腾讯游戏大数据产品体系解密

腾讯云的品牌资质分析报告

“腾讯云”品牌资质分析报告 尊敬的用户： 随着经济全球化的深入发展，各市场领域的竞争已逐渐表现为品牌竞争。根据中国互联网络信息中心（CNNIC）公布的最新数据显示,中国网民规模已达8.02亿，互联网普及率57.7%。而网民规模增长的推动力正是由于互联网商业模式的不断创新以及线上线下服务融合的加速，因此，互联网时代的到来也意味着网络品牌标识的价值提升。习总书记不断强调知识产权战略的重要性，同时每年5月10日“中国品牌日”的确立也标志着品牌建设与保护已经刻不容缓。 根据您查询的“腾讯云”品牌，及“网络服务-网络建站,商务服务-市场营销”行业，腾讯云的品牌分析报告如下： 目录 一、腾讯云品牌商标分析 1、行业注册分析 1.1 网络服务-网络建站行业注册分析 1.1.1 网络服务-网络建站行业品牌注册量 1.1.2 腾讯云品牌在网络服务-网络建站行业的主要注册情况 1.1.3 网络服务-网络建站行业下腾讯云同名品牌的主要竞争对手 1.2 商务服务-市场营销行业注册分析 1.2.1 商务服务-市场营销行业品牌注册量 1.2.2 腾讯云品牌在商务服务-市场营销行业的主要注册情况 1.2.3 商务服务-市场营销行业下腾讯云同名品牌的主要竞争对手 2、腾讯云品牌商标注册分析 2.1 网络服务-网络建站,商务服务-市场营销行业类别分析 2.2 腾讯云品牌在网络服务-网络建站,商务服务-市场营销行业的保护现状 3、腾讯云品牌字样在各行业的注册情况表 二、腾讯云品牌域名分析 1、全球知名品牌案例 2、腾讯云品牌域名匹配分析 3、品牌域名注册概况 4、Typo域名

“腾讯云”品牌在网络服务-网络建站行业，主要注册了以下几个类别:1、42类

深入浅出解析大数据平台架构

目录： 什么是大数据 Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase 大数据平台应用举例-腾讯 公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储20万张图片，磁盘空间每天消耗100G; 2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢?对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。

Google分布式计算的三驾马车 Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余(也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上)的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。 BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计

HDFS介绍-文件读流程 Client向NameNode发起文件读取的请求。 NameNode返回文件存储的DataNode的信息。 Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程

华为VS腾讯大数据之争 背后是数据的价值

华为VS腾讯大数据之争背后是数据的价值 最近出了一件看似和我们无甚关联但是又和我们息息相关的事情，华为旗下下的荣耀Magic手机和腾讯因为微信的聊天记录的归属权问题打起口水战。腾讯指控华为荣耀Magic 手机侵害了腾讯的数据和用户的数据，并称已请监管部门介入，而华为则认为所有数据都是用户的数据，并且已经获得了用户的授权。一场聊天记录数据引发的争端也就此拉开序幕。 作为一款“人工智能”手机，确实需要收集用户数据来进行深度学习，以便提供更符合用户习惯和喜好的服务。而立志于做一款“超级App”的微信，也一直践行者深度解析聊天记录来精准推送广告等充分利用用户数据的功能和业务。这是两个都意图打造各自封闭生态，

两个生态间的碰撞，这种碰撞也从侧面体现了数据逐渐增长的价值。 其实近些年来大数据之争一直都没停止，2016年“微博诉脉脉不正当竞争一案”，第三方获得微博用户数据以及微博信息内容，需要获得微博平台授权，否则将被视为不正当竞争。 不久前，在阿里巴巴旗下的菜鸟网络与快递公司顺丰之间，也爆发数据之争。只不过，那一次是企业之间的数据交换，普通用户很难有直接的感受，虽然那些数据可能是对每个人来说极为重要的个人隐私数据。 此次华为和腾讯间的聊天记录之争让作为用户的我们更切身的体会了对自己隐私数据的担忧，毕竟在微信普及度如此之高，使用范围如此之广的今天，这些聊天记录数据威胁着我们的个人隐私安全。同时，因为日益频繁的类似诉讼发生，法律相关的条款空白问题也逐渐凸显。作为一般的用户而言，虽然身为数据的生产者，但是面对自己的数据被使用的情况也有一种无力感。虽然微信和华为双方都表示自己“获得了用户的授权”，但是面对“不授权就无法使用”的情况，用户也只能被迫成为俎上鱼肉。

腾讯云-TDSQL分布式数据库服务概述

TDSQL分布式数据库服务 产品概述

目录 产品简介产品概述 (4) 简介 (4) 解决问题 (4) 单机数据库瓶颈 (4) 应用层分片开发工作量大 (4) 开源方案或 NoSQL 难题 (4) 产品优势 (6) 超高性能 (6) 专业可靠 (6) 简单易用 (6) 应用场景 (7) 大型应用（超高并发实时交易场景） (7) 物联网数据（PB 级数据存储访问场景） (7) 文件索引（万亿行数据毫秒级存取） (7) 高性价比商业数据库解决方案 (7) 基本原理水平分表 (9) 概述 (9) 水平切分 (9) 写入数据（ SQL 语句含有 shardkey ） (11) 数据聚合 (12) 读取数据（有明确 shardkey 值） (12) 读取数据（无明确 shardkey 值） (12) 读写分离 (14) 功能简介 (14) 基本原理 (14) 只读账号 (14) 弹性拓展 (15) 概述 (15) 扩容过程 (15) 新增分片扩容 (15) 现有分片扩容 (15) 强同步 (17)

背景 (17) 存在问题 (17) 解决方案 (17) 实例架构 (19) 地域选择 (20)

产品简介 产品概述 19-11-19 10:36:08 简介 分布式数据库 TDSQL（TencentDB for TDSQL，TDSQL）是部署在腾讯云上的一种支持自动水平拆分、Shared Nothing 架构的分布式数据库。分布式数据库即业务获取的是完整的逻辑库表，而后端会将库表均匀的拆分到多个物理分片节点。TDSQL 默认部署主备架构，提供容灾、备份、恢复、监控、迁移等全套解决方案，适用于 TB 或 PB 级的海量数据库场景。 解决问题 单机数据库瓶颈 面对互联网类业务百万级以上的用户量，单机数据库由于硬件和软件的限制，数据库在数据存储容量、访问容量、容灾等方面都会随着业务的增长而到达瓶颈。 TDSQL 目前单分片最大可支持6TB存储，如果性能或容量不足以支撑业务发展时，在控制台自动升级扩容。升级过程中，您无需关心分布式系统内的数据迁移，均衡和路由切换。升级完成后访问 IP 不变，仅在自动切换时存在秒级闪断，您仅需确保有重连机制即可。 应用层分片开发工作量大 应用层分片将业务逻辑和数据库逻辑高度耦合，给当前业务快速迭代带来极大的开发工作量。 基于 TDSQL 透明自动拆分的方案，开发者只需要在第一次接入时修改代码，后续迭代无需过多关注数据库逻辑，可以极大减少开发工作量。 开源方案或 NoSQL 难题 选择开源或 NoSQL 产品也能够解决数据库瓶颈，这些产品免费或者费用相对较低，但可能有如下问题： 产品 bug 修复取决于社区进度。 您的团队是否有能持续维护该产品的人，且不会因为人事变动而影响项目。 关联系统是否做好准备。 您的业务重心是什么，投入资源来保障开源产品的资源管控和生命周期管理、分布式逻辑、高可用部署和切换、容灾备份、自助运维、疑难排查等是否是您的业务指标。

浅析-腾讯云数据库行业解决方案

浅析-腾讯云数据库行业解决方案在这个大数据兴起的时代，移动互联网和智能终端的普及及发展十分迅速，数据信息正以每年40%的速度增长，大家是不是经常会在处理数据的时候遇到这些问题，处理数据时间长，数据太多不易管理，担心自建数据库不安全等等，今天小编结合腾讯云市场相关资讯给大家介绍腾讯云数据库解决方案，为大家分析为什么选择腾讯云。 腾讯云数据库方案是什么？ 腾讯云数据库是拥有性能卓越，弹性扩展，同时免运维，减少开发成本等优点。并为行业提供容灾、备份、恢复、监控、迁移等数据库运维全套解决方案。 首先使用腾讯云数据库具有以下优势： 1）灵活配置，快速部署：按使用场景配置，秒级快速部署数据库服务，弹性式一键升级扩容； 2）数据可靠，持续可用：多重备份保证数据可靠性，主备多活架构使数据可用性强； 3）性能卓越：超大内存和高性能读写的物理机型支撑，支持海量访问； 4）全方位服务：提供7*24 小时的问题咨询，专业解答所有疑惑，同时监控各项业务指标。 腾讯云数据库可覆盖不同行业领域的专属方案，应对各类场景需求，为了更高效完善的应用腾讯云数据库，我们需要一个围绕典型数据库使用场景下的综合解决方案——腾讯云数据库解决方案。

给大家介绍几个常见行业下场景需求的痛点： （1）游戏行业：游戏玩家数据量大，多个分区数据服务，每个分区都需要快速读取数据。 （2）金融行业：存储和处理金融交易数据、账户数据等比较繁杂，安全可靠性需求高（3）电商行业：高并发流量，活动节日大促时遭遇业务高峰，访问请求压力大，海量数据需要处理 （4）医疗：健康数据采集量大，对数据处理能力要求高 （5）大数据：存储数据量大，对计算能力要求极高，数据增长快速，对分布式数据处理能力要求高 还有其他行业需求难点等等·，而此时，使用腾讯云数据库就可以解决上述问题。 腾讯云数据库解决方案优势： （1）针对游戏行业-云数据库可以解决游戏玩家数据快速存取的问题，同时弹性的扩展能力）能轻松应对开服合服； （2）针对金融行业-云数据库可为金融行业提供安全审计，跨地域容灾，数据强一致的数据库服务，保证金融数据安全高可靠； （3）针对电商行业-云数据库CDB for MySQL高性能特性以及Redis快速读写能力帮你在活动大促时解决访问高峰带来的请求压力。 还有其他行业解决方案等等，这里就不一一介绍了，实际使用腾讯云数据库有很多复杂的问题需要解决，并且腾讯云数据库体系覆盖目前主流数据库，部署便捷，选型更佳灵活，如果您需要购买腾讯云，可关注微盛网络官网，同时与腾讯云官方优惠叠加,优惠相当于折

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据2014-04-14 09:55 罗超 36大数据字号：T | T 实际上，对于大数据究竟是什么业界并无共识。大数据并不是什么新鲜事物。信息革命带来的除了信息的更高效地生产、流通和消费外，还带来数据的爆炸式增长。“引爆点”到来之后，人们发现原有的零散的对数据的利用造成了巨大的浪费。移动互联网浪潮下，数据产生速度前所未有地加快。人类达成共识开始系统性地对数据进行挖掘。这是大数据的初心。数据积累的同时，数据挖掘需要的计算理论、实时的数据收集和流通通道、数据挖掘过程需要使用的软硬件环境都在成熟。 AD：51CTO学院：IT精品课程在线看！ 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT 坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。

下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。 2月底在北京出差时，写了一篇《搜索引擎的大数据时代》发在虎嗅。创造了零回复的记录。尽管如此，仍然没有打消我对搜索引擎在大数据时代深层次变革的思考。搜索引擎在大数据时代面临的挑战有：更多的暗网数据；更多的WEB化但是没有结构化的数据；更多的WEB化、结构化但是封闭的数据。这几个挑战使得数据正在远离传统搜索引擎。不过，搜索引擎在大数据上毕竟具备技术沉淀以及优势。 接下来，百度会向企业提供更多的数据和数据服务。前期百度与宝洁、平安等公司合作，为其提供消费者行为分析和挖掘服务，通过数据结论指导企业推出产品，是一种典型的基于大数据的C2B模式。与此类似的还有Netflix的《纸牌屋》美剧，该剧的男主角凯文·史派西和导演大卫·芬奇都是通过对网络数据挖掘之后，根据受欢迎情况选中的。

腾讯云-智能钛工业AI平台概述

智能钛工业 AI 平台 产品概述

目录 智能钛工业 AI 平台 (1) 产品简介产品概述 (3) 产品功能 (3) 产品优势 (4) AI 训练系统 (4) AI 推理系统 (4) 应用场景 (6)

产品简介 产品概述 19-07-08 16:30:25 智能钛工业 AI 平台（Tencent Intelligence Industry Insight，TI-Insight，以下简称平台）是基于智能钛基础功能打造的一站式工业 AI 平台。它包含了 AI 训练系统，AI 推理系统两个功能组件。平台提供了包含数据工厂、内置通用和行业算法库、模型迭代训练引擎、基于题库测试的模型评估引擎、多版本模型对比分析、模型微服务管理和部署、硬件资源优化调度与管理等全栈 AI 能力。支持算法工程师、及具备有限深度学习知识的业务用户可以从0到1快速构建模型、1到 N 快速迭代训练模型。同时，平台提供优化调度算法微服务能力，可以帮助团队快速地部署模型，高效利用硬件计算资源，提高生产力。 产品功能 AI 训练系统 提供数据集管理、新建模型、模型迭代提升、模型在线评估、题库测试、结果分析和洞察、内置通用/行业/定制算法等功能，通过AI 训练系统可持续提升模型精度，在上线后短时间内就可以达到相当稳定的运行精度，识别速度高、准确率好、效率高。 AI 推理系统 提供微服务部署、运行管理、CPU/GPU 资源管理、请求负载均衡、服务高可用、计算实例自动扩缩容等功能。

产品优势 19-07-08 15:27:44 智能钛工业 AI 平台（TI-Insight）包括 AI 训练系统和 AI 推理系统两个业务模块： AI 训练系统 简单易用，快速上手 功能界面简洁清晰，集数据管理、模型训练、评估、预测和结果洞察于一体，覆盖全工作流程，形成模型训练的完整闭环，操作流程方便易用，基于内置的算法工具集和直观的操作指导可以让业务专家无需具备编程或深度学习的专业知识就可以创建出业务模型。 全面提高线上生产能力 内置了一体化的训练集和题库集管理工具，以及自动化模型迭代环境，可以将原有模型快速迭代更新，适应生产中不断出现的新变化，紧密贴合实际生产业务的需求，大幅提高生产能力。 强大的算法通用化能力 提供多种通用/行业/定制算法镜像，可适应不同行业客户需求。用户可基于此进行模型训练，为算法工程师免除定制化模型开发之苦。 开放式平台 在内置的算法包不满足客户需求情况下，客户或实施合作伙伴根据可以根据软件提供的算法包封装文档在短短数周内就封装出一个定制算法，并且能导入到平台中用来训练出新的业务模型。 集成方便，部署灵活 可将模型一键部署至 AI 推理系统，用户可以脱离线下人工部署的繁琐流程和操作，只需关注于模型的优化迭代。 系统可靠，维护成本低 采用腾讯云容器服务 TKE 进行训练，具备稳定的运行性能，可进行服务架构的快速升级，安全可靠，性价比高。AI 推理系统 异构算力虚拟化 GPU 算力虚拟化，一键部署不同类型的机器学习模型和深度学习模型，为用户提供最佳推理服务。 自动弹性扩缩容

腾讯云-腾讯智慧建筑管理平台概述

腾讯智慧建筑管理平台 产品概述

目录 腾讯智慧建筑管理平台 (1) 产品简介产品概述 (3) 什么是腾讯智慧建筑管理平台 (3) 产品优势 (3) 产品功能 (5) 应用场景 (6)

产品简介 产品概述 19-07-29 10:45:47 什么是腾讯智慧建筑管理平台 腾讯智慧建筑管理平台（Smart Building Operating System，以下简称微瓴）是深度适配智慧建筑场景的物联网类操作系统，针对建筑内的硬件、应用等资源，提供物联、管理与数字服务，为建筑赋予了综合协同智慧能力，并为建筑管理运营者与建筑业主方提供安全、高效、便利的建筑综合管理运营系统，助力地产行业数字化和智能化转型，提升建筑的运营效率与服务品质，创造全新的服务模式与用户体验。 产品优势 联动灵活性高 用户可根据自身业务，搭建多样化的建筑联动规则。 建筑监管度高 腾讯云微瓴对建筑内的设备、应用、用户、场景进行统一监管，打破用户盲区。 物联能力丰富化 硬件：支持 SDK、MQTT、智能网关、软网关等快速对接方式。 应用：支持各行业的数据对接协议、权限对接协议、硬件控制协议等。 服务：支持 API 对接服务。 空间数字化 腾讯云微瓴实现了建筑、楼层、设备点位与空间映射的数字化，让建筑变成一个智慧空间，可以衍生出丰富标准的空间能力与空间服务。 建筑智能化 腾讯云微瓴通过融合多样 AI 算法，实现建筑智慧化响应与决策。 升级持续化 腾讯云微瓴支持云端持续升级与软硬件分离，且建筑的各项软、硬件服务都支持组态化的拆卸升级，实现建筑服务的优质灵活更换。

运营管理智慧化 增强系统之间的关联性，解决业务系统彼此孤立的问题，提高建筑运营效率，降低运营成本。业务数据沉淀与应用为建筑运营提供了数据支撑，助力建筑智慧化发展。 智能监控能帮助用户定位故障问题，缩短问题的响应时间与处理周期。

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

如何迁移到腾讯云

腾讯云相信大家都不陌生，作为中国云市场的几大巨头之一，腾讯云的应用范围还是非常广的，受到很多企业的青睐和认可。因此越来越多的企业选择在腾讯云上构建自己的核心业务系统，而这就涉及到一个问题，就是数据的迁移。那么如何才能将数据迁移到腾讯云上呢？今天就跟大家分享一下将数据迁移到腾讯云上的步骤和一款实用的腾讯云数据迁移软件。 将数据迁移到腾讯云和迁移到其他的云的步骤也基本相同，基于海量客户迁移的实践，它的大致步骤有如下五步： 1.评估设计：评估现有的系统架构，充分考虑对迁移的影响因素，根据评估方案作出整体迁移方案设计。

2.测试验证：通过POC 测试、性能测试验证迁移方案的可行性，确认网络带宽、迁移时长、迁移工具等方案细节。 3.环境部署：在目标部署方案中的资源，并完成相应安全策略配置，对目标环境、迁移链路做联通测试。 4.迁移上线：执行迁移操作，完成数据、文件、主机、大数据等的迁移，做完整的业务功能验证，将线上流量切换至目标环境。 5.云上优化：根据云上的监控数据和用户痛点需求，做云上的系统优化，适当考虑客户系统对于公有云模块的适配性优化。 不同的迁移工具对应了不同的使用场景，今天给大家整理的这款常用的腾讯云在线迁移工具——Smart MS：支持在线一键迁移物理服务器、虚拟机、公有云主机至腾讯云CVM，并支持多任务并行、数据增量复制，实现业务无缝切割，业务不中断。适用场景最广且操作最便捷，这是一款轻量级的迁移工具，支持任意源host飞向腾讯

云「Any Source Fly 2 Tencent Cloud」通过SmartMS能让任何人具备“云计算迁移工程师”的能力，帮助更多个人、企业用户打通通向腾讯云的“荣耀之路”。 安畅网络是中国市场专业的云托管服务商（Cloud MSP），在数据中心和云计算领域有近十年的专业交付和管理经验，目前正服务于2000多家企业级客户并与全球多家超大规模公有云服务商建立了战略合作关系。在云计算驱动产业变革的今天，安畅以客户需求为驱动，积极投资于核心技术研发和团队组织的云原生技能，致力于成为IT 新生态和产业互联网的新一代连接器。为客户提供“云+大数据+AI”的咨询、集成和管理服务，以及数字化解决方案，帮助客户利用新技术进行业务创新，实现数字化变革。

腾讯知识图谱数据库

腾讯知识图谱数据库 产品简介 产品文档

【版权声明】 ?2013-2019 腾讯云版权所有 本文档著作权归腾讯云单独所有，未经腾讯云事先书面许可，任何主体不得以任何形式复制、修改、抄袭、传播全部或部分本文档内容。 【商标声明】 及其它腾讯云服务相关的商标均为腾讯云计算（北京）有限责任公司及其关联公司所有。本文档涉及的第三方主体的商标，依法由权利人所有。 【服务声明】 本文档意在向客户介绍腾讯云全部或部分产品、服务的当时的整体概况，部分产品、服务的内容可能有所调整。您所购买的腾讯云产品、服务的种类、服务标准等应由您与腾讯云之间的商业合同约定，除非双方另有约定，否则，腾讯云对本文档内容不做任何明示或模式的承诺或保证。

文档目录 产品简介 产品概述 应用场景

产品简介 产品概述 最近更新时间：2019-11-04 14:35:09 腾讯知识图谱（Tencent Knowledge Graph，TKG），是一个集成图数据库、图计算引擎和图可视化分析的一站式平台。在金融、安全、泛互联网、政府、企业等领域中，海量数据之间彼此关联产生了数以万亿计的数据，这种复杂的关联关系数据隐藏着大量的业务信息和商业价值。 腾讯知识图谱支持千亿级节点关系的存储和计算，准实时响应节点搜索、多跳查询、最短路径分析等在线查询操作。支持 PageRank、社群发现、相似度计算、模糊子图匹配等离线计算模型。支持高效的从异构数据中抽取融合实体和关系生成知识图谱。支持多种图结构布局和渲染等可视化方案。基于腾讯海量的社交数据和业务据进行测试和验证，为客户在各个场景的定制化需求提供一站式的解决方案。 在知识图谱研究中，有如下领域产生了20余项国内国际专利和数十篇国际领先的学术论文： 准实时响应千亿节点关系的在线查询。 高速处理超大规模图谱中子图匹配等运算。 优化图分析算法，如社区发现、PageRank 等。 产品优势 便捷的知识图谱构建 腾讯知识图谱一站式平台通过用户上传原始数据，定义知识模型，配置原始数据与知识模型之间的映射关系即可构建一个完整可用的知识图谱。用户也可以上传文本数据，系统可以自动从文本中抽取人物及其之间的关系构建知识图谱。 高效的图谱在线查询 腾讯知识图谱一站式平台使用更紧凑的数据存储和索引查找技术，对图查询操作及高级图查询可做到准实时响应，同时支持动态秒级更新和分钟级批量更新。 丰富的图计算模型 腾讯知识图谱一站式平台的离线计算功能涵盖了多种图关联算法，包括：图嵌入、图聚类、社区发现、PageRank 等批量迭代式处理算法。 多样的可视化分析方法 腾讯知识图谱一站式平台拥有丰富的图数据可视化展现方式。提供多种图结构布局和节点可视化渲染方案，支持节点多跳扩展，路径探寻分析，混合条件查询，计算结果展示等操作。直观展现数据间的复杂关系，大幅度提升知识图谱的探索效率。

腾讯云-数据及文件迁移技术指引

数据及文件迁移技术指引

目录 COS 的迁移场景 (3) COS 的迁移方式 (3) 在线迁移 (3) 离线迁移 (4)

文件迁移指引 19-08-21 15:20:12 数据迁移支持多种场景的文件迁移，并且提供灵活的迁移工具和可靠的合作伙伴帮助用户完成迁移。腾讯云提供了多种文件存储服务：COS（对象存储）、CFS（文件存储）、CAS（归档存储），其中数据迁移在 COS 的应用相对比较广泛。本文主要介绍 COS 的迁移，关于 CFS 和 CAS 的迁移需求，请参见CFS 文档和CAS 文档。 COS 的迁移场景 1.本地文件迁移至腾讯云 COS。 2.第三方云对象存储迁移至腾讯云 COS。 COS 的迁移方式 结合用户的迁移场景，综合考虑用户的业务需求和迁移的时间成本（网络速度和存储容量）可以选择在线迁移或者离线迁移两种方式。 如果用户的存储容量不是很大（10TB以下），而且业务场景不太允许停服，可以考虑在线迁移方式。 如果用户的存储容量很大（TB - PB级别），或者带宽有限，在线迁移时间成本较高，业务场景允许停服，则可以考虑离线的迁移方式。 具体的使用的迁移方式需根据用户的实际情况选择。可参考以下建议： 在线迁移 通过腾讯云提供的 COS 相关的迁移工具进行迁移，包括本地文件上云迁移工具和第三方云迁移上云工具。为真正达到不停服迁移，用户可以参考以下的迁移流程： 1.配置好迁移工具，指定源和目标。如果是第三方云迁移至腾讯云，例如 oss、七牛或者 aws 的 s3，配置项略有不同，请严格按照工具指引操作。

2.启动迁移工具。 3.配置 CDN 和 COS。 i.已经迁移完的文件直接提供访问。 ii.配置镜像回源，未迁移过来的文件通过回源的方式提供访问，要适用于小文件。 iii.配置重定向回源，未迁移过来的文件通过配置重定向的方式，访问到源站（腾讯云提供的回源方式同时支持镜像回源和重定向回源）。 4.完整性校验，完成迁移。 离线迁移 针对大容量的TB - PB级别的迁移需求，腾讯云提供了离线的迁移工具 CDM。可参考以下方式操作： 1.根据迁移容量确定迁移设备型号和所需数量并提交在线申请。 2.收到由腾讯云寄出的专用迁移设备后，将数据拷贝至设备中。 3.在控制台提交设备回寄申请。 4.设备回寄之后，由腾讯云负责把数据拷贝至云端存储。 5.验证，完成数据迁移。

腾讯云大数据处理套件

腾讯云大数据处理套件 产品简介 产品文档

【版权声明】 ?2013-2017 腾讯云版权所有 本文档著作权归腾讯云单独所有，未经腾讯云事先书面许可，任何主体不得以任何形式复制、修改、抄袭、传播全部或部分本文档内容。 【商标声明】 及其它腾讯云服务相关的商标均为腾讯云计算（北京）有限责任公司及其关联公司所有。本文档涉及的第三方主体的商标，依法由权利人所有。 【服务声明】 本文档意在向客户介绍腾讯云全部或部分产品、服务的当时的整体概况，部分产品、服务的内容可能有所调整。您所购买的腾讯云产品、服务的种类、服务标准等应由您与腾讯云之间的商业合同约定，除非双方另有约定，否则，腾讯云对本文档内容不做任何明示或模式的承诺或保证。

文档声明 (2) 产品简介 (4) 产品概述 (4) 功能介绍 (7) 产品优势 (12) 应用场景 (14) 数据处理流程 (15)

产品简介 产品概述 什么是 TBDS 腾讯大数据处理套件 TBDS（Tencent Big Data Suit）是在腾讯多年海量数据处理经验之上，结合开源Hadoop 生态和自研组件服务，对外提供可靠、安全、易用的大数据处理平台。用户可以按需部署大数据处理服务以实现企业的大数据处理需求，例如：数据提取、处理、分析、报表展示、客户画像、机器学习等大数据应用，以提高企业在大数据背景下的核心竞争力。 我们的理念 1. 屏蔽系统规划、安装及部署细节，降低使用成本 通过控制台规划集群，安装和部署大数据组件； 通过控制台管理系统配置，启停和上下线大数据服务； 尽可能降低用户上机操作的几率； 基于解决方案的一键式部署； 2. 系统可用性 借鉴腾讯相关产品在大数据领域的先进经验，在用户端快速复制腾讯相关产品的高可用大数据系统，做到开箱即用； 3. 系统可扩展 系统提供接口方便后续引入新的大数据服务； 4. 系统可维护性 系统提供丰富的日志帮助用户定位问题； 系统升级不影响现有业务； 我们的架构 一条完整的数据处理流水线通常由“接入-存储-计算-输出-展示”多环节衔接而成。大数据技术经过阶段性地发展，各环节都涌现出一批相互借鉴、相互补充的基础系统。大数据套件将常见的基础系统（包含社区版系统、社区改造版系统以及腾讯自研系统）集成封装，形成统一的大数据平台。数据开发人员可以从大数据平台自

腾讯云MySQL备份与恢复全方位保障数据安全

删库跑路只用1秒，数据恢复7天7夜，如何避免历史重演？ “删库跑路”作为调侃程序猿的梗一直以来广为流传，但是当真的发生的时候，犹如黑天鹅降临，瞬间业务全线停摆，造成难以估量的损失。在SaaS领域举足轻重的服务提供商微盟，就刚刚经历了这样一场没有硝烟又争分夺秒的战争。 一周前，微盟部署在自建MySQL数据库上的核心业务数据，被微盟某运维人员用一种让程序员闻风丧胆的Linux系统下文件删除命令，整体进行了不可逆的删除。更残酷的是，备份数据也一起删除了。 所有微盟平台上的用户和商家业务因此被迫停滞了一周，而服务没有恢复的每一分每一秒都是收入和用户的损失，这次删库造成的后果也超出了外界想象。 要想快速恢复业务正常运转，摆在微盟面前的难题是如何在数据库连同备份文件被全部删除，且数据体量达到数百T的情况下，进行100%的数据恢复。 现实情况是，哪怕是专业的数据恢复公司，也只敢谨慎评估20%左右的修复预期。微盟立刻启动紧急响应机制，并向腾讯云紧急求援。

虽然文件相关的索引节点信息被删除了，但只要没有数据写入，数据块还是在的，这为修复提供了一种潜在可能。备份服务器上文件类型单一，数据集中，且微盟数据被删后，硬盘没有被二次写入，理论上里面可能存在相对完整的备份数据，于是技术团队决定从备份服务器入手恢复数据。 至此，一场可以载入史册的操作系统级的数据恢复战役打响了。 为减少恢复时间，在征得微盟同意后，技术团队越过镜像拷贝的步骤，在不拆除原有服务器上的数据盘的前提下，将另外一块系统盘安装到原有服务器上，通过新系统盘加载OS和数据恢复软件，直接扫描提取数据盘中的“隐藏”数据，其间涉及到数据读取、不同数据块的拼接、遗漏数据的二次扫描、数据验证等环环相扣的操作步骤不予言表。 终于，经过7天7夜的奋战，3月1日晚，微盟发布公告称，数据已经全面找回，同时宣布基础设施全力上云。

腾讯大数据之TDW计算引擎解析——Shuffle

腾讯大数据之TDW计算引擎解析——Shuffle 腾讯分布式数据仓库（Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW）基于开源软件Hadoop和Hive进行构建，并且根据公司数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造，目前单集群最大规模达到5600台，每日作业数达到100多万，已经成为公司最大的离线数据处理平台。为了满足用户更加多样的计算需求，TDW也在向实时化方向发展，为用户提供更加高效、稳定、丰富的服务。 TDW计算引擎包括两部分：一个是偏离线的MapReduce，一个是偏实时的Spark，两者内部都包含了一个重要的过程——Shuffle。本文对Shuffle过程进行解析，并对两个计算引擎的Shuffle过程进行比较，对后续的优化方向进行思考和探索，期待经过我们不断的努力，TDW计算引擎运行地更好。 Shuffle过程介绍 MapReduce的Shuffle过程介绍 Shuffle的本义是洗牌、混洗，把一组有一定规则的数据尽量转换成一组无规则的数据，越随机越好。MapReduce中的Shuffle更像是洗牌的逆过程，把一组无规则的数据尽量转换成一组具有一定规则的数据。 为什么MapReduce计算模型需要Shuffle过程？我们都知道MapReduce计算模型一般包括两个重要的阶段：Map是映射，负责数据的过滤分发；Reduce 是规约，负责数据的计算归并。Reduce的数据来源于Map，Map的输出即是Reduce的输入，Reduce需要通过Shuffle来获取数据。 从Map输出到Reduce输入的整个过程可以广义地称为Shuffle。Shuffle横跨Map端和Reduce端，在Map端包括Spill过程，在Reduce端包括copy和sort过程，如图所示： Spill过程 Spill过程包括输出、排序、溢写、合并等步骤，如图所示：

多图技术贴：深入浅出解析大数据平台架构

目录： ?什么是大数据 ?Hadoop介绍-HDFS、MR、Hbase ?大数据平台应用举例-腾讯 ?公司的大数据平台架构 “就像望远镜让我们能够感受宇宙，显微镜让我们能够观测微生物一样，大数据正在改变我们的生活以及理解世界的方式……”。 大数据的4V特征-来源 公司的“大数据” 随着公司业务的增长，大量和流程、规则相关的非结构化数据也爆发式增长。比如： 1、业务系统现在平均每天存储20万图片，磁盘空间每天消耗100G；

2、平均每天产生签约视频文件6000个，每个平均250M，磁盘空间每天消耗1T; …… 三国里的“大数据” “草船借箭”和大数据有什么关系呢？对天象的观察是基于一种对风、云、温度、湿度、光照和所处节气的综合分析这些数据来源于多元化的“非结构”类型，并且数据量较大，只不过这些数据输入到的不是电脑，而是人脑并最终通过计算分析得出结论。 Google分布式计算的三驾马车

?Google File System用来解决数据存储的问题，采用N多台廉价的电脑，使用冗余（也就是一份文件保存多份在不同的电脑之上）的方式，来取得读写速度与数据安全并存的结果。 ?Map-Reduce说穿了就是函数式编程，把所有的操作都分成两类，map 与reduce，map用来将数据分成多份，分开处理，reduce将处理后的结果进行归并，得到最终的结果。 ?BigTable是在分布式系统上存储结构化数据的一个解决方案，解决了巨大的Table的管理、负载均衡的问题。 Hadoop体系架构 Hadoop核心设计

HDFS介绍-文件读流程

Client向NameNode发起文件读取的请求。NameNode返回文件存储的DataNode的信息。Client读取文件信息。 HDFS介绍-文件写流程

腾讯云-对象存储服务概述

对象存储服务产品概述

目录 产品简介产品概述 (3) 对象存储类型 (3) 地域和访问域名 (5) 简介 (5) 中国大陆地域 (5) 内网和外网访问 (6) 功能概览 (7) 规格与限制 (10) 更新公告 (12)

产品简介 产品概述 19-11-22 18:02:30 对象存储（Cloud Object Storage，COS）是腾讯云提供的一种存储海量文件的分布式存储服务，用户可通过网络随时存储和查看数据。腾讯云 COS 使所有用户都能使用具备高扩展性、低成本、可靠和安全的数据存储服务。 COS 通过控制台、API、SDK 和工具等多样化方式简单、快速地接入，实现了海量数据存储和管理。通过 COS 可以进行多格式文件的上传、下载和管理。腾讯云提供了直观的 Web 管理界面，同时遍布全国范围的 CDN 节点可以对文件下载进行加速。 对象存储类型 根据访问频度的高低，COS 提供三种对象的存储级别：标准存储、低频存储、归档存储。 标准存储 适用场景：热点视频、社交图片、移动应用、游戏程序、动态网站。 标准存储为用户提供了高可靠性，高可用性、高性能的对象存储服务。 标准存储拥有低访问时延和较高的吞吐量，因而适用于有大量热点文件，需要频繁访问数据的业务场景。 低频存储 适用场景：网盘数据、大数据分析、政企业务数据、低频档案、监控数据。 低频存储为用户提供了高可靠性，较低存储成本和较低访问时延的对象存储服务。 低频存储在降低存储价格的基础上，保持首字节访问时间在毫秒级，保证了用户在取回数据的场景下无需等待，高速读取，不过数据获 取会产生费用，适用于较低访问频率的业务场景。 归档存储 适用场景：档案数据、医疗影像、科学资料、影视素材。 归档存储为用户提供了高可靠性，极低存储成本和长期保存的对象存储服务。 注意： 默认存储类型为标准存储。

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据

百度、阿里、腾讯三巨头开挖大数据 概念、模式、理论很重要，但在最具实干精神的互联网领域，行动才是最好的答案。国内互联网三巨头BAT坐拥数据金矿，已陆续踏上了大数据掘金之路。 BAT都是大矿主，但矿山性质不同 数据如同蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。 百度拥有两种类型的大数据：用户搜索表征的需求数据；爬虫和阿拉丁获取的公共web数据。 阿里巴巴拥有交易数据和信用数据。这两种数据更容易变现，挖掘出商业价值。除此之外阿里巴巴还通过投资等方式掌握了部分社交数据、移动数据。如微博和高德。 腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据。这些数据可以分析人们的生活和行为,从里面挖掘出政治、社会、文化、商业、健康等领域的信息，甚至预测未来。

下面，就将三家公司的情况一一扫描与分析。 一、百度：含着数据出生且拥有挖掘技术，研究和实用结合 搜索巨头百度围绕数据而生。它对网页数据的爬取、网页内容的组织和解析，通过语义分析对搜索需求的精准理解进而从海量数据中找准结果，以及精准的搜索引擎关键字广告，实质上就是一个数据的获取、组织、分析和挖掘的过程。 除了网页外，百度还通过阿拉丁计划吸收第三方数据，通过业务手段与药监局等部门合作拿到封闭的数据。但是，尽管百度拥有核心技术和数据矿山，却还没有发挥出最大潜力。百度指数、百度统计等产品算是对数据挖掘的一些初级应用，与Google相比，百度在社交数据、实时数据的收集和由数据流通到数据挖掘转换上有很大潜力，还有很多事情要做。

腾讯云-人工智能服务平台概述

人工智能服务平台 产品概述

目录 产品简介产品概述 (3) 简介 (3) 产品功能 (3) 产品优势 (4) 应用场景 (5)

产品简介 产品概述 19-01-22 17:24:18 简介 腾讯人工智能服务平台（TI Matrix Platform，简称云智天枢平台）是基于腾讯云和腾讯优图的强大技术能力打造的全栈式平台，致力于帮助企业加速数字化转型并促进 AI 行业生态共建。云智天枢平台支持快速接入各种数据、算法和智能设备，并提供可视化编排工具对服务和资源进行管理和调度，进一步通过 AI 服务组件集成和标准化接口开放，降低 AI 应用开发成本。 产品功能 弹性伸缩 提供灵活简便的弹性扩缩容能力。用户通过容器管理平台实现手动 / 自动的节点扩容，以适配业务的发展。 集群管控 提供集群自动扩缩容、集群配置、启停、资源智能监控报警等功能。用户可以利用集群管控功能进行日常运维、集群性能调优。 算法管理 提供多算法自动化托管、自动化适配能力、多算法接口规范，提高算法开发效率和算法复用能力。 任务编排 提供任务编排调度管理模块，支持算法驱动和数据驱动的任务编排和调度。同时提供完备的任务监控能力以及数据处理能力，方便用户使用任务的结构化数据。 设备管理 用户可按照官方提供的接入规范，自行接入智能设备，并且可对多种设备进行统一管理。 运营监控 提供完善的监控告警、日志查询、弹性扩缩容以及容器平台等全方位的运维能力，更好地保障 TI Matrix 平台的稳定性和高可用性。

产品优势 19-01-24 15:54:09 全栈式平台 支持一个平台连接云边端，支持方便快捷接入多种硬件设备、算法模型和客户数据，提供灵活调度能力，更高效率地构建适用于企业的 AI 应用。 开放式服务 通过提供 API 网关的方式，标准化地开放 AI 能力，支持和第三方系统集成对接，为企业系统快速赋予智慧。 简单易用 提供可视化、可拖拽的任务编排和调度能力，轻松实现算法和业务微服务的组合调度、多数据组件组装，快速满足企业业务场景诉求。