11月13日，开放计算中国社区技术峰会（第二届OCP China Day）在北京举行，超过600多名IT工程师和数据中心从业者参加了此次大会，来自Facebook、Intel、微软、浪潮、百度、腾讯、阿里、NVIDIA、诺基亚、中国移动、希捷、燧原科技等开放社区成员参与了峰会，分享了在开放计算技术的最新进展和创新实践。
SONiC (Software for Open Networking in the Cloud) 是微软基于 Debian Linux 打造的一款开源网络交换机操作系统，是一个成熟的SDN软件平台，可以非常方便的在生产环境实现不停机部署或应用升级。近年来，SONiC所支持的平台以每年2~3倍的速度增长，现在已经被超过10个云运营商以及大型企业所采纳，截止到2020年初，装机容量已经接近400万个端口。
最新消息，SONiC计划研究方向定位在数据中心的边缘和广域网方向发展，并对Kubernetes和AI进行更多支持。然而，在 SONiC 基础上进行创新和部署是一项巨大的挑战，微软也对SONiC 应用的部署提出了严格的要求。本次微软携手NVIDIA与腾讯共同展现SONiC的最新进展，以及如何通过 SONiC 来构建强感知光网络、数据中心互联光网络自动化方法。
以下为演讲实录：
SONiC 最新进展及展望——刘欣，微软首席项目经理、熊勇强，微软亚洲研究院资深首席研究员
刘欣：去年SONiC到今年有什么变化？我们有更多新的用户和合作者。2019年底，我们有44个公司在社区，其中包括很多来自中国的公司在里面非常活跃的为社区添砖加瓦。2020年有13个公司加入了SONiC社区，包括大家很熟悉的知名硬件公司，比如诺基亚与浪潮。还有一些新型的公司。这些公司的加入让SONiC的使用范围和应用场景从传统的数据中心扩展到了企业级企业用户，然后拓展到运营商的用户，大大的丰富了SONiC的应用场景，也添加了新的血液。2020年3月的时候，据不完全统计，有400万个交换机的端口安装了SONiC，这个数据还在飞速的增长，我们会在下一次的OCP SONiC进行统计，然后与大家分享进展。
SONiC作为交换机的软件离不开硬件的支持，让我们看看今年出的已经支持SONiC的芯片有什么样的进展。2019年底CISCO推动了silicon One，这是7纳米的低功耗芯片。BROADCOM提出了Jericho2C+，7纳米的低功耗芯片。NVIDIA也有Spectrum，支持12.8T。Intel有Tofino 2，这是7纳米的芯片。国内的Centec推出了440G，还有Innovium的芯片，这给SONiC的用户提供了非常多的选择。
SONiC Community的情况。支持SONiC的平台由5个涨到了101个，包括不同的厂商，不同的封装，不同的芯片，为用户提供了很多的范围。去年到今天发布了两个版本的SONiC，201911、202006。在201911里，主要包括了很多人期待的管理平台的提高。202006版本中，有一个新功能是数据包镜像监控有了丰富的多种选择。201012也有很多新的功能，我们也在努力的工作，期待12月底发布这个版本。具体的新加的功能，你们可以在SONiC的网站上看到。
我们也在吸纳社区成员的建议，开展了很多新的兴趣工作小组。每两个星期会讨论测试中发现的问题，发布小组非常专注的跟社区的成员在一起督促和监督每一个版本的发布，按时按量的。也成立了其它的EVPN小组，促进领域的快速发展。
技术层面。对400G交换机支持的研发，前面已经看到了很多芯片公司已经发布了400G的芯片，但为了给用户提供一个端到端的应用，其实需要在不同的领域，从不同的角度方向来进行创新，这样才能提供一个完整的解决方案。我们需要从各个不同的角度来降低功耗。其中一个问题就是希望为这个社区，为这个技术方向提供极其超低功耗的技术，来支持400G的技术。在光纤通信方面，400G的交换机可以用在数据芯片里，也可以用在广域网上，广域网就要求长距离传输进行支持。云计算对安全的要求也越来越高，这需要在长距离的传输时对数据进行加密。由此可见，要提供一个完整的解决方案，不仅仅只局限于芯片或者是交换机，我们需要整合成一个完整的解决方案。有幸的是得到了很多支持，特别是非常领先的交换机公司，芯片公司的支持，所以在这方面的发展比较顺利。
SONiC对Chassis的支持，它一般用于广域网，这些地方需要非常大的速率，非常大的容量，也需要很多的端口。机箱非常复杂，不管在硬件还是软件方面都是非常复杂的，这给运营带来很大的困难。Chassis对网络工程师来说就是一个黑盒的，如果有错误怎么丢失的、特别是怎么出错也是很难排查的。SONiC在各个场景里都得到了广泛了应用，我们希望把它延伸到Chassis上，我们可以利用同样的技术进行管理，也可以开发相同的应用。在SONiC支持Chassis的路上有一个创新，就是再次的解耦，把Chassis里的各个模块上运行一个SONiC技术，利用标准的网络协议来通信。这带来什么好处，把Chassis作为黑盒，可以利用很熟悉的网络监控的方式来排查这些错误。我们有兴趣小组不断的集中力量推动研发，希望在202012的版本上有全面的支持技术。
SONiC在运维管理的投资。运维管理对云计算是至关重要的，SONiC做了很多工作，所有的数据和配置都在数据库里。
SONiC在测试和工具上进行大量的投资，特别是在测试，便于工程师编写测试代码，大量的增加的测试案例。我们专门设立了一个测试小组，每两个星期开一次公开的会议讨论现在存在的问题，以及下一步的走向。我们引进了一个代码分析系统，每一个提交的技术都会通过代码分析找出质量不高或者说是有安全漏洞的代码，然后给他们提供反馈。根据现在的网络状态和监控结果，然后预测以后可能发生的失败，然后来进行反馈。欢迎大家加入SONiC，可以有很多的形式，可以使用硬件，然后参加软件的设计开发和讨论，然后也可以做测试。有很多方式可以参与到社区的工作。我们的主页和原代码是已经在这里。
熊勇强：我们知道OCP是开放计算项目，宗旨是以开放开源的方式将这些数据中心网络里面的最佳方案标准化、通用化，通过社区的力量推动整个数据中心技术的发展。不仅计算技术是这样，存储技术这样，我们的网络技术同样这样。我们知道数据中心的网络带宽在近些年来几乎每年都翻番，OCP社区想通过社区的力量，将数据中心网络的最佳实践标准化、通用化，然后推动整个OCP网络层面的巨大进步。
今天带来的就是有三个不同层面的公司在网络方面的最佳实践，操作系统层面、设备层面、云服务层面。
我和同事SONiC首席项目经理刘欣，她在美国西雅图，我们一起带来SONiC2020年最新进展，以及未来的展望。
之前数据中心的交换机基本上都是闭合的，黑盒闭源，交换机的厂商自行提供，它们的网络服务基本都是独家私有的，我们的云服务厂商要不然就是买多家设备，要不然互不兼容，花费大量的精力进行各种配置和软件升级。SONiC从2016年开始提出，然后运用社区的力量给大家提供一个开源的数据中心内部的交换机操作系统。底层是Linux操作服务平台，我们把底层芯片利用SAI隔离开，这样可以达到把操作系统软件层面和硬件层面完全结耦合。除此之外，SONiC是业内第一个把服务容器化的技术，所有的网络服务如果越小，你的代码越容易维护，将来越容易升级，而且这些代码彼此之间是相互隔离的，有效的避免了很多代码之间的解耦合带来的质量和不可靠的问题。通过不同的方式，我们可以做到轻松地把不同的服务做定制化，从而可以让不同的设备厂商推向市场的时间大大缩短。更加重要的是由于所有的技术都基于开源开放的，我们在上面可以轻松地部署更多的服务和管理方面的软件，包括配置软件、自动安装的服务软件。这就是SONiC在最近的四五年来一直秉持的理念，开放开源利用社区的力量。最近几年的发展，我们从大规模的交换机的系统里都可以做，我们对云服务的厂商和软件系统维护商有一系列的功能。网络软件层面的停机时间，很多的维护时间是来自于系统，比如网络维护系统要升级。最早的升级时间是几分钟，几十分钟，从几分钟降低到小于1秒钟，可以极大的提高系统的可用性，减少待机时间。虽然不能达到永不停机，但希望停机的时间降低到越低越好。这是对SONiC前四年的一个大概的回顾。
构造开放的网络基础设施，加速数据中心应用——王栋，英伟达（中国）有限公司，网络产品事业部，中国区以太网产品总监
王栋：今天很高兴和大家共享英伟达在SONiC方面的战略。首先，英伟达当年在SONiC诞生之初就参与了这件事情，那个时候是在2015年。产品线成立之初的重要想法就是希望可以走向开放的网络，我们也相信开放的网络能够给我们的用户，包括我们自己带来更大的价值。因此，虽然我们作为一个融合性的厂商，但我们依然希望在这里投入，与业界和生态里的合作伙伴一起推动产品在用户生态领域的应用。与此同时，在今年的5月，我们也收购了一个非常有名的网络厂商在开源领域有非常好的实践，希望这次能够给我们带来更多的优势和好处。
英伟达给用户提供非常多的SONiC方面的支持，首先就是社区版的SONiC。我们希望让所有的社区成员都可以使用，这是我们推动社区SONiC的重要出发点，我们有丰富的经验。因为我们是一个融合性的厂商，从ASIC到Protocol都有很好的支持。我们可以给大家提供跟业界的大佬进行经验共享的工作，协同大家进行研发，这都是我们想向用户提供的。我们可以给大家提供非常丰富的OS的选择，我们说提供4个OS让用户选择，可以选择开源和闭源，有不同的应用要求。但它们的上层应用，大部分的都是一致的，都是基于Linux等开源的协议站。我们给用户提供加成的很好解决方案。
社区版的SONiC，今天坐在这很多人都已经实操过SONiC了，SONiC是一个开源软件。它像所有的操作系统一样，非常难以适应的就是非常广泛的应用场景。因此，很多人想做一些所谓的闭源或者说专用的系统。英伟达有自己的想法，我们认为自己的方式更好，这就是我们所谓的双OS战略。英伟达有自己的SONiC，这是立足于英伟达自己的硬件平台。用户如果使用这种双OS战略以后，可以进行一些测试，在相对适合的场景可以使用SONiC，这可以为开放开源向OS演进提供一个起步点。我们希望这个模式可以更好的帮助用户向开源的领域演化。
SONiC的实践方面，我们列了三个实践，第一个是微软，我们很高兴的是可以满足微软的要求，也很荣幸加入微软大规模的开源网络OS的实践，目前在微软有非常多的部署。下面的两个客户，一个是欧洲的广告推荐公司，另外就是美国做有线电视的公司。这两个客户都是在SONiC的领域是最早使用400G平台的客户，这是非常值得说明的。另外，这两家都是在不同的领域，利用开源OS的先期的实践，这两家都是因为英伟达可以提供比较好的SONiC实践和SONiC的能力，所以也希望使用我们的解决方案。尤其是最后的这家美国的有线电视公司，它们利用我们SONiC的模式，未来的目标就是完全过渡到SONiC。作为英伟达来说，帮助客户启动你的开源软件，这是我们的一个责任，我们也是向用户提供一个全套的方案帮助用户启动业务。我们提供一个社区的版本经过测试的，帮助选择适合自己的版本。A2P有相关的专家，他们向大家提供咨询服务。同时，我们也可以给你提供协同开发的人员，如果人员不够或者说在某一些方面经验不够，我们也可以为你提供这些人员以及各种各样的培训。甚至说我们在今年末可以给大家提供SONiC云，给大家提供大型的SONiC集群，帮助大家快速的在L3层面进行模拟，满足大家的需要。同时，会发布一个202012版本，我们不断的推出新功能，也让新功能和旧功能结合，帮助任何版本的用户都可以利用到SONiC的最新功能。
大家可以看到除了传统的交换以外，我们可以利用网络边缘或者说边缘计算紧凑型集群的交换机，以及用于AI领域200G为颗粒的交换机，满足这种大颗粒计算的需要。英伟达在过去对SONiC社区的贡献，我们也希望绿色的越来越多，也希望这张图越来越大，这意味着我们整个社区包括功能肯定会越来越扩展，满足更多的要求。FRR适用于非常多的，无论是开源软件也好，还是说其它的实践。FRR社区里，前十个云贡献者，我们的英伟达占了4个。大家说我使用这个，有了英伟达的支持，大家可以放心使用。这个东西和SONiC没有什么关系，大家使用SONiC可以直接利用我们的故障拍照的功能，这是一个轻量化的机制，可以向大家报告系统内部的一些丢包，乃至于是非丢包的一些状态。包括一些各种各样的比如说时延超限等等情况，满足大家一些量化的对系统内部进行观测的需求，非常多的用户非常乐意看到这样的功能。我们目前已经集成了SONiC的CLI，也可以构造很多外部的系统，通过开源软件去进一步的使用，搜集数据进行集成化的统计。
我们单独的考虑一个网络的基础设施。网络基础设施，高性能的基础设施大管道和大的颗粒是老生常谈了。作为英伟达来说，我们可以向大家提供底层的全套的解决方案，从网卡、线缆、交换、软件等等一系列的东西都可以提供。在这个之上，其实我们可以给大家构造一个高性能的基础设施。无论你的基础设施用于传统的云计算，还是说新兴的机器学习和大数据，这些东西都没有问题。我们现在可以看的更远一点，更先进的组网的方式，这也是我们可以考虑的范畴。还有就是我们端到端的无损的应用，很多存储的解耦可以放在远端，让更多的系统可以快速的访问。这一系列都可以通过英伟达的开放生态，开放的硬件来实现，帮助大家更好的获得高性能数据中心的价值。希望不远的将来，大家在网卡上看到SONiC或者说开源软件的实现，帮助大家更好的把这些应用集成在平台中。
谢谢大家。
强感知光网络——陈明刚，腾讯科技（深圳）有限公司光网络架构师
陈明刚：我在腾讯负责开放光网络的架构设计，这是我第二次来OCP的会场。去年的时候，我们在OCP展示了腾讯在数据中心开放光网络上如何做解耦合，如何做统一管控，也向大家介绍了我们为数据中心应用专门设计了光传输的硬件，我们把一些硬件开源贡献给了OCP的社区。今天跟大家分享腾讯开放光网络向常态化的自动运行光网络演进方面的实践。
腾讯针对数据中心应用设计了开放光网络，切割成一个一个的独立单元，然后将单元标准化。针对数据中心的应用，我们设计了专门的硬件，更好的适用于数据中心的应用，构建标准化的管理体系，可以实现不同厂商设备的混合组网和统一管控，构建起标准单元以后，我们将这种标准单元很快速的复制到了整个数据中心的应用中，这样就有效地应对了数据中心带宽快速增长。但随着系统部署越来越多，系统规模越来越大，我们也发现其实我们的运营压力也会越来越高。现在我们正在着手构建能够常态化自动运行的光网络，可以很大的减轻我们的运营压力。我们怎么做这件事情？还是从标准单元来入手，提升刚才说的标准单元的自动化自主运营能力，使它能够自己管理自己，自己优化自己，自己修复自己。一旦标准单元具备了这样的自动化自主运营能力以后，就可以快速地复制到整个网络中。在整个网络层面实现一个常态化的自主运行。用于DCI的光网络是在持续演进，最开始基于工程师经验驱动的光网络，到后面的模型驱动性的光网络，现在即将迈入的以数据为王，数据为中心的一个数据驱动的光网络。最初是我们很有经验的工程师，将不同厂商的系统部署在系统里来，这样对我们大规模的应用来讲很复杂。因为不同厂商有不同的方案，即使面对相同的技术问题，即使我们的工程师具备最基本的原理分析能力，但落实在每一个具体的系统里还是很复杂的事情，我们还需要每一个厂商更加专业的工程师帮我们分析问题。同时，也需要更加专业的，针对每一个系统更加熟悉的操作人员来辅助，所以说这个时候的系统还是很复杂的，我们运维系统难度还是很大的，而且需要很多的人为干预。到下一个阶段以后，我们如何降低系统的复杂度，然后减轻人为干预呢，这就是第二个阶段大家都在做的模型驱动，模型化的阶段。其实大家是通过一种标准化的方法和持续化的控制解决上面的问题，通过给我们的系统构建标准的流程，程序构建模型统一的硬件设备，然后实现了对全网所有设备的统一管控。这就是模型驱动的阶段。其实在这个阶段里，我们更加强调的是模型的一致性，还有就是设备行为的一致性。当我们构建起了很标准化的网络以后，腾讯迅速地对标准化的系统进行了数据化的改造。我们是怎么做数据化的改造？极大程度提升了系统的采集能力，使它能够具备一秒钟的集成能力，更加精细化，更加细节化的对系统进行全方位的采集，实现整个系统的全景数据化。正是有了这样更多的数据，奠定了我们向下一阶段，就是数据为王，数据驱动阶段演进的基础。正是这样源源不断的数据让我们真正的看到了从数据的层面分析系统问题，解决系统问题的能力，也正是这些源源不断的数据构成了技术向前发展的驱动。我们说这个阶段构建了数字引擎，通过数字引擎持续驱动系统不断发现问题，然后解决问题。
腾讯开放光网络的自动化控制架构，因为腾讯开放光网络是Toop。这张图又展示了如何做自动控制，如何实现常态化的自主运行的一个能力。其实大家可以看到，本质上是一个闭环控制系统。里面关键就是以下的四大基础能力的构建，控制能力，采集能力，感知能力，分析能力。系统通过很强大的采集能力能够采集到很丰富的系统数据，然后通过一个系统的感知能力感知到系统的变化。然后再通过我们的分析能力，为我们系统构建起了一种科学分析、科学决策的能力，使它能够对系统任何的变化产生科学的决策，然后将这个决策反馈给我们的控制系统，由控制系统实现对系统的精确控制，实现整个的控制闭环。我还想更多的解释什么是感知系统，因为这个时候其实大家很容易和采集系统产生混淆。比如说胳膊被针扎了，或者说被手拧了一下，这个时候最直接的采集信号就是疼，会感觉到疼痛。但我们大脑会迅速的感知出哪一个是针扎，哪一个是手拧，感知的系统是对数据的分析能力，然后可以得到一个结论。构建网络这样的能力，它依据我们采集到的数据可以感知到自己究竟出了什么问题，哪出了什么问题。现在我们的Toop已经完成了控制能力和采集能力的构建，正在进行感知能力和分析能力的一个构建。
我们怎么构建感知能力的？从两个维度构建感知能力，一个维度就是系统的维度，其实这张图就展示了我们如何从系统的维度来构建这个感知能力。我们知道其实在整个的系统中会有很多的指标和参数，所以说这些指标和参数可以从一定的程度上反映出我们系统的变化，所以说在系统的层面最细节的就是一些指标的感知。我们的系统最终是由一些硬件，然后对我们的光系统来讲还是有光纤的，这是我们最终可以进行运维、更换和处理的最基本单元。我们在这个层面上要实现感知，使我们能够精确地感知到到底哪一个地方出现了问题，可以让我们的运维人员迅速的做出反应。我们的传送系统，其实它最终最根本的就是提供了带宽，所以说我们最终的一个感知诉求就是要感知带宽，要让系统时时刻刻的在数字的层面，在系统的层面上知道我们的带宽现在是什么样子。未来一段时间内将会是什么样的，或者说未来更长的时间以后可能会变成什么样，感受好了这件事情就能够使得我们的系统更加常态化的自动运行。另外一个维度做感知，从时间的维度上，我们定义了三种感知的能力。第一种感知的能力，快速感知，中速感知和慢速感知。什么是快速感知，就是针对我们现在整个系统里采集到的每一秒性能的全景数据然后进行快速的实时分析，迅速的发现整个的系统问题或者说是故障。什么是中速感知？快速感知可以迅速的发现一些故障，但其实有一些系统里很本质的变化或者说关键性的变化不能通过一两个数据的变化就可以很明确的得出结论。我们往往需要定量的数据分析和判断，最终给出这样的结论。中速感知就是说我们提供这样的一个感知的能力，然后通过一定数据的分析，为我们的系统关键指标得出最后的一些感知的结论。慢速感知，其实就是对更多数据的一个感知。我们现在提更多的一些趋势性的预测，或者说是一种预测性的需求，我们拿出更多的数据走出更多的趋势，然后判定它今后可能要变成什么样子。以上说了如何在两大维度上构建我们的感知能力。
展示几个现在已经在腾讯构建起的感知能力怎样审视我们这些数据。这张图展示的就是在我们传送系统里对一条线路光纤的监控数据，大家可以看到其实数据是很密集的。它是一秒钟间隔的数据，这张图展示的就是判断光纤有没有故障的方式。中间红色密集的柱状体就是计算出的数据，这是很快速感知能力的一个展示。我们可以很快速的感知到，其实我们这个光纤在每一秒有波动性的变化，这是传统的传输系统不可能达到的，因为传统的传输系统里，我们无法提供这么精准的数据。这张图典型的展示了中速感知的明显例子，大家可以看到其实在中间的那个红色很密集的区域图上，其实也展示出了光纤的衰耗。其实在前年光纤的衰耗稳定在20db，这种变化是需要对一段时间的数据进行分析，然后才能判断出它的光纤是稳定的变化到了另外一个值上了，这就是中速分析的例子。
这个数据更加典型，大家可以看到这张图分析的是一对光纤。Z到A方向衰耗很稳定，功率值也很稳定。但A到Z已经有一定的摆浮。这一块是有故障的，导致了我们出现了单方向的一个功率不稳，这是中速感知的例子。我们没有办法通过一个简单的数据直接判断出这个故障，而是需要一个比较长的序列观察出这个数据是有变化的，然后这个时候才知道这是一个设备的故障，这个时候就是我们一个很典型的例子，今后的学习过程中可以训练出这个。
刚刚说的就是感知能力的构建，其实我们还在扩展感知边界。我们现在采集和感知的数据主要是来自于系统内部的，其实在我们整个系统运行过程中会发现，其实很多的光纤故障就是大家经常听到的，有一个挖掘机把光缆挖断了，导致哪没有服务了，很多都是外界的，而不是说由于光纤自己把自己烧断了，不是这样的。我们需要对光纤外部环境十几米环境的感知的能力，所以说我们现在正在拓展系统对外界的一个感知能力，然后扩展我们的感知边界。这不单单需要我们有数据，其实更多的是需要我们一些新的技术，比如说光纤传感的技术。因为这种技术可以能够通过光纤来感知外界的变化，也有计划将这些新的技术引到系统中，使我们具备探测光纤外界环境的能力，从而扩展系统的感知边界。
未来做什么，未来遇到怎样的挑战？我们已经从一个经验驱动的光网络到一个模型驱动的光网络，演进到真正数据驱动的光网络。在真正数据驱动的时候，不单单给系统带来了很大的变革，也给我们确实带来了很大的挑战。因为今后我们来看待系统的时候，主体就是数据和算法。这个时候你的数据和算法两个都会直接的决定着你最终的系统是不是很优秀的。你的数据源如果说不可以，如果你获得的数据质量很差，那这样的话你无论用什么样的算法也无法得到一个很好的结果。在数据的层面，我们需要控制数据源的质量。其实大家可以看到右侧上面的图，我们在最开始获得的数据源不好，我们希望一秒钟都有数据。但可以发现的是数据间隔是不稳定的，并不能很准确的拿到每一秒的数据，这个时候需要提升数据源的质量。到现在大家可以看到上面的图，我们把数据源的质量提升的很好。但提升好了，不代表说永远就好。我们需要对数据源有一种监控的机制和监控的能力，这也是我们真正走到数据驱动时代需要构建起的能力。我们要能够监控数据源，监控数据的质量，保证这些数据作为燃料来说是很高质量的。再说数据，右边下面的图是监控到的数据，但不知道背后的数据。这是另外的事情，我们拿到了大量的数据以后，其实需要发现背后的真相，因为这个对我们的系统更有价值。我们只有知道数据真相以后才会找目标的硬件或者说光纤，让它们进行优化，真正提升系统的质量。因为我们最终的目标就是让系统高质量的运行，所以说找到了数据背后的真相，其实才是真正的困难点。在算法方面，希望得到更多通用的算法，针对指标分析更多通用的算法，针对硬件和系统分析更加通用的算法，以及针对这些整体的带宽的算法，使我们得到了这些算法以后。交换机的系统，服务器的系统，甚至是数据中心得到了相同数据之后，我们的算法可以很平滑的牵引过去。我们走在了前面，但我们可以让后面的同志们受益。在算法和数据的层面，我们都是希望有更多的合作伙伴可以与我们一起合作，我们也是有着很开放的态度与大家一起合作，一起来发现数据背后的真相，一起来做更好的算法。
去年把自己定义的OPC4在OCP上实现了开源，我们OPC4是向前演进，我们支持200G，现在可以支持400G，就是一个灵活格栅的技术，可以支持光电同框，我们可以开源给所有的OCP社区。
谢谢大家。
OCP CHINA DAY2020 直播回看：https://zhibo.ifeng.com/video.html?liveid=136937
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