腾讯大数据基础平台介绍
大数据应用实例分析
大数据应用实例分析
互联网金融是新兴的金融服务行业，也是大数据应用最为成熟的一个
产业，最主要的原因在于其中约定的服务内容，而大数据可以实现的能力，即以低成本、低风险的方式，为客户提供优质可靠的金融服务。
以下将以
腾讯全民金融（原腾讯财付通）为例，分析大数据在互联网金融中的应用。
腾讯全民金融以腾讯衍生的品牌矩阵来实现品牌拓展。
其主要的大数
据应用有以下几点：
一是，通过大数据来分析用户的行为，挖掘消费能力和潜在价值。
腾
讯的大数据平台，可以实时收集、分析并建模腾讯的用户行为，以提升全
民金融的产品设计、定价及推广活动，拓展用户群体。
二是，通过大数据来构建金融风控体系，提升贷款审批效率。
腾讯可
以有效地利用用户大数据，为借款人提供个性化的金融数据政策。
采用大
数据风控体系，腾讯可以准确评估借款人的信用情况，从而提高贷款审批
效率，降低贷款风险。
三是，利用大数据来提供个性化的金融服务。
腾讯的大数据平台可以
拼接用户历史行为数据，实现个性化的精准推送，为客户提供更优质的服务。
此外。
02-TBDS-4.0.5.0-腾讯大数据套件-平台管理
• 主要是划分用户的组归属，进一步做组织管理和权限细分，例如同部门的运维人员可归于同一用户组； • 用户与用户组是多对多的关系。
密钥
• 用于识别用户身份的一种凭证，包含id和key，后续开发课程会详细介绍
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1.2概述-概念
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2.1项目管理
创建项目-配置存储资源
3 存储资源池的HDFS目录默认为 /project/<projectID>/
4 调整项目在HDFS中 最大可用存储空间
5 完成所有配置 后创建项目
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2.3项目资源
查看项目-资源信息-调整资源配额
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CONTENTS
章 节ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第三章 资源管理
第 一
3.1 状态
章
云 计
3.2 配置
算
发第
展一
历章
史云
计
算
发
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5.2公告管理
公告管理
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5.3通知渠道
邮件
短信
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5.3产品信息
产品信息
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分析腾讯智慧城市“数字政府”“超级大脑”新打法473629
析：腾讯智慧城市“数字政府”+“超级大脑”新打法论文类别：计算机论文 - 互联网研究论文写作时间：2018/9/1 10:34:46论文作者：未知论文版本：简体版英文版(网经社讯)2015年，“互联网+”概念异军突起，成为重构商业模式的符号；2017年，“数字经济”利用后发性优势推动高新技术突飞猛进；2018年，“数字中国”成为国内建设的主旋律符号，一批战略行动和重大工程迅速跟进。
而这些趋势背后，都有腾讯在广泛推动的身影。
图为：城市场景来源：wallhalla腾讯的数字中国建设，落地到智慧城市方面也是建树颇丰。
除了深耕深圳与广州等地区，云南、重庆、上海、青岛等省市也在腾讯的助力下相继开展智慧城市建设。
综合其目前整体智慧城市业务开展情况，雷锋网认为腾讯具体有3套逻辑：一是数字广东公司所主导的“数字政务”实践，旨在消除政府各部门之间的数据孤岛，连接更多城市信息；二是腾讯云的超级大脑所代表的技术体系，在各个具体场景上构建人联网、物联网和智联网，让AI in All；三是在微信、QQ、支付、位置数据等应用上连接民众、政府和企业，让民众真正感知到政府的努力和企业的贡献怎样让生活变得更美好。
因此，想要了解腾讯的智慧城市的整体布局，除了对腾讯旗下的具体应用矩阵有所接触，还必须深刻解读“数字广东”与“超级大脑”两个关键体。
腾讯做智慧城市，天生优势在应用场景目前，根据最新数据显示，腾讯拥有微信10.4亿用户、QQ 8.05亿用户、微信支付8亿用户、日均600亿次的全球定位请求。
为了真正便捷民众生活，腾讯在技术和场景上形成了点线面的结合，其中，以各式各样的应用最为明显，也是目前腾讯整个“互联网+”战略的实践，包括以下几个层面：·人工智能：涉及计算机视觉、语音识别、自然语言处理和机器学习，主要有腾讯优图实验室、腾讯AI Lab、微信AI研究团队、音视频实验室、量子实验室以及机器人实验室等前沿技术团队。
·云计算：计算、存储、数据库、大数据、AI、数据处理、网络、CDN与加速、互联网中间件、安全、开发者工具等超过180项的产品与服务。
大数据云平台基础架构介绍
随着数据重要性的不断提高，大数据云平台需要 提供更加安全可靠的数据保护和服务，保障数据 安全和隐私。
智能化趋势
大数据云平台正在不断引入人工智能技术，实现 智能化数据分析、处理和存储，提高数据处理效 率和准确性。
绿色环保趋势
随着能源消耗的不断提高，大数据云平台需要采 取更加绿色环保的技术和措施，降低能源消耗和 碳排放。
06
大数据云平台案例分享
案例一：阿里巴巴的大数据云平台
总结词
分布式、可扩展、弹性
详细描述
阿里巴巴的大数据云平台是基于开源平台构建的分布式系统，具备可扩展和弹性的特点。它采用了分 布式文件系统，如HDFS，用于存储海量数据，并支持多种数据访问模式。同时，该平台还集成了弹 性计算、弹性存储和弹性网络等云基础设施，以提供稳定、高效的大数据处理服务。
提供数据挖掘和机器学习功能，以发现数 据中的潜在规律和价值。
应用层
数据报表与可视化
提供数据报表和可视化功 能，以直观展示数据分析 结果。
数据服务
提供数据服务功能，包括 数据查询、数据挖掘、机 器学习等服务，以支持各 种业务应用。
安全管理
提供安全管理功能，包括 用户认证、访问控制、加 密传输等，以确保大数据 云平台的安全性。
据，为后续数据分析提供准确的基础。
数据转换与整合
03
实现数据的转换和整合，以满足不同业务场景的需求
。
数据分析层
分布式计算框架
提供分布式计算框架，如Hadoop、 Spark等，以处理大规模数据。
数据库查询与分析
提供数据库查询和分析功能，支持SQL、 NoSQL等数据库查询语言和分析工具。
数据挖掘与机器学习
谢谢您的聆听
Tencent大数据技术架构
SetA
网关 主 MySQL + Agent 备1 MySQL + Agent
…
应用 MySQL API
备2n MySQL + Agent
网关
SetB
网关 主 MySQL + Agent 备1 MySQL + Agent
…
备2n MySQL + Agent
1、识别DDL类sql，并以任务形式保存至scheduler； 2、解析DML类sql，并转发至对应Set； 3、收集Set返回的结果，组合后返回请求端； 4、watch并获取表的访问路由； …
容量：自动分表
GW(逻辑表) Mysql(物理表) GW(逻辑表) Mysql(物理表)
T 0 T 1
T
T
当SET资源不够或表 记录超标时，触发 扩容，物理表分裂
T 2 T T 3
该过程自动完成
初始态：逻辑表=物理表
T n
扩容后：逻辑表=N个物理表
容量：自动伸缩
伸缩方式
整表迁移 子表分裂
T1 T2 T3
原则：避免表分裂，及时表合并 表分裂的问题
在一个集群中，每次表分裂，会导致集群 表数量的增加；集群中表的数量就是路由 的条数，表数量越多，路由的效率就会越 低
•
• •
采用hardlimit+softlimit结合的方式
Hardlimit保证安全，不超机器总容量 Softlimit保证充分利用整机资源
14
Gaia 技术特点
强扩展性：支持单cluster万台规模
（即将达到
8800节点，20w+核，1500个pool）
数据中心基础知识
02 数据中心架构与组成
数据中多个服务器连接到一 个总线上，实现数据的快速传输。
星型架构
星型架构将多个服务器连接到一个中心节点，实 现数据的集中管理和传输。
环型架构
环型架构将多个服务器连接成一个环状结构，实 现数据的环状传输。
数据中心硬件设备
服务器
数据中心的核心设备是服务器，用于存储和 处理数据。
随着数据中心规模的扩大和复杂性的增加，自动化管理成为了数据中心
的一个重要发展趋势。例如，通过自动化工具对数据中心的网络、服务
器和存储设备进行统一管理和监控。
数据中心未来发展方向预测
边缘计算
随着物联网和5G技术的普及，边缘计算将会成为数据中心的一个重要发展方向。在边缘计算中，数据处理和分析将 在靠近数据源的设备上完成，从而减少数据传输延迟和提高数据处理效率。
数据中心建设流程与标准
建设流程
包括前期准备、基础施工、 设备安装与调试、系统集成 与测试、验收与交付等步骤
。
建设标准
遵循国家和行业的建设标准 ，确保数据中心的合规性和 安全性。同时要关注绿色环 保和节能减排等方面的要求
。
建设质量保障
建立严格的质量管理体系， 确保数据中心的施工质量和 使用寿命。同时要进行定期 的维护和升级，保持数据中 心的稳定性和可用性。
设备和软件系统。
应用软件
数据中心的应用软件包括Web服务器 、邮件服务器等，用于实现特定的业
务功能。
数据库系统
数据中心的数据库系统包括Oracle、 MySQL等，用于存储和处理数据。
管理软件
数据中心的管理软件包括监控软件、 备份软件等，用于实现数据中心的日 常管理和维护。
03 数据中心设计与建设
01-TBDS-4.0.5.0-腾讯大数据套件介绍
2.2腾讯大数据套件功能-对接数据展现-Raydata
贵阳数博会（2017）城市政务展项
两化融合大会“RayDATA+智能制造”展项（2017）
智慧建筑项目
城市综合数据可视化项目（深圳市）
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2.2腾讯大数据套件功能-数据分析-Hive/Spark/Hbase
系统安全性 ✓提供安全认证，保证系统和数据安全； ✓提供权限控制，满足toB客户对系统的权限控制 需求；
系统可用性 ✓腾讯大数据领域先进经验输出，快速复制腾讯高 可用大数据系统，做到开箱即用；
系统易用性 ✓基于拖拽式交互的工作流平台，提供各类典型的 大数据处理、分析、计算模版，即拖即用；
系统开放性 ✓系统提供接口方便引入新的大数据服务； ✓兼容开源接口；
TBDS可对接数据可视化产品，包括但不限于以下两种 • 永洪BI系统：
o 支持复杂的数据可视化系统； o 更加专业的数据可视化系统；
• Raydata
o 3D渲染可视化大屏展示； o 多用于政企客户，例如智慧城市、警务指挥系统。
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2.2腾讯大数据套件功能-对接数据展现-永洪BI
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2.2腾讯大数据套件功能-对接数据展现-Raydata
数据进行提取和分析，对城市管理中可能会出现的各事件进行科学 的预见，提高了城市管理者在警务方面管理效率。
由多类型数据融合构建，将城市内各个政府管理机构系统数据打 通，包括医疗、交通、教育、金融、休闲娱乐等数据呈现。
2024版云计算演讲稿ppt课件
寄语听众，共同推动行业发展
01
鼓励听众积极学习和应 用云计算技术，提升自 身竞争力。
02
呼吁听众关注云计算行 业发展趋势，把握市场 机遇。
同推动云计 算行业的健康发展。
期待在云计算的浪潮中， 与听众携手共创美好未 来。
THANKS
感谢观看
06
企业上云策略与实践
企业上云需求分析
业务需求
分析企业当前业务需求， 明确上云目的和期望效果。
技术需求
评估企业现有技术架构和 应用系统，确定需要迁移 或重构的部分。
安全需求
制定上云安全策略和措施， 确保数据安全和业务连续 性。
选择合适的云服务提供商
服务商资质
考察云服务提供商的资质、经验 和口碑。
容器化与微服务架构
01
容器技术
如Docker等，实现轻量级虚拟化，提供快速部署、隔离和可移植性等
优势。
02 03
微服务架构
将应用程序拆分成多个小型、独立的服务，每个服务运行在自己的进程 中，通过轻量级通信机制进行通信，提高系统的可维护性、可扩展性和 可靠性。
容器编排与管理
如Kubernetes等，提供容器编排、管理和调度功能，实现容器化应用 的自动化部署、扩展和管理。
分布式文件系统
采用分布式架构，将数据分散存 储在多个节点上，提供高可靠性、
可扩展性和高性能的数据存储服 务。
对象存储
以对象为单位进行存储，支持海量 数据存储和访问，适用于非结构化 数据的存储需求。
分布式数据库
采用分布式架构的数据库系统，支 持大数据量、高并发读写和实时数 据分析等场景。
大数据处理技术
腾讯云云计算平台概述 腾讯云是腾讯公司推出的云计算服务平台，提供全面的云 计算服务，包括IaaS、PaaS、SaaS等。
QQ大数据及其应用介绍
数据 采集
得出 结论
60%的人对购车限号持反 对意见，其中以18-25岁 的男性为主。 ……
反对摇号
不支持摇号啊
买车都要排队了
观点 汇总
大数据应用畅想三：中国城镇化进程研究
• 通过QQ用户LBS轨迹的变化跟踪计算，从人口迁移的角度看评估城镇化发展 的动力——包括乡村的推力和城市的拉力。
通过LBS计算人口常住地
非常喜爱相册， 尤其是上传照片； 对游戏/应用不感 兴趣，对装扮也 不感兴趣。他们 有时候自己写写 日志，他们喜欢 作为客户看别人 的Qzone。这群 人一般Q龄较长， 朋友较多，相对 年龄较大
非常活跃的用户， 而且变的越来越 活跃。几乎活跃 于所有基础功能； 也比较喜欢买红 钻，对绿钻，蓝 钻和黑钻等不感 兴趣。 这个客户 群比较年轻，有 很多QQ好友
从互联网到现实世界
积极情绪/消极情绪
分析用户发表文本内容
人际关系与社会形态
分析用户关系连接
经济水平与生活状态
分析用户消费记录
大数据应用畅想二：舆情监控
• 通过对用户行为数据系统性的收集与分析，可以全面了解民众对民生问题的 诉求，并能对突发事件进行及时监控与预警。
社会 事件
XX市车牌要 要摇号了
QQ空间状态 腾讯微博发言 门户网站评论
数据记录与收集
SNS行为数据 关系链数据
行为分析
• •
社会关系连接 用户社交行为
年龄/地域/性别等户口数据
•
• • •
用户迁徙行为
用户上网习惯 影响力传播 产品易用性
QQ号码
LBS数据
网络/终端信息
案例：春节人口迁徙报告
• 基于QQ用户位置变化轨迹，建立模型测算迁徙规模，分析人口迁徙方向及其影响因素。 该报告两次登录央视，并引来知乎日报、凤凰新闻等媒体主动扩散报导。
史上最全的数据来源和数据分析平台
史上最全的数据来源(数据分析)平台网站分析类:百度指数- 以百度海量网民行为数据为基础的数据分享平台Google趋势- 了解Google中热度上升的搜索360指数- 基于360搜索的大数据分享平台Alexa - 网站排名Google Analytics - Google出品,可以对目标网站进行访问数据统计和分析百度统计- 百度推出的一款免费的专业网站流量分析工具腾讯云分析- 是腾讯数据云,腾讯大数据战略的核心产品移动应用分析类:友盟指数- 以友盟海量数据为基础的观察移动互联网行业趋势的数据平台移动观象台- 20亿独立智能设备为依据,提供应用排行榜ASOU趋势- 每日跟踪超过100万款应用,分析超过6亿条数据蝉大师- App数据分析与ASO优化专家,应用与游戏推广平台百度移动统计- 基于移动APP统计的分析工具QuestMobile - 国内知名的移动大数据服务提供商应用雷达- 专业的APP排行历史跟踪软件实时榜单排名分析Appannie - 移动应用和数字内容时代数据分析和市场数据的行业领导者CQASO - 国内最专业的APP数据分析平台媒体传播类:微博指数优酷指数微票儿票房分析BOM票房数据爱奇艺指数数说传播百度风云榜微博风云榜爱奇艺风云榜豆瓣电影排行榜新媒体排行榜品牌微信排行榜清博指数易赞- 公众号画像电商数据类:阿里价格指数淘宝魔方京东智圈淘宝排行榜投资数据类:Crunchbase - 一个免费的科技公司、技术行业知名人物和投资者相关信息的数据库清科投资界- 风险投资,私募股权,创业者相关投资,私募,并购,上市的研究IT桔子- 关注TMT领域创业与投资的数据库创投库- 提供最全的投资公司信息Angel - 美国创业项目大全Next - 36kr子站,每天更新新产品介绍Beta List - 介绍初创公司金融数据类:积木盒子- 全线上网络借贷信息中介平台网贷中心- 告网贷行业危机,公正透明地披露网贷平台数据网贷之家- P2P网贷平台排名网贷数据- 网贷天下- 行业过去30天详细交易数据,网贷天下统计、发布,每天6点更新中国P2P网贷指数零壹数据-专业互联网金融数据中心大公金融数据全球股票指数爱股说-基金经理分析找股平台私募基金管理人综合查询中财网数据引擎游戏数据:百度网游风云榜360手机游戏排行榜360手游指数CGWR排行榜App Annie游戏指数小米应用商店游戏排名TalkingData游戏指数游戏玩家排名&赛事数据国家社会数据:中国综合社会调查中国人口普查数据中国国家数据中心中国家庭收入项目中国健康和营养调查中国统计数据全国企业信息查询北京宏观经济数据库中国金融信息网其它数据:蚂蚁金服研究院- 网消指数&互金指数二手市场行情中国网络骗子地图春运迁徙地图房价指数中国城市拥堵指数百度研究院PC平台百度城市热力图数据分析机构:艾瑞iResearch艾媒iimedia易观国际企鹅智酷_腾讯网手游那点 - 全事球互联网市场研究dataeye - 专注于泛娱乐领域的大数据分析和挖掘Accenture(埃森哲) AnalysysAsymcoCanalysCTRCNNICCB InsightsDeloitte(德勤)Digi-CapitaForrester(弗雷斯特)Gartner(高德纳)GfK(捷孚凯)IDC(国际数据)KPCB(凯鹏华盈)MMD研究所Nielsen(尼尔森)NPD(恩帛源)OfcomPiper Jaffray & CoStrategy AnalyticsUBS(瑞银) pewresearchcenter。
腾讯蒋杰：深度揭秘腾讯大数据平台
腾讯蒋杰：深度揭秘腾讯大数据平台小编推荐：长文预警，干货预警，技术部分术语众多可能比较难理解，但本着探秘腾讯大数据的心来看，了解一下也不错，有看不懂的地方可以暂时收藏，干货难得噻~腾讯业务产品线众多，拥有海量的活跃用户，每天线上产生的数据超乎想象，必然会成为数据大户，为了保证公司各业务产品能够使用更丰富优质的数据服务，腾讯的大数据平台做了那些工作?具备哪些能力?大数据，这个词越来越热，很多人都在谈大数据，其实很多张口闭口大数据的人，或许都不知道数据是如何产生、传递、存储、运算到应用的。
其实我一直感觉大数据这个东西有时候真的不是一般企业可以玩的溜的，特别是随着传统业务增长放缓，以及移动互联网时代的精细化运营，对于大数据分析和挖掘的重视程度高于以往任何时候，如何从大数据中获取高价值，已经成为大家关心的焦点问题。
腾讯业务产品线众多，拥有海量的活跃用户，每天线上产生的数据超乎想象，必然会成为数据大户，为了保证公司各业务产品能够使用更丰富优质的数据服务，腾讯的大数据平台做了那些工作?具备哪些能力?记者采访到了腾讯数据平台总经理蒋杰先生，他将给大家揭秘腾讯的大数据平台!建设专业数据平台、持续提升处理能力、贴身满足业务需求、挖掘创造数据价值———蒋杰(腾讯大数据团队使命)问：首先还是请蒋总介绍一下自己和你的职业生涯。
蒋杰：我是蒋杰，目前是腾讯数据平台部的负责人。
我的第一份工作其实并非在互联网行业，而是在传统IT行业工作了五年。
随着互联网在中国的爆发，我也从传统IT行业转移到了阿里巴巴，在那里的五年也是我在互联网行业起步和成长的五年。
之后有机会与腾讯结缘，对我来说也是进一步提升和发挥的机会，于是就举家由杭州南迁到深圳工作至今了!十多年的职业生涯，转换过公司也转换了工作生活的城市，但一直不变的是我的工作始终围绕着“数据”展开，无论是在传统IT行业，还是之后的互联网行业，“数据”始终是我工作的核心内容，而我自己最大的职业追求也离不开“数据”，我想可能未来十年到二十年之内我的工作还是会围绕着“数据”，因为我热爱大数据的技术，也在不断发掘数据中蕴藏的巨大价值，并相信数据在不断地改变着我们的生活!问：可否介绍一下目前腾讯数据平台部的技术团队规模和结构是怎样的?蒋杰：目前我们数据平台部共有200多人。
云计算PPT免费
不同云服务提供商的价格和收费模式不同 ，需要根据自己的预算和业务需求选择性 价比最高的服务。
企业级私有云建设方案探讨
私
有
根据企业的业务需求和
云
技术要求，规划和设计
架 构
私有云的整体架构，包
规
括计算、存储、网络、
划
安全等方面。
与
设
计
硬
软பைடு நூலகம்
件
件
根据私有云架构规划，
设
建立完善的安全防护和
系
搭建和配置相应的软件
虚拟化技术
通过虚拟化技术，可以将物理硬件资源进行抽象和分割，形成多个虚拟的计算、 存储和网络资源，提高资源利用率和灵活性。
应用场景
虚拟化技术广泛应用于服务器、存储、网络和安全等领域，如服务器虚拟化、桌 面虚拟化、应用虚拟化等，为企业提供了高效、灵活和安全的IT基础架构。
分布式存储技术与实践
分布式存储技术
丢失或损坏情况。
网络攻击防范手段介绍
防火墙
配置高效的防火墙，阻止未经授权的访问和恶意 攻击。
入侵检测与防御
利用入侵检测系统（IDS）和入侵防御系统（IPS ）技术，实时监测和防御网络攻击。
漏洞扫描与修复
定期进行漏洞扫描，及时发现并修复系统漏洞， 减少攻击面。
合规性要求及法律法规遵守情况说明
合规性要求
云计算平台架构和技术 的介绍
云计算在各行业应用案 例的展示
云计算安全、隐私保护 等问题的探讨
探讨未来发展趋势和前景预测
01
02
03
04
云计算与人工智能、大数据等 技术的融合
云计算在物联网、边缘计算等 领域的应用拓展
云计算绿色化、低碳化的发展 趋势
腾讯云平台介绍
- 腾讯于战略拓展中心 – 2017.07
1 腾讯公司简介 2 腾讯于产品及解决方案介绍 3 腾讯于最佳实践 4 腾讯于合作伙伴生态体系
腾讯公司核心理念
愿景: 最受尊敬的互联网企业 使命: 通过互联网服务提升人类生活品质 经营理念: 一切以用户价值为依归 价值观: 正直+进取+合作+创新
美视优享（Magic Image）为开収者提供「视频鉴黄+美颜特效」整套视频直播行业产品解决方案， 用以解决视频直播类产品主播色情暴力视频频出、内容同质化严重等问题，劣力构建健康的网络环 境。
最新云产品简介——大数据可视交互系统
Raydata基亍数据实时渲染技术，利用各种技术从大规模数据通过本系统，实现于数据实时图形可视 化、场景化以及实时交亏，让使用者更加方便地迚行数据的个性化管理不使用。
腾讯&三一 巟业亏联网 平台
大数据套件 大数据应用 BI报表决策辅劣
区域热力图 位置流量趋势 人口迁徙图
内部通讯 移劢办公 协同办公
平台能力
支付能力
基础支撑
智能客服
企业号
腾讯企业 云
企业微信
政务于平台建设 可视化运营平台
开放第三方合作
政务通
数据存储分析 数据交换共享
网络安全管控 于监控平台
立体化安全体 系
可用性提高到99.99%，开发周期较少1个月，成本降低80%
腾讯云最佳实践——通信
短信功能：
支持短信下行和上行服务 （验证码短信、通知类短信、营销类短信、语音短信）
支持自定义短信签名和内容 支持三网合一的与有码号 支持200多个国家和地区
短信质量：
到达率：99% 时延：90%以上短信10秒内触达
全国十大大数据分析平台 靠谱的大数据分析平台有哪些
全国十大大数据分析平台靠谱的大数据分析平台有哪些什么是大数据？大数据是大量、高速、多变的信息，它需要新型的处理方式去促成更强的决策能力、洞察力与最佳化处理。
借助大数据工具及相关技术，可针对不同行为特征的客户进行针对性营销，甚至能从“将一个产品推荐给一些合适的客户”到“将一些合适的产品推荐给一个客户”，得以更聚焦客户，进行个性化精准营销。
那么，在人人都讲大数据的互联网时代，国内到底有哪些靠谱的大数据分析平台呢？鹿豹座平台小编对比了数十家，最终选出以下十家权威的大数据分析平台。
阿里巴巴数据，是阿里巴巴集团的核心资产，阿里生态中的各项业务，都是宝贵的用户数据来源地。
阿里巴巴拥有交易数据和信用数据,更多是在搭建数据的流通、收集和分享的底层架构。
数据已融入阿里的生态，正以最新的形式，最具创意的应用，迸发出强劲的生命力。
百度百度的优势体现在海量的数据、沉淀十多年的用户行为数据、自然语言处理能力和深度学习领域的前沿研究。
近来百度正式发布大数据引擎，将在政府、医疗、金融、零售、教育等传统领域率先开展对外合作。
腾讯腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，腾讯的思路主要是用数据改进产品，注重QZONE、微信、电商等产品的后端数据打通。
鹿豹座大数据研究院鹿豹座大数据研究院系鹿豹座平台与中国互联网大数据研究院（ICIBD）2017年联合创办。
中国互联网大数据研究院(ICIBD)是中国领先的互联网大数据研究机构，也是国内架构完整、体系权威的专业互联网大数据研究机构，非营利性的社会组织。
专注于中国互联网大数据收集、分析、整合，产出专业、权威、独立的行业大数据报告，提供大数据解决方案，解读大数据应用案例。
高德开放平台高德开放平台是国内技术领先的LBS服务提供商，拥有先进的数据融合技术和海量的数据处理能力。
服务超过三十万款移动应用，日均处理定位请求及路径规划数百亿次。
高德开放平台向广大开发者提供覆盖移动端和Web端的开发工具，开发者通过调用开发包或接口即可在应用或网页中实现地图显示、标注、位置检索等功能。
知识服务平台哪家好
知识服务平台哪家好当我们打算建立一个知识服务平台时，我们就会感到头疼：该如何选择具备良好性能和可靠性的知识服务平台？下文将为您介绍几家最出色的知识服务平台，供大家参考：一、Wolfram知识平台Wolfram知识平台是一个以数据可视化技术为基础的专业知识服务平台，它提供了独有的、全面的信息内容，支持数据可视化、大数据分析、智能搜索服务等功能。
经典案例：COVID-19 国际疫情分析、电力供应器设计与开发、企业总览等。
二、QQ知识平台QQ知识平台是腾讯推出的一款知识内容聚合服务平台，包含海量知识内容，支持实时更新、自动管理和发布等功能，支持文档、视频、音频等多种格式，可以快速搜索和获取想要的内容，让用户在应用场景下快速找到有价值的信息。
三、Flock知识平台Flock知识平台是一款大数据分析平台，拥有丰富的弱精确阐述和理解功能，支持面向大数据的知识管理，分析和应用，该平台支持多种领域的知识结构管理和分布式信息检索，能够以文本、图片和视频等多种形式收集和检索信息，满足不同用户的不同需求。
四、Docshio知识平台Docshio知识平台旨在帮助用户快速构建可搜索的大规模云知识库，支持结构化知识管理，它支持亿级知识管理，支持文档检索、分类管理、知识图谱构建、算法高效搜索等功能，为用户提供多样化、快速检索的解决方案，堪称一款功能领先的知识平台。
五、Elfin 知识平台Elfin 知识平台是一款让用户体验卓越的知识管理平台，它拥有结构化的知识内容，可以很好地管理用户的所有数据，可以通过映射和关联进行快速检索，同时支持图未、视频、音频等形式的数据知识。
能够使用数据科学和AI技术对内容进行检索和分析，让您获取有价值的信息。
总结以上就是介绍的几家最出色的知识服务平台，它们之间的功能和性能有所区别，但相比较而言，都有较高的可靠性和性能表现，从而能够更好地服务于用户。
软绵绵的云课件-2024鲜版
提供计算、存储和网络等基础设施服务。
PaaS（平台即服务）
SaaS（软件即服务）
提供应用程序开发和部署所需的平台服务 。
提供基于云的应用程序服务。
2024/3/28
5
关键技术：虚拟化、分布式计算等
虚拟化技术
虚拟化是云计算的关键技术之一 ，包括服务器虚拟化、存储虚拟 化和网络虚拟化等，可以提高资
源利用率和灵活性。
发展历程
云计算经历了从网格计算、效用计算 、自主计算到云计算的演变过程，实 现了从提供单一计算资源到提供综合 信息服务能力的转变。
2024/3/28
4
云计算架构及服务层次
云计算架构
IaaS（基础设施即服务）
云计算架构包括基础设施层、平台层和应 用层三个层次，分别对应IaaS、PaaS和 SaaS三种服务模式。
借助社交媒体和在线社区，云 课件将实现更广泛的互动和交 流，促进学习者之间的合作和 分享。
智能化辅助
利用人工智能和大数据技术， 云课件将提供智能化的学习辅 助，如智能推荐、学习分析、 智能答疑等。
跨平台整合
未来的云课件将实现跨平台整 合，学习者可以在不同设备上 无缝切换学习，提高学习效率
和便捷性。
26
监控与日志管理
3
通过容器监控和日志管理工具，实时监控容器的 运行状态和性能指标，及时发现问题并进行处理 。
2024/3/28
18
大数据处理和分析在云端实现
2024/3/28
数据存储
01
利用云存储服务，实现海量数据的低成本、高可靠存储，支持
数据的快速扩展和备份恢复。
数据处理
02
采用分布式计算框架如Hadoop、Spark等，对大数据进行高效
腾讯信息流开发文档
腾讯信息流开发文档腾讯信息流开发文档简介腾讯信息流是一个用于展示个性化内容推荐的平台，旨在帮助开发者实现精准、全面的内容推荐，并提供了丰富的开发接口和工具。
本文档将介绍腾讯信息流的基本概念、开发流程以及相关接口和工具，帮助开发者快速上手和深入了解该平台。
第一部分：腾讯信息流基础知识1.1 什么是腾讯信息流？腾讯信息流是一种个性化内容推荐技术，根据用户的兴趣爱好、行为偏好和社交关系等信息，为用户提供符合其个性化需求的推荐内容。
腾讯信息流平台依托强大的数据分析能力和智能算法模型，可以自动学习和优化推荐策略，以提供更准确、高质量的推荐内容。
1.2 腾讯信息流开发的优势- 大数据支持：腾讯信息流平台具备海量用户数据，能够为开发者提供更准确的用户画像和兴趣标签，帮助开发者更好地理解用户需求。
- 精准推荐：腾讯信息流平台通过深度学习等技术，能够基于用户的历史行为和兴趣偏好，为用户提供个性化推荐，提高用户留存和活跃度。
- 丰富的内容形式：腾讯信息流平台支持多种内容形式，包括图文、视频、小视频、图集等，满足用户对多样化内容的需求。
第二部分：腾讯信息流开发流程2.1 注册与权限申请开发者需要先注册腾讯信息流开发者账号，并通过认证申请获取开发权限。
腾讯信息流平台提供了强大的开发者工具和接口，可以帮助开发者快速接入和开发。
2.2 数据接入与处理开发者需要将自己的内容数据接入腾讯信息流平台，并进行格式化和处理，以适应平台的推荐算法和展示样式。
开发者可以使用平台提供的数据接入接口或者自定义适配器。
2.3 用户画像与兴趣标签腾讯信息流平台会为每个用户维护一个用户画像和兴趣标签。
开发者可以通过平台提供的用户标签接口，获取用户的兴趣偏好，为用户推荐更加符合其需求的内容。
2.4 推荐算法与策略腾讯信息流平台基于大数据和智能算法，会根据用户的兴趣和行为，为其推荐最相关的内容。
开发者可以通过调用推荐接口，获取腾讯信息流平台的推荐结果，并自定义调整推荐策略。
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赵伟
架构挑战及应对
-> 亿级 •千万级 千万级-> -> 全球 异地-> ->全球 •同城 -> 异地 •P级数据深度应用 •99.9% -> 99.99%+ 0停机维护 核心业务做到0 •核心业务做到 •应用级灾备 •安全
海量
•降低业务处理成本 厂商绑定 •去IOE IOE厂商绑定
Gaia – 应用情况
– 上层业务包括MR 、Hive、PIG、Strom等 – 为业务提供自动的容灾、资源管理与调度、权限管理 、自动扩容缩容支持等 – 目前单集群达1000节点，今年目标是单集群8800节点 ，将会建成业内最大集群
TDBank 数据接入平台
2
� 技术架构 � 技术特点 � 应用状况
•
Gaia – 优化资源管理策略
管理： CPU CPU管理： � 资源超发：提高资源利用率 � 基于优先级调整cpu.share � cpu利用率提升 � 高优先级job的服务质量得 到保证 内存管理： � 层级化Linux Cgroup结构 � hardlimit限制所有job的内 存使用总量 � softlimit限制单个job的内 存使用量
SHARE 3000 1000 1000
GRANTED 3000 1000 1000
21
TDW – Hadoop优化
挑战：大量的历史数据，是否应该清除？
数据资源具有不可再生性，需差异化处理
关键技术点
前后对比 1：1 ：1 2.5 2.5： 5：1
数据类型 L0（热）
80 70 60 50 40 30 20 10 0 1月 2月 3月 4月 5月 6月 10 7 8 40 54 76
关键技术点
– – – – – JobTracker分散化 NameNode分散化 NameNode容灾 公平资源调度 差异化存储压缩
POOL g1_online g1_offline default
MIN 2000 500 1500
MAX 5000 1000 2000
REQUEST 3000 1500 1000
23
TDW – HBase应用
� 游戏客服查询：>300亿条（日新增）× 90天,查询某客户几个月内的历史数据需 要在秒级返回，如何保证？ � 公司安全类数据查询（永久保留）…
业务生产 TDBank 实时接入平台 TDW 分布式数据仓库
1 入库方式 入库方式1 2 入库方式 入库方式2
公网
自动入库 TDW 离线存储
内网
Client 消息 消息Client
自动对接
TRC 在线应用
TDBank — Tencent Data Bank 主要负责：从业务数据源端实时采集数据，进行预处理和分布式消息缓存后， 按照消息订阅的方式，分发给后端的离线和在线处理系统
技术特点 TDBankTDBank-技术特点
TDW – Hadoop优化
Cluster Manager
资源管理 任务调度 任务管理
资源管理 任务调度
关键技术点
– – – – – JobTracker分散化 NameNode分散化 NameNode容灾 公平资源调度 差异化存储压缩
Job Tracker
JobTracker 任务管理 … 任务管理
网络出带宽
• • • 基于Linux Cgroup和 • HTB 层级化HTB结构 • 剩余出带宽基于job优 先级再分配：提高资源 • 利用率
网络入带宽
修改Linux kernel，已 发社区patch 通过令牌桶给网络包打 标记 通过ENC+丢包来限速 •
磁盘容量
统一的工作目录：便于 用户编写和调试分布式 程序 多磁盘：为job提供更 大磁盘空间，充分利用 磁盘I/O并发
秒级 监控
k Ba n TD
实时计算
TRC
离线计算
TDW
关系ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ存储
TDSQL
分布式存储
… HDFS/HBase/ HDFS/HBase/…
资源调度
Gaia
Gaia 资源管理与调度
1
� � � � �
平台简介 丰富资源管理维度 优化资源管理策略 优化资源调度器 应用情况
Gaia – 基于Yarn的改进
2 12月
22
TDW – PostgreSQL集成
� 弥补TDW接口不丰富的短板 � 弥补TDW小数据分析效率低的短板 � 弥补TDW update/delete效率低下的短板
DNS rw
master
互联互通 r r slaver slaver
TDW
JDBC ODBCShell php pgadmin
• •
Yarn——as Cluster Operation System 。 GAIA —基于Yarn的通用资源调度平台，提供高并发任务调度和资源管理，实现集 群资源共享，可伸缩性和可靠性，不仅可以为MR等离线业务提供服务，还可以支持 实时计算，甚至在线service业务。
� � �
将一个数据中心的硬件资源逻辑上整合成一台服务器 为云应用软件提供统一、标准的接口 管理海量的任务以及资源调配
Gaia – 优化资源调度器
调度器特点： Yarn Yarn调度器特点： �多种可插拔调度策略 �考虑job的公平性和优先级 的优化： Gaia scheduler scheduler的优化： �提升调度吞吐，毫秒级的下发 �提升可扩展性，适应更大规模集群 关键技术点： �Profiling优化关键路径 �调度与心跳处理解耦和 �细化锁粒度，减少线程间竞争 �异步化并行化处理
Namenode
DN
...
HDFS Cluster1 (namenode 1)
…
HDFS Cluster3 (namenode 3)
� �
单namespace无法扩展（ M1，128G，2.7亿） 文件操作性能受限
� �
按业务分布 按负载分布资源
19
TDW – Hadoop优化
关键技术点
– – – – – JobTracker分散化 NameNode分散化 NameNode容灾 公平资源调度 差异化存储压缩
年8月 2013 2013年 亿/天 1000 1000亿 年3月 2013 2013年 亿/天 100 100亿
年底 10000 亿/天 2014 2014年底 年底10000 10000亿
TDW 腾讯分布式数据仓库
3
� � � � � �
平台简介 Hive优化 Hadoop优化 PostgreSQL集成 Hbase应用 应用情况
压缩算法 Lzo（2-3倍） gzip（5-10倍） gzip（5-10倍）
副本策略 3副本 3副本 1.4-raid
L1（中） L2（冷）
– – – – –
JobTracker分散化 NameNode分散化 NameNode容灾 公平资源调度 差异化存储压缩
4 7月
2 8月
3 9月
1 10月
3 11月
Hive
获取NN信息
Meta
关键技术点
namenode 1 namenode 3
user
submit mr
Tbl_a Tbl_b
user
计算层 计算层
...
....
– – – – –
JobTracker分散化 NameNode分散化 NameNode容灾 公平资源调度 差异化存储压缩
Tbl_a
Tbl_b
Task Tracker
Task Tracker
...
Task Tracker
Task Tracker
Task Tracker
...
�
性能瓶颈（2K节点， 1000并发job，submit 延迟，lost tt）
� �
资源管理和任务调度解耦 分配资源高效
18
TDW – Hadoop优化
Hive
, Tbl_b Tbl_a Tbl_a, submit mr
TDW – 基于Hadoop/Hive的深度定制
集成开发环境 IDE 任务统一调度 Lhotse
Hive / Pig 查询处理引擎 数数数数据据据据采采采采集集集集
计算 引擎
MapReduce HADOOP 集群 HDFS
Postgre 小数据 处理
HBase 实时 查询
• •
TDW — Tencent distributed Data Warehouse 腾讯分布式数据仓库，支持百PB级的数据存储和计算，为公司产品提供海量、高效 、稳定的大数据平台支撑和决策支持。
易用性
命令行工具 存储引擎 DB DB存储引擎 语法细节 SQL SQL语法细节 集成开发环境 TDW TDW集成开发环境 • • • •
性能优化
split 按行 按行split Order by limit 优化 limit优化 查询计划并行优化 元数据重构
已覆盖商业数据库的常用功能； 低门槛开发界面，公司内部开发者超过1500人； 性能提升明显，稳定性高；
技术框架 TDBankTDBank-技术框架
业业业业务务务务数数数数据据据据源源源源 • •
消消消消息息息息接接接接入入入入中中中中心心心心
消消消消息息息息分分分分拣拣拣拣中中中中心心心心
︵︵︵︵分分分分布布布布式式式式缓缓缓缓存存存存︶︶︶︶
消消消消息息息息存存存存储储储储中中中中心心心心
DBAgent 日志 Agent 日志Agent
blockreport
...
...
� �
手工Failover，丢失 checkpoint后的数据（>1h） 重启耗时长（2k节点，2.4亿块 ，需80分钟）