腾讯云大数据方案交流
云数据中心技术方案
云数据中心技术方案1.硬件设备方面：在云数据中心的硬件设备方面，需要选择高性能的服务器、存储设备和网络设备。
服务器应具备高性能的处理能力和易于扩展的架构，以满足大规模计算和存储需求。
存储设备应具备高速的读写能力和大容量的存储空间，以支持大量的数据存储和访问。
网络设备应具备高速的传输带宽和可靠的网络连接，以保证数据在不同设备之间的传输效率和可靠性。
2.虚拟化技术方面：虚拟化技术是实现云计算的核心技术之一、通过虚拟化技术，可以将物理资源进行抽象和隔离，以实现资源的优化利用和灵活配置。
在云数据中心中，可以使用虚拟化技术将服务器、存储和网络资源进行虚拟化，以提供弹性和可扩展的云计算服务。
3.容灾备份方面：为了保证云数据中心的高可用性和数据的安全性，需要建立完备的容灾备份方案。
容灾备份可以通过实现数据的冗余存储、故障切换和灾难恢复等机制来保证数据中心的可用性。
可以采用数据备份、冗余服务器和冗余网络等技术手段，以提供高可靠性和高可用性的云计算服务。
4.软件系统方面：在云数据中心的软件系统方面，需要构建高效、安全和可扩展的云平台。
云平台可以使用开源软件或自主开发的软件，以实现云计算的各项功能。
其中，重要的软件组件包括虚拟化管理软件、资源调度软件、存储管理软件、网络管理软件和安全管理软件等。
这些软件可以通过集中管理和自动化配置，以提供高效的云计算服务。
5.网络架构方面：云数据中心的网络架构应具备高速、扩展性和安全性。
可以采用多层次的网络架构，包括接入层、汇聚层和核心层。
接入层负责与用户设备的连接，汇聚层负责连接各类服务器和存储设备，核心层负责云数据中心的数据交换和路由。
此外，还需要配置防火墙、入侵检测和流量监测等安全设备，以保障云数据中心的网络安全。
总之，云数据中心的技术方案需要综合考虑硬件设备、虚拟化技术、容灾备份、软件系统和网络架构等多个方面。
通过合理的设计和配置，可以建立高可用性、高性能和高安全性的云计算环境，提供可靠的云计算服务。
大数据传输解决方案
大数据传输解决方案随着大数据时代的到来，企业和组织面临着越来越多的数据处理和传输的挑战。
大数据的产生速度远远超过了传统数据传输方法的处理能力，因此需要一种高效的大数据传输解决方案来满足不断增长的需求。
本文将介绍一些目前常用的大数据传输解决方案，并分析它们的优势和不足之处。
1. 批量传输方案批量传输是最常见的大数据传输方式之一。
它通过将大数据分成批次进行传输，可以节省带宽资源，减少传输时间，并且适合一次性传输大量数据的场景。
一种常见的批量传输方案是使用存储介质，例如硬盘或闪存设备，将数据进行离线传输。
这种方法虽然效率较低、成本较高，但对于大规模数据传输的情况下仍然具有一定的优势。
2. 实时传输方案实时传输是另一种常见的大数据传输方式。
与批量传输不同的是，实时传输能够实时地将数据从源传输到目标系统。
这种方式适合于需要实时处理和分析数据的场景，例如金融交易、网络监控等。
实时传输方案可以基于传统的网络传输协议，例如TCP/IP协议来实现，也可以使用更高效的专用网络传输协议，例如RDMA（Remote Direct Memory Access）协议来提升传输效率和性能。
3. 分布式传输方案分布式传输是针对大规模分布式计算和存储环境设计的一种大数据传输方案。
它通过在多个节点上同时进行数据传输，充分利用计算和存储资源，提升传输速度和效率。
分布式传输方案常用于大规模数据中心和云计算环境中，例如Hadoop等分布式计算框架就提供了高效的分布式数据传输方案。
4. 压缩传输方案压缩传输是一种常用的大数据传输优化方案。
它通过对数据进行压缩来减小数据体积，并提升传输速度和效率。
常用的数据压缩算法有LZO、Snappy等，它们能够在不损失数据质量的情况下大幅减小数据大小。
压缩传输方案既可以用于批量传输，也可以用于实时传输，为大数据传输提供了便利和高效性。
总结起来，大数据传输解决方案有多种选择，每种方案都有其特点和适用场景。
【腾讯云】未来社区综合解决方案(36页 PPT)
环保低碳
物业巡更、 出入管 理、车辆管理、访 客管理，社区公告、 人员安全。
政务服务、 老幼 关怀、社区医疗 、 法律咨询、心 理 咨询。
智慧门禁、智能停 车、一键挪车、 电 子出入、人脸识别。
事件上报、党群服 务、业主投票自主 申报、疫情防控。
社区是党委和政府联系群众、服务群众的神经末梢，及时感知社区居民的操心事、烦心事、揪心事，一件一件加以解决
国家政策大力支持城市社区发展
通过先进的移动信息网络技术应用，特别是大数据、云计算、物联网等技术，将社区移动平台打造成国内领先的智慧政务应用示范
2014-2021 年城市社区相关政策
城市治理的“最后一公里”
深入开展平安社区、 平安家庭的建设活 动
提升释解教人员、社会闲散青年、邪 教知迷者教育转化 率
各类矛盾纠纷的排查调处工作，提升 矛盾纠纷调解率。
对影响安全、扰乱正常工作秩序的人 和事及时制止。
积极做好消费维 权的宣传工作。
社区服务需求
物业服务
便民服务
智慧出行
社区共建
邻里互动
地方层面：
《浙江省未来社区建设试点工作方案》发布九大社区场 景 《浙江省“基层治理四平台”数字化应用建设指南》 《安徽省智慧社区发展规划 ( 2018-2022 ) 》《合肥市智慧社区建设规划 ( 2019-2021 ) 》《深圳党建引领基层治理多网合一》《深圳市智慧社区建设导则》《成都街道乡镇“四个一”改革》《天府智慧小区建设导则》
“ 社区是基层基础，只有基础坚固，国家大厦才能稳固。最关键是要发挥 社区党组织的领导、引领作用，把社区建设好，把幼有所育、学有所教、劳有所得、病有所医、老有所养、住有所居、弱有所扶等目标实现好。——2018 年 4 月习近平考察武汉某小区讲话
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）
大数据方案解决方案
大数据方案解决方案第1篇大数据解决方案一、背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为企业运营的重要组成部分。
有效管理和运用大数据，挖掘潜在价值，提升企业竞争力，成为当前企业发展的关键任务。
本方案旨在为我国某企业提供一套合法合规的大数据解决方案，助力企业实现数据驱动的业务发展。
二、目标1. 梳理企业现有数据资源，构建统一的数据资源库。
2. 提升数据处理能力，实现数据的实时分析与挖掘。
3. 优化数据应用场景，为企业决策提供有力支持。
4. 确保数据安全与合规，降低企业风险。
三、方案内容1. 数据资源梳理（1）数据源识别：对企业内部及外部的数据源进行识别和分类，包括但不限于业务数据、互联网数据、第三方数据等。
（2）数据采集：根据数据源特点，采用合法合规的数据采集技术，如API接口、爬虫技术等，获取所需数据。
（3）数据整合：对采集到的数据进行清洗、转换、整合，构建统一的数据资源库。
2. 数据处理与分析（1）数据存储：采用分布式存储技术，提高数据存储的可靠性和扩展性。
（2）数据处理：利用大数据处理框架（如Hadoop、Spark等）进行数据计算、分析、挖掘。
（3）实时分析：搭建实时数据处理平台，实现数据的实时分析与展示。
3. 数据应用（1）业务决策支持：结合企业业务需求，开发定制化的数据分析模型，为决策提供有力支持。
（2）数据产品研发：基于数据挖掘成果，研发具有市场竞争力的数据产品。
（3）数据服务：向企业内部及外部用户提供数据查询、报告、可视化等服务。
4. 数据安全与合规（1）数据安全：建立健全数据安全防护体系，包括数据加密、访问控制、安全审计等。
（2）合规审查：确保数据采集、处理、应用等环节符合国家法律法规及行业标准。
（3）隐私保护：对涉及个人隐私的数据进行脱敏处理，保护用户隐私。
四、实施步骤1. 项目立项：明确项目目标、范围、预算、时间表等，成立项目组。
2. 调研与评估：对企业现有数据资源、技术能力、业务需求进行全面调研与评估。
云数据中心项目方案建议书
云数据中心项目方案建议书一、项目背景随着信息技术的飞速发展，企业对于数据处理和存储的需求呈指数级增长。
传统的数据中心已经难以满足企业日益增长的业务需求，云数据中心作为一种创新的解决方案，凭借其强大的计算能力、弹性扩展、高可用性和成本效益等优势，逐渐成为企业数字化转型的核心基础设施。
为了满足企业的业务发展需求，提高数据处理和存储的效率，降低运营成本，提升竞争力，我们提出了云数据中心项目方案。
二、项目目标1、构建一个高效、稳定、安全的云数据中心，满足企业当前和未来业务发展的需求。
2、实现资源的弹性扩展，根据业务负载动态调整计算、存储和网络资源。
3、提高数据的安全性和可靠性，确保数据的备份和恢复能力。
4、降低运营成本，通过资源优化和自动化管理提高效率。
三、项目需求分析1、计算资源需求根据企业业务系统的类型和规模，预估所需的 CPU 核心数、内存容量和 GPU 加速卡等计算资源。
考虑业务的增长趋势，预留一定的计算资源扩展空间。
2、存储资源需求分析企业数据的类型（结构化、非结构化）和规模，确定所需的存储容量。
考虑数据的访问频率和性能要求，选择合适的存储介质（如 SSD、HDD）和存储架构（如分布式存储、集中式存储）。
3、网络资源需求评估企业内部和外部的网络流量，确定网络带宽需求。
考虑网络的可靠性和低延迟要求，设计合适的网络拓扑结构和网络设备配置。
4、安全需求制定数据安全策略，包括访问控制、数据加密、身份认证等。
部署安全设备和软件，如防火墙、入侵检测系统、防病毒软件等。
5、管理需求建立统一的管理平台，实现对云数据中心资源的集中监控、管理和配置。
提供自动化的运维工具，提高运维效率，降低人为错误。
四、项目技术方案1、云计算平台选择对市场上主流的云计算平台（如亚马逊 AWS、微软 Azure、阿里云、腾讯云等）进行评估和比较。
根据企业的业务需求、技术实力和预算，选择合适的云计算平台。
2、计算资源架构采用虚拟化技术（如 VMware、KVM）构建服务器虚拟化环境，提高服务器资源利用率。
腾讯云TCE解决方案
腾讯云TCE解决方案随着云计算技术的不断发展和普及，越来越多的企业开始选择将自己的业务迁移到云上。
腾讯云作为国内领先的云服务提供商，为企业提供了一系列全面的解决方案，其中TCE（Tencent Cloud Enterprise）解决方案是其中之一。
TCE解决方案致力于帮助企业快速搭建和部署自有基础设施，提供高度灵活、安全可靠的云服务。
它可以通过云端的弹性计算、存储和网络服务，满足各种企业的需求，无论是中小型企业还是大型集团公司。
首先，在TCE解决方案中，腾讯云提供了强大的云服务器实例，企业可以根据自己的需求选择合适的配置和规格，并且可以根据实际业务情况进行弹性扩容和收缩。
这意味着企业不再需要为了业务峰值而购买昂贵的硬件设备，只需要根据实际使用情况来调整云资源的使用量，实现成本和性能的平衡。
其次，在TCE解决方案中，腾讯云还提供了丰富的存储和数据库服务。
企业可以选择将数据存储在腾讯云的分布式存储系统中，保证数据的安全性和可靠性，同时还支持云数据库、缓存和文件存储等服务，满足不同业务场景下的数据管理需求。
还有，TCE解决方案还提供了全面的网络服务。
腾讯云拥有遍布全球的网络基础设施，可以实现高速稳定的网络连接。
企业可以利用腾讯云的负载均衡、弹性公网IP和虚拟专用网络等功能，搭建安全可靠的网络环境，保障业务的正常运行。
此外，TCE解决方案还包括强大的监控和管理工具。
企业可以通过腾讯云提供的云监控、日志服务和自动化运维工具，实时监测和管理自己的云资源和应用程序，及时发现和解决潜在的问题，提高系统的可用性和稳定性。
总之，腾讯云TCE解决方案为企业提供了一站式的云服务，帮助企业快速搭建和部署自有基础设施，提供高度灵活、安全可靠的云服务。
无论是小型企业还是大型集团公司，都可以通过TCE解决方案实现业务的快速迁移和升级，提高运营效率和降低成本。
相信随着云计算技术的不断发展，TCE解决方案将继续为企业带来更多的机遇和挑战，并助力企业实现业务的创新和发展。
腾讯云智能客服解决方案
腾讯云智能客服解决方案随着人工智能、大数据以及云计算等领域的技术逐渐发展，腾讯云针对智能业务特性，打造了全天候在线的智能客服解决方案，能够帮助企业解决80% 的常见问题；全量语音质检提升服务质量；以先进的人工智能技术助力业务分析，提升业务洞察力，为企业提供更方便的工作方式。
腾讯云智能客服解决方案主要功能：智能问答：7*24 小时在线智能客服，无需排队等候，语音问答互动，提升智能客服体验，支持多轮对话，精准定位问题，提升答案准确性，富媒体回复，回答内容更智能，业务场景更丰富，具备机器学习能力，越用越聪明，不断提升回复质量，辅助人工客服快速搜索答案，提升客服效率；语音质检：语音质检服务对录音进行话者分离、语音转写文字处理，利用转写的文字进行话术检测、违规词检测、异常情绪检测、用户满意度检测等常规检测，依托腾讯云平台计算能力与存储能力，解决传统质检抽样率和成本的矛盾，实现客服语音质检百分百全覆盖；语料挖掘：语料挖掘服务基于腾讯语音识别、文智自然语言处理、机智机器学习等技术，挖掘用户语音数据，发现业务问题，改善业务流程，寻求市场机会，客户活跃度分析、行为分析，获取潜在客户，客户流失预测，客户挽留策略分析；隐私保护：隐私保护可实现双方通话的同时保护好用户隐私，防止客服对客户的骚扰，隐藏客户真实身份，充分尊重客户隐私。
使用场景：（1）金融：金融客户身份鉴定，语音记录合规检查。
推荐产品：智能语音服务，文智自然语言处理，机器学习（2）电商：销售全程在线咨询，客户商业价值挖掘推荐产品：微金小云客服，智能语音服务，文智自然语言处理，机智机器学习（3）O2O：客户隐私保护最大化，挖掘服务问题提升服务质量推荐产品：PSTN 多方通话，智能语音服务，文智自然语言处理，机智机器学习（4）旅游：旅游规划咨询，旅游客服记录分析推荐产品：智能语音服务，微金小云客服，文智自然语言处理，机智机器学习（5）物流：智能物流客服服务，客户隐私保护推荐产品：文智自然语言处理，机智机器学习，PSTN 多方通话腾讯云优势：腾讯云智能解决方案可降低成本提升效率，比如说智能回复，快速精准，节省客服坐席，减少培训成本；语音识别转写实现全量客服质检，提升效率，降低人力成本。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
议程
腾讯大数据历程 腾讯大数据方案和产品 案例介绍
腾讯数据资产
• QQ月度活跃超过8亿 • QQ空间月活超过5亿 • 微信及Wechat月活超过6亿
• 拥有用户最多的视频门户 • 行业用户最大的浏览器
腾讯大数据现状
数据产品
数据接入
精准推荐/秒级监控/多维 分析/用户画像/…
• 提供安全可靠的存储： • 离线数据直接写入HDFS； • 实时数据写入Tube(腾讯自研的万亿级消息中间件)/Kafka，支持TCP、UDP、HTTP以及 HTTPS方式接入；
大数据套件应用—数据计算
• 计算形式： • 离线： • MR：支持原生MapReduce； • HIVE：支持原生oracle语义，也支持社区hive语义； • 实时： • Spark：支持大数据实时查询； • Storm/Tstorm：流式计算更方便； •工具： • IDE：windows环境下的hive在线调试工具，提升工作效率；
大数据套件应用—任务调度
• 基本特性： • 千万级作业调度能力，例行化调度大数据任务； • 图形化配置依赖关系，保证任务流的时序性； • 自动重调失败任务，并根据配置发送告警； • 可扩展性强，允许用户插件化扩充新的任务类型；
• 默认任务类型： • 数据导入：FTP->HDFS，RDBMS->HDFS，消息->HDFS； • 计算任务： MR计算、Hive计算、Shell脚本任务； • 数据导出： HDFS->FTP，HDFS->RDBMS ，HDFS->K/V存储；
行业产品 方略
数智
产品家族图谱
一站式、全流程大数据服务平台
iData游戏大数据平台
MTA移动分析平台
灯塔移动运营平台
信鸽Push
地图位置大数据
更多
文智NLP
开放推荐
数据分析引擎数据接入引擎搜索Fra bibliotekMPP
离线计算
用户洞察分析
大规模任务调度 多维分析引擎
区域人流分析
语音识别AAI
优图识别FR
小云客服ICS
调度层 任务调度
计算层
离线计算 MapReduce/
Spark
实时计算 Storm／Tstorm/ Sparkstreaming
存储层 对象存储
• 套件使用方只需要接入数据 • 展现层只需要从数据存储层取出数据用于展现
输出层
结果存储
数据分发
展示层
自助报表 API支持
SQL
NoSQL
大数据套件应用—数据接入
功能认证
性能认证
我们的服务
生 态 链
运维
咨询/实施
大数据平台
腾讯大数据方法论 数据分析+机器学习双引擎
数据分析引擎
机器学习引擎
消息中间件
搜索
MPP
离线计算
大规模任务调度
开发、调度及运营一体化平台
多维分析引擎
机器学 习
实时计算
图计算
高性能并行 计算
深度学习框架 （支持Caffe、 Tensorflow）
✓ RDBMS: Mysql、PostgreSQL、Oracle、
SQL Server
✓ NoSQL: MongoDB、Redis
✓ 流数据：Kafka、Flume ✓ 丰富的数据类型
✓ 结构化 ✓ 半结构化 ✓ 非结构化
接入层
内部数据接入 外部数据接入
消息中间件 Tube/Kafka
块存储
分布式文件
资源调度管理（CPU、GPU）
底层存储（结构化、非结构化存储）
数智大数据处理平台—产品架构
数智大数据处理平台—组件架构
管理控制台
部署/监控/告警
全链路数据开发
数据治理
多租户管理
大数据套件 组件层
大数据套件 服务层
Lhotse任务调度
离
线 实
HIVE
PIG
时
数
MapReduce
Spark
据
接
HDFS
公众趋势分析
数据可视化
机器学习引擎
开发、调度及运营一体化平台
机器学习 实时计算
图计算
高性能并行计算
深度学习框架 （支持Caffe/Tensorflow）
资源调度管理（CPU、GPU） 底层存储（结构化、非结构化存储）
30+
云化
深度
+
优化组件
私有
社区 +
自研
首批通过 大数据 基础能力和 性能认证
行业合规
大数据套件—工作流架构
数据展现层
数据分析层
即席查询
数据报告
挖掘算法
应用层 控制层 处理器层 组件层
典型应用模板
自定义模板
工作流管理
Processor 控制器
接入类 Processor
数据流控制
调度类 Processor
任务流调度器
计算类 Processor
会话管理
输出类 Processor
Hive数仓
2020/6/30
稳定易用
安全
核心优势
一站式大数据 分析处理平台
技术开放性
数智一站式大数据平台: 应用场景
▪TB到百PB级数仓建设
▪离线数据处理 结构化、半结构化、非结构化
一站式企业级 大数据平台
▪流式数据处理 ▪ 数据分析与探索挖掘
2020/6/30
大数据套件—典型数据处理流程图
✓ 多数据源接入
消息中间件
任务调度
……
大数据套件应用—数据输出
• 提供丰富的输出数据存储方案： • 分布式数据库集群：PGXZ，TB级查询秒级返回； • 全内存高速KV存储方案：TDE； • 数据可输出至各种RDBMS；
• 提供统一的数据分发服务： • 提供完整的权限控制方案，保证数据的安全性； • 单机调用量60000次/秒，满足用户性能需求；
• 快速易用的数据接入方式： • 离线接入： • 用户直接PUT数据至HDFS存储； • FTP、各种数据库数据导入以及磁盘邮寄等； • 腾讯云数据对接，COS和CDB的数据均可接入； • 跟随系统部署的任务调度会默认支持以上数据接入方式，降低用户使用门槛； • 实时接入： • 提供实时接入服务，以消息的形式接入用户数据；
入
MPP
Spark Streaming
TStorm
Kafka/Tube
Hermes Kylin HBase
TPG
黄金眼 报表展示
TRE 广告推荐
YARN资源调度
统一日志中心
数据连接器
组件协调器
Rest API
服务器
公有云
私有云
非云化环境
社区版本 社区改造版 腾讯自研
数智一站式大数据处理平台核心优势
任5
5万亿条
离线计算 实时计算
务 调 度
0 0
&
业 务 在 线 系
数据分发
100亿次
MR
TRC
15P 3.5万亿条
存储
工万
作 流
次
HDFS/PG/HBase/… Lhotse
统
400P
资源调度 Gaia
20000台
腾讯云大数据平台的发展历史
TBDS大数据套件发布
数智：一站式数据分析与挖掘平台 方略：提供开放通用的数据应用及分析服务