雲計算

現在的用戶購買阿里雲產品，一般都會優先考慮通過阿里雲各種活動去購買，畢竟只要活動中的雲產品配置和價格是自己滿意的，通過活動下單可以便宜不少，阿里雲會根據不同用戶等級，不同的上雲場景等多方面推出適合用戶需求的上雲活動，但是活動一多有些用戶就不知道怎麼選了。下面為大家這你下目前阿里雲眾多活動中比較熱門的幾個活動的主要特點及適合對象，看完本文，希望能幫助大家快速在阿里雲眾多活動中精準找對適合自己的活動，免去不知道如何選擇的煩惱。 阿里雲熱門活動有哪些？目前阿里雲活動中最為熱門的活動有阿里雲試用中心、新人福利專場、爆款特惠、開發者成長計劃、飛天會員、域名特惠專場等。 阿里雲各個熱門活動分別適合什麼用戶？我們應該如何選擇？一、阿里雲試用中心活動詳情地址：https://free.aliyun.com試用中心是阿里雲專為需要先試用阿里雲產品的用戶推出的活動，試用旨在為新手用戶提供試用機會，用戶想要獲得某款產品的試用機會，除須符合參與條件外，還須符合“首次使用該產品”的條件，即該產品下不存在預付費>0的歷史訂單，且不存在後付費>0的賬單。提供試用的各產品每日有體驗名額限制，申請開放時間為每日（自然日）上午十點，先到先得，領完即止。試用中心分為個人試用和企業使用中心，為用戶提供試用的雲產品包含了彈性計算、存儲、數據庫、網絡、雲原生、安全、視頻雲、大數據、人工智能、企業應用與雲通信、物聯網、開發與運維、雲市場等眾多種類的雲產品，其中最受用戶關注的是ECS雲服務器產品的試用，目前個人用戶可以申請試用的ECS雲服務器有2款，配置及試用時長如下： 雲服務器共享型 s6，2核CPU，4G內存，1-5M帶寬，40G系統盤，免費試用7天； 雲服務器突發性能型 t5，1核CPU，2G內存，1-5M帶寬，40G系統盤，免費試用1個月； 企業用戶可以申請試用的ECS雲服務器有5款，除了個人用戶可以申請的這兩款之外，另外3款的配置及試用時長如下： 雲服務器計算型 c5，4核CPU，8G內存，5M帶寬，100G ESSD盤，免費試用1個月； 雲服務器計算型 c5，2核CPU，4G內存，5M帶寬，100G ESSD盤，免費試用3個月； 雲服務器突發性能型 T6，2核CPU，2G內存，1M帶寬，40G高效雲盤，免費試用12個月； 需要先試用阿里雲產品的用戶可以先在試用中心，申請試用，試用滿意了再按標準費用進行續費。總之，這是適合需要試用阿里雲產品的用戶參與的活動。 二、新人福利專場活動詳情地址：https://www.aliyun.com/1111/new 這是阿里雲所有活動中目前最熱門的活動，屬於綜合性活動，活動除了提供個人企業同享和企業專享的雲服務器ECS產品之後，還有數據庫低至9.9元起、企業初創服務299元起、短信首購7.2折起、學習考證9.9元起、模版建站9.9元首月等其他雲產品和服務特惠，當然，最受用戶關注的還是雲服務器ECS板塊內的雲服務器優惠，目前阿里雲所有提供活動優惠的雲服務器均會在此展現出來。活動取名“新人福利專場”，顧名思義，就是活動內的雲產品僅限新用戶購買，因此，如果你是還未購買過阿里雲產品的新用戶，現在想優惠購買阿里雲產品，那麼新人福利專場是你最應該關注的活動。總之，這是一個非常適合新用戶的活動。 三、爆款特惠活動詳情地址：https://www.aliyun.com/activity/daily/bestoffer爆款特惠活動跟新人福利專場一樣，也屬於綜合性活動，不同點在於，爆款特惠為新老用戶均可參與的活動，特別是老用戶，如果想要優惠復購阿里雲服務器就可以通過此活動購買，活動內為用戶提供了ECS共享型s6實例、ECS計算型c5實例、ECS計算型c6實例的2核4G和4核8G配置以及ECS通用型g6實例2核8G配置和ECS內存型r6實例2核16G配置的雲服務器優惠，最低折扣只要3.5折。同時，與新人福利專場不同的是，活動內提供了視頻點播流量包、安全產品3年5折、企業應用產品等新人福利專場中沒有的雲產品優惠。總之，這是目前非常適合老用戶的活動。 […]

重磅！備受矚目的2021阿里雲峰會，將於5月28日在北京國際會議中心拉開序幕！本次雲峰會以“雲上創新”為主旨，作為中國和亞太地區的雲計算領軍者，阿里雲將為企業數字轉型提供新思路、新策略、新產品、新方案。 阿里雲混合雲，作為政企數字化轉型的技術基礎設施、集建管用於一體的全棧混合雲，本次雲峰會將為大家帶來聚焦業務的戰略思考、落地行業的最佳實踐、看得見摸得著的硬核展示，為您揭祕什麼是政企上雲新路徑？如何隨需部署高效管理混合雲？阿里雲混合雲如何保障雲上業務安全可靠？ 2021阿里雲峰會 參會攻略之【混合雲篇】新鮮出爐！↓↓↓ 阿里雲混合云為政企提供量身打造的混合雲解決方案從建好雲、管好雲、用好雲三大維度提供客戶視角的一體化雲平臺服務更多產品詳情，歡迎前往【混合雲官網】

Internet Information Services（IIS）部署Web項目 登錄Window Server桌面 a. 按win+r鍵。b. 在運行對話框中，輸入mstsc，單擊確定。 c. 在遠程桌面連接對話框中，單擊隱藏選項，輸入計算機和用戶名，單擊連接。配置說明： 計算機：ECS公網地址。用戶名：administrator。 IIS安裝與配置 在桌面左下方，單擊win圖標。 在菜單面板中，單擊控制面板。 在控制面板頁面，單擊啟用或關閉Windows功能。 在服務器管理的儀表板頁面，單擊添加角色和功能。 在開始之前頁面，單擊下一步。 在選擇安裝類型頁面，選擇基於角色或基於功能的安裝，然後單擊下一步。 在選擇目標服務器頁面，選擇從服務器池中選擇服務器，然後單擊下一步。 在選擇服務器角色頁面，選擇Web服務器（IIS）。

近年來，數字經濟發展迅速，企業轉型背後頻頻湧現「數字力量」的身影。雲計算、大數據、人工智能的快速融合形成了數字經濟的新基建，也為數字經濟發展帶來了新的機遇。 5 月 20 日，阿里巴巴副總裁、阿里雲計算平臺負責人賈揚清在媒體溝通會做了《科技創新時代的數字力量》演講，本文對其演講內容做了精簡編輯，以饗讀者。 01 科技創新時代的數字力量 我們先來認識一家建築公司。 說建築公司的原因是，每一次工業革命往前升級、向前發展的背後，最重要的其實是現有行業怎麼革新自己的生產力。建築行業是非常典型的一個例子，今天說了那麼多大數據和 AI，到底能給他們帶來什麼樣的價值？ 這家公司叫中建三局一公司，是國家基建中的核心力量，一直以建築速度跟效率著稱。 30 多年以前，1985 年，就以「三天一層樓」建造了深圳第一座超高層地標性建築、當時「中國高樓之最」——深圳國貿大廈。 1996 年，又以「九天四個結構層」的速度締造了當時亞洲第一、世界第四高樓——深圳地王大廈，將中國建築業從一般超高層推向可與世界摩天大樓相媲美的領先水平。 放眼全國乃至世界，都有他們的作品，承建了非常多我們耳熟能詳的標杆性建築 ：國家體育館（鳥巢）、央視新址 CCTV 大樓……

浦東、閔行、寶山、嘉定是上海新能源汽車分佈最多的4個區域；上海私用新能源車工作日平均行駛里程40多公里……目前，上海市新能源汽車數據平臺日採集信息已經超過6.6億條，平臺數據採集量已超PB，為全市新能源汽車示範推廣、政策制定、車輛分析等提供有效決策依據。據介紹，該平臺基於阿里雲原生多模數據庫Lindorm開發而成，擁有高併發寫入和實時檢索分析能力，可根據信息採集量的增長進行彈性擴展，數據存儲成本非常低。   上海市新能源汽車數據平臺由上海市新能源汽車公共數據採集與監測研究中心負責建設並運營，是全國首個、上海市唯一的新能源汽車市級監管平臺。截至2021年1月31日，上海市新能源汽車已經接入新能源汽車41.8萬輛，涉及車企95家，品牌107個，車型777款，數據存儲量突破1個PB，數據規模繼續處於全球城市前列。   上海市新能源汽車數據平臺每天都會對接入的新能源乘用車和商用車的出行里程、充電時間等多維度數據進行採集，而隨著不同品牌及型號車輛的接入量快速增長，數據種類和結構呈現多樣化，給平臺的運營和維護提出了技術挑戰，並且推高了成本。   為保障全上海的新能源車平穩地“跑”在這個平臺上，上海市新能源汽車公共數據採集與監測研究中心在關鍵數據庫上選用了阿里雲原生多模數據庫Lindorm，利用後者的高併發寫入、彈性擴展、實時檢索分析等能力，以及完善的數據通道保障，確保數據能實時同步至離線計算平臺，保障了數據採集、加載、分析、計算鏈路整體的穩定、高效，以及低成本。   上海市新能源汽車數據平臺技術負責人王成名錶示，阿里雲Lindorm數據庫的引入使得數據採集入庫性能提升3倍以上、成本降低20%以上；對於採集點及採集頻率變更帶來的流量突增也可以從容應對，很好地支撐了業務快速發展。   據瞭解, 阿里雲原生多模數據庫Lindorm支持海量數據的高性能、高吞吐、低成本存儲與檢索分析，支持雲原生存儲計算分離技術，具備極致彈性能力，歷經了阿里巴巴經濟體10多年磨練，支撐了淘寶、天貓、支付寶、菜鳥網絡等核心業務。去年9月，Lindorm數據庫正式對外提供服務，幫助汽車、金融、工業物聯網等領域的客戶根據業務規模彈性伸縮，匹配業務的快速增長。

簡介 Memory hard function簡稱為MHF，在密碼學中，內存困難函數(MHF)是一個需要花費大量內存來完成的函數。MHF主要被用在工作量證明中。因為需要花費大量的內存，所以MHF也會被用在密碼Hash中，可以防止惡意破解。 和MHF相識的還有一個MBF（memory-bound function ），叫做內存約束函數，它是通過內存延遲來減慢計算速度，從而產生運算成本。 為什麼需要MHF 我們知道應用程序的執行需要兩個部分，一個部分是CPU，用來提供計算能力，一個部分就是內存，用來提供存儲能力。 以比特幣而言，比特幣的挖礦其實是反覆的計算SHA-2的函數，當其結果足夠小的時候，挖礦就成功了。但是對於傳統的CPU來說，當任務是反覆計算同一個固定函數的時候，效率會非常低。於是礦工們發明了特定了應用集成電路（ASIC）也就是礦機，來大大的提高這種計算效率。從此挖礦就只掌握在礦工或者礦池手裡了，因為普通人根本競爭不過他們。 因為SHA-2只是依賴於CPU的，CPU夠好，或者使用ASIC針對算法進行優化，就可以超越其他人，獲得優勢地位。 而隨之帶來的就是算力無意義的浪費和用電量的激增。這實際上並不是我們想要的。所以需要一種新的算法來改變這個局面。 我們注意到，程序除了CPU之外，還需要使用到內存，而內存相對CPU相比是更加稀缺的資源。舉個例子，假如計算一個函數需要1G空間，對於普通人而言，一個8核16G的電腦可以同時計算16個函數。如果你想加快運算，那麼就需要提高內存空間，並且速度的提升也不會太明顯，所以如果使用內存作為計算的限制，則可以大大減少惡意的運算，從而讓加密解密變得相對公平。 所以，我們需要MHF。 Memory hard的評估方法 那麼怎麼樣才叫做Memory hard呢？我們可以從3個方面去衡量，第一個方面就是累計內存複雜度，簡稱為CMC。在並行模型中，CMC通過將每一步的所有輸入相加來衡量內存的難度。 另一個方法就是使用時間和內存的乘積來衡量。還有一個方法就是計算內存總線上內存帶寬的消耗，這種類型的函數也叫做bandwidth-hard functions（BHF）。

日前,國際權威分析機構Gartner發佈2021年商業智能和分析平臺魔力象限報告，阿里雲Quick BI再度入選，並繼續成為該領域唯一入選魔力象限的中國企業。Gartner ABI領域魔力象限的評選條件全面且嚴苛。Gartner將圍繞廠商們各個維度的能力進行打分，並將表現優先突出的廠商納入魔力象限。 為讓大家更全面瞭解Quick BI，從以展開進行闡述。 Quick BI是專為雲上用戶量身打造的智能數據分析和可視化BI產品，幫助企業快速完成從傳統的數據分析到數據雲化+分析雲化的轉變，將企業的業務數據產出後以最快的速度被推送到各組織側消費使用。 1、從阿里內部上雲孵化而來 BI在阿里巴巴內部是重要的數據分析工具，應用在一線小二與管理層工作的方方面面，BI工具是數據化運營和數據化決策的基礎。 Quick BI汲取了阿里巴巴內部BI設計與應用的經驗，產品孵化後通過阿里雲對外部企業提供服務。在從IOE時代到分佈式數據存儲和計算時代過渡的進程中，阿里巴巴發現市場上的BI工具無法滿足大數據量計算和快速分析的需求，並且單個工具的能力比較單一，無法滿足各種複雜多變的場景。而那時的阿里巴巴，各個業務的需求爆炸式增長，急需一款即使沒有數據開發和分析背景的人員也能使用的取數工具。 於是決定自研一套在分佈式數據存儲框架上的取數工具。 之後一段時間內部不同BU的數據分析類的工具百花齊放，有的面向於複雜的表格，有的用於快速的製作報表，有的只能搭建移動端的報表。 在登月（阿里內部數據全部遷移到ODPS）之後，阿里巴巴推出了阿里內部統一的雲上BI分析工具，並且在集團內部不斷演化，直至不僅能在各業務線的決策分析中發揮作用，還能貼合電商營銷和行業運營構建專題性的數據分析產品。也可直接服務於技術、運營、產品等角色的一線員工快速連接數據生成報表。最終發展成10萬員工快速上手的功能強大的BI平臺。 除了關注內部員工以外，在服務淘寶、天貓的商家時，發現數據作為企業基礎資源，並沒有被很好的消費和使用。從2017年開始，更為普世的面向全行業的基礎數據分析工具Quick BI開始向雲上的客戶提供SaaS服務，現在除了公共雲，還以敏捷專有云、標準專有云和獨立部署的方式向非阿里雲客戶提供BI服務。 2、數據聯合分析能力 Quick BI並非是將內部BI產品原封不動的搬到雲上，適合於大型互聯網公司的內部產品不一定適合廣泛的阿里雲上客戶。 一開始，Quick

本期導讀 ：【數據遷移】第三講 主題：如何將 HDFS 海量文件歸檔到 OSS 講師：辰石，阿里巴巴計算平臺事業部 EMR 技術專家 內容框架： 背景介紹 具體功能詳解 使用實例 直播回放鏈接：（3/4講） https://developer.aliyun.com/live/246750 背景簡述 HDFS 數據遷移 用戶需要將數據存儲在 IDC

本期導讀 ：【數據遷移】第四講 主題：如何將 Hive 數據按分區歸檔到 OSS 講師：健身，阿里巴巴計算平臺事業部 EMR 技術專家 內容框架： 背景/具體功能介紹 實現原理詳解 使用實例 直播回放鏈接：（3/4講） https://developer.aliyun.com/live/246750 一、背景/功能簡述 傳統集群架構 存儲計算一體 存儲量與計算量無法始終匹配 存儲無法水平擴展

吳雪軍(東錘) 一、2020數據已經成為生產要素 數據中臺為什麼成為企業增長的剛需，因為國家已經把數據定義成生產要素，如果數據是生產要素，意味著數據的價值和土地的價值和勞動力的價值和資本的價值就平齊。 整個社會、國家、世界上的經濟運作或者國家運作的時候，已經開始運作數據中臺，如果企業不去做，意味著會被社會逐漸甩出去。做數據是一個剛需，如果企業要再往上一個臺階，對數據的理解、利用和社會的融合等需要思考。 二、智能數據，大勢所趨 目前政府（國家）對數據的理解水平和應用的深度不亞於企業，政府現在思考的高度、力度以及具體的分類，可參考十四五整個規劃綱要。在技術領域以及數據應用領域上，國家已經想得非常清楚，國家智囊團也講得非常清楚，而且後續的整個資本推動大數據和技術領域的指數化的升級已經毋庸置疑。截止阿里財年331，數據中臺簽約客戶大概達到了102家，大家非常積極的擁抱這個事情，主要的變化就是在於不僅僅是企業，是從政府就開始了。 三、企業社會化分工，在線化運營，垂直化整合，加速數據流動 過去企業CIO是打造以ERP為核心，把商品管理、供應鏈管理、渠道、產品研發等一套系統。 ERP為核心的內圈 但是突然發現我們在周圍這些數據，都是結果數據。原來我們做的以ERP為核心的所有的軟件的目的是為了結果的業務和財務一體化，財務所謂財務業務一體化是以財務為核心的，定義好所有的科目，定義好所有的利潤中心的邏輯，然後讓業務的結果變成一個的財務科目的每一個分錄。 真正企業在實際運作過程中需要的是什麼？需要是需要往外生長，所以我們要去增長。 什麼是增長？要更多的市場，更多的夥伴，更多的品牌多元化，更多的跟供應商，更多的物流的玩法，更多的專業的服務，都進一步融合和整合後你才能增長。並非是多賣點東西就要增長了，要有更多的賽道才能增長，要更多的品牌出來開發才能增長。當我們去往外圈思考的時候，突然發現ERP不夠了，更多的要去靠連接過程，協同的過程，跟企業外部的資源進行整合，進行數字化進行互動。 這個時候外圈的產生的數據遠大於ERP產生的數據。因為ERP只是記錄結果，而外圈的是記錄你所有的過程，要捕捉的是過程中的所有數據。 這個時代，人人在線化辦公，業務團隊的所有工作內容全部都在線。這個時代在線化成本越來越低，在線化交流的越來越順暢，使得我們有機會確實可以數字化。 在線化辦公、數字化 在ERP和外邊數據採集業務採集之間要建一套體系叫中臺，在不侵入現有業務系統的情況下建立數據中臺出來，幫助ERP和外圍的所有的企業增長，用於增長的所有產生碎片化數據進行整合和拉通，構成一個的可結構化的數據單元，服務於企業的所有內部組織和生態夥伴。 站在 CDO和CIO的角度來說，服務對象不是企業內部的某一個部門，服務對象一定要站在生態的角度去思考，只要跟企業組織生命體有關係的，所有的這些合作伙伴的角色、員工都是你的數據服務對象。 四、企業從自身出發找到自己建設數據中臺的初心 業務創新