重磅发布多款新品，腾讯云让数据释放更多作用
发布时间：2021-06-06 16:30:51 所属栏目：云计算 来源：互联网
导读：【51CTO.com原创稿件】作为最重要的基础技术之一，腾讯云大数据技术有效地支撑着腾讯内部所有业务，并为各行业的数字化提供基础服务。从最初解决计算的问题，到解决时效性的问题，再到提升平台拥有的数据价值，到现在的平台体系智能化演进，可以说是一个从粗
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【51CTO.com原创稿件】作为最重要的基础技术之一，腾讯云大数据技术有效地支撑着腾讯内部所有业务，并为各行业的数字化提供基础服务。从最初解决计算的问题，到解决时效性的问题，再到提升平台拥有的数据价值，到现在的平台体系智能化演进，可以说是一个从粗狂到精细化耕耘的过程。
早些时候，腾讯主要使用传统的关系型数据库。2009年开始，传统的单机数据库所提供的服务，在系统可扩展性、性价比方面已不再适合腾讯业务爆发式的增长。面对这种变化，腾讯大数据转向分布式，基于开源的Hadoop体系，构建了腾讯云第一代大数据平台，并建设离线计算平台，主要发力规模化。腾讯云大数据由此进入第一阶段。三年中，腾讯实现了从关系型数据库到自建大数据平台的全面迁移，到2012年，腾讯云大数据的单集群规模突破了4400台。
2012年，移动互联网爆发，为了应对业务数据统计及时性、快速性的需求，腾讯云大数据从Hadoop转向Spark和Storm体系，在吸收开源技术的基础上，结合腾讯自身的需求，探索流式计算、秒级采集系统的建设，构建企业级的实时数据分析体系，腾讯云大数据发展进入第二阶段，用Java重写了Storm，同时配套自研了TubeMQ。
2015年2018，腾讯云大数据迈入了第三阶段。随着数据挖掘、数据应用的深入，腾讯云大数据再次自我迭代，于2016年推出了自研机器学习平台Angel，专攻复杂计算场景，可以进行大规模的数据训练，支撑内容推荐、广告推荐等AI应用场景。Angel由腾讯与北京大学联合研发，兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性，不仅支撑腾讯自身业务需求，在行业上也具有里程碑意义。
2019年开始，业界已经开始尝试人工智能辅助大数据运营，但是不够体系化，腾讯云大数据的第四阶段把此作为了重点，让大数据与AI框架融合互惠，让大数据装上AI大脑，既能够解决数据的问题，又能够反哺整个平台更好的智能化、体系化运营，辅助腾讯内部包括问题的诊断、分析、优化、成本的降低。
三层产品矩阵：基础设施、产品开发、应用服务
说完腾讯云大数据的发展历史，再来说说腾讯云大数据的产品矩阵。首先最底层是基础的存储计算设施，如EMR、神盾联邦计算等。这一层除了提供基础设施之外，还能够帮助企业运维工程师快速构建一个性能比较卓越并且成本很低廉、更安全的算力。
向上的一层是产品开发层，强调的是开箱即用，可以用一个平台搞定某一个业务场景开发的所有内容，可以让企业的开发人员更多地关注业务，而不用太多考虑平台本身。
最上面的应用层，则会提供各种各样的接近业务的SaaS化的产品，如营销的能力、增长的能力，BI的能力，风控的能力等。
总结起来，腾讯云大数据的产品矩阵分为三层：基础设施、产品开发、应用服务。
今年，腾讯云大数据的研发重心在哪里？发布了哪些重要产品？腾讯云大数据平台最新数据是怎样的？这些问题都在刚刚召开的腾讯全球数字生态大会2020上给出了答案。
全链路数据开发平台WeData
腾讯云副总裁刘煜宏透露，腾讯云大数据平台的算力弹性资源池达500万核，每日分析任务数达1500万，每日实时计算次数超过40万亿，能支持超过一万亿维度的数据训练。腾讯云不仅已经成为国内算力最强的云厂商，同时也是日实时计算量最大的公司。
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