“每一人做云排序的落脚点都不那样。AWS一早已开始是S3，是两个储存，严苛象征意义上讲是个记事本，有位APIUSB。但阿里云做云第两个面世的既并非储存，也并非排序，是ODPS（现MaxCompute），大数据排序。”阿里云智能化副总裁卢瓦松在拒绝接受钛新闻媒体专访时这般则表示。
这不由得让人想不到两个云排序反例：现如今的云排序巨擘最先做的都并非或者说的“云”，而而已云排序专业领域的两个商品，而或者说象征意义上的“云”，其基本概念早早已被模糊不清。
2002年，Amazon上架AWS（Amazon Web Service），原意是把他们的册子以SOAPUSB的形式对外开放给开发人员，AWS的英文名字里没Cloud。
而后AWS于2006年面世S3和EC2的时候，也是提都没提Cloud Computing，EC2下层的并行计算控制技术选用了对外开放源码的Xen控制技术，但AWS提炼出通用型排序网络平台的路子，促使了云排序的产业发展，云排序从一类经营理念全面落实到两个商品，继而早已开始崩坏。
或者说的“云”假如是甚么？阿里云明确提出了Back to Basic，或许早已开始不懈努力返回云排序的其本质。
阿里云智能化副总裁卢瓦松
两个黄金时代有两个黄金时代的云排序
1961年，John McCarthy在MIT的一百周年庆祝上第二次提出了公用排序服务项目的基本概念：“假如我构想的有种排序机能成真，所以排序也许某皇统像电话号码那样被组织机构成公用服务项目…… 公用排序服务项目（Utility Computing）将是一类崭新的关键轻工业的此基础。”
不论是公用排序服务项目（Utility Computing），还是1990年代的网格排序（Grid Computing），其实都是现如今云排序的雏形，这也启示我们，两个黄金时代有两个黄金时代的“云排序”。
返回云排序产业发展相对快速的当下，卢瓦松则表示，云排序主要经历了两个阶段，第一阶段是分布式架构，互联网企业高速成长，单一业务的算力要求就能超过万台规模的服务项目器，继而催生了一些分布式和并行计算代表的云排序控制技术，特别是分布式和并行计算控制技术，在互联网企业的推动下，快速地完成了从传统的大机向分布式系统的迁移。
第二阶段诞生了资源池化的控制技术，企业不断提高着对算力可用性和可靠性的要求，在以CPU为中心的分布式架构下，云排序公司通过软件定义的方法，将排序、储存资源池化，构建排序储存分离的架构，对资源统一调度编排，提供给行业客户，以云原生形式重新设计的整个架构跟软件。
“（云排序）两个阶段有共同的特点，都是都是通过软件定义的方法，基于传统的、以CPU为中心的排序体系架构去做优化，早已触及瓶颈。”卢瓦松则表示。
云上客户的需求发生了很大变化，数据密集型的排序越来越多，不断地提高了对云排序提供的低时延、高带宽的需求，这些需求很难通过传统体系结构的优化去满足。
第一是排序和网络传输的时延大。随着体系结构越来越走向分布式，两个大型的应用会分散在多个子系统去部署，这些系统之间需要高速地去互联、需要非常低的时延；
第二，随着大数据应用的不断的增长，使得IDC内部的东西向流量（数据中心内部交互流量）带来越来越大，所以需要来满足流量增大之后网络的一些新的要求；
第三，系统规模越来越大、越来越复杂，需要解决超大规模此基础设施的复杂管理问题，也需要解决云内部的超大应用的管理问题。
云排序公司接下来假如怎么办？
卢瓦松则表示，“我们越来越接近于下两个黄金时代，需要定义两个崭新的控制技术体系。”在阿里云看来，CIPU（Cloud infrastructure Processing Units）肯定是下两个黄金时代云排序的象征之一，这是为新型云数据中心设计的专用处理器，未来将替代CPU成为云排序的管控和加速中心。
CIPU：软件定义，硬件加速
商业与控制技术是云排序上升的双螺旋，波动则是行业向前产业发展的常态，当云排序产业商业增长慢下来的这时候，天平的重心来到了另一侧。
CIPU代表云排序从过去侧重软件创新，迈入到软硬融合的专业领域。云排序最大的特点是软件定义，灵活性突出但牺牲了部分硬件性能，越来越严苛的业务需求，要求云排序既要满足软件定义的灵活性，又要有原来硬件原生的性能，自然需要体系性变化。
阿里云控制技术商品负责人蒋江伟则表示，CPU扮演两个角色：两个是排序，两个是控制，协调整个服务项目器上的各种组件，包括网络、硬盘等，在单一服务项目器的维度来说，这个逻辑是非常正确的。
对于云排序来说，它需要管理的服务项目器规模非常大，以阿里云为例，有上百万台服务项目器的量，在这个体量下，飞天云操作系统需要把它的控制和计算的逻辑进行重新定义，数以百万节点的排序、储存和网络资源，单一CPU的控制能力是做不到的。
而从算力层面，CPU而已算力的其中两个单元，其他GPU的算力、网络的算力、储存相关的算力。此外针对一些标准的软件，比如对外开放源码软件、商业软件，运行在x86芯片、ARM芯片上，需要一些额外的效率。云排序发挥时分复用的弹性调度能力，大量的排序需要跨网络进行数据交互的，需要通过CIPU来进行加速。
“CIPU结合飞天操作系统，对比原来我们说的操作系统+CPU的基本概念，其实非常类似。CPU解决控制和排序，CIPU也解决了绝大部分的控制和少部分的排序加速。”蒋江伟提到。
在这个崭新体系架构下，CIPU向下对数据中心的排序、存储、网络资源快速云化并进行硬件加速，向上接入飞天云操作系统，将全球数百万台服务项目器连成一台超级排序机。
排序、储存、网络和安全，云排序最为此基础的四大件，基于CIPU和飞天的新一代云排序架构体系，在通用型排序、大数据、人工智能化等核心场景的排序测试中表现出优越的性能。
在通用型分布式排序领域，Redis性能提升了68%、MySQL提升了60%，Nginx提升了30%；高吞吐类的互联网业务上云之后，比自建物理机的集群吞吐量提升了30%，业务高峰期延迟下降了90%；在大数据和AI等排序与数据双密集场景下，相比传统的TCP网络，弹性RDMA高性能网络的吞吐能力提升30%以上；云原生方面，容器启动速度快了350%，在Serverless 场景下6秒可拉起3000个弹性容器实例。
最大的阻碍是“惯性”？
中国云排序市场和成熟市场仍有相对大的差异，是等待客户认知产业发展，还是云排序厂商做更多的工作，以AWS为代表的美国市场是前者，阿里云更接近于后者。
或者说由于中国云服务项目客户所处的早期阶段，其数字化进程往往依赖于此前的控制技术和认知惯性，而非做更大规模的改动，让阿里云不得不选择后者。
“我总觉得这几年假如是云排序最关键的这时候。以前是分布的系统，慢慢构建两个可弹性售卖的系统。其本质上它的核心是分布式系统，有能力做分布式系统的，号称自然都能做云。今天云是两个新的结构的引进，这个黄金时代不知道是VMware+英伟达，还是微软他们的一套体系，还是AWS一套体系。”卢瓦松对于云排序的演进有着他们的看法。
“云排序里面不可能像以前Windows+英特尔，有这么两个大一统的生态。但这几家的竞争还是很白热化的。但中国今天或者说在做这方面的工作，我认为是没的，人家做的云排序跟我们做的云排序，并非一回事情。”
从阿里云内部视角来看，阿里云和AWS都迈入到了类似的阶段，区别是因为在不同的市场里，看到的风景不太那样，进而导致控制技术路线有所区别。尤其是海量规模的中小客户，不同业务系统的差异很大，强行要求客户做大量改动匹配云服务项目的控制技术，显然并不现实。
而阿里云CIPU是跑在云操作系统之下，支撑云操作系统更高效地做云资源的管理和加速，从客户视角来讲，能管理的是虚拟排序集群、储存集群、网络集群，拿到的是被CIPU管理数据中心提供的云算力。
在客户无感知的情况下，云排序调度效率以及算力性能，明显要好于不用CIPU加速的云算力，客户的应用不需要更改任何代码，相应的工作前置到阿里云下层此基础设施，从而加速云排序行业的成熟。
Back to Basic，云排序行业都在为客户能更好地上云用云，在云排序之上做了大量业务层的工作、各种数字化的项目，这种路子并不能说错，对于云排序的应用和普及有很大的促进作用，但是当上层越来越复杂和厚重的这时候，是这时候回归到云排序的下层逻辑，重新审视云排序的控制技术基底，蓄力下两个云排序黄金时代。
（本文首发钛新闻媒体APP 作者｜张帅，编辑｜盖虹达）
