大数据时代的新型计算机系统结构

金海教授在2017杭州云栖大会上的分享《大数据时代的新型计算机系统结构》是一个非常有价值的话题，它探讨了随着大数据的爆发式增长，计算机系统结构如何适应这一变革。虽然我无法直接提供链接的下载内容，但我可以基于阿里云的产品和技术体系，为您概述与金海教授分享主题相关的一些关键点和阿里云的应对策略。

1. 电商行业应用数据特点：电商行业是大数据应用的典型场景，涉及到用户行为分析、商品推荐、库存管理、物流优化等多个方面。这些应用要求系统能够处理高并发访问、实现低延迟响应，并能高效存储和处理海量数据。阿里云提供了包括MaxCompute（原ODPS）进行大数据处理与分析、AnalyticDB（实时数仓）支持实时数据分析、DataWorks（数据工场）进行数据集成开发等产品，帮助电商企业应对数据挑战。

2. 现代电子计算机系统的能耗问题：随着数据中心规模的扩大，能耗成为不可忽视的问题。阿里云致力于构建绿色低碳的数据中心，采用液冷技术、智能能源管理系统等创新方案来降低PUE（电力使用效率），提高能源利用效率。同时，通过优化服务器硬件配置和软件算法，减少不必要的计算资源消耗，达到节能减排的目的。

3. 非易失存储技术的兴起：非易失性存储器（NVM），如SSD（固态硬盘），因其高速度和低功耗特性，在现代计算机系统中扮演着越来越重要的角色。阿里云提供了多种存储解决方案，包括ESSD（极致IO型云盘）、NAS（文件存储）等，其中ESSD云盘就采用了高性能的NVMe SSD技术，为用户提供超低时延、高吞吐量的数据存储服务，特别适合I/O密集型应用。

4. 技术发展与趋势：金海教授提到的技术趋势，如更高效的存储架构、分布式计算框架、以及AI与云计算的深度融合，都是阿里云持续关注并投入研发的方向。例如，阿里云的神龙架构实现了物理机与虚拟机性能的无缝对接，提升了云计算的性能上限；而函数计算FC、PAI（机器学习平台）等服务，则推动了Serverless计算和人工智能技术的应用普及。

综上所述，阿里云不仅关注技术前沿的发展，也紧密贴合行业需求，通过不断的技术创新和服务优化，助力各行各业在大数据时代实现数字化转型和升级。