具体描述
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。《企业数字化基石——阿里巴巴云计算基础设施实践》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。
目录信息
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
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
我对这本书的评价是，它成功地搭建了一座连接“战略愿景”与“日常执行”的坚固桥梁。很多咨询公司的报告总是停留在战略层面，而一线执行人员又苦于找不到明确的行动指南。这本书的独特之处在于它的系统性和层级感。它从企业高层关心的“商业模式创新”开始，逐步向下分解到中层关注的“流程优化与技术选型”，最终落实到基层可操作的“数据采集与应用规范”。这种自上而下的结构设计，使得任何层级的管理者都能在书中找到与自己工作紧密相关的章节，并理解自己的工作是如何服务于整体的数字化目标的。我尤其欣赏它关于“投资回报评估”的那一套方法论，它不满足于传统的财务指标，而是引入了“创新能力提升”、“市场响应速度”等一系列前瞻性的衡量标准，这对于我们这种需要长期规划的行业至关重要。它不是一本让你读完就束之高阁的理论书，而是像一本“工作手册”，里面很多图表和框架都可以直接拿来作为内部培训的材料，指导我们如何一步步地将抽象的数字化概念，转化为可量化、可执行的业务成果。
评分这本《企业数字化基石》简直是为我们这些在转型大潮中摸爬滚打的管理人员量身定做的指南。我以前总觉得数字化转型这事儿特别虚，听起来高大上，但一落地就成了各种烧钱的项目和说不清道不明的架构调整。这本书最打动我的是它的实在。它没有过多地谈论那些云山雾罩的技术名词，而是像一个经验丰富的老前辈，手把手地教你如何“搭地基”。特别是关于数据治理和流程再造那几个章节，简直是醍醐灌顶。它清晰地阐述了为什么那些雄心勃勃的数字化项目会失败——往往是因为基础的业务流程没有理顺，数据源头一团乱麻。作者用大量的实际案例，剖析了企业在从“经验驱动”转向“数据驱动”过程中必然会遇到的阻力和陷阱。读完后，我立刻组织了我们部门的关键人员，对照书中的“基石自检清单”进行了一次全面的内部评估，发现了不少我们之前视而不见的盲点。这本书提供的不是一套放之四海而皆准的“万能钥匙”，而是一套扎实的“思维框架”，帮助我们根据自身的行业特点和现有基础，构建出最适合自己的数字化蓝图。它让我们明白，数字化不是“有没有”，而是“好不好”，而“好不好”的关键，就在于那些看似枯燥但至关重要的“基石”是否坚固。
评分我是一个对技术细节比较敏感的IT经理，过去几年里，我参与了好几次大型ERP和CRM的升级换代。说实话，很多外部顾问的方案听起来都很华丽，但实施起来总觉得少了点“骨架”。直到我翻开《企业数字化基石》，我才明白我们过去缺的是什么——是自上而下的战略协同，而不是零敲碎打的技术修补。这本书对“IT与业务深度融合”的阐述极其深刻。它不是简单地喊口号，而是详细分析了如何通过重塑IT部门的组织架构、绩效考核机制，乃至技术人员的技能图谱，来实现真正的价值交付。我尤其欣赏其中关于“敏捷与稳定并存”的论述。如何在保证核心业务系统稳定运行的前提下，快速响应市场变化，进行小步快跑的创新？作者给出的那套“双速IT”模型，结合了我们企业对风险控制的极高要求，非常有操作性。读这本书的过程，就像和一位在多个行业都成功操盘过数字化转型的“老炮儿”进行深度交流，他不会告诉你某个具体软件哪个好，但他会告诉你，在选型之前，你必须先想清楚自己到底要解决什么核心问题，以及这些技术将如何嵌入到你的组织基因中去。这本书是帮助我们IT部门从“成本中心”转变为“价值创造中心”的绝佳教材。
评分说实话，我买这本书时是抱着怀疑态度的，因为市面上关于“管理”的书籍太多了，大多是重复和空谈。但《企业数字化基石》这本书，真正展现了它在“组织文化重塑”上的深度。数字化转型失败的案例，往往不是技术问题，而是人出了问题——员工抗拒变化、中层管理者的执行力打折、高层战略摇摆不定。这本书深入剖析了这些“软性壁垒”。它提出了一个非常有趣的观点：数字化转型本质上是一场“权力与信任”的重新分配。当流程被数据和算法取代后，原有的管理职权必然受到挑战，如何设计新的激励机制和沟通机制来平稳过渡，是重中之重。作者用细腻的笔触描绘了在新旧思维碰撞时可能出现的各种冲突场景，并提供了具体的沟通策略和变革管理工具。读完后我感觉，这本书更像是一本“组织行为学”与“战略管理”的交叉著作，它提醒我们，技术只是载体，真正驱动转型的，是人的思维和行为的转变。它让我意识到，我的首要任务不是去监督技术团队，而是去影响和激励我的管理团队接受这种新的协作模式。
评分作为一个在传统制造业摸爬滚打多年的运营总监，我对那些充斥着“AI”、“大数据”、“物联网”这些词汇的出版物通常敬而远之，总觉得离我的生产车间太远了。然而，《企业数字化基石》这本书却以一种令人意想不到的平实和接地气的方式，将数字化转型的理念渗透到了每一个生产环节。书中对“智能制造”的解读，聚焦于如何通过数字化手段提升设备稼动率和良品率，而不是盲目追求最高端的自动化设备。我特别关注了关于“运营技术（OT）与信息技术（IT）集成”的部分，书中提供的实施路径图非常清晰，帮助我们理解如何安全、有效地将车间数据汇集到企业级平台，为预测性维护和供应链优化提供依据。这本书的伟大之处在于，它没有把数字化看作是“砸钱买新设备”，而是视为“优化现有资源配置”和“提升决策科学性”的工具。它让我认识到，数字化转型的起点不一定是昂贵的新技术，而是对现有流程的深刻洞察和数据化思维的培养。对于身处实体经济、对投资回报率有极高要求的企业高管而言，这本书提供的视角是极其宝贵和实用的。
评分TCO部分介绍很翔实，还有关于当前的硬件和存储知识介绍很全面
评分TCO部分介绍很翔实，还有关于当前的硬件和存储知识介绍很全面
评分了解数据中心目前技术和前沿的很好的书籍
评分了解数据中心目前技术和前沿的很好的书籍
评分还行，内容很多，了解个大的概括，但很难深入
