腾讯实时流计算平台的建设
边缘计算平台的搭建与部署方法详解(Ⅰ)
边缘计算平台的搭建与部署方法详解边缘计算平台是指利用边缘设备进行数据处理和分析的计算架构。
它可以大大降低数据传输延迟，提高数据处理速度，适合于物联网、智能制造等大数据场景。
本文将详细介绍边缘计算平台的搭建与部署方法。
一、平台架构概述边缘计算平台主要包括设备端、边缘服务器和云端三个部分。
设备端负责数据采集和传输，边缘服务器进行数据处理和分析，云端存储和管理数据。
整个平台构建起来，可以实现设备数据的实时处理和分析，同时减少对云端的数据传输和处理压力。
二、搭建设备端在搭建边缘计算平台的设备端时，需要选择合适的传感器和数据采集设备。
传感器可以根据实际需求选择温度、湿度、压力、光照等各种类型的传感器，数据采集设备可以选择具有边缘计算能力的网关设备。
在选择设备时要考虑设备的稳定性、功耗和通信协议等因素。
三、部署边缘服务器边缘服务器是整个边缘计算平台的核心部分，负责接收设备端传输的数据，并进行实时处理和分析。
在部署边缘服务器时，需要选择合适的硬件平台和操作系统，以及部署相应的边缘计算框架和软件工具。
常用的边缘计算框架包括OpenStack、Kubernetes等，软件工具包括Docker、EdgeX Foundry等。
四、搭建云端平台云端平台是边缘计算系统的存储和管理中心，负责存储和管理设备端和边缘服务器传输的数据。
在搭建云端平台时，需要选择可靠的云存储服务提供商，部署相应的数据管理和分析工具。
常用的云存储服务提供商有AWS、Azure等，数据管理和分析工具包括Hadoop、Spark等。
五、平台整合与测试在搭建完设备端、边缘服务器和云端平台后，需要进行整合和测试。
整合时要确保设备端、边缘服务器和云端平台之间的数据传输和通信正常，测试时要验证整个平台的数据处理和分析功能是否符合实际需求。
六、安全与监控在搭建边缘计算平台时，安全和监控是至关重要的环节。
需要采取相应的安全措施，包括数据加密、访问控制等，以保护整个平台的数据安全。
杜立 - 从JStorm到Flink：腾讯实时流计算平台的建设与实践
演讲人：杜立
2019
中国数据智能管理峰会
目录
01 02 03
腾讯实时计算概况 Oceanus平台介绍 开源特性增强
04
流计算业务实践
2019
中国数据智能管理峰会
实时计算业务赋能
2019
中国数据智能管理峰会
腾讯实时计算规模
2.1亿/秒
峰值消息处理
2018.01
Flink产品化
开始建设基于Flink的一站式流计算 平台Oceanus，并针对性优化社区 Flink On Yarn模式的部分功能。
2019.03
Oceanus场景化建设
打造内部Oceanus生态，完善场 景化服务，上线在线ML，开始 建设秒级监控等平台。
2017.09
Flink开源版本增强，业务迁移
……..
2019
24h Purge R(n+m)
5min R(n+m) = R(n+m-1) + delta
Sink R(n+m)
中国数据智能管理峰会
Enhanced Window
t tt t Event
t tt t Event
2019
Window
Current watermark 大于
小于(丢弃)
中国数据智能管理峰会
(Local)KeyBy对比
2019
中国数据智能管理峰会
Flink指标及UI重构
2019
中国数据智能管理峰会
目录
01 02 03
腾讯实时计算概况 Oceanus平台介绍 开源特性增强
04
流计算业务实践
高性能计算技术平台的搭建和优化指南
高性能计算技术平台的搭建和优化指南随着科技的不断发展，高性能计算（High Performance Computing, HPC）在科学、工程和商业领域中扮演着日益重要的角色。
高性能计算技术平台的搭建和优化对于提升计算效率、加快计算速度至关重要。
本文将为您介绍高性能计算技术平台的搭建和优化指南。
一、搭建高性能计算技术平台1.硬件选择与配置在搭建高性能计算技术平台时，首先需要选择适合自己需求的硬件设备。
关键硬件包括计算节点、网络设备、存储设备和作业调度器。
合理的硬件配置可以提高计算效率和可靠性。
另外，采用高速互联网络、高性能处理器以及大容量存储等设备也是提升计算性能的关键因素。
2.操作系统与软件环境选择合适的操作系统和软件环境对于高性能计算技术平台的搭建非常重要。
常见的操作系统包括Linux和Unix，它们稳定、可靠且具有较好的兼容性。
在软件环境方面，需要安装并配置所需的编译器、调试器、并行计算库等。
3.网络架构与配置高性能计算技术平台中网络的架构和配置直接影响计算节点之间的通信速度和数据传输效率。
建议采用高速互联网络（如InfiniBand）来提供低延迟和高带宽的通信能力。
合理的网络配置可以最大限度地减少通信延迟，提高计算效率。
4.数据存储与管理高性能计算技术平台产生的大量数据需要进行有效的存储和管理。
建议配置高性能的文件系统和磁盘阵列，以满足大规模数据的存储需求。
此外，备份方案也是必不可少的，可以确保数据的安全性和可靠性。
5.作业调度与管理作业调度器是高性能计算技术平台的重要组成部分，它可以管理和调度用户提交的计算任务。
合理的作业调度策略可以实现资源的高效利用，提高计算效率。
常用的作业调度器包括Slurm、PBS等，选择适合自己需求的调度器并进行合理配置能够提高系统的整体效率。
二、优化高性能计算技术平台1.并行计算与算法优化并行计算是高性能计算技术平台中的关键技术，可以充分利用多核处理器和分布式计算资源实现计算任务的加速。
腾讯计费服务平台概述
腾讯计费服务平台产品概述目录产品简介产品概述 (3)主要功能 (3)产品优势 (4)线上线下，收款无忧 (4)多级商户，灵活分润 (4)付费拉动，消费闭环 (4)数据化全链，精准推荐 (5)应用场景 (6)金融行业 (6)游戏行业 (6)娱乐行业 (6)内容行业 (6)电商行业 (6)旅游行业 (6)交通行业 (7)教育行业 (7)智慧零售行业 (7)公益行业 (7)产品简介产品概述19-09-25 14:38:59腾讯计费（米大师）是孵化于支撑腾讯内部业务千亿级营收的互联网计费平台，腾讯计费具备十余年计费经验，汇集境内外主流支付渠道，提供账户管理、精准营销、安全风控、稽核分账、计费分析等多维度服务，覆盖多类型、多场景、多终端，支持多级商户管理与分润，全方位支持各行业交易场景，现米大师免费对外开放，全面支持各行业交易场景，打造计费生态服务圈。
主要功能米大师提供多种强大功能，帮助您解决计费问题。
渠道聚合汇集境内外80余个支付渠道，全面支持线上和线下支付。
基于付费大数据向用户推荐最优转化渠道，提供流畅用户体验和高付费转化效果。
账户管理全球最大的账户存管平台，提供金融级分布式账户解决方案，覆盖场景多样化，高可靠，高安全，高性能，为有账户充值、消费，建立积分会员体系等需求的应用开发者提供全场景的服务。
精准营销线上，线下一体化的营销系统，提供针对用户的个性化营销活动推荐，开发者可自助配置首充、满赠、打折、红包、优惠券等营销活动类型，轻松上线营销活动，节约运营成本，提升转化。
安全风控PCI 级交易保障，500+风控策略模型和实时交易稽核，有效防止刷单、汇率差套现、低价代充等恶意行为，提高业务实收，保证业务安全。
稽核分账提供自助对账和结算服务，支持多级商户体系下的结算和分润规则设置，帮助开发者准确便捷地完成收入和分成的计算和对账（米大师不涉及资金流转）。
付费分析多维度可视化数据报表展示产品运营状况，深度挖掘交易数据，提供产品和用户运营的阶段性建议。
大数据实时流处理平台的架构与性能优化
大数据实时流处理平台的架构与性能优化随着大数据的飞速发展，实时流处理平台逐渐成为企业处理海量数据的重要工具。
本文将探讨大数据实时流处理平台的架构和性能优化策略，帮助企业了解如何构建高效可靠的实时流处理系统。
一、大数据实时流处理平台的架构一个典型的大数据实时流处理平台架构包括以下几个关键组件：1. 数据源：流处理平台的核心就是实时处理数据流。
数据源可以是各种数据交换方式，如消息队列、Kafka等。
2. 数据处理引擎：数据处理引擎是整个平台的核心组件，负责接收、处理和分析数据。
常见的流处理引擎有Apache Spark、Flink和Storm等。
3. 存储系统：实时流处理平台通常需要对实时数据进行持久化存储，以便进行后续的批处理、数据分析和存档。
常用的存储系统有Hadoop HDFS、Cassandra和Elasticsearch等。
4. 数据可视化和监控：为了方便运维人员进行实时监控和数据可视化分析，实时流处理平台通常会包含可视化和监控组件，如Grafana和Kibana等。
以上只是一个典型的实时流处理平台架构，具体的架构设计还需要根据实际业务需求和数据规模进行调整和优化。
二、性能优化策略为了保证实时流处理平台的高性能和稳定性，以下是一些性能优化的策略：1. 并行化和分区：通过将数据分成多个分区，并以并行的方式进行处理，可以有效提高流处理的吞吐量和并发能力。
此外，合理地选择分区方案，可以让数据均匀地分布在多个处理节点上，避免数据倾斜问题。
2. 数据压缩和序列化：对于大规模的数据处理，采用高效的压缩算法和序列化机制可以有效减小数据的传输和存储开销，提高系统的整体性能。
3. 缓存机制：为了减少对外部存储系统的访问次数，可以引入缓存机制，将经常被访问的数据缓存在内存中，加快数据的访问速度。
4. 资源调优：合理配置集群资源，包括CPU核心数量、内存大小和网络带宽等，以满足流处理的需求。
另外，可以采用动态资源分配策略，根据实时流量的变化来调整资源的分配。
游戏行业云游戏平台构建方案
游戏行业云游戏平台构建方案第一章：项目概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章：市场分析 (4)2.1 行业现状 (4)2.2 市场需求 (4)2.3 竞争态势 (4)第三章：技术选型 (5)3.1 云游戏技术概述 (5)3.1.1 基本原理 (5)3.1.2 技术组成 (5)3.2 关键技术研究 (5)3.2.1 游戏渲染技术 (5)3.2.2 网络传输技术 (6)3.2.3 编码压缩技术 (6)3.2.4 输入输出技术 (6)3.3 技术选型分析 (6)3.3.1 游戏服务器 (6)3.3.2 网络传输 (6)3.3.3 编码压缩 (6)3.3.4 输入输出 (7)第四章：平台架构设计 (7)4.1 整体架构 (7)4.2 关键模块设计 (7)4.2.1 平台管理模块 (7)4.2.2 资源调度模块 (8)4.2.3 计费系统模块 (8)4.2.4 安全防护模块 (8)4.3 技术规范 (8)4.3.1 网络规范 (8)4.3.2 数据库规范 (8)4.3.3 编程规范 (8)4.3.4 接口规范 (9)第五章：核心功能开发 (9)5.1 游戏渲染 (9)5.2 网络传输 (9)5.3 音视频处理 (10)第六章：平台安全与稳定性 (10)6.1 安全策略 (10)6.1.1 物理安全 (10)6.1.3 系统安全 (11)6.1.4 数据安全 (11)6.2 稳定性保障 (11)6.2.1 系统架构 (11)6.2.2 负载均衡 (11)6.2.3 弹性扩容 (11)6.2.4 监控与预警 (11)6.3 容灾备份 (11)6.3.1 数据备份 (11)6.3.2 灾难恢复 (12)6.3.3 热备切换 (12)第七章：用户体验优化 (12)7.1 界面设计 (12)7.2 操作交互 (12)7.3 响应速度 (13)第八章：商业模式摸索 (13)8.1 收入来源 (13)8.2 成本控制 (13)8.3 盈利模式 (14)第九章：市场营销策略 (14)9.1 品牌建设 (14)9.1.1 品牌定位 (14)9.1.2 品牌形象 (15)9.1.3 品牌推广 (15)9.2 渠道拓展 (15)9.2.1 线上渠道 (15)9.2.2 线下渠道 (15)9.2.3 合作伙伴 (15)9.3 用户运营 (16)9.3.1 用户画像 (16)9.3.2 用户需求分析 (16)9.3.3 用户互动 (16)第十章：项目实施与监控 (16)10.1 项目计划 (16)10.1.1 项目概述 (16)10.1.2 项目目标 (16)10.1.3 任务分解 (17)10.1.4 时间安排 (17)10.1.5 资源配置 (17)10.2 风险管理 (17)10.2.1 风险识别 (17)10.2.2 风险评估 (17)10.2.3 风险应对 (17)10.3.1 项目评估 (18)10.3.2 项目调整 (18)第一章：项目概述1.1 项目背景互联网技术的飞速发展和5G网络的逐步普及，游戏行业正面临着前所未有的变革。
游戏行业云游戏平台建设及运营计划
游戏行业云游戏平台建设及运营计划第一章：项目概述 (3)1.1 项目背景 (3)1.2 项目目标 (3)1.3 项目范围 (3)第二章：市场分析 (4)2.1 行业现状 (4)2.1.1 云游戏发展概述 (4)2.1.2 我国云游戏市场规模及增长 (4)2.1.3 政策与产业环境 (4)2.2 市场需求分析 (4)2.2.1 用户需求 (4)2.2.2 技术需求 (5)2.2.3 市场潜力 (5)2.3 竞争对手分析 (5)2.3.1 国际竞争对手 (5)2.3.2 国内竞争对手 (5)2.3.3 竞争策略 (5)第三章：技术方案 (5)3.1 技术选型 (6)3.1.1 云游戏平台核心组件 (6)3.1.2 网络技术选型 (6)3.2 技术架构 (6)3.2.1 整体架构 (6)3.2.2 关键模块设计 (7)3.3 关键技术研究 (7)3.3.1 游戏渲染优化 (7)3.3.2 网络传输优化 (7)3.3.3 安全防护技术研究 (7)第四章：平台架构设计 (8)4.1 系统架构设计 (8)4.1.1 总体架构 (8)4.1.2 关键技术 (8)4.2 网络架构设计 (8)4.2.1 网络拓扑 (8)4.2.2 网络安全 (9)4.3 数据库架构设计 (9)4.3.1 数据库选型 (9)4.3.2 数据库分片 (9)4.3.3 数据库备份与恢复 (9)第五章：功能模块设计 (9)5.1 游戏接入模块 (9)5.3 计费系统模块 (10)第六章：安全策略 (10)6.1 数据安全 (10)6.1.1 数据加密 (10)6.1.2 数据备份 (11)6.1.3 数据访问权限控制 (11)6.2 网络安全 (11)6.2.1 防火墙与入侵检测 (11)6.2.2 安全漏洞修复 (11)6.2.3 网络隔离与访问控制 (11)6.3 用户隐私保护 (11)6.3.1 隐私政策制定 (11)6.3.2 用户信息加密存储 (11)6.3.3 用户权限管理 (12)6.3.4 用户隐私保护培训 (12)第七章：运营策略 (12)7.1 运营模式 (12)7.1.1 平台定位 (12)7.1.2 收费模式 (12)7.1.3 营销活动 (12)7.2 渠道拓展 (12)7.2.1 合作伙伴 (12)7.2.2 媒体宣传 (12)7.2.3 社区建设 (13)7.3 用户服务 (13)7.3.1 客户服务 (13)7.3.2 用户培训 (13)7.3.3 用户关怀 (13)7.3.4 用户成长计划 (13)第八章：市场推广 (13)8.1 品牌推广 (13)8.2 营销活动 (13)8.3 合作伙伴关系 (14)第九章：团队建设与管理 (14)9.1 团队组织架构 (14)9.1.1 高层管理团队 (14)9.1.2 技术研发团队 (14)9.1.3 运营团队 (15)9.2 人员招聘与培训 (15)9.2.1 人员招聘 (15)9.2.2 培训 (15)9.3 项目管理 (15)9.3.1 项目计划 (16)9.3.3 项目监控 (16)第十章：项目风险与应对措施 (16)10.1 技术风险 (16)10.1.1 云游戏平台技术风险概述 (16)10.1.2 系统稳定性风险 (16)10.1.3 数据安全风险 (16)10.1.4 兼容性风险 (17)10.1.5 技术创新风险 (17)10.2 市场风险 (17)10.2.1 市场竞争风险 (17)10.2.2 用户需求变化风险 (17)10.3 运营风险 (17)10.3.1 政策法规风险 (17)10.3.2 资金风险 (18)10.3.3 人才风险 (18)第一章：项目概述1.1 项目背景互联网技术的飞速发展，游戏行业正面临着前所未有的变革。
07-TBDS-4.0.5.0-实时计算开发指导
CONTENTS
章 节
第三开发流程
章
云 计
3.2 准备阶段
算
发 展
3.3 开发阶段
历
史 3.4 运行阶段
版权归© 2019 Tencent, Inc.或其附属公司所有 保留所有权利
1.1Oceanus架构图
kafka
Oracl e
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CONTENTS
章 节
第二章 实时计算应用场景举例
第 一
2.1 实时计算应用场景举例
章
云
计
算
发
展
历
史
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TBDS-4.0.5.0-实时计算开发指导
版权归© 2019 Tencent, Inc.或其附属公司所有 保留所有权利
课程目标
通过本课程的学习，您将可以
能够理解实时计算的开发过程 能够理解实时计算的基本原理 能够顺利完成最基本的实时计算应用开发
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版权归© 2019 Tencent, Inc.或其附属公司所有 保留所有权利
3.3开发阶段（续）
建立表映射-数据库
建立数据库的意义是对表进行“逻辑”管理，库名随意，建议能够表达一定的意义
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3.3开发阶段（续）
建立表映射-kafka映射表
2018-09-11 00:09:01,1,login 2018-09-11 00:09:01,3,login 2018-09-11 00:09:01,12,logout 2018-09-11 00:09:02,11,login 2018-09-11 00:09:02,10,login 2018-09-11 00:09:02,10,logout
腾讯数据中心建设需求
腾讯数据中心建设需求腾讯数据中心建设需求一、背景介绍为了满足腾讯公司业务发展的需求，需要建设新的数据中心。
本文档将详细阐述腾讯数据中心建设的需求。
二、建设目标和范围1.建设目标：实现数据中心的高可用性、高容量、高性能和高安全性。
2.建设范围：包括土地选址、建筑设计、设备采购、网络布局、系统集成等。
三、土地选址要求1.土地面积：建议选择面积大于100亩的土地，以满足数据中心的规模需求。
2.土地位置：优先选择交通便利、电力供应稳定、环境条件良好的地区。
3.土地产权：要求土地具备合法的产权和使用权。
四、建筑设计要求1.建筑规模：根据需求，建议建设多栋建筑物，形成数据中心群。
2.结构设计：建筑物应具备良好的结构强度、防震性能和防火性能。
3.空调系统：确保数据中心内温度和湿度的稳定，采用先进的空调系统。
4.灭火系统：配备先进的灭火设备，确保数据中心的安全。
五、设备采购要求1.服务器：根据业务需求，选择高性能、高可靠性的服务器设备。
2.存储设备：选择高容量、高速度、高可靠性的存储设备，满足数据中心的存储需求。
3.网络设备：选择具备高吞吐量和低延迟的网络设备，保证数据中心的网络性能。
4.电池和UPS设备：配置可靠的不间断电源系统，确保数据中心的供电稳定。
六、网络布局要求1.网络拓扑：建议采用双核心、多子核心的网络拓扑结构，提供高可用性和高容量。
2.网络安全：配置防火墙、入侵检测和防护系统，保障数据中心网络的安全性。
3.网络负载均衡：配置负载均衡设备，实现资源的均衡分配和故障的快速切换。
七、系统集成要求1.数据备份与恢复：配置数据备份设备和恢复系统，保证数据的安全性和可靠性。
2.系统监控：配置监控系统，实时监测数据中心服务器、网络和设备的运行状态。
3.安全防护：配置入侵检测和防护系统，预防和抵御各类网络攻击。
4.故障处理：建立故障处理机制，保证数据中心在发生故障时能够快速恢复。
八、附件本文档涉及附件，包括土地选址的相关文件、建筑设计图纸、设备采购合同、网络布局图等。
数据存储与管理09数据湖建设基本过程
数据存储与管理09数据湖建设基本过程数据湖是比传统大数据平台更为完善的大数据处理基础支撑设施，完善在数据湖是更贴近客户业务的技术存在。
所有数据湖所包括的、且超出大数据平台存在的特性，例如元数据、数据资产目录、权限管理、数据生命周期管理、数据集成和数据开发、数据治理和质量管理等，无一不是为了更好的贴近业务，更好的方便客户使用。
数据湖所强调的一些基本的技术特性，例如弹性、存储计算独立扩展、统一的存储引擎、多模式计算引擎等等，也是为了满足业务需求，并且给业务方提供最具性价比的TCO。
数据湖的建设过程应该与业务紧密结合；但是数据湖的建设过程与传统的数据仓库，甚至是大热的数据中台应该是有所区别的。
区别在于，数据湖应该以一种更敏捷的方式去构建，“边建边用，边用边治理”。
为了更好的理解数据湖建设的敏捷性，我们先来看一下传统数仓的构建过程。
业界对于传统数仓的构建提出了“自下而上”和“自顶而下”两种模式，分别由Inmon和KimBall两位大牛提出。
具体的过程就不详述了，不然可以再写出几百页，这里只简单阐述基本思想。
1）Inmon提出自下而上（EDW-DM）的数据仓库建设模式，即操作型或事务型系统的数据源，通过ETL抽取转换和加载到数据仓库的ODS层；ODS层中的数据，根据预先设计好的EDW（企业级数据仓库）范式进行加工处理，然后进入到EDW。
EDW一般是企业/组织的通用数据模型，不方便上层应用直接做数据分析；因此，各个业务部门会再次根据自己的需要，从EDW中处理出数据集市层（DM）。
优势：易于维护，高度集成；劣势：结构一旦确定，灵活性不足，且为了适应业务，部署周期较长。
此类方式构造的数仓，适合于比较成熟稳定的业务，例如金融。
2）KimBall提出自顶而下（DM-DW）的数据架构，通过将操作型或事务型系统的数据源，抽取或加载到ODS层；然后通过ODS的数据，利用维度建模方法建设多维主题数据集市（DM）。
各个DM，通过一致性的维度联系在一起，最终形成企业/组织通用的数据仓库。
腾讯智慧城市建设方案
腾讯智慧城市建设方案腾讯智慧城市建设方案随着城市化进程的加速，城市与生活质量的提高已经成为了人们关注的焦点。
作为中国的科技巨头，腾讯公司拥有大规模的用户和强大的技术实力。
在这样的环境下，腾讯公司正在逐步构建自己的智慧城市建设方案，以推动城市的数字化、网络化和智能化进程。
下面是腾讯智慧城市建设方案的简要概括。
一、智慧交通在城市的交通领域，腾讯公司提出了“智慧出行”概念，通过智慧交通平台，推进交通讯息的数字化、网络化和智能化，实现交通信息的快速获取和实时更新，提高城市交通的效率和安全性。
该平台分为两个部分，一是数据平台，即收集各种交通数据如车流、路况等信息，以此为基础建立智慧交通数据库；二是算法平台，即基于大数据分析，为城市交通提供智能决策分析和监控预警等服务，实现了智能交通的目标。
同时，腾讯还推出了微信城市服务，即为城市提供基于微信的公共交通服务，方便人们了解实时公交信息，购买车票等。
此外，腾讯还为各地交通管理部门提供了智慧交通数据服务，能让交通状况得到全面监管。
二、智慧商业在城市商业领域，腾讯公司推出了“智慧零售”概念，即通过智能门店、智能购物、智能供应链等方式，构建数字化、网络化和智能化的城市商业生态系统，以满足消费者个性化、多元化、快捷化的需求。
在此基础上，腾讯公司推进了零售证券化业务，即将商业物业打包成证券形式进行发行，采用房地产投资信托基金的形式可以为整个城市商业产业的增收、振兴、发展做出贡献。
三、智慧住宅在城市住宅领域，腾讯公司针对家居物联网的市场需求，推出了“WeHome”智能家居方案。
该方案不仅能够简化家庭生活，也能减少节能减排，提高居民的生活质量。
以智能家居为例，腾讯公司通过掌控整个家庭装置的智能中控系统，通过智能锁、智能空调、智能照明、智能家居安防等功能的实现，为城市居民提供了更加便捷和智能的居家生活体验。
四、智慧医疗在城市医疗领域，腾讯公司推出了“智慧医疗”概念，即通过数字化、网络化和智能化的手段，提升城市医疗的质量和效率，致力于为全社会提供高品质、多层次、全方位的医疗服务。
腾讯实时计算平台(DTCC2014)
万亿级读写请求
TRC – 平台扩展
Java for Storm Storm on Yarn Pig Latin on Storm
提升可维护性
效率
提升资源利用率 提升易用性
TRC – 平台扩展 – Java for storm
纯java语言实现
更好的可维护性
功能扩充
解决nimbus单点
解决集群性能瓶颈
加强集群监控管理 稳定性增强
运营数据
每天百亿级流量 每天万亿次计算量
TRC – 平台扩展 – Storm on Yarn
核心特点
1.提交任务
Yarn Container App Master
任务间资源隔离 灵活的权限控制策略
UI
Yarn Resources Manager
营销
• 实时感知用户兴趣变化、环境/位置变化、商家优惠策略变化，从而实现精准 营销
运营
• 实时感知每台机器、每个接口、每个业务的运行状态，实现秒级监控告警
实时计算 - 应用场景
买什么？
浏览、购买、收藏 收听、关注 都正常？ 实 时 处 理 引 擎
信息流
事件存储
游戏、位置、天气 信息、
会涨吗？
实时计算 – 技术挑战 – 海量
用户界面 CLI
Java API
IDE(Editor,Compile,Debug,Run)
核心特点 过程化类SQL编程接口 降低实时计算业务技术门槛
语法解析
Antlr JavaCC->AST AST->Logical Plan->Physical Plan
Physical Plan->Execute Engine
腾讯数据中心建设需求(2023最新版)
腾讯数据中心建设需求腾讯数据中心建设需求一、引言本文档旨在详细描述腾讯公司建设数据中心的需求，以便供供应商了解并准备相关方案。
数据中心作为腾讯公司的核心基础设施，承载了公司重要的业务运营，因此需要满足高可用性、可扩展性和安全性等方面的要求。
二、项目背景腾讯公司拟在（地点）建设一座新的数据中心，以应对业务的快速发展和需求的增加。
本数据中心需满足以下要求：⒈位置选择：地理位置要尽量靠近主要业务区域，同时要考虑自然灾害和交通便利性。
⒉建筑规模：建设规模为（具体规模），具备足够的空间供应房间及设备安装使用，并可按需扩展。
⒊绿色环保：建设过程要符合当地环境保护法规要求，并采用能源节约和环境友好的技术。
三、功能要求⒈机房设备：提供充足的服务器机架、配电设备、网络设备、制冷设备等，以满足数据中心运行的需求。
⒉电力供应：确保可靠的供电系统，包括备用发电机组、UPS 系统、稳压稳频设备等，以防止意外停电。
⒊网络连接：提供高速稳定的网络连接，支持大规模数据传输和快速响应。
⒋网络安全：采取严格的安全措施，包括防火墙、入侵检测系统、数据加密等，以保护数据的安全性。
⒌温湿度控制：建立恒温恒湿的环境条件，确保设备的正常运行。
⒍灭火系统：建设先进的灭火系统，包括自动喷水系统、气体灭火系统等，以应对可能发生的火灾。
四、项目时间表⒈数据中心的建设时间预计为（具体时间），包括土地准备、建筑施工、设备安装等阶段。
⒉各阶段的时间计划将根据实际情况进行细化，并与供应商协商确定最终的时间表。
五、法律名词及注释⒈数据保护法：本指涉及个人数据保护和隐私权的法律法规，如《中华人民共和国个人信息保护法》等。
⒉网络安全法：本指涉及网络信息安全的法律法规，如《中华人民共和国网络安全法》等。
⒊环境保护法：本指涉及环境污染防治和资源利用的法律法规，如《中华人民共和国环境保护法》等。
六、附件⒈本文档所涉及的技术要求细化表格。
⒉相关规范和标准文件。
七、结尾本文档为腾讯数据中心建设需求的详细描述，供供应商参考并准备相关方案。
实时数据处理架构设计构建实时流式数据处理系统
实时数据处理架构设计构建实时流式数据处理系统实时数据处理架构设计——构建实时流式数据处理系统在当今数据驱动的时代，实时数据处理系统的重要性愈发凸显。
实时流式数据处理系统可以帮助企业及时获得最新的数据并进行实时分析，从而及时做出决策和优化业务流程。
本文旨在讨论实时数据处理架构的设计原则和关键组件，以及构建实时流式数据处理系统的步骤和技术选型。
一、实时数据处理架构设计原则在设计实时数据处理架构时，需要考虑以下几个原则：1. 弹性可扩展性：系统需要具备良好的水平扩展性，能够根据业务需求随时增减节点，以应对处理高并发的数据流。
2. 容错性和高可用性：系统需要具备容错性和高可用性，能够在节点故障或异常情况下保持数据流的正常处理。
3. 低延迟性：实时数据处理系统需能够实现低延迟的数据处理，以确保及时响应和反馈。
二、实时数据处理架构关键组件在构建实时数据处理系统时，需要考虑以下几个关键组件：1. 数据源：数据源可以是多种类型，如传感器数据、日志数据、用户交互数据等。
根据具体业务场景选择合适的数据源。
2. 数据收集器：数据收集器负责从数据源中获取数据，并将数据发送到下一组件进行处理。
常见的数据收集器有Kafka、Flume等。
3. 流式处理引擎：流式处理引擎是实时数据处理系统的核心组件，负责对数据流进行实时处理和分析。
常用的流式处理引擎包括Storm、Spark Streaming和Flink等。
4. 数据存储和查询：实时数据处理系统需要支持实时的数据存储和查询。
常见的实时数据存储技术有Kafka、HBase、Elasticsearch等。
5. 可视化与监控：可视化和监控组件用于对实时数据进行可视化展示和系统性能监控。
常用的可视化工具有Kibana、Grafana等。
三、构建实时流式数据处理系统的步骤基于上述原则和关键组件，构建实时流式数据处理系统可以按照以下步骤进行：1. 确定需求：根据业务需求确定实时数据处理系统的功能和性能要求。
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。
国内外大数据技术的发展及应用比较研究
国内外大数据技术的发展及应用比较研究一、前言随着信息技术快速发展，大数据技术成为了当今最具前景和潜力的技术之一。
大数据技术的应用从最早的互联网搜索领域扩展到了金融、物流、医疗、军事等各个领域，成为了驱动经济、促进社会进步的重要工具。
本文从国内外的角度出发，对大数据技术的发展及应用进行比较研究。
二、国内外大数据技术发展比较1. 国内大数据技术发展当前，中国已经成为了全球最大的互联网用户、电子商务市场、移动支付和共享经济等领域的重要市场。
而这些领域的快速崛起，相应地促进了大数据技术的发展。
经过多年的积累和发展，国内的大数据技术发展已经取得了很大的进步，主要表现在以下几个方面：1）平台建设方面，已经发展出了多条线的大数据技术平台，如阿里云、华为云、腾讯云、亚马逊云等。
2）数据存储方面，已经开放出了多种数据源的连接，如文件存储系统HDFS、消息队列Kafka、分布式数据库Hbase、高度并发的内存数据库Redis等等。
3）数据处理方面，发展出了多种处理方式，如流式计算、离线批处理、实时流处理等。
4）机器学习与人工智能方面，发展出了多种机器学习平台，如阿里云的PAI，亚马逊的SageMaker等，以及从事机器学习领域的公司，如SenseTime、百度、腾讯等等。
2. 国外大数据技术发展相比较而言，国外大数据技术的发展更为成熟，早在2000年之前，谷歌就已经公开发表了基于MapReduce的大数据处理技术。
2010年，Cloudera公司推出了基于Apache Hadoop的分布式计算平台。
从此，国外的大数据技术取得了飞速发展，主要表现在以下几个方面：1）平台建设方面，包括了Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flink、Storm等在内的多种计算平台得到了广泛应用。
2）数据存储方面，包括了HDFS、Ceph、Gluster等多种分布式文件系统得到广泛使用。
3）数据处理方面，基于Spark的计算模式得到广泛应用，实时流处理方面Apache Storm得到广泛应用。
腾讯流媒体解决方案(3篇)
第1篇一、引言随着互联网技术的飞速发展，流媒体技术逐渐成为数字内容传播的重要手段。
流媒体技术能够实现视频、音频等数字内容的实时传输，为用户带来流畅、便捷的观看体验。
腾讯作为中国领先的互联网企业，凭借其强大的技术实力和丰富的行业经验，推出了全方位的流媒体解决方案，助力企业实现高效、智能的数字内容传播。
二、腾讯流媒体解决方案概述腾讯流媒体解决方案包括流媒体直播、点播、互动直播、云存储、大数据分析等多个方面，旨在为用户提供从内容制作、分发到播放的全流程服务。
以下是腾讯流媒体解决方案的详细介绍：1. 流媒体直播腾讯流媒体直播解决方案支持高清、标清等多种分辨率，满足不同场景下的直播需求。
其具备以下特点：（1）高并发：支持大规模用户同时在线观看直播，确保直播过程的流畅性。
（2）低延迟：采用先进的编码技术和网络优化算法，将直播延迟控制在秒级。
（3）多平台支持：支持PC、移动端、智能电视等多种设备，满足用户在不同场景下的观看需求。
（4）安全可靠：采用加密技术，保障直播内容的安全传输。
2. 流媒体点播腾讯流媒体点播解决方案支持多种视频格式，满足用户对点播内容的个性化需求。
其具备以下特点：（1）丰富的视频内容：涵盖电影、电视剧、综艺、纪录片等多种类型，满足用户多样化的观看需求。
（2）高清画质：支持4K、1080P、720P等多种画质，提供优质的观看体验。
（3）个性化推荐：基于大数据分析，为用户推荐感兴趣的内容。
（4）跨平台播放：支持PC、移动端、智能电视等多种设备，实现无缝切换。
3. 互动直播腾讯互动直播解决方案支持实时聊天、点赞、礼物等功能，为用户带来沉浸式的观看体验。
其具备以下特点：（1）实时互动：支持用户与主播、其他观众进行实时聊天，增加观看趣味性。
（2）礼物互动：用户可赠送虚拟礼物给主播和观众，增强互动性。
（3）多场景应用：适用于游戏直播、教育直播、电商直播等多种场景。
4. 云存储腾讯云存储解决方案提供海量、安全、可靠的存储服务，满足用户对数字内容的存储需求。
腾讯实时流计算平台演进之路
CheckpointBarrier
Enhanced Window
t tt t event stream
t tt t event stream
current watermark
window
大于
小于(丢弃)
current watermark
window
大于
小于
Enhanced Window
指标统计场景
Increment Window
Event
e ee ee ee e
……..
5min R(n) = R(n-1) + delta
5min R(n+1) = R(n) + delta
……..
Sink R(n)
Sink R(n+1) 24h
Purge R(n+m)
e ee e
5min R(n+m) = R(n+m-1) +
删除CheckpointTriggerResult 统一检查点异常类 CheckpointDeclineReason -> CheckpointFailureReason PendingCheckpoint#abortXXX
JobManager
TriggerCheckpoint
TaskManager
2018年上
Flink产品化，打造一体化的实时流 计算平台Oceanus,Flink on Yarn
2018年下
实时流计算平台规模化接入腾讯 内部业务(覆盖所有BG)与外部客 户并上线公有云
2019年上
完善场景化服务，上线在线ML， 同时发力Flink批处理，打造 SuperSQL
Flink 赋能腾讯实时计算
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Enhanced Window
t tt t Event
t tt t Event
Window
Current watermark 大于
小于(丢弃)
Window
Current watermark 大于
小于
LocalKeyBy
4 5
5
Source -> KeyBy -> Window -> Sum -> Sink
一站式
提供完善的上下游数据生态，形成从接入、处理，到应用的数据闭环。
自助化 可视化
借助平台的应用调试、丰富的实时指标数据、配置化告警等功能，实 现监控、运维自助化。
不仅通过平台Web页面可轻松查看指标、打点日志等数据，同时对 调 试结果，应用输出等，都提供了可视化的方式。
持续增强
结合业务实践，持续优化既有能力，并且迭代新功能；在满足自身客 户需求的同时，适时回馈社区。
腾讯实时流计算平台的建设与实践
从JStorm到Flink
目录
01
腾讯实时计算概 况
02 03
Oceanus平台介绍 开源特性增强
04
流计算业务实践
实时计算业务赋能
腾讯实时计算规模
2.1亿/秒
峰值消息处理
20万亿
日均消息总条数
3PB
日均消息总大小
JStorm到Flink的演进历程
2017.03
Event
e ee ee ee e
……..
e ee e
5min R(n) = R(n-1) + delta
5min R(n+1) = R(n) + delta
Sink R(n)
Sink R(n+1)
……..
24h Purge R(n+m)
5min R(n+m) = R(n+m-1) + delta
Sink R(n+m)
4
5
4
3
2
2
1
3
3
3
1
4
2
3
5
3
2
5
4
5
4
Source -> LocalKeyBy -> Sum -> Window -> KeyBy -> Sum -> Sink
(Local)KeyBy对比
Flink指标及UI重构
目录
01
腾讯实时计算概 况
02 03
Oceanus平台介绍 开源特性增强
04
流计算业务实践
2017.09
Flink开源版本增强，业务迁 移
针对内部场景，部分改造优化开源 版本，开始迁移部分JStorm上的任 务，以standalone模式运行
.03
Oceanus场景化建设
打造内部Oceanus生态，完善场 景化服务，上线在线ML，开始 建设秒级监控等平台。
2018.09
Oceanus平台上线
Oceanus-提交计算任务
配置元数据
创建DAG
编译提交
Oceanus-在线调试
Oceanus-指标统计
Oceanus-并行度调整
Oceanus-自助诊断
Oceanus-告警配置ห้องสมุดไป่ตู้
目录
01
腾讯实时计算概 况
02 03
Oceanus平台介绍 开源特性增强
04
流计算业务实践
可靠性提升
Increment Window
实时ETL
实时统计分析
监控告警
机器学习-在线训练
机器学习-在线推理
THANK YOU!
实时流计算平台规模化接入腾讯内部业务(覆 盖所有BG)、TBDS客户，上线公有云。开始 批量迁移存量JStorm的任务到Oceanus。内 部宣布JStorm版本不再演进。
目录
01
腾讯实时计算概 况
02 03
Oceanus平台介绍 开源特性增强
04
流计算业务实践
Oceanus实时计算平台
平台建设重点
Flink框架预研，JStorm上 K8S
新框架调研，评估Flink替代JStorm 的可行性，包括：功能、性能等的 对比。此时所有的流计算任务全部 由JStorm承载，且继续演进新版本。
2018.01
Flink产品化
开始建设基于Flink的一站式流计算 平台Oceanus，并针对性优化社区 Flink On Yarn模式的部分功能。