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騰訊煙臺新工科研究院分享騰訊大數據發展"三部曲"
2020-07-08 11:18

據騰訊煙臺新工科研究院介紹,作為大數據領域的前沿探索者,騰訊大數據從2009年開始, 經歷離線計算、實時計算與機器學習三個階段,在實踐中積累了大量的經驗。


據劉煜宏介紹,2009年之前,騰訊主要使用傳統的關系型數據庫。2009年開始,傳統的單機數據庫所提供的服務,在系統可擴展性、性價比方面已不再適用騰訊業務爆發式的增長。面對這種變化,騰訊大數據轉向分布式,基于開源的Hadoop體系,構建了騰訊第一代大數據平臺,并建設離線計算平臺,主要發力規?;?。騰訊大數據由此進入第一階段。三年里,騰訊實現了從關系型數據庫到自建大數據平臺的全面遷移,到2012年,騰訊大數據的單集群規模突破了4400臺。


騰訊煙臺新工科研究院


2012年,移動互聯網爆發,應對業務數據統計及時性、快速性的需求,騰訊大數據從Hadoop轉向Spark和Storm體系,在吸收開源技術的基礎上,結合騰訊自身的需求進行重寫,探索流式計算、秒級采集系統的建設,構建企業級的實時數據分析體系,騰訊大數據發展進入第二階段。


2015年至今,騰訊大數據邁入了第三階段。隨著數據挖掘、數據應用的深入,騰訊大數據再次自我迭代,于2016年推出了自研機器學習平臺Angel,專攻復雜計算場景,可進行大規模的數據訓練,支撐內容推薦、廣告推薦等AI應用場景。它由騰訊與北京大學聯合研發,兼顧了工業界的高可用性和學術界的創新性。不僅支撐騰訊自身業務需求,在行業上也具有里程碑意義。


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