腾讯实时计算平台运维经验
云计算网络运维月度工作总结
云计算网络运维月度工作总结感谢您的关注，下面是关于云计算网络运维月度工作总结的详细内容：一、网络基础设施运维部分1. 本月主要工作内容包括对网络设备进行定期巡检和维护，确保网络设备的正常运行状态。
通过检查设备运行日志和性能数据，发现并解决了多个潜在故障点，减少了网络故障的发生次数。
2. 对网络拓扑结构进行调整和优化，提升了网络带宽和稳定性。
根据用户需求，适时扩展网络设备，提高了对突发流量的处理能力，保障了业务的稳定运行。
3. 进行网络安全检测和应急响应工作，及时处理网络威胁事件，确保网络系统的信息安全。
加强了对网络设备的访问控制和身份认证，提高了网络安全风险的防范能力。
4. 定期更新和维护网络设备的操作系统和软件，保持网络设备的最新版本，提高了系统的稳定性和性能。
根据厂商公告，及时进行补丁更新，减少系统漏洞的存在。
5. 对网络设备的日常运行状态和性能进行监控和分析，及时发现和解决网络问题，确保网络设备的高可用性和可靠性。
通过监控系统实时监控设备运行状态，对异常情况进行警报和处理。
二、云计算平台运维部分1. 本月主要工作内容包括对云计算平台进行定期巡检和性能优化，提高了云计算系统的整体性能和稳定性。
通过资源调度和负载均衡策略，提高了云计算平台的运行效率。
2. 对云计算平台的存储系统进行容量管理和性能监控，确保存储资源的合理利用和高可用性。
根据需求对存储结构进行调整，提升了存储系统的性能和扩展性。
3. 对云计算平台的虚拟化环境进行管理和监控，优化虚拟机资源配置，提高了虚拟机的利用率和性能。
根据用户需求，扩展虚拟机集群，提高了对多用户并发访问的支持能力。
4. 定期备份云计算平台的数据和配置信息，保障数据的安全性和可靠性。
建立灾难恢复计划，确保系统遭受灾难事件时可以及时恢复和启动。
5. 对云计算平台的安全策略进行评估和优化，加强对云平台数据的加密和访问控制，提高了系统的安全性和稳定性。
定期对系统安全性进行漏洞扫描和风险评估，及时处理和修复安全隐患。
云计算运维岗位
云计算运维岗位云计算运维岗位是当今互联网行业中的一项重要职位，其主要职责是负责云计算平台的日常维护和运营。
随着云计算技术的不断发展，云计算运维岗位的重要性也逐渐凸显出来。
云计算运维岗位需要具备一定的技术能力和知识储备。
他们需要熟悉云计算平台的基本架构和运行机制，掌握云计算的相关技术，如虚拟化、容器化、自动化部署等。
此外，他们还需要了解云计算平台的安全性和可靠性，能够及时发现并解决平台故障和安全风险。
云计算运维岗位需要具备良好的沟通能力和团队合作精神。
他们需要与研发团队、测试团队、运营团队等密切合作，及时反馈平台的运行情况，协助解决问题。
在平台运维过程中，他们还需要与用户进行沟通，解答用户的问题和需求，提供技术支持和咨询服务。
云计算运维岗位还需要具备一定的问题解决能力和应急处理能力。
他们需要能够快速定位和解决平台的故障和问题，保证系统的稳定运行。
在面对突发情况时，他们需要能够迅速响应和处理，减少服务中断的时间，保障用户的体验。
云计算运维岗位的工作内容包括但不限于以下几个方面：1.平台监控和性能优化：运维人员需要通过监控系统，实时监测云计算平台的运行状态，包括服务器的负载、网络的带宽、存储空间的使用情况等。
同时，他们还需要根据监控数据，进行性能优化，提高平台的运行效率和稳定性。
2.故障处理和系统维护：运维人员需要及时发现和解决平台的故障，包括服务器故障、网络故障、软件故障等。
在故障处理过程中，他们需要快速定位问题所在，采取相应的措施进行修复。
同时，他们还需要进行系统维护，包括软件的升级、补丁的安装、备份和恢复等工作。
3.安全管理和风险评估：运维人员需要负责云计算平台的安全管理工作，包括用户权限管理、防火墙设置、数据加密等。
同时，他们还需要进行风险评估，发现和修复潜在的安全风险，提高平台的安全性。
4.用户支持和培训：运维人员需要与用户进行沟通，解答用户的问题和需求，提供技术支持和培训服务。
他们需要及时回应用户的反馈，解决用户遇到的问题，提供优质的服务。
云计算平台工程项目实施与运行维护
云计算平台工程项目实施与运行维护在当今数字化时代，云计算平台已经成为众多企业和组织提升业务效率、降低成本、增强竞争力的关键技术手段。
云计算平台工程项目的实施与运行维护是一个复杂而又关键的过程，需要综合考虑技术、管理、安全等多个方面的因素。
一、云计算平台工程项目实施1、需求分析在项目实施的初始阶段，深入了解用户的业务需求是至关重要的。
这包括对业务流程的分析、现有系统的评估以及对未来业务发展的预测。
通过与用户的充分沟通和交流，明确云计算平台需要支持的应用类型、用户规模、数据量、性能要求等关键指标。
例如，一家电商企业可能需要一个能够应对高峰期大量订单处理的云计算平台，同时要保证客户数据的安全性和稳定性；而一家金融机构则对数据的机密性和交易处理的实时性有着极高的要求。
2、方案设计根据需求分析的结果，制定详细的云计算平台方案。
这包括选择合适的云服务提供商（如阿里云、腾讯云、亚马逊云等）、确定云服务模式（IaaS、PaaS、SaaS）、设计系统架构（计算资源、存储资源、网络架构等）以及规划数据迁移策略。
在设计方案时，要充分考虑系统的可扩展性、可用性、安全性和成本效益。
例如，采用分布式架构可以提高系统的可用性和可扩展性，但也会增加一定的成本；而选择合适的加密技术可以保障数据的安全性，但可能会对性能产生一定的影响。
3、部署实施在方案设计完成后，进入实际的部署实施阶段。
这包括创建云资源、安装配置操作系统和应用软件、进行数据迁移等工作。
在部署过程中，要严格按照预定的方案和流程进行操作，确保各项工作的准确性和高效性。
同时，要进行充分的测试和验证，包括功能测试、性能测试、安全测试等，以确保云计算平台能够满足用户的需求。
如果发现问题，要及时进行调整和优化。
4、培训与迁移在云计算平台部署完成后，需要对用户和运维人员进行培训，让他们熟悉新平台的操作和管理方法。
同时，要制定合理的数据迁移计划，将现有业务系统逐步迁移到云计算平台上，确保业务的连续性和稳定性。
运维项目经验分享
运维项目经验分享在进行运维项目时，我们需要考虑到各种各样的情况和问题，并采取相应的措施来保证项目的稳定运行。
在这篇文章中，我将与大家分享我的一些运维项目经验，希望对大家有所帮助。
一个好的运维项目需要有清晰的目标和规划。
在项目开始之前，我们需要明确项目的目标和要求，并制定相应的计划。
这包括确定项目的时间表、资源需求以及关键任务等。
只有明确了目标和规划，我们才能有针对性地开展工作，避免盲目行动和资源浪费。
一个有效的运维项目需要有良好的沟通和协作。
在项目开展过程中，我们需要与不同的团队和人员进行沟通和协作。
这包括与开发团队、测试团队以及其他相关团队的沟通和协作。
通过及时的沟通和有效的协作，我们可以更好地解决问题，提高项目的效率和质量。
第三，一个成功的运维项目需要有良好的监控和预警机制。
在项目运行过程中，我们需要对各种指标进行监控，并设置相应的预警机制。
这样一来，我们可以及时发现问题并采取相应的措施进行处理，避免问题进一步扩大和影响项目的正常运行。
第四，一个高效的运维项目需要有自动化工具和脚本的支持。
在运维工作中，有很多重复性的工作需要我们去处理，如果能够使用自动化工具和脚本来进行处理，将会极大地提高我们的工作效率。
比如，我们可以使用自动化脚本来进行日志分析和错误定位等工作，这样一来，我们可以更快地定位和解决问题。
第五，一个稳定的运维项目需要有灾备和容灾机制。
在项目运行过程中，我们难免会遇到不可预测的问题和意外情况。
因此，我们需要制定相应的灾备和容灾计划，以应对可能发生的风险和灾难。
这包括备份数据、建立冗余系统以及制定应急预案等。
一个持续改进的运维项目需要有良好的反馈和总结机制。
在项目结束之后，我们需要及时总结项目的经验和教训，并将其应用到下一个项目中。
通过不断地反馈和总结，我们可以不断改进运维项目的流程和方法，提高项目的效率和质量。
一个成功的运维项目需要有清晰的目标和规划，良好的沟通和协作，有效的监控和预警机制，自动化工具和脚本的支持，灾备和容灾机制，以及持续改进的反馈和总结机制。
云计算数据中心运维管理要点
云计算数据中心运维管理要点在当今数字化时代，云计算数据中心已成为企业和组织存储、处理和分发数据的核心基础设施。
确保云计算数据中心的稳定运行、高效性能和数据安全对于业务的连续性和成功至关重要。
云计算数据中心运维管理涉及多个方面，需要综合考虑技术、流程、人员和安全等要素。
以下是云计算数据中心运维管理的一些关键要点。
一、基础设施管理云计算数据中心的基础设施包括服务器、存储设备、网络设备等。
有效的基础设施管理是确保数据中心正常运行的基础。
首先，要进行定期的硬件巡检，及时发现和解决潜在的硬件故障。
这包括检查服务器的电源、风扇、硬盘等部件的工作状态，以及存储设备和网络设备的连接情况。
同时，要建立完善的设备台账，记录设备的型号、配置、购买日期等信息，以便进行设备的维护和更新规划。
其次，要关注机房的环境条件，如温度、湿度、电力供应等。
温度过高或过低、湿度过大或过小都会影响设备的性能和寿命。
电力供应的稳定性也是至关重要的，需要配备足够的UPS（不间断电源）设备，以应对突发的停电情况。
此外，要合理规划和管理数据中心的布线。
良好的布线可以减少信号干扰，提高网络性能，并且便于后续的维护和扩展。
二、系统和软件管理云计算数据中心运行着各种各样的操作系统和应用软件，对这些系统和软件的有效管理是保证数据中心正常运行的关键。
操作系统的管理包括及时安装补丁和更新，以修复可能存在的安全漏洞。
同时，要对操作系统的性能进行监控，如CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O 等，及时发现和解决性能瓶颈。
应用软件的管理则需要关注软件的版本更新和配置优化。
对于关键的应用系统，要建立备份和恢复机制，以确保在出现故障时能够快速恢复业务。
另外，要加强对虚拟化技术的管理。
虚拟化是云计算数据中心的核心技术之一，通过合理的虚拟化资源分配，可以提高服务器的利用率，降低成本。
但同时也需要注意虚拟化环境中的性能优化和安全防护。
三、数据管理数据是云计算数据中心的核心资产，数据管理的重要性不言而喻。
运维个人日常任务与专项工作经验分享
运维个人日常任务与专项工作经验分享运维个人日常任务与专项工作经验分享2023年的今天，我想和大家分享一下我的运维个人日常任务与专项工作经验。
运维一直是一个非常重要的岗位，因为它关乎整个企业的稳定性和可靠性。
在过去的几年里，我作为一名运维工程师在这个领域里工作了很长时间，锻炼了不少实战经验，积累了一些经验和教训。
首先，让我们来讨论一下什么是运维。
运维是指将软件部署到生产环境后，为确保其稳定性和可靠性而采取的一系列措施和行动。
这包括监控，故障排除，备份，更新和维护等方面。
作为一名运维工程师，我的主要日常任务包括：监控系统作为一名运维工程师，我必须定期监控系统的性能和稳定性。
我在每天早上到办公室后首先会检查一下系统的运行状况，并且记录下来。
这样我就可以及时发现任何问题并且采取相应的措施解决它们。
维护系统在日常的工作中，我将会维护公司的服务器，数据库和其他设备，以确保它们都在最佳状态下运行。
我会定期备份数据以避免数据丢失或损坏的情况发生。
当有任何问题出现时，我会及时进行维修。
升级和更新软件应用程序的升级和更新是非常重要的一步，因为这能保证我们的应用程序保持最新的版本和最佳的性能。
我会跟踪最新的版本和补丁，以确保我们的应用程序始终保持最新状态。
故障排除如果出现任何故障，我会立即采取措施解决它。
通常，我会首先检查服务器状态，检查日志文件以查找问题所在。
如果需要，我会对该设备进行重新启动或警报必要的部门以获得更多帮助。
除了以上的日常任务之外，我也有许多专项工作经验，我将分享一下：虚拟化在虚拟化方面，我的经验非常丰富。
虚拟化是将物理计算机转变为虚拟计算机以实现更好的资源利用率和更好的性能。
作为一名运维工程师，我熟练掌握了多个虚拟化平台，并了解了如何部署和管理虚拟机。
自动化自动化是另一个领域，我有着很多的经验。
我熟悉Python等脚本语言和Ansible 等配置管理工具以及Git等版本管理工具等技术，可以用这些技术来实现一些自动化的任务。
平台运维岗位职责
平台运维岗位职责平台运维岗位职责1系统平台运维经验要求:1.具备aix、linux、windows操作系统的实际操作能力及日常运维能力(安装、监控、升级、lvm管理等),熟悉常用配置文件修改;2.熟悉das、nas、san、存储虚拟化的构架和原理。
3.熟悉dell/emc、hds、netapp、华为等品牌的主流存储产品,能够进行配置调整,并独立完成故障诊断、备件更换等工作;4.具备存储级别的容灾、数据迁移项目实施经验优先;5.熟悉shell脚本,并有一定编写脚本能力。
6.熟悉vmware、hyper-v等虚拟化平台架构,对vmware的存储、灾备、网络、安全、升级、虚拟机管理、监控和性能等有深刻的理解。
具备常见故障的分析和判断能力,熟悉vmware vsan架构者优先,具备vcp资质优先。
7.了解企业级备份系统构架,对于涉及虚拟机及存储各种备份技术及应用能熟练应用。
8.有一定的学习能力、抗压能力、解决问题能力、研究精神。
其他要求:1、热爱岗位、勤学肯干,2、能够接受日常加班、能够在一定压力下工作3、具有团队协作精神4、工作稳定性工作职责:1.负责服务器和存储操作系统及基本应用的配置、安装、管理及维护;2.负责服务器、存储设备运行状态进行监控与巡检;3.负责对服务器、存储设备的性能进行分析与优化;4.负责协调供应及二线人员对突发事件的应急处理;5.负责执行服务器、存储、虚拟化相关变更及发布;6.协助进行数据库、中间件相关运维工作;协助开展信息安全工作运维工作。
7.负责组织配合二线支持人员进行现场支持工作平台运维岗位职责2平台运维岗位职责(工作内容):1、负责政务云平台、基础网络平台及政务应用系统运维、监控等相关工作,保障平台及业务的`稳定性及安全性2、制定平台及产品可用性sla策略并对产品实际运行情况进行实时监控,推动产品bug修复及功能优化,提升产品sla能力3、和产品团队合作,推动平台及业务运维相关产品设计及开发,基于政务云平台及政务业务的实际运行情况,沉淀出有价值的产品,并可推向市场4、做好上下游合作公司的合作关系,保障平台稳定性的同时,推动平台容量规划、效能优化、降低成本,提升产品利润率职位要求:（1)3-5年大规模站点sre及架构优化工作经验;有高并发高可用站点的实践经验,深入理解负载、会话、分布式、集群、nosql、消息队列、统一配置管理、服务调度等技术原理;（2)掌握但不限于以下技术点:f5、lvs、nginx、dubbo、kafka、redis、tomcat、python、mysql、elk,有以下技术重度实践者优先考虑:docker、apollo、etcd、k8s（3)对互联网应用架构设计等有较为深刻的理解,熟悉系统高可用和稳定性方法策略,比如同城容灾、异地双活、异地多活等,有实战经验优先;（4)精于架构设计、性能优化,有故障处理、监控、限流、降级、预案、容量规划实战经验优先;（5)熟悉阿里云产品线,具备acp认证者优先考虑;平台运维岗位职责3职责:1、配合对系统进行持续优化，满足高可用、高性能等特性;2、负责服务器配置管理、基础软件安装以及性能调优、应用部署等工作;3、配合解决运维工作中重大故障，性能瓶颈等相关疑难问题;4、配合优化运维规范、工作流程、应急预案等。
云平台管理和运维实践：管理和维护云服务和系统
云平台管理和运维实践：管理和维护云服务和系统云计算作为一种新型的信息技术模式，正在逐渐改变着企业的IT 服务交付方式和管理模式。
随着云服务市场的不断扩大和云技术的不断成熟，越来越多的企业开始使用云平台来支撑其业务应用和服务。
然而，对于企业而言，如何进行有效的云平台管理和运维，以确保云服务的稳定运行和安全性，成为了一个亟待解决的问题。
本文将从云平台管理和运维的概念和原则、云平台管理和运维的重要性、云平台管理和运维的最佳实践等方面进行阐述，全面深入地探讨云平台管理和运维实践。
一、云平台管理和运维的概念和原则1.云平台管理和运维的概念云平台管理和运维是指通过对云计算平台的资源、应用和服务进行管理和监控，以确保云服务的稳定性、安全性和高效性，保障用户的业务运行需求的过程。
管理和运维的主要内容包括云平台的配置管理、性能监控、故障排除、安全管理、资源规划和利用等方面。
2.云平台管理和运维的原则（1）灵活性和可扩展性。
管理和运维要保证对云平台的任何操作和改变都能够快速、灵活地实现，并且随着业务需求的增长和变化，可以随时扩展和调整。
（2）集中化管理和自动化运维。
云平台管理和运维要借助统一的管理平台和自动化工具，实现对云计算资源和服务的集中化管理和自动化运维。
（3）高可用性和安全性。
管理和运维要保证云平台的高可用性和安全性，确保云服务的稳定性和业务的安全运行。
（4）资源优化和成本控制。
管理和运维要根据业务需求，对云平台的资源进行合理规划和利用，降低成本，提高资源利用率。
二、云平台管理和运维的重要性云平台管理和运维对于企业而言具有重要的意义和作用，主要表现在以下几个方面：1.确保云服务的稳定运行。
云平台管理和运维可以通过对云计算资源和服务的监控和管理，及时发现和解决潜在的故障和问题，保障云服务的稳定性和可用性。
2.提高云服务的安全性。
云平台管理和运维可以加强对云平台的安全管理和控制，保护用户数据和隐私信息，防范各种安全威胁和风险。
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术，实时感知外部信息变化
从事件产生到感知变化最后输出结果，秒级延时； 基于在线消息流的实时计算模型，区别于传统的离线批量计算
模型
腾讯实时计算平台TRC
业 务 应 用
广告推荐 新闻/视频 推荐 游戏/道具 推荐 微信 实时分析 实时监控
核心服务层
实 时 计 算 体 系 结 构
实时算法 预测
实时模型 训练
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 提升业务开发效率
语法解析 语义解析
Antlr JavaCC->AST AST->Logical Plan->Physical Plan Physical Plan->Execute Engine
数据迁移： Keeper 路由管理 容灾管理 Node 数据同步 数据迁移
保证数据在集群中分布均衡，在扩 容、缩容戒故障宕机的时候可能会 发生数据迁移
备份恢复：
确保在故障下数据安全以及快速恢 复服务
扩容管理
数据存储
TRC – TDEngine存储引擎 – 体系结构
核心功能 支持多副本数据备份，确保数据安全 主备机同时提供服务，提升集群资源利用率 集群高可用，容灾切换过程中仍然提供读写服务 全内存设计
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
数据总量巨大 数据源种类繁多 数据格式各异 数据分布IDC众多
特色功能
数据 深加工 自劣接入 多种格式适配 公网加密传输 订阅消费 自定义分发
百T级数据量
千亿级实时数据
TRC – TDProcess实时处理
核心需求
基于消息的流式处理 多维度组合计算 线性扩展能力
2.分配资源
更优异的容灾能力 根据资源消耗自劢扩容/缩容
Zookeeper
心跳上报
3.动态调配 任务所需 要的资源
挑战 对storm和yarn本身做大量扩展 无成熟方案 运营
Yarn Container
supervis or
work
现网支撑百亿级流量
TRC – 平台扩展 – Pig Latin on Storm
第一部分：实时计算技术概览 第二部分：腾讯实时计算平台TRC
第三部分：TRC的典型应用案例
TRC在腾讯的总体应用概况 TRC在精准推荐领域的应用 TRC在实时分析领域的应用
TRC在腾讯
每天，
千亿级实时消息接入，万亿次实时计算，万亿次存储访问
覆盖，
SNG、IEG、MIG、CDG 等各大BG
实时计算模型
静态数据源 数据集合 规则可变
离线批量计算
规则预设
在线实时计算
时间窗口 动态数据源
实时计算模型
实时计算 - 应用场景
社交
• 实时感知好友的劢向： “大家正在玩什么”
电商
• 实时统计商品的热度：“当前时刻，各种商品分别受什么人群的欢迎”
游戏
• 实时预测用户的感受：“连续多次失败的用户，受挫感较强，有流失的风险”
最后
Thanks
面临的问题丌一样 拥有的资源信息丌一样 解决问题的方法丌一样 希望能对大家有所帮劣 更希望能得到大家的帮劣
我们一直在探索 更多的交流合作
海量 用户 众多 产品 繁多 行为 海量 信息
用户：10亿级用户，8亿活跃用户，1000亿级关系链
产品：游戏、社交、音乐、视频、门户、论坛
行为：点击、曝光、订阅、浏览、收藏、购买、评论 流量：百亿级平台流量，万亿级实时事件
整个互联网？？
实时计算 – 技术挑战 – 实时
典型需求：
当前时刻乊前的10秒钟内，年龄在25-30岁、北京地区、男性用 户、在QQ空间上 对iPhone 5广告的点击率
执行引擎
执行环境
Hadoop MapReduce Job
Topology Job
挑战 对pig需要有大量的改劢 业界没有成熟的案例
TRC – 未来 – 开放计算能力
提交任务
腾讯云平台
对外开放
权限控制 任务调度
对内开放
SQL支持 过程化语言 可视化组件
TRC 实时计算集群
内容大纲
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
实时效果 统计
实时系统 监控
实时数据 展示
平台组件层 实时数据接入 TDBank 实时数据计算 TDProcess 实时数据存储 TDEngine
TRC – TDBank实时接入
数据源 接入
核心需求
秒级接入延时 低成本、高效率、强安全 方便数据管理和使用
主要矛盾
数据缓存 预加工
特色功能
服务级功能抽象 统一的资源管理 类SQL编程接口
千亿级流量
100维度 万亿级计算量
TRC – TDEngine存储引擎
核心需求 高幵发，低延迟 高可用性，数据安全 关注成本，关注资源利用率 线性扩展
Client 路由表 路由管理：
负责数据在集群中的分布，以及节 点位置、状态的感知
实时计算 – 技术挑战
海量
万亿级事件 TB级数据 百亿级流量
实时
毫秒级延时
秒级时间窗 逻辑复杂
内容大纲
第一部分：实时计算技术概览 第二部分：腾讯实时计算平台TRC TRC平台基础架构 TRC平台扩展 TRC未来规划 第三部分：TRC的典型应用案例
腾讯实时计算平台TRC
TRC——Tencent Realtime Compute 通过对海量数据进行实时采集接入，然后采用流式分析计算技
经济效益 Netflix 60%收入 Amazon 35%收入 YouTube 60%点击 用户体验 骚扰？ 服务？ 隐私？ 业界口碑 ROI 客户收益
实时
海量
三座 大山
精准
TRC的应用 – 精准推荐 – 广点通广告
业务侧广告投放系统
百亿级推荐流量
1：点击、曝光上报 4：实时PCTR服务
腾讯海量数据实时计算平台
实现及应用
内容大纲
第一部分：实时计算技术概览
第二部分：腾讯实时计算平台TRC
第三部分：TRC的典型应用案例
内容大纲
第一部分：实时计算技术概览 实时计算模型 实时计算有哪些应用场景 实时计算平台的技术挑戓 第二部分：腾讯实时计算平台TRC 第三部分：TRC的典型应用案例
涵盖，
广告、视频、游戏、文学、新闻 等多个业务
涉及，
个性化精准推荐、实时分析统计、秒级监控告警 等多个领域
TRC的应用– 概览
精准推荐
广点通广 告推荐
实时分析
微信运营 数据门户
实时监控
实时监控 平台 游戏内接 口调用
广点通推荐效果 提升 20%以上
新闻推荐
效果统计 订单画像 分析
视频推荐
游戏道具 推荐
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
挑戓点： 时间窗口，每一秒种都在滑劢，时间窗内的数据时刻变化 计算复杂度（百亿级值域空间）：年龄 × 地域 × 性别 × 位置 × 物品， 上网时段、上网场景、学历、收入、婚育状态，等等。 数据分布广：全国各地、世界各地 要求毫秒级响应。类hadoop系统，无法在毫秒乊内完成类似的计算
万亿次多维度计算
万亿次广告预测 50ms请求响应（10ms） 20%效果提升
实时数 据采集
2
实时模 型训练
3Байду номын сангаас
实时算 法预测
TRC实时计算平台
更实时， 更精准
TRC的应用 – 实时分析 – 实时用户画像
更实时， 更精准
内容回顾
第一部分：实时计算技术概览 实时计算模型 我们为什么需要实时计算 实时计算有哪些应用场景 实时计算平台的技术挑戓 第二部分：腾讯实时计算平台TRC TRC平台基础架构 TRC平台扩展 TRC未来规划 第三部分：TRC平台的应用 TRC的总体应用概况 TRC在精准推荐领域的应用 TRC在实时分析领域的应用
对微信的性能优化、 IDC部署、运营商 选择等有着十分重 要的作用
告警准确性大幅度提高；对监控对 象进行全纬度组合分析，实现了监 控的100%覆盖。
TRC的应用 – 精准推荐 – 广点通广告
展示类广告 80% 3天生命周期 80% 30天不点击广告 80% 2次曝光机会 1000次 2次