一、典型場景下的最佳實踐
1、數據業務遷移上雲方案
1.1需求背景
企業為了優化內部資產結構，從原來的重資產模式向輕資產模式轉化，以此來節省總體成本。現有的方式是逐步的淘汰一些到期硬件設備，而採用公共雲基礎設施（雲服務器、雲存儲）來取代，這其中會有大量的業務遷移轉換工作需要完成，這包括數據遷移和應用遷移兩種。
1）數據遷移：是指非結構數據（通常指文件）和結構化數據（通常指數據庫數據）遷移；
2）業務遷移：是指應用程序和系統的遷移；
1.2解決方案
針對數據及業務的遷移上雲，阿里雲主要提供離線遷移和在線遷移兩種形式。同時遷移的過程中還要考慮數據存量和增量的問題。當進行數據存量遷移時，需結合存量數據存儲的位置、源端和目標端之間的網絡情況、遷移的速度要求等多方面因素，具體解決方案包括：
存量數據的遷移，一般還會涉及到存量數據的增量數據遷移，即在數據的遷移過程中源端產生的新數據。這部分新增數據的遷移可使用以下方案：
• 對象存儲鏡像回源方式，這種方式適合於互聯網音視頻數據遷移。
• Ossimport，這是對象存儲在線遷移服務自帶的增量遷移工具，可以指定增量遷移時間間隔等參數。
2、數據歸檔上雲方案
2.1需求背景
根據Gartner的相關報告，到2022年，有50%的組織將利用雲替換磁帶來進行歸檔。隨著數量的急劇增長，企業陷入非結構化數據溢出的危險境地。問題不在於企業購置容量來存儲全部數據，而是如何以低成本高效率的方式妥善管理數據以創造商業價值，尤其是長期數據保留。合規和監管要求並非企業長期保留數據的唯一動力：在英國，互聯網服務商必須保留通訊記錄一年以上；在美國，美國聯邦有關研究記錄的準則規定，研究數據在研究工作結束後應至少保留三年，《健康保險可移植性和責任法案》要求患者數據至少保留6年。
2.2解決方案
在數據歸檔場景中，可選擇閃電立方上雲做異地備份，如果文件想要自動增量同步上雲做歸檔的，則混合雲存儲陣列的雲文件網關的雲複製功能或雲緩存功能是較好的選擇。對於包括醫療影像、科研數據、金融數據、視頻素材等海量數據的長期歸檔，對象存儲歸檔存儲類型（OSS Archive）也可以實現。此類數據都有一些共同的特性：
• 存儲週期長，幾年、幾十年甚至永久；
• 實時訪問要求不高，讀取數據可以接受一定的等待時間；
• 對數據安全性、可靠性要求高，某些數據需要符合特定的行業規範要求；
• 在整個存儲週期內，需要比傳統存儲解決方案更低的存儲單價；
對象存儲全面覆蓋從有熱點存在、頻繁訪問的各類音視頻、圖片數據，到低頻訪問的各類備份數據，再到長期歸檔的數據。配合生命週期機制，按照配置的時間週期，將數據轉儲到更低單價的存儲類型上，優化存儲成本。
方案優勢：
• OSS歸檔存儲類型API支持用戶直接把需要備份的文件存儲到OSS歸檔存儲，存儲後的文件名稱保持不變。
• 使用OSS歸檔存儲類型可以降低歸檔數據的管理難度和相關管理資源的投入。
• OSS支持多次讀取特性，支持以“不可篡改、不可刪除”的方式，滿足數據合規保存或防止惡意刪除等要求，並獲得多項合規認證，滿足行業合規要求。
3、基於混合雲存儲陣列的虛擬化平臺搭建
3.1需求背景
隨著雲計算技術的普及，越來越多的企業開始選擇了部署雲計算方案，公共雲的靈活性，易用性和可靠性也被大家廣泛認可。但也有很多企業對傳統存儲陣列的依賴度很高，在短期內完全遷移到雲端會有諸多的挑戰，可能會涉及到系統的重新構建或者應用程序的開發，對客戶來說改動量很大，也會面臨不小的風險。同時還有很多客戶對敏感數據的物理存放地有要求，所以越來越多的企業開始採用混合雲來實現面向未來的數字化轉型。
3.2解決方案
本方案以混合雲存儲陣列SA2600為基礎構建混合雲環境，實現VMware虛擬化平臺的快速部署以及混合雲環境下虛擬機的部署、擴容、雲備份等功能。
方案優勢：
• 混合雲架構：將傳統的VMware虛擬化平臺架構延伸到公有云，有利於和公有云產品結合，充分利用公有云的規模和彈性優勢。
• 兼容性強：存儲陣列/網關提供OSS、iSCSI、FCSAN、NAS、FTP等多種常用存儲協議兼容各類上層業務應用。
• 快照雲備份：將重要系統的快照備份上雲，實現了多數據中心備份，提高了容災能力。
4、雲災備解決方案
4.1需求背景
根據Gartner發佈的存儲戰略路線圖所示，越來越多的數字化領先企業正在用新的混合雲備份產品替換現有的備份解決方案。阿里雲企業級雲災備解決方案，來自阿里巴巴多年的IT基礎設施雲化災備經驗，採用國內首個磁盤級數據持續複製技術，同時支持混合雲和跨雲的多平臺融合架構，可以為企業提升災備能力，包括用戶數據中心和公共雲的相互容災、業務不停機下企業容災演練、最低負載部署支持彈性容災、一鍵容災快速恢復、完善數據加密體系，保證數據安全。
4.2解決方案
阿里雲正在憑藉自身優勢，讓雲上災備更加行之有效。首先是阿里雲高標準的基礎設施，服務器本身具備超強的容災能力。不斷電、不斷網，IDC歷史運行可用性達99.999%。主要包括不斷電的IDC，高可用的骨幹網絡，3+N超多線接入BGP。其次，在備份和容災軟件上，更是基於自研的盤古存儲引擎，實現數據的安全性和業務的高可用，此外，為數據庫用戶提供完整的災備能力。
方案優勢包括：
• 部署簡單：數據保護服務即開即用，可快速建立屬於自己的混合雲備份庫，降低部署複雜度和運維成本。
• 雲端管控：服務提供資源監控、備份、恢復、元數據搜索、加密、壓縮、策略配置、過濾等各項數據保護功能。
• 永久增量：文件初次備份後，後續備份自動增量，上雲效率非常高。
• 重刪加密：備份數據經過重刪、壓縮、加密後存儲，高效利用空間，保障安全性。
• 多副本：同時通過雲上雲下數據塊比對，混合雲備份庫提供多副本保留達到12個9數據可靠性保障，確保備份數據不出錯。
5、影視數據存儲與傳輸加速方案
5.1需求背景
截至2019年6月底，全國標清頻道1650多個，有線電視用戶2.16億戶，其中數字電視用戶2.03億戶，數字化率為93.98%，高清用戶達1億戶，超高清用戶1600多萬戶。經廣電總局審核批准，全國高清電視頻道已經達到450個，中央廣播電視總檯和廣東電視臺相繼開辦了4K超高清電視頻道，11個省市發佈了4K超高清視頻發展實施方案，在這樣的背景下，影視數據存儲與傳輸加速的問題急需解決。
5.2解決方案
影視數據不僅存量基數大、數據增速快，還具備檢索實效性弱、存儲時間長、數據利用率低等問題，同時，隨著高清影視數據的需求以及地域分佈的現實性問題的存在，傳輸加速也成為一種剛性需求。
阿里雲對象存儲OSS不僅可以滿足海量非機構化數據的集中存儲，而且OSSBrowser工具還可以實現影視數據多用戶、多地域分發、彙集以及傳輸加速。
方案優勢：
• 跨地域、多角色、分權限文件上傳、下載。
• 基於對象存儲及其客戶端實現Serverless文件分發服務，可替換傳統FTP服務。
• 利用對象存儲傳輸加速功能，全地域的網絡調度、協議優化能力，提升數據交付傳輸的效率。
6、物聯網大數據存儲解決方案
6.1需求背景
阿里達摩院發佈的《達摩院2020十大科技趨勢》認為，5G、IoT設備、雲計算、邊緣計算的迅速發展將推動工業互聯網的超融合，實現工控系統、通信系統和信息化系統的智能化融合。製造企業將實現設備自動化、搬送自動化和排產自動化，進而實現柔性製造，同時工廠上下游製造產線能實時調整和協同。這將大幅提升工廠的生產效率及企業的盈利能力。對產值數十萬億乃至數百萬億的工業產業而言，提高5%-10%的效率，就會產生數萬億人民幣的價值。
IDC預測，到2025年，全球物聯網設備數將達到416億臺，產生79.4ZB的數據量。在中國，到2024年，由人工智能自動化、物聯網和智能設備需求驅動的數據量將超過30ZB；20%的業務將利用它實現實時結果。數據將要求更好的實時採集、傳輸和計算。以自動駕駛為例，1毫秒延時就可能造成交通事故，對存儲提出新挑戰。
6.2解決方案
ESSD可以實現數據的快速傳輸與存儲，滿足AIoT場景下對存儲性能、讀寫時延等方面的極致要求。其優異的性能得益於阿里雲的多項技術自研，底層架構基於自研大規模分佈式存儲系統盤古2.0，存儲芯片採用自研AliflashSSD，並且依託自研網絡協議Luna和增強型RDMA數據傳輸協議，結合自研HPCC流控算法，深度優化TCP，大幅降低計算資源消耗及響應延時，使ESSD的數據傳輸效率可提高50%。
方案優勢：
• ESSD雲盤提供穩定低時延、高吞吐能力，滿足核心業務的性能需求。
• ESSD雲盤具備9個9數據高可靠性。
• 實現存儲資源隨業務發展而靈活擴展，支持彈性擴容，運維更簡單。
7、在線教育數據存儲解決方案
7.1需求背景
在線教育、線上會議都是基於視頻直播的企業日常運營典型業務場景，往往依賴於眾多的IT系統聯合構建而成，在客觀因素的影響下，在線教育或可迎來一波上雲高峰。依託於雲計算的技術設施特性，能夠幫助企業避免業務側重複工作、提高資源利用率、降低開發和運維成本。
7.2解決方案
阿里云為在線教育機構量身定製了多個場景解決方案，憑藉完整的存儲產品和服務矩陣、基於對象存儲OSS構建的全流程生態、基於數據生命週期的自動管理以及可靠穩定的系統架構，為在線教育企業在課件文件數據共享存儲、課程錄製與回看、課程質量智能監控等場景提供完善的解決方案，此外，不論是在線教育還是視頻會議，都需要很高的網絡要求，阿里雲OSS傳輸加速，通過全地域加速網絡調度、協議優化，可提升跨省、跨洋數據訪問效率，同時支持上傳/下載加速，提升遠距離網絡訪問體驗。
方案優勢：
• 冷熱分離：標準/低頻/歸檔類型，滿足從熱到冷不同數據的存儲需求。
• 生命週期管理：自動實現數據從熱到冷的類型轉換，以及過期刪除。
• 傳輸加速：全地域網絡鏈路調度、協議優化，提升遠距離上傳、下載體驗。
• 跨區域數據複製：通過跨區域複製構建兩個區域間的數據同步，一個區域的數據更新操作會被自動同步到另一個區域。
• 故障切換：當出現區域級重大故障，可以將業務和數據切換到災備區域，保障服務連續性。
8、數據湖存儲解決方案
8.1需求背景
數據湖已經不是一個新概念，在提出的初期也有不少人對數據湖和傳統的數倉之間的關係感到困惑。簡單來說，數據湖中一般存儲較多的原始數據，包括結構化、半結構化和非結構化的。數據湖在寫入時沒有模式限制，存儲到數據湖的數據在寫入過程中，對數據格式沒有限制，可以需要讀取數據時，才開始使用各種工具對數據湖中的數據進行分析，相比數倉成本更低，有更高的靈活性。隨著各種數據處理平臺和新技術的不斷髮展，用戶對越來越認識到通過挖掘數據價值去支撐業務發展，用戶希望能夠將數據統一化集中管理，能夠使用統一存儲平臺支撐各類計算平臺。
8.2解決方案
數據湖非常適合存儲大量的結構化、非結構化和半結構化數據。如果場景中正在處理大量基於事件的數據，比如應用日誌或點擊流，那麼以原始形式存儲這些數據並根據基於場景構建特定的ETL並對接數據平臺會讓數據處理與分析更為便捷。阿里雲對象存儲OSS作為非結構化數據存儲池和數據湖底座，為雙十一期間淘寶、天貓、支付寶等應用提供瞭如絲般順滑的圖片、視頻體驗。
方案優勢：
• 消除數據孤島：用戶的數據可以使用同一個命名空間下統一存儲，同一個份數據，可對接多個數據分析平臺，避免孤島以及數據搬遷。
• 不限制數據類型：支持結構化、半結構化、非結構化數據的存儲。
• 計算生態豐富：支持多種數據導入方式，支持對接開源系統、阿里雲多個數據分析平臺，和數據消費框架。
• 數據冷熱分層：多種存儲類型組合，用戶可根據數據冷熱，進行數據分層，優化存儲成本。
• 計算與存儲解耦合：存儲空間彈性伸縮，計算的擴縮容與存儲解耦，讓系統架構更加靈活，成本更節約。
• 訪問控制：提供更豐富的存儲訪問控制策略，讓數據更安全。
9、視頻監控混合雲存儲解決方案
9.1需求背景
反恐法等政策要求重點目標場所（地鐵、機場、工業園區、學校等）監控存儲時間擴容，同時增加監控點位，攝像畫質高清。這一系列的要求帶來存儲容量的劇增，從而進一步產生如何降低一次性鉅額的軟硬件採購成本、海量數據高可靠、彈性擴容、基於視頻統一匯聚存儲之上的AI分析等需求。
9.2解決方案
在監控視頻上雲的場景中，可使用混合雲存儲陣列形成混合雲模式，同時也可以採用直接上雲的方式，也可以純線下輸出與本地專有云打通形成整體解決方案。
客戶視頻監控數據可以無縫寫入阿里雲混合存儲產品，該產品即可純線下輸出又可以混合雲輸出。混合雲場景下，可實現雲上雲下的數據流轉，雲上無縫擴容。同時，不管在雲上還是雲下的存儲數據，都可以無縫與我們AI產品如達摩院地雀一體機、數據智能AI平臺等無縫對接，進行智能分析；
方案優勢：
• 宜擴容：混合雲方案，節省本地IDC機櫃空間，降低用電功耗壓力，數據無縫上雲，大幅縮短存儲項目擴容週期；省成本：無需大規模前期投入，按月付費減少資金壓力。
• 融合AI的存儲：打破數據孤島，統一匯聚之後，結合達摩院、數據智能的能力，為客戶提供相關AI分析的能力，有效提升客戶運營效率。
• 高可靠：雲上存儲可保證高達12個9的可靠性。
10、日誌採集在微服務架構中的應用
10.1需求背景
容器技術在微服務落地過程中的部署、交付等環節給用戶帶來了越來越多的便捷，同時也會存在容器化應用/非容器化應用混合部署的情況，同時Kubernetes作為容器編排領域的領導者，正朝著PaaS底座標配方向發展。阿里雲日誌服務(SLS)結合阿里雲容器服務Kubernetes版(ACK)等雲產品為以阿里雲公共雲產品為基礎構建微服務架構的用戶提供日誌採集、消費和查詢分析的能力。
10.2解決方案
阿里雲日誌服務結合Kubernetes日誌特點以及應用場景，提供了全方位的容器/Kubernetes日誌的採集解決方案，同時日誌服務產品也提供了強大的日誌處理分析能力，如PB級日誌實時查詢、日誌聚類分析、Ingress日誌分析報表、日誌分析函數、上下游生態對接等能力，以及在容器/Kubernetes技術落地應用微服務改造過程中的日誌採集運維一站式管理能力。
方案優勢：
• 日誌服務與阿里雲公共雲產品深度集成，提供便捷一站式的日誌統一採集、存儲、分析和查詢的日誌運維能力，並提供豐富的報表、告警能力。
• 基於阿里雲容器服務Kubernetes託管版集群與雲NAS構建互聯網微服務應用，高可用及高彈性架構。
• 容器鏡像服務(ACR)提供自動化部署和更新能力，維護應用的最新狀態。數據通過RDS存儲，提供讀寫分離容災能力。
• 容器化應用和非容器化應用混合部署，技術架構平滑演進。
11、高性能計算存儲在渲染行業的應用
11.1需求背景
伴隨著4K、VR、AI和仿真技術的高速發展，渲染、直播、社交網絡、遊戲和自動駕駛等行業越來越依賴高性能計算平臺來替代傳統的IT分析系統，為業務進入快車道發展爭取更多的時間窗口，而背靠在計算平臺之後的存儲系統是不可忽視的重要一環。本文將通過某渲染行業龍頭企業的需求，探討如何在高性能計算場景下構建一套適宜的存儲解決方案，滿足這些行業實際業務需求。
11.2解決方案
通過對數據的分析，客戶的渲染業務對吞吐、IOPS和元數據OPS等要求都非常高，使用傳統的存儲解決方案將難以滿足客戶需求。為此可使用基於阿里雲CPFS（並行文件系統）設計的計算存儲解決方案。
目前CPFS支持公共雲上即開即用，也支持通過阿里雲定製的CPFS一體化軟硬件服務用戶的線下數據機房。由於渲染涉及的數據資產需要線下存儲，因此本方案實踐是通過線下實施部署的CPFS一體機。整體解決方案架構如下：
方案優勢：
• 引入協議轉換服務，解決多終端和多協議混用。
• 通過分佈式的協議節點和存儲節點，實現節點存儲容量和性能實現彈性擴容。
• 在計算節點、CPFS客戶端、協議節點和存儲節點劃分一定容量的內存緩存，加速計算過程的數據讀寫。
• 採用SSD+HDD混合部署的模式，解決了冷熱數據存儲成本問題。
• 存儲單節點吞吐量達到2.6GB/s，並隨節點數增加線性增長，最大可擴展到近千節點。
12、文件存儲在飛天AI加速中的應用
12.1需求背景
高性能並行計算的大規模商業化，使得傳統文件系統正面臨諸多挑戰，如存儲資源急劇增長、成本高、運維管理複雜度大、大規模存儲系統的穩定性以及性能無法隨規模進行線性擴展等。阿里雲CPFS（Cloud Paralleled File System）應運而生，CPFS是一種並行文件系統。CPFS的數據存儲在集群中的多個數據節點，多個客戶端可以同時訪問，為大型高性能計算機集群提供高IOPS、高吞吐、低時延的數據存儲服務。
12.2解決方案
在混合雲場景中，可以通過自建Kubernetes服務，線下集群+雲上彈性擴展阿里雲GPU服務實例+飛天AI加速工具加速框架，並採用阿里雲CPFS存儲運行AI訓練+AI推理作業的操作步驟。
飛天AI加速工具加速框架分為兩個版本，一個用於加速AI訓練，一個用於加速AI推理。飛天AI加速工具訓練框架是阿里雲推出的統一分佈式加速框架，支持主流的訓練框架。
方案優勢：
• 自主選擇：本方案使用了GPU雲服務器，客戶可以根據自己的需求選擇相應的GPU雲服務器實例類型。
• 高效的數據訪問：並行文件系統CPFS作為共享存儲，提供高帶寬低延遲的數據訪問服務。
• AI加速：飛天AI加速工具提升訓練速度，提升推理性能。
13、智能媒體管理在人臉語音識別中的應用
13.1需求背景
隨著AI技術在語音識別、人臉識別等方面的廣泛應用，AI技術下的數據管理問題也逐漸凸顯。一般在線課程時長在30分鐘左右，大多數教師和學生都面對屏幕進行對話，需要基於視頻流的畫面進行分析。以在線教育行業為例，是1對1、 K12教育的場景中，平臺方希望能夠了解課堂互動、學生專注度等信息，以便更全面地、自動化地提升在線課程質量，給家長提供課程反饋，並及時對可能的客戶流失進行預警。
13.2解決方案
阿里雲智能媒體管理產品(IMM)及對象存儲OSS以及訪問控制RAM進行人臉語音識別等AI分析從而進行在線教育視頻質量分析等AI智能分析場景。
方案優勢：
• 簡：開通即用，方便快捷。
• 強：依託於阿里雲產品強大的媒體智能分析能力。
• 靈：在API調用方面具有更大的靈活性。
14、表格存儲在推薦系統中的應用
14.1需求背景
電商、社交、資訊等互聯網應用的良好運營需要一個完善的推薦系統。推薦系統作為業務精細化運營的主要抓手，顛覆了傳統內容輸出方式，成為當前海量信息時代流轉的核心引擎。而一個高效的推薦系統背後需要海量消息存儲與實時、離線分析等功能的支撐。
14.2解決方案
阿里雲表格存儲Tablestore是基於共享存儲的高性能、低成本、易擴展、全託管的結構化大數據存儲平臺，支撐互聯網和物聯網數據的高效計算與分析，具有極簡的數據寫入、Serverless服務、強大的數據檢索、完善的計算生態等特特點，同時與對象存儲的數據湖存儲對接，優化整體成本。
方案優勢：
• 大規模：存儲量無上限，提供豐富索引和高吞吐掃描。
• 高併發：表格存儲Tablestore單表寫入水平擴展，支持億行每秒級別。
• 實時：數據實時寫入，實時可見。
• 分層存儲：數據實時投遞到對象存儲構建的數據湖，表格存儲Tablestore 只存儲熱數據。
15、表格存儲在風控分析中的應用
15.1需求背景
針對信息的分析與把控，可以有效的分析與洞察市場。比如針對電商產品的評論等信息的收集分析，需要豐富的多類數據高併發寫入與便捷的數據流轉進行計算分析。
15.2解決方案
表格存儲作為風控等採集數據彙集的存儲中心，支持高併發寫入能力與PB級存儲。同時表格存儲的數據實時消費通道，幫助實現處理原始信息->結構化標籤->結果存儲完整的數據鏈路。而與技術產品MaxCompute的結合，有效的分析行為數據幫助業務決策。
方案優勢：
- 分佈式 LSM（Log Structured Merge Trees）存儲架構提供高併發高吞吐寫入，實現PB級數據存儲。
- 通過數據更新捕獲，實時觸發後續對數據的自定義處理邏輯。
- 與大數據平臺實時數據同步，分析結果寫入結果表，供應用層實時查詢。
二、產品合作生態
1、混合雲產品合作
近年來，阿里雲與Commvault等企業達成全球合作伙伴關係，攜手提供混合雲數據管理解決方案，為企業提供更完善的數字化轉型服務，滿足企業對數據保護、訪問、恢復、合規及共享的需求，確保企業數據資產的價值及安全。混合雲的優勢被越來越多的企業認可，傳統企業開始利用混合雲來部署自己的IT應用，利用企業數據中心已有的資源支撐常規業務、保存數據，利用公有云作為備份來應對突發業務或者進行數據備份和容災。
生產系統、數據的雲上備份或容災可以解決成本、效率、性能的問題。由於傳統的數據容災和備份成本比較高，公共雲可以為中小企業降低容災和備份的門檻，實現把數據備份到公共雲，在私有云系統出現故障或者數據出現問題後，再到雲上取回數據。由於無需開啟虛擬機，只需支付數據保存的成本，從而可以大大降低成本。阿里雲與Commvault已經聯合推出了“雲數據管理七巧板”的解決方案集合，其中包括七個典型的災備場景，用戶可以單獨選擇每個場景，也可以疊加起來用。
2、智能產業合作
作為阿里巴巴的無界合作伙伴，阿里雲與浪潮集團共同將目光聚焦於人工智能、邊緣計算、5G等前沿技術領域。在人工智能由“AI產業化向產業AI化”邁進的路途之中，雙方建立了良好的合作共贏關係，並共同努力積極建立開放、融合、敏捷的人工智能生態。
3、數據庫合作
SAP HANA是SAP在2010年發佈的一款產品，其全稱是SAP High Performance Analytic Application，簡稱SAP HANA。SAP HANA不僅僅是一個內存數據庫，從嚴格意義上講，它是一個用於內存數據庫的高性能應用平臺，不但可以內置計算、計劃、分析和預測等各種引擎，而且可以簡化企業信息系統架構，基於SAP HANA平臺可以進行各種創新的應用開發。
SAP HANA也使用持久化的存儲系統來進行故障的恢復。在數據庫正常操作時，數據和日誌在保存點過程中會自動的保存到硬盤中，數據的變化被記錄在redo日誌中。保存點（Savepoint）和寫日誌操作可以防止突然的斷電對數據庫的影響，但是當持久化存儲設備發生故障後或者誤操作時，它們就無能為力了。為了防止數據丟失，數據庫備份是必須的。2019年，阿里雲混合雲備份HBR實現了對SAP HANA 的雲上備份，成為亞洲首家通過SAP HANA BACKINT認證的雲廠商。
三、相關認證及標準
1、阿里云云計算專業認證
1.1 ACP認證
阿里雲ACP認證，即阿里云云計算專業認證（ACP級-Alibaba Cloud Certified Professional）是面向使用阿里云云計算產品的架構、開發、運維類人員的專業技術認證，主要涉及阿里雲的計算、存儲、網絡、安全類的核心產品。
通過該技術認證可以有效證明該認證人員具備以下能力：
• 具備IT、雲計算及網絡安全相關從業的基礎知識；
• 能夠根據企業的業務需求，基於阿里雲的產品制定有效的技術解決方案和企業最佳實踐；
• 能夠熟練的使用和操作阿里雲的雲服務器、負載均衡SLB、對象存儲 OSS、專有網絡VPC、彈性伸縮（Auto Scaling）、內容分發網絡CDN、雲盾及雲監控產品；
• 能夠診斷基於阿里云云計算產品構建的業務系統在運行中出現的常見問題並找到相應的解決方案；
阿里云云計算專業認證主要包含兩部分考核內容：線上動手實驗和線下考場客觀題考試。
1.2阿里雲混合雲存儲專項認證
阿里雲混合雲存儲專項認證（Alibaba Cloud Certified-Cloud Storage Specialty）阿里雲混合雲存儲專項認證（Alibaba Cloud Certified Specialty-Cloud Storage） 是面向使用阿里云云存儲產品的架構、開發、運維及阿里雲合作伙伴的專業技術認證，主要涉及阿里云云存儲的核心產品。
通過該技術認證可以有效證明該認證人員具備以下能力:
• 具備雲存儲服務相關從業的基礎知識；
• 能夠根據企業的業務需求，基於阿里雲存儲的產品制定有效的技術解決方案和企業最佳實踐；
• 能夠熟練的使用和操作阿里雲混合雲存儲陣列和網關、閃電立方、混合雲備份容災產品；
• 能夠診斷基於阿里云云存儲產品構建的業務系統在運行中出現的常見問題並找到相應的解決方案；
阿里雲混合雲存儲專項認證所需具備的相關知識包括：
• 熟悉阿里雲混合雲相關產品的基本概念，包括混合雲存儲陣列和網關、閃電立方、混合雲備份容災產品；
• 瞭解阿里雲混合雲存儲相關產品的主要應用場景及組合使用的應用場景；
• 掌握阿里雲混合雲存儲的相關產品的基本操作，包括開通、部署、配置、啟停、刪除等；
• 能夠通過常用的測試用例以及運維管控方式解決在混合存儲運行環境下的常見問題；
1.3 Apsara Clouder雲安全專項技能認證：數據備份和恢復
如何做好數據備份和恢復，是保障企業雲上數據安全的重要手段。數據備份和恢復認證旨在幫助學員瞭解到常見的數據備份和恢復技術，掌握在Windows系統下對SQL Server進行備份和恢復的不同方法，以及掌握在Linux系統下對MySQL數據庫備份和恢復的不同方法，同時介紹了利用OSS來進行數據備份的一種具體思路。
2、行業標準認證
2.1全國信息技術標準化技術委員會
2019年8月30日，經國家市場監督管理總局批准，GB/T37737-2019《信息技術 雲計算 分佈式塊存儲系統總體技術要求》正式發佈，首次對塊存儲技術和產品進行了規範，評估範圍涵蓋可靠性、可用性、擴展性、易用性、兼容性和安全性等方面。9月份，阿里雲率先通過該認證測試，並在雲棲大會上進行了發佈。同時，阿里雲先後參與了GB/T 31916.2-2015《信息技術 雲數據存儲和管理 第2部分：基於對象的雲存儲應用接口》、GB/T 31916.3-2018《信息技術 雲數據存儲和管理 第3部分：分佈式文件存儲應用接口》、GB/T 37737-2019《信息技術 雲計算 分佈式塊存儲系統總體技術要求》等雲存儲領域國家標準制定工作。
2.2全國信息安全標準化技術委員會
目前阿里雲已經加入了中國信息安全標準化技術委員會（簡稱：信安標委），致力於相關雲計算、存儲等行業標準的起草和推廣中。已經先後參與了GB/T 22239-2019《信息安全技術 網絡安全等級保護基本要求》、GB/T 34942-2017《信息安全技術 雲計算服務安全能力評估方法》、GB/T 35279-2017《信息安全技術 雲計算安全參考架構》、GB/T 37972-2019 《信息安全技術 雲計算服務運行監管框架》等雲計算安全領域重要標準的制定。
2.3美國證券交易委員會（SEC）
根據專業諮詢機構Cohasset Associates審計認證，阿里雲對象存儲OSS的相關技術指標滿足美國證券交易委員會（SEC）的相關合規要求。