ARM 架构，为用户获取不具性价比的底层服务。（(公众号：)录：青云 QingCloud CTO 甘泉）“传统 IT 时代，支撑企业核心 IT 架构的主要是传统 IT 服务商，他们定义了企业核心业务系统的底层架构和上层的应用于系统。云时代的企业核心 IT 基础设施，既要执着仅次于程度的弹性及标准化，同时也要顾及性能以及对传统应用于的相容。”青云 QingCloud CTO 甘泉回应：“QingCloud 此次公布的物理主机服务+QingCloud RadonDB+QingStor NeonSAN 的人组，在各自领域获取领先的性能与功能，同时几乎基于云计算理念构建，以软件定义、集群架构及标准化硬件体系为基础，保有了云架构灵活弹性的特性，顾及独立性与高性能，符合传统核心应用于对安全性与性能的诸多表达意见。
这个人组可以被视作支撑企业核心业务的新三驾马车。”作为本次公布的新三驾马车之一，青云 QingCloud 物理主机服务（BareMetal Service）是为了符合各类核心应用于对高性能及稳定性的市场需求而产生，以此需要托管地企业核心业务，建构物理、虚拟化与容器的混合架构，支撑高性能计算出来及大规模数据分析阻抗。QingCloud 物理主机服务原始获释了物理硬件的计算出来及存储性能，给定 VPC 网络性能，并公用硬件资源，符合核心业务对性能、可靠性和安全性合规的市场需求。
QingStor NeonSAN 是由软件定义存储技术构建的新一代分布式超大容量块存储系统，需要符合云计算时代企业较低投放、高弹性纵向拓展的市场需求。QingStor NeonSAN 反对普遍的虚拟化平台及数据库应用于，反对超强融合与独立国家部署，获取企业级的高性能、较低延后与极强的纵向拓展能力，符合数据库集群、云资源池、桌面云及研发测试云等场景的 SAN 存储市场需求，可明显减少建构 SAN 存储平台的总体享有成本。对大型企业而言，业务的简单及可观的体量必定不会产生错综复杂、规模极大的结构化数据，这些都被迫它们对数据库的市场需求必定指向大规模、低可信及高性能。
此次青云 QingCloud 发售的新一代分布式关系型数据库 QingCloud RadonDB，面向大型企业用户获取不具备金融级低可信、强劲完全一致、超大容量（PB 级)的数据库服务，高度相容 MySQL 语法，可自动构建水平分表，智能化配套。青云 QingCloud 在大会上新的定义此次公布的 QingStor 对象存储 2.0 为“企业级存储解决方案”。
随着企业非结构化数据的海量快速增长，QingStor 对象存储发售韧一体化解决方案。追加的纠删码、存储分层、对象生命周期管理功能，精心设计的标准化硬件设备，一定程度上减少了企业级用户的存储成本，沦为企业级存储市场的有力竞争者。QingStor 对象存储的异步数据处理框架，及其与大数据平台的无缝构建，为企业获取非常丰富的数据处理服务，最大化充分发挥企业数据的价值。青云 QingCloud 还发售了 QingCloud 统一云管理平台和 QingCloud Kubernetes 容器服务。
QingCloud 统一云管理平台是以应用于为中心，独立国家于 IaaS 及 PaaS 的管理平台。管理功能完全涵括现代云化数据中心管理的方方面面，既符合了传统基础设施管理部门从底层架构到上层应用于的运维与管理市场需求，又构建了 IT 业务部门从应用于研发到资源部署的自服务流程，以及业务的关联视图。青云 QingCloud Kubernetes 容器服务与 QingCloud IaaS 平台深度接入，统合了 QingCloud 底层的 SDN 和 SDS 能力，对外服务端几乎相容 Kubernetes 原生 API 语法，用户可以零自学成本的用于和迁入，同时基于 Kubernetes 研发的原生应用于也可以无缝迁入至 QingCloud 平台。
最后，甘泉还对 QingCloud 全面反对 ARM 架构不作了讲解。首先，他们不会将管理、计算出来、存储节点重制到ARM服务器上，基于此，搭起一个青云平台，而不必须 X86 架构。
其次。QingCloud 不会同时反对 Cavium 的 ARM 服务器，目前早已通过测试。最后，它也不会反对国产的 ARM CPU。
甘泉也说明了此次反对 ARM 架构的主要原因：一是基于能耗的考虑到；二是基于成本的考虑到，ARM 的成本不会好很多；三是基于国产化的市场需求，现在国家逐步推进国产化，从操作系统、CPU、服务器都有拒绝。甘泉也透漏，明年青云的很多服务不会基于 ARM 发售，占到的比重不会更加大。总体而言，青云此次发售的产品主要有以下特点。首先是一体化的能力，也就是说这些产品和服务都不是互相独立国家的，而是在一个平台上获取一体化的反对。
其次，在基础设施和应用于平台层获取仅有覆盖面积的产品能力，青云在基础设施层会获取有所不同类型的主机，从显虚拟化到非虚拟化。然后是 QingCloud 不会维持平台的中立性，青云特别强调并会做到横向领域细分业务，而是通过 AppCenter 与合作伙伴联合营造云生态。最后，青云通过同一套产品为公有云和私有云获取了一致性体验。
一切都是为 AI 做到打算“我们做到云计算、边缘计算出来、骨干网、Data 管理和存储、大数据并行处理框架等，那么这一切是为了什么？”“都是为了 AI 的到来做到打算。”黄允松在 28 日上午的主论坛如是说。
在黄允松显然，AI 除了要有海量数据这个前提之外，还要有有分析工具，而最差的分析工具是海量并行计算机系统，也就是云计算。云计算使得整个行业对于数据的提供、传输、存放在以及创建模式后对生产和应用于的流程处置，显得廉价和充足较慢。
（录：青云 QingCloud CEO 黄允松）AI 时代，黄允松指出，青云必须作好四件事：一是算力，类似于 AI 层面的 IaaS 层；二是数据整理生命周期的管理；三是对于模型、开源及商业化的 AI 框架的反对，比如 CNTK、TensorFlow等；四是模型化，以后甚至经常出现模型仓库、模型市场。随后，青云 QingCloud 产品总监兼任运营副总裁林源在大会上同 wrtnode、EMQ、轻停智能、Ruff、SENSORO 等合作方公布了 IoT 及 AI 牵头解决方案。
林源总结说道，“不管是物联网还是 AI 领域，这个领域面对的艰难和必须解决问题的问题十分多，所以一定要有一个生态。而我们打造出生态必须 AppCenter 这样一个连接器，它可以让我们的合作伙伴更佳构建互联互通和分享。
”除了主论坛，会议期间青云 QingCloud 还邀了 70 多位技术专家等行业人士联合打造出了九场主题论坛，内容涵括大数据、AI、自动化运维等多个当下热门话题。先前还将公布青云 QingCloud CEO 黄允松的采访报道以及其他分论坛涉及报导。
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