魚羊 發自 凹非寺量子位 報道 | 公衆號 QbitAI

“現在不限速，未來也不會限速。”

“無論是不是會員，都不會限速。”

這樣“違和”的聲音，來自阿里雲盤。

剛剛開啓公測，已有用戶實測5G下能跑出50～100MB/s的傳輸速度。

公測期間，免費存儲空間也頗爲可觀——用戶最高能拿到2TB的免費存儲空間。

國內用戶苦網盤限速久矣，但說句實在話，網盤的存儲和帶寬成本着實不便宜。

阿里就這麼祭起“不限速”大旗，是否是爲打開市場的權宜之舉？

真的靠譜嗎？

阿里雲盤爲什麼要強調不限速

自然，從雲盤用戶的角度來看，上傳下載的流暢性，是目前一大核心痛點。

過去的產品方，並不是不清楚這一點，只是在市場探索十多年後選擇妥協：作爲一個商業化產品，再怎麼說，帶寬和存儲的鉅額成本都是在那裏擺着的。

就像阿里雲盤團隊所說，尊重過去市場的探索，但想要走一條新的路。

想要把不限速堅持下去，資源的投入是肯定少不了的。

那麼，阿里雲盤怎麼就非要強調“不限速”呢？

阿里雲盤產品負責人齊俊元給出的答案是：

只做傳統網盤的單一模式很難發展。

齊俊元坦承，如果只按傳統網盤的商業模式來操作，“真的太貴了”。

如何另闢蹊徑？內測階段來自用戶的反饋，驗證了阿里雲盤團隊的設想：在用不限速保證了用戶最基礎的體驗之後，更多的玩法就出現了。

阿里雲盤團隊Slogan叫“你的數字世界”，不可否認的是，在當下這個時間節點，物理世界正在和數字世界發生更加深入的交匯。

隨着數字化變革的不斷演進，越來越多的數據被存儲在雲端，越來越多的用戶行爲也會發生在雲端。

就像今天你或許已經習慣了用線上協同文檔取代word進行文字編輯，那麼如果數字內容觸手可及，沒有了長時間等待上傳下載的煎熬，是否基於雲的圖像、視頻協同創作，也將成爲常態？

這就與以限制速度爲核心的商業模式是相悖的。

實際上，人類歷史上存儲信息的媒介一直在變化，而變化的目的大都是爲了更快地分享利用。

用着分佈式的存儲，傳輸卻是撥號網絡的速度——出發點也許就錯了，市場發展也就停滯了。

如此看來，不限速，可以說是邁進數字世界，在其中創造更多可能性的一張入場券。

這也是爲什麼，阿里雲盤在內測階段，就首先推出了可以一鍵同步影像的相冊功能。齊俊元也進一步透露，下一步會推出不僅僅是基於文字的協同模塊。

未來5年，我們是這樣看待雲盤的增長的：第一，我們認爲用戶真的會把內容放進來，有可能是別人分享的，也可能是自己創作的。並且我們認爲創作的成分會多一些。第二，我們認爲雲盤會從個人消費走向多人消費的場景，比如家庭、工作場景。

事實上，從阿里雲盤主要研發成員的構成，也可以一窺對未來個人云的佈局：不僅僅是智能存儲，還包括移動協同、雲網絡、視覺智能……

數字資產的存儲、傳輸，還只是阿里雲盤，乃至“個人雲”邁出的第一步試探。

不限速的阿里雲盤，到底靠不靠譜

想法是這麼個想法，那麼從技術的層面，阿里雲盤又能作何保證，證明自己的可持續性呢？

（畢竟誰也不想公測結束又要開始遷移數據了嘛~）

我們照例來扒一扒產品背後的那些事兒。

行業領先的對象存儲

簡單來說，用戶在阿里雲盤中存儲的數據，會通過哈希函數打散，分佈到阿里雲對象存儲（OSS）、表格存儲（OTS）中。

下載的時候，又可以通過5層數據一致性校驗、多地就近存儲的能力快速合成。

而這個阿里雲的對象存儲技術，就值得仔細說道說道了。

根據《阿里雲存儲白皮書》，基於盤古這一分佈式存儲文件系統，阿里雲的對象存儲能夠提供99.999999999999%（12個9）的數據可靠性，以及99.995%的可用性SLA。

這一數據，已經超過雲服務領域龍頭AWS的11個9。

△圖源：雲棲社區

具體怎麼做到？以多重冗餘架構設計爲例：

每一個存儲到OSS中的文件，每5MB的部分會被進行一次分片，並被分別存儲到數據中心不同的磁盤當中，以降低硬件故障造成的數據丟失概率，並避免數據泄露的風險。

值得一提的是，盤古系統採用了糾刪碼技術（Erasure Coding）。

簡單地理解，爲了保證數據的可靠性，本來要做3個備份，這樣對於網絡和磁盤空間而言負擔其實很大，也會在維護副本間數據一致性時帶來更大的資源損耗。

而使用冗餘糾刪碼算法，例如Reed Solomon，假設原始數據爲8塊大小相同的數據塊，通過編碼生成4個冗餘塊，只要整體數據損失不超過4個塊，就能夠恢復出全部的數據。也就是說，只需要150%的存儲空間，就可以容忍4個磁盤掛掉。

如此一來，可靠性得到保障的同時，所需要的存儲空間則能夠大大減少。

另外，據阿里雲智能存儲產品總監餘家偉介紹，阿里雲OSS提供的存儲是分級的，可分爲標準存儲、低頻存儲、歸檔存儲等。

而事實上很多歸檔的數據是長時間不會被調用的，可以放在最低檔的冷備份上面。對於這樣的數據，存儲中的大部分成本來自於電力成本。

對此，阿里雲自主設計了疊瓦式高密度磁盤機櫃，配合智能上下電算法，可以讓存儲的性能和能耗更平衡，進一步降低成本。

雲邊端同時發力，力求“極速”

說完了在保障穩定、可靠的前提下，降低存儲成本的技術思路，我們還是迴歸到“速度”本身。

“不限速”的潛臺詞，當然是有多快就跑多快。

要在技術上做到傳輸快，就訪問的過程來說具體分爲三個部分：端（如手機端）、雲端（數據中心）和中間的傳輸網絡。

那麼阿里雲在這三個點上，又有什麼樣的技術積累？

在傳輸網絡方面，阿里本身擁有國內最大的CDN內容分發網絡，以及全球加速的虛擬雲網絡——阿里雲在全球21個地域、63個可用區、120多個POP點、2800多個邊緣節點提供了全球網絡服務。

阿里雲盤就可以集成阿里雲虛擬專網（VPC），全球加速和未來5G邊緣節點優化等一系列特性。

而被用戶大量分享的內容，還會被智能存儲到最接近的內容分發網絡（CDN）節點。

在服務端，阿里雲存儲則在混合存儲和QoS能力的項目中，獲得了大量經驗：能保障數據存儲和讀取的訪問低延時，以及訪問延時的穩定性。同時複用阿里雲公共雲的大規模能力，可以在高併發、海量數據訪問的情況下，依然提供穩定的服務能力。

而利用阿里雲多區域部署的優勢，採用分佈式機房的架構，阿里雲盤可以實現數據就近存儲，減少用戶到數據存儲中心的距離，縮短數據傳輸的延時。

另外，針對像圖像和視頻這樣的數據，阿里雲盤通過FPGA服務器編解碼，進行了轉碼能力的優化。在不降低圖像質量的情況下，可以提高圖像的壓縮率，從而減少數據的傳輸量，減少帶寬的同時也降低了傳輸時間。

最後，在手機端，阿里雲盤通過分片傳輸、斷點續傳等方式，來提高傳輸的效率，減少傳輸延時。比如，通過對照片進行進一步的切片，對更臨近的數據做加速處理。

同時，在本地進行緩存方面的優化，讓用戶的體驗更“極速”。

據媒體報道介紹，在內測版的測試中，就有用戶在5G條件下，下載時能夠跑滿1Gbps的帶寬。

事實上，雖然阿里雲盤的公測纔剛剛開始，但其背後的技術基礎倒是早已經過實戰檢驗。

不只是對內，阿里雲的智能存儲技術體系，目前已廣泛應用於生物基因、自動駕駛、天文觀測、智能交互等大數據存儲前沿領域。

比如基因數據分析需求每天能產生數百TB的數據，需要TB級別的數據處理能力。

傳統的計算方式下，需要3-5天的時間才能輸出一個人的基因分析結果。

而在引入基於阿里雲平臺設計的計算資源彈性伸縮、多級存儲、海量存儲計算與數據安全的雲平臺架構之後，22小時內，就能完成千人基因組的分析。

中國天眼（FAST）同樣用到了阿里雲的存儲服務。

射電望遠鏡的應用場景中，每天會產生非常大量的數據，需要實時進行處理。而更大的難點在於，射電望遠鏡地處偏僻，受到地理的限制不能在現場設立數據中心。

爲此，阿里云爲其提供了專線架構服務，保證其帶寬，同時通過融合帶寬技術加上TBS處理能力，爲FAST實現了端到端的計算、存儲解決方案。

說了這麼多，看樣子，阿里雲盤敢於“純純的不限速”，在技術層面上還是頗有底氣的。

如果阿里雲盤的模式走通了，無疑給個人雲的發展方向蹚出一條新路，給基於雲的數字生態拓展出一種to C的可能。

而這樣的發展計劃，也指向了一個不再被數據存儲、傳輸侷限的真·數字時代。

這也是齊俊元爲什麼會說：“過去行業裏面坑很多，但我們做這件事很興奮。”

目前，在阿里雲盤2.0.5版本中，相冊自動備份、文件保險箱、影音播放器等功能都已優化升級，分享功能也即將開啓。

公測的第一步已經邁出，你是否看好？

如果你已獲得公測資格，也歡迎在評論區反饋實際體驗~

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