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10月15日消息，作为中国最大的云服务供应商，阿里云无疑需要拥有强大的技术实力来保障服务体验，在开发者和创客云集的云栖大会上，阿里云发布了15款高技术产品，包括云服务器全面升级，全面支持Xen、KVM，在保证数据可用性不变的基础上提升磁盘性能，高性能计算、消息服务、应用引擎ACE、媒体转码、服务器标签功能等。
云服务2.0
此次宣布公测的阿里云高性能计算平台是国内首个基于GPU的HPC云服务，它为深度学习创新而生，提供专属的K40 GPUx2的物理机。目前已有格林深瞳、Face++等国内多家生物识别创新企业在使用阿里云高性能计算平台。
在14日的深度学习专场上，基于GPU的HPC云服务展示了其强大的处理能力：对嘉宾演讲的内容进行全程语音识别并自动摘录，识别准确率堪比人工速记。
作为当家花旦，云服务器也进入了2.0时代，阿里云将虚拟化技术从Xen切换到KVM，阿里云成为了世界上极少数同时支持Xen与KVM的厂商。阿里云同时推出了IO优化实例，配合SSD云盘，极大提升了性能，同时保证更高的数据安全性。
可视化学习平台DT PAI
阿里云在2015云栖大会上正式对外发布新产品DT PAI，这是国内首个可视化机器学习平台，开发者可通过简单拖拽的方式即可完成对海量数据的分析挖掘，以及对用户行为、行业走势等的预测。在本次大会上，阿里云共发布了15款新产品。
据悉，DT PAI将集成阿里巴巴核心算法库，包括特征工程、大规模机器学习、深度学习等。
同时，阿里云资深总监李津还在会上发布全新的大数据计算产品ODPS价格策略，采用定量包月与弹性计量两种计费模式按需选择，定量包月的计算价格下降50%。同时，KV数据库for Redis推出包年包月计费模式更省25%，表格数据库OTS降价50%。
李津表示，DT PAI是阿里云大数据产品线上的一块重要拼图，它的核心是把释放人脑智能的人工智能和机器学习服务作为一种普惠的科技和计算能力，提供给用户。“我们相信需要DT PAI的用户群将会很广泛，包括有数据场景需求的政企、金融业、科技产业等和其他的一切数据创业者，例如物联网、智能硬件的创客等。”
其中，可视化是DT PAI的主推优势。李津表示，DT PAI非常重视产品的易用性，可视化则是提升易用性的一种重要手段。DT PAI目前主要支持鼠标拖拽的编程可视化（Visual Programming），用户可以实现零代码的算法应用开发。同时DT PAI也可以支持数据可视化和模型可视化，让用户更直观的了解数据与算法。
据《连线》杂志的调研显示，三大突破将使人工智能、机器学习近在眼前：成本低廉的并行计算、海量的数据、更优的算法。而DT PAI所代表的，正是向这一方向的演进。DT PAI运行在阿里云大数据计算平台ODPS之上，后者可在6小时内处理100PB数据，相当于1亿部高清电影。此前，全球掌握这种能力的公司屈指可数，如Google、亚马逊等。
目前，DT PAI正在陆续集成阿里巴巴核心智能算法库，将经历过双11、双12等战火锤炼的各类算法陆续开放给开发者。这其中包括特征工程、数据探查与统计、大规模机器学习、深度学习，以及阿里在文本、图像和语音处理方面的数据技术。
以深度学习为例，淘宝“拍照购”正是基于这一类型的算法。当你在在街上看到别人穿的衣服漂亮，只需拿出手机，打开手机淘宝，对准人家拍照，立马就会显示出淘宝上销售的同款。云服务代表了人工智能或者机器学习作为一种数据能力的未来。阿里云方面称，未来还将集聚更多优秀数据科学家为应用开发者提供算法服务。
阿里云表示，作为云计算基础设施平台，阿里云仅提供工具服务，并不会触碰客户的数据，运行全过程严格遵守阿里云《数据保护倡议书》内容。阿里云将充分保障用户数据的私密性。
E-MapReduce弹性大数据服务
E-MapReduce将包含了Hadoop/Spark/HBase等服务。李津表示，这一服务将于近期正式对所有用户提供。
Hadoop/Spark/HBase是业内流行的大数据开源软件，中小企业、研究机构通常会自行搭建这些大数据处理分析服务。不过这一过程并不简单，购买服务器、集群搭建、配置、运维、开发等环节而言仍需要一定经验，对于更多希望获得大数据处理能力的用户而言，门槛不低。
E-MapReduce与阿里云其他产品深度融合，能够处理在线、离线的数据分析。比如从OSS输入，输出到OSS、RDS。
一站式的数据处理体验能够让用户节省大量的部署过程，即开即用。相对于自行搭建，E-MapReduce还提供弹性拓展能力。这也是云计算的特点。
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