通过在各厂商提供的云主机上运行来检验厂商云主机性能。性能优化算法赛面向深谙云主机高性能优化之道的大咖，只要有想法，就等你来！

目前，加入MAXP黄金战队的云计算服务商/厂商有阿里云、华为、腾讯云、天翼云、UCloud，加入高性能应用场景黄金战队的科研院校和企业单位有北京大学、北京邮电大学、北京工业大学、北京林业大学、北京交通大学。

“大赛旨在鼓励相关科研人员积极投身到高性能创新发展的大潮中，利用高性能云计算技术创新出更多的机器学习、动画动漫、科学计算等应用，并且努力探索云平台性能优化之道。同时，面向云计算厂商和从业人员的‘性能赛’，意在促进云服务商服务质量的不断优化升级，规范我国云计算产业的和谐发展。”何宝宏说。

亮点不断 大赛等你来

据悉，本次大赛，邀请了领域内的多位专家领导组成大赛评委会。经组委会讨论，制定了细致、专业的比赛评审规则。我们以公平公正公开为基本原则，希望参赛的云服务商、高校人员能够在比赛中展示自己最高的专业水平和最傲人的风采。同时也希望大家能在比赛中互相学习，共同进步，不断壮大我国云计算领域高精尖人才队伍的规模。

大赛将于2018年1月- 3月火爆开赛，具体赛程如下：

比赛报名时间为1月9日-28日， 1月29日评选方案，1月30-3月10日进行方案实测，3月11日进行现场赛，3月22日于“2018全球云计算开源大会”现场进行颁奖。

选手参赛期间不仅可以免费使用大赛提供的云主机，更有院士专家亲临指导！入选的优秀方案不仅有5000-20000的现金大奖和免费的云主机使用，还有可能被选入中国信息通信研究院CPU/GPU云主机benchmark测试例集！

我们看到目前不管是云计算还是高性能计算都有众多的赛事，那么中国高性能云计算创新大赛有什么不同呢？栗蔚告诉记者，大赛具有自己的鲜明特点，第一，本届大赛是一个综合赛事，面向高性能计算应用场景和性能优化算法，覆盖面更广；第二，产学研的生态协同，本届大赛面向产业、科研、教育机构，实现了更大范围的人员参与；第三，相关参赛测试成绩会被加入到中国信息通信研究院CPU/GPU云主机benchmark测试例集。

总之，秀出您的“野蛮”性能！云主机的性能，用创新来决定！

自从我国改革开放以来，我国信息技术领域迅猛发展，取得了前所未有的成就。云计算是我国近年来取得的重大成就之一，推动着我国其他各行各业的快速发展，同时云计算一起广泛的应用前景，成为当代信息技术领域研究的热点问题之一。

对此有网友表示称，云计算已成为高性能计算的新潮流。云计算是基于互联网的计算方式，通过这种方式，用户可以按需来申请由供应商提供的各种软硬件资源，进行大规模计算。云计算具有超大规模、虚拟化、高可靠性、按需服务、极其廉价等诸多优点，这使它成为科学计算的重要工具。

在医学影像技术及其交叉学科领域，有许多问题需要借助高性能计算才能得到解决，如医学影像重建、放疗剂量评估、影像基因组学等。中国科学院苏州生物医学工程技术研究所医学影像室研究员高欣带领的数字介入诊疗课题组，从2014年开展了云计算技术在医学影像计算领域的应用研究，取得了进展，并已应用于医学影像的数据处理。

所以云计算带来的"革命"一定是新鲜互联网企业和软件开发商（ISV）的必选。无论是从运营角度还是技术对接难度难度上，云计算均是无懈可击之势，所以搞清楚客户的准备上云的系统应用非常重要，这个可以做为一个突破点，去了解其他的应用。然后慢慢引导上云。