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一、典型场景下的最佳实践
1、数据业务迁移上云方案
1.1需求背景
企业为了优化内部资产结构，从原来的重资产模式向轻资产模式转化，以此来节省总体成本。现有的方式是逐步的淘汰一些到期硬件设备，而采用公共云基础设施（云服务器、云存储）来取代，这其中会有大量的业务迁移转换工作需要完成，这包括数据迁移和应用迁移两种。
1）数据迁移：是指非结构数据（通常指文件）和结构化数据（通常指数据库数据）迁移；
2）业务迁移：是指应用程序和系统的迁移；
1.2解决方案
针对数据及业务的迁移上云，阿里云主要提供离线迁移和在线迁移两种形式。同时迁移的过程中还要考虑数据存量和增量的问题。当进行数据存量迁移时，需结合存量数据存储的位置、源端和目标端之间的网络情况、迁移的速度要求等多方面因素，具体解决方案包括：
存量数据的迁移，一般还会涉及到存量数据的增量数据迁移，即在数据的迁移过程中源端产生的新数据。这部分新增数据的迁移可使用以下方案：
• 对象存储镜像回源方式，这种方式适合于互联网音视频数据迁移。
• Ossimport，这是对象存储在线迁移服务自带的增量迁移工具，可以指定增量迁移时间间隔等参数。
2、数据归档上云方案
2.1需求背景
根据Gartner的相关报告，到2022年，有50%的组织将利用云替换磁带来进行归档。随着数量的急剧增长，企业陷入非结构化数据溢出的危险境地。问题不在于企业购置容量来存储全部数据，而是如何以低成本高效率的方式妥善管理数据以创造商业价值，尤其是长期数据保留。合规和监管要求并非企业长期保留数据的唯一动力：在英国，互联网服务商必须保留通讯记录一年以上；在美国，美国联邦有关研究记录的准则规定，研究数据在研究工作结束后应至少保留三年，《健康保险可移植性和责任法案》要求患者数据至少保留6年。
2.2解决方案
在数据归档场景中，可选择闪电立方上云做异地备份，如果文件想要自动增量同步上云做归档的，则混合云存储阵列的云文件网关的云复制功能或云缓存功能是较好的选择。对于包括医疗影像、科研数据、金融数据、视频素材等海量数据的长期归档，对象存储归档存储类型（OSS Archive）也可以实现。此类数据都有一些共同的特性：
• 存储周期长，几年、几十年甚至永久；
• 实时访问要求不高，读取数据可以接受一定的等待时间；
• 对数据安全性、可靠性要求高，某些数据需要符合特定的行业规范要求；
• 在整个存储周期内，需要比传统存储解决方案更低的存储单价；
对象存储全面覆盖从有热点存在、频繁访问的各类音视频、图片数据，到低频访问的各类备份数据，再到长期归档的数据。配合生命周期机制，按照配置的时间周期，将数据转储到更低单价的存储类型上，优化存储成本。
方案优势：
• OSS归档存储类型API支持用户直接把需要备份的文件存储到OSS归档存储，存储后的文件名称保持不变。
• 使用OSS归档存储类型可以降低归档数据的管理难度和相关管理资源的投入。
• OSS支持多次读取特性，支持以“不可篡改、不可删除”的方式，满足数据合规保存或防止恶意删除等要求，并获得多项合规认证，满足行业合规要求。
3、基于混合云存储阵列的虚拟化平台搭建
3.1需求背景
随着云计算技术的普及，越来越多的企业开始选择了部署云计算方案，公共云的灵活性，易用性和可靠性也被大家广泛认可。但也有很多企业对传统存储阵列的依赖度很高，在短期内完全迁移到云端会有诸多的挑战，可能会涉及到系统的重新构建或者应用程序的开发，对客户来说改动量很大，也会面临不小的风险。同时还有很多客户对敏感数据的物理存放地有要求，所以越来越多的企业开始采用混合云来实现面向未来的数字化转型。
3.2解决方案
本方案以混合云存储阵列SA2600为基础构建混合云环境，实现VMware虚拟化平台的快速部署以及混合云环境下虚拟机的部署、扩容、云备份等功能。
方案优势：
• 混合云架构：将传统的VMware虚拟化平台架构延伸到公有云，有利于和公有云产品结合，充分利用公有云的规模和弹性优势。
• 兼容性强：存储阵列/网关提供OSS、iSCSI、FCSAN、NAS、FTP等多种常用存储协议兼容各类上层业务应用。
• 快照云备份：将重要系统的快照备份上云，实现了多数据中心备份，提高了容灾能力。
4、云灾备解决方案
4.1需求背景
根据Gartner发布的存储战略路线图所示，越来越多的数字化领先企业正在用新的混合云备份产品替换现有的备份解决方案。阿里云企业级云灾备解决方案，来自阿里巴巴多年的IT基础设施云化灾备经验，采用国内首个磁盘级数据持续复制技术，同时支持混合云和跨云的多平台融合架构，可以为企业提升灾备能力，包括用户数据中心和公共云的相互容灾、业务不停机下企业容灾演练、最低负载部署支持弹性容灾、一键容灾快速恢复、完善数据加密体系，保证数据安全。
4.2解决方案
阿里云正在凭借自身优势，让云上灾备更加行之有效。首先是阿里云高标准的基础设施，服务器本身具备超强的容灾能力。不断电、不断网，IDC历史运行可用性达99.999%。主要包括不断电的IDC，高可用的骨干网络，3+N超多线接入BGP。其次，在备份和容灾软件上，更是基于自研的盘古存储引擎，实现数据的安全性和业务的高可用，此外，为数据库用户提供完整的灾备能力。
方案优势包括：
• 部署简单：数据保护服务即开即用，可快速建立属于自己的混合云备份库，降低部署复杂度和运维成本。
• 云端管控：服务提供资源监控、备份、恢复、元数据搜索、加密、压缩、策略配置、过滤等各项数据保护功能。
• 永久增量：文件初次备份后，后续备份自动增量，上云效率非常高。
• 重删加密：备份数据经过重删、压缩、加密后存储，高效利用空间，保障安全性。
• 多副本：同时通过云上云下数据块比对，混合云备份库提供多副本保留达到12个9数据可靠性保障，确保备份数据不出错。
5、影视数据存储与传输加速方案
5.1需求背景
截至2019年6月底，全国标清频道1650多个，有线电视用户2.16亿户，其中数字电视用户2.03亿户，数字化率为93.98%，高清用户达1亿户，超高清用户1600多万户。经广电总局审核批准，全国高清电视频道已经达到450个，中央广播电视总台和广东电视台相继开办了4K超高清电视频道，11个省市发布了4K超高清视频发展实施方案，在这样的背景下，影视数据存储与传输加速的问题急需解决。
5.2解决方案
影视数据不仅存量基数大、数据增速快，还具备检索实效性弱、存储时间长、数据利用率低等问题，同时，随着高清影视数据的需求以及地域分布的现实性问题的存在，传输加速也成为一种刚性需求。
阿里云对象存储OSS不仅可以满足海量非机构化数据的集中存储，而且OSSBrowser工具还可以实现影视数据多用户、多地域分发、汇集以及传输加速。
方案优势：
• 跨地域、多角色、分权限文件上传、下载。
• 基于对象存储及其客户端实现Serverless文件分发服务，可替换传统FTP服务。
• 利用对象存储传输加速功能，全地域的网络调度、协议优化能力，提升数据交付传输的效率。
6、物联网大数据存储解决方案
6.1需求背景
阿里达摩院发布的《达摩院2020十大科技趋势》认为，5G、IoT设备、云计算、边缘计算的迅速发展将推动工业互联网的超融合，实现工控系统、通信系统和信息化系统的智能化融合。制造企业将实现设备自动化、搬送自动化和排产自动化，进而实现柔性制造，同时工厂上下游制造产线能实时调整和协同。这将大幅提升工厂的生产效率及企业的盈利能力。对产值数十万亿乃至数百万亿的工业产业而言，提高5%-10%的效率，就会产生数万亿人民币的价值。
IDC预测，到2025年，全球物联网设备数将达到416亿台，产生79.4ZB的数据量。在中国，到2024年，由人工智能自动化、物联网和智能设备需求驱动的数据量将超过30ZB；20%的业务将利用它实现实时结果。数据将要求更好的实时采集、传输和计算。以自动驾驶为例，1毫秒延时就可能造成交通事故，对存储提出新挑战。
6.2解决方案
ESSD可以实现数据的快速传输与存储，满足AIoT场景下对存储性能、读写时延等方面的极致要求。其优异的性能得益于阿里云的多项技术自研，底层架构基于自研大规模分布式存储系统盘古2.0，存储芯片采用自研AliflashSSD，并且依托自研网络协议Luna和增强型RDMA数据传输协议，结合自研HPCC流控算法，深度优化TCP，大幅降低计算资源消耗及响应延时，使ESSD的数据传输效率可提高50%。
方案优势：
• ESSD云盘提供稳定低时延、高吞吐能力，满足核心业务的性能需求。
• ESSD云盘具备9个9数据高可靠性。
• 实现存储资源随业务发展而灵活扩展，支持弹性扩容，运维更简单。
7、在线教育数据存储解决方案
7.1需求背景
在线教育、线上会议都是基于视频直播的企业日常运营典型业务场景，往往依赖于众多的IT系统联合构建而成，在客观因素的影响下，在线教育或可迎来一波上云高峰。依托于云计算的技术设施特性，能够帮助企业避免业务侧重复工作、提高资源利用率、降低开发和运维成本。
7.2解决方案
阿里云为在线教育机构量身定制了多个场景解决方案，凭借完整的存储产品和服务矩阵、基于对象存储OSS构建的全流程生态、基于数据生命周期的自动管理以及可靠稳定的系统架构，为在线教育企业在课件文件数据共享存储、课程录制与回看、课程质量智能监控等场景提供完善的解决方案，此外，不论是在线教育还是视频会议，都需要很高的网络要求，阿里云OSS传输加速，通过全地域加速网络调度、协议优化，可提升跨省、跨洋数据访问效率，同时支持上传/下载加速，提升远距离网络访问体验。
方案优势：
• 冷热分离：标准/低频/归档类型，满足从热到冷不同数据的存储需求。
• 生命周期管理：自动实现数据从热到冷的类型转换，以及过期删除。
• 传输加速：全地域网络链路调度、协议优化，提升远距离上传、下载体验。
• 跨区域数据复制：通过跨区域复制构建两个区域间的数据同步，一个区域的数据更新操作会被自动同步到另一个区域。
• 故障切换：当出现区域级重大故障，可以将业务和数据切换到灾备区域，保障服务连续性。
8、数据湖存储解决方案
8.1需求背景
数据湖已经不是一个新概念，在提出的初期也有不少人对数据湖和传统的数仓之间的关系感到困惑。简单来说，数据湖中一般存储较多的原始数据，包括结构化、半结构化和非结构化的。数据湖在写入时没有模式限制，存储到数据湖的数据在写入过程中，对数据格式没有限制，可以需要读取数据时，才开始使用各种工具对数据湖中的数据进行分析，相比数仓成本更低，有更高的灵活性。随着各种数据处理平台和新技术的不断发展，用户对越来越认识到通过挖掘数据价值去支撑业务发展，用户希望能够将数据统一化集中管理，能够使用统一存储平台支撑各类计算平台。
8.2解决方案
数据湖非常适合存储大量的结构化、非结构化和半结构化数据。如果场景中正在处理大量基于事件的数据，比如应用日志或点击流，那么以原始形式存储这些数据并根据基于场景构建特定的ETL并对接数据平台会让数据处理与分析更为便捷。阿里云对象存储OSS作为非结构化数据存储池和数据湖底座，为双十一期间淘宝、天猫、支付宝等应用提供了如丝般顺滑的图片、视频体验。
方案优势：
• 消除数据孤岛：用户的数据可以使用同一个命名空间下统一存储，同一个份数据，可对接多个数据分析平台，避免孤岛以及数据搬迁。
• 不限制数据类型：支持结构化、半结构化、非结构化数据的存储。
• 计算生态丰富：支持多种数据导入方式，支持对接开源系统、阿里云多个数据分析平台，和数据消费框架。
• 数据冷热分层：多种存储类型组合，用户可根据数据冷热，进行数据分层，优化存储成本。
• 计算与存储解耦合：存储空间弹性伸缩，计算的扩缩容与存储解耦，让系统架构更加灵活，成本更节约。
• 访问控制：提供更丰富的存储访问控制策略，让数据更安全。
9、视频监控混合云存储解决方案
9.1需求背景
反恐法等政策要求重点目标场所（地铁、机场、工业园区、学校等）监控存储时间扩容，同时增加监控点位，摄像画质高清。这一系列的要求带来存储容量的剧增，从而进一步产生如何降低一次性巨额的软硬件采购成本、海量数据高可靠、弹性扩容、基于视频统一汇聚存储之上的AI分析等需求。
9.2解决方案
在监控视频上云的场景中，可使用混合云存储阵列形成混合云模式，同时也可以采用直接上云的方式，也可以纯线下输出与本地专有云打通形成整体解决方案。
客户视频监控数据可以无缝写入阿里云混合存储产品，该产品即可纯线下输出又可以混合云输出。混合云场景下，可实现云上云下的数据流转，云上无缝扩容。同时，不管在云上还是云下的存储数据，都可以无缝与我们AI产品如达摩院地雀一体机、数据智能AI平台等无缝对接，进行智能分析；
方案优势：
• 宜扩容：混合云方案，节省本地IDC机柜空间，降低用电功耗压力，数据无缝上云，大幅缩短存储项目扩容周期；省成本：无需大规模前期投入，按月付费减少资金压力。
• 融合AI的存储：打破数据孤岛，统一汇聚之后，结合达摩院、数据智能的能力，为客户提供相关AI分析的能力，有效提升客户运营效率。
• 高可靠：云上存储可保证高达12个9的可靠性。
10、日志采集在微服务架构中的应用
10.1需求背景
容器技术在微服务落地过程中的部署、交付等环节给用户带来了越来越多的便捷，同时也会存在容器化应用/非容器化应用混合部署的情况，同时Kubernetes作为容器编排领域的领导者，正朝着PaaS底座标配方向发展。阿里云日志服务(SLS)结合阿里云容器服务Kubernetes版(ACK)等云产品为以阿里云公共云产品为基础构建微服务架构的用户提供日志采集、消费和查询分析的能力。
10.2解决方案
阿里云日志服务结合Kubernetes日志特点以及应用场景，提供了全方位的容器/Kubernetes日志的采集解决方案，同时日志服务产品也提供了强大的日志处理分析能力，如PB级日志实时查询、日志聚类分析、Ingress日志分析报表、日志分析函数、上下游生态对接等能力，以及在容器/Kubernetes技术落地应用微服务改造过程中的日志采集运维一站式管理能力。
方案优势：
• 日志服务与阿里云公共云产品深度集成，提供便捷一站式的日志统一采集、存储、分析和查询的日志运维能力，并提供丰富的报表、告警能力。
• 基于阿里云容器服务Kubernetes托管版集群与云NAS构建互联网微服务应用，高可用及高弹性架构。
• 容器镜像服务(ACR)提供自动化部署和更新能力，维护应用的最新状态。数据通过RDS存储，提供读写分离容灾能力。
• 容器化应用和非容器化应用混合部署，技术架构平滑演进。
11、高性能计算存储在渲染行业的应用
11.1需求背景
伴随着4K、VR、AI和仿真技术的高速发展，渲染、直播、社交网络、游戏和自动驾驶等行业越来越依赖高性能计算平台来替代传统的IT分析系统，为业务进入快车道发展争取更多的时间窗口，而背靠在计算平台之后的存储系统是不可忽视的重要一环。本文将通过某渲染行业龙头企业的需求，探讨如何在高性能计算场景下构建一套适宜的存储解决方案，满足这些行业实际业务需求。
11.2解决方案
通过对数据的分析，客户的渲染业务对吞吐、IOPS和元数据OPS等要求都非常高，使用传统的存储解决方案将难以满足客户需求。为此可使用基于阿里云CPFS（并行文件系统）设计的计算存储解决方案。
目前CPFS支持公共云上即开即用，也支持通过阿里云定制的CPFS一体化软硬件服务用户的线下数据机房。由于渲染涉及的数据资产需要线下存储，因此本方案实践是通过线下实施部署的CPFS一体机。整体解决方案架构如下：
方案优势：
• 引入协议转换服务，解决多终端和多协议混用。
• 通过分布式的协议节点和存储节点，实现节点存储容量和性能实现弹性扩容。
• 在计算节点、CPFS客户端、协议节点和存储节点划分一定容量的内存缓存，加速计算过程的数据读写。
• 采用SSD+HDD混合部署的模式，解决了冷热数据存储成本问题。
• 存储单节点吞吐量达到2.6GB/s，并随节点数增加线性增长，最大可扩展到近千节点。
12、文件存储在飞天AI加速中的应用
12.1需求背景
高性能并行计算的大规模商业化，使得传统文件系统正面临诸多挑战，如存储资源急剧增长、成本高、运维管理复杂度大、大规模存储系统的稳定性以及性能无法随规模进行线性扩展等。阿里云CPFS（Cloud Paralleled File System）应运而生，CPFS是一种并行文件系统。CPFS的数据存储在集群中的多个数据节点，多个客户端可以同时访问，为大型高性能计算机集群提供高IOPS、高吞吐、低时延的数据存储服务。
12.2解决方案
在混合云场景中，可以通过自建Kubernetes服务，线下集群+云上弹性扩展阿里云GPU服务实例+飞天AI加速工具加速框架，并采用阿里云CPFS存储运行AI训练+AI推理作业的操作步骤。
飞天AI加速工具加速框架分为两个版本，一个用于加速AI训练，一个用于加速AI推理。飞天AI加速工具训练框架是阿里云推出的统一分布式加速框架，支持主流的训练框架。
方案优势：
• 自主选择：本方案使用了GPU云服务器，客户可以根据自己的需求选择相应的GPU云服务器实例类型。
• 高效的数据访问：并行文件系统CPFS作为共享存储，提供高带宽低延迟的数据访问服务。
• AI加速：飞天AI加速工具提升训练速度，提升推理性能。
13、智能媒体管理在人脸语音识别中的应用
13.1需求背景
随着AI技术在语音识别、人脸识别等方面的广泛应用，AI技术下的数据管理问题也逐渐凸显。一般在线课程时长在30分钟左右，大多数教师和学生都面对屏幕进行对话，需要基于视频流的画面进行分析。以在线教育行业为例，是1对1、 K12教育的场景中，平台方希望能够了解课堂互动、学生专注度等信息，以便更全面地、自动化地提升在线课程质量，给家长提供课程反馈，并及时对可能的客户流失进行预警。
13.2解决方案
阿里云智能媒体管理产品(IMM)及对象存储OSS以及访问控制RAM进行人脸语音识别等AI分析从而进行在线教育视频质量分析等AI智能分析场景。
方案优势：
• 简：开通即用，方便快捷。
• 强：依托于阿里云产品强大的媒体智能分析能力。
• 灵：在API调用方面具有更大的灵活性。
14、表格存储在推荐系统中的应用
14.1需求背景
电商、社交、资讯等互联网应用的良好运营需要一个完善的推荐系统。推荐系统作为业务精细化运营的主要抓手，颠覆了传统内容输出方式，成为当前海量信息时代流转的核心引擎。而一个高效的推荐系统背后需要海量消息存储与实时、离线分析等功能的支撑。
14.2解决方案
阿里云表格存储Tablestore是基于共享存储的高性能、低成本、易扩展、全托管的结构化大数据存储平台，支撑互联网和物联网数据的高效计算与分析，具有极简的数据写入、Serverless服务、强大的数据检索、完善的计算生态等特特点，同时与对象存储的数据湖存储对接，优化整体成本。
方案优势：
• 大规模：存储量无上限，提供丰富索引和高吞吐扫描。
• 高并发：表格存储Tablestore单表写入水平扩展，支持亿行每秒级别。
• 实时：数据实时写入，实时可见。
• 分层存储：数据实时投递到对象存储构建的数据湖，表格存储Tablestore 只存储热数据。
15、表格存储在风控分析中的应用
15.1需求背景
针对信息的分析与把控，可以有效的分析与洞察市场。比如针对电商产品的评论等信息的收集分析，需要丰富的多类数据高并发写入与便捷的数据流转进行计算分析。
15.2解决方案
表格存储作为风控等采集数据汇集的存储中心，支持高并发写入能力与PB级存储。同时表格存储的数据实时消费通道，帮助实现处理原始信息->结构化标签->结果存储完整的数据链路。而与技术产品MaxCompute的结合，有效的分析行为数据帮助业务决策。
方案优势：
- 分布式 LSM（Log Structured Merge Trees）存储架构提供高并发高吞吐写入，实现PB级数据存储。
- 通过数据更新捕获，实时触发后续对数据的自定义处理逻辑。
- 与大数据平台实时数据同步，分析结果写入结果表，供应用层实时查询。
二、产品合作生态
1、混合云产品合作
近年来，阿里云与Commvault等企业达成全球合作伙伴关系，携手提供混合云数据管理解决方案，为企业提供更完善的数字化转型服务，满足企业对数据保护、访问、恢复、合规及共享的需求，确保企业数据资产的价值及安全。混合云的优势被越来越多的企业认可，传统企业开始利用混合云来部署自己的IT应用，利用企业数据中心已有的资源支撑常规业务、保存数据，利用公有云作为备份来应对突发业务或者进行数据备份和容灾。
生产系统、数据的云上备份或容灾可以解决成本、效率、性能的问题。由于传统的数据容灾和备份成本比较高，公共云可以为中小企业降低容灾和备份的门槛，实现把数据备份到公共云，在私有云系统出现故障或者数据出现问题后，再到云上取回数据。由于无需开启虚拟机，只需支付数据保存的成本，从而可以大大降低成本。阿里云与Commvault已经联合推出了“云数据管理七巧板”的解决方案集合，其中包括七个典型的灾备场景，用户可以单独选择每个场景，也可以叠加起来用。
2、智能产业合作
作为阿里巴巴的无界合作伙伴，阿里云与浪潮集团共同将目光聚焦于人工智能、边缘计算、5G等前沿技术领域。在人工智能由“AI产业化向产业AI化”迈进的路途之中，双方建立了良好的合作共赢关系，并共同努力积极建立开放、融合、敏捷的人工智能生态。
3、数据库合作
SAP HANA是SAP在2010年发布的一款产品，其全称是SAP High Performance Analytic Application，简称SAP HANA。SAP HANA不仅仅是一个内存数据库，从严格意义上讲，它是一个用于内存数据库的高性能应用平台，不但可以内置计算、计划、分析和预测等各种引擎，而且可以简化企业信息系统架构，基于SAP HANA平台可以进行各种创新的应用开发。
SAP HANA也使用持久化的存储系统来进行故障的恢复。在数据库正常操作时，数据和日志在保存点过程中会自动的保存到硬盘中，数据的变化被记录在redo日志中。保存点（Savepoint）和写日志操作可以防止突然的断电对数据库的影响，但是当持久化存储设备发生故障后或者误操作时，它们就无能为力了。为了防止数据丢失，数据库备份是必须的。2019年，阿里云混合云备份HBR实现了对SAP HANA 的云上备份，成为亚洲首家通过SAP HANA BACKINT认证的云厂商。
三、相关认证及标准
1、阿里云云计算专业认证
1.1 ACP认证
阿里云ACP认证，即阿里云云计算专业认证（ACP级-Alibaba Cloud Certified Professional）是面向使用阿里云云计算产品的架构、开发、运维类人员的专业技术认证，主要涉及阿里云的计算、存储、网络、安全类的核心产品。
通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力：
• 具备IT、云计算及网络安全相关从业的基础知识；
• 能够根据企业的业务需求，基于阿里云的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践；
• 能够熟练的使用和操作阿里云的云服务器、负载均衡SLB、对象存储 OSS、专有网络VPC、弹性伸缩（Auto Scaling）、内容分发网络CDN、云盾及云监控产品；
• 能够诊断基于阿里云云计算产品构建的业务系统在运行中出现的常见问题并找到相应的解决方案；
阿里云云计算专业认证主要包含两部分考核内容：线上动手实验和线下考场客观题考试。
1.2阿里云混合云存储专项认证
阿里云混合云存储专项认证（Alibaba Cloud Certified-Cloud Storage Specialty）阿里云混合云存储专项认证（Alibaba Cloud Certified Specialty-Cloud Storage） 是面向使用阿里云云存储产品的架构、开发、运维及阿里云合作伙伴的专业技术认证，主要涉及阿里云云存储的核心产品。
通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力:
• 具备云存储服务相关从业的基础知识；
• 能够根据企业的业务需求，基于阿里云存储的产品制定有效的技术解决方案和企业最佳实践；
• 能够熟练的使用和操作阿里云混合云存储阵列和网关、闪电立方、混合云备份容灾产品；
• 能够诊断基于阿里云云存储产品构建的业务系统在运行中出现的常见问题并找到相应的解决方案；
阿里云混合云存储专项认证所需具备的相关知识包括：
• 熟悉阿里云混合云相关产品的基本概念，包括混合云存储阵列和网关、闪电立方、混合云备份容灾产品；
• 了解阿里云混合云存储相关产品的主要应用场景及组合使用的应用场景；
• 掌握阿里云混合云存储的相关产品的基本操作，包括开通、部署、配置、启停、删除等；
• 能够通过常用的测试用例以及运维管控方式解决在混合存储运行环境下的常见问题；
1.3 Apsara Clouder云安全专项技能认证：数据备份和恢复
如何做好数据备份和恢复，是保障企业云上数据安全的重要手段。数据备份和恢复认证旨在帮助学员了解到常见的数据备份和恢复技术，掌握在Windows系统下对SQL Server进行备份和恢复的不同方法，以及掌握在Linux系统下对MySQL数据库备份和恢复的不同方法，同时介绍了利用OSS来进行数据备份的一种具体思路。
2、行业标准认证
2.1全国信息技术标准化技术委员会
2019年8月30日，经国家市场监督管理总局批准，GB/T37737-2019《信息技术 云计算 分布式块存储系统总体技术要求》正式发布，首次对块存储技术和产品进行了规范，评估范围涵盖可靠性、可用性、扩展性、易用性、兼容性和安全性等方面。9月份，阿里云率先通过该认证测试，并在云栖大会上进行了发布。同时，阿里云先后参与了GB/T 31916.2-2015《信息技术 云数据存储和管理 第2部分：基于对象的云存储应用接口》、GB/T 31916.3-2018《信息技术 云数据存储和管理 第3部分：分布式文件存储应用接口》、GB/T 37737-2019《信息技术 云计算 分布式块存储系统总体技术要求》等云存储领域国家标准制定工作。
2.2全国信息安全标准化技术委员会
目前阿里云已经加入了中国信息安全标准化技术委员会（简称：信安标委），致力于相关云计算、存储等行业标准的起草和推广中。已经先后参与了GB/T 22239-2019《信息安全技术 网络安全等级保护基本要求》、GB/T 34942-2017《信息安全技术 云计算服务安全能力评估方法》、GB/T 35279-2017《信息安全技术 云计算安全参考架构》、GB/T 37972-2019 《信息安全技术 云计算服务运行监管框架》等云计算安全领域重要标准的制定。
2.3美国证券交易委员会（SEC）
根据专业咨询机构Cohasset Associates审计认证，阿里云对象存储OSS的相关技术指标满足美国证券交易委员会（SEC）的相关合规要求。
