构筑“数据连接器”,腾讯云大数据推出“开源开放”战略

随着全球经济数字化转型的加快,企业对大数据的需求也日益强烈,复杂场景、规模成本和数据安全等问题都对大数据业务发展提出了新挑战。

11月4日,在腾讯数字生态大会大数据专场,腾讯云副总裁黄世飞提出:腾讯云大数据要开源开放,共建云端大数据生态。未来腾讯云将扮演“数据连接器”,助力社会企业、组织充分释放大数据能力,快速推进云上数字化创新实践。

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(腾讯云副总裁黄世飞)

 

大数据技术与多场景业务融合,正在不断改变大众生活。然而目前大数据应用方面仍旧存在区域分布不均,应用程度不深等问题。要实现全面数字化升级,大数据方面必须打通行业发展水平参差不齐、应用领域不平衡、业务融合不深入等堵点。

腾讯云大数据基于“技术开源、生态开放”战略,在数据技术、数据产品及市场、数据服务市场三方面实现开源开放,降低大数据应用门槛,助力大数据与产业快速连接。

 

技术开源:腾讯云助力企业提升社区运营数据价值

腾讯云副总裁黄世飞表示,腾讯云大数据将以云端数据连接器的角色,连接云与大数据生态的每一位参与者,让技术、数据在流动中产生无限价值。

据腾讯大数据平台总经理陈鹏介绍,腾讯云大数据采用批流融合、ABC 融合模式,在自适应架构下能够实现数据混合部署、跨域共享,每日分析任务数达到1500万,每日实时计算次数达80万亿,训练模型维度达到1万亿。这也为接入生态的伙伴,获得稳定、高效的大数据服务提供了基础。

腾讯云大数据生态目前已汇集了800万社区代码贡献,25亿+生态资金扶持,覆盖15个生态业务合作领域,相关合作伙伴实现同比收入增长350%,以实际成果证明开源开放的连接作用。

除技术上不断突破外,腾讯云的大数据以产品开源的形式,降低企业大数据应用难度。如腾讯云 ClickHouse,该产品已突破流批分离、架构臃肿维护难的数仓困境,并向着存算分离的云原生数仓发展,用秒级弹性能力服务企业数据分析决策,用户只需为使用付费无附加开发工作。

国内专业的大数据分析和营销科技服务商神策数据,则与腾讯云共建基于数据流的运营框架SDAF加速企业数据化运营实践。神策通过和腾讯云弹性 MapReduce 组件融合,实现了深度绑定的一体化产品。在弹性 MapReduce 的弹性伸缩能力的帮助下,企业能够更灵活低成本地使用神策产品,达成自动化运维和监控管理;全自动化的部署方案提升神策交付实施的效率,减少对客户的人力成本。

此外,腾讯云大数据通过产品体系开放、服务体系开放、生态体系开放三方面的开放协同,构建更丰富的大数据产品生态,以应对大数据落地产业时面临庞大而复杂的技术场景体系难题。

 

生态开放:开放合作让技术与商业共赢

腾讯云大数据在过去三年已提供25亿+生态资金投资,向一些数据技术新创公司、数据应用公司、数据服务公司提供资金支持,以帮助相关的技术公司进一步提高大数据领域的技术竞争力、产品竞争力;

在生态合作建设上,腾讯云大数据也与包括明略、东华、北明在内的数据服务商,累计在智慧城市、智慧工业等15个领域落地,形成联合解决方案20+。截止2021年10月,大数据合作伙伴同比收入增长350%,完成了客户价值及营收增长的双丰收。

腾讯云也积极与大数据各技术领域的杰出公司展开技术、市场方面的合作,期待能够实现技术的互动和商业的共赢,营造出更加良性的协同发展生态。腾讯云与Elastic 公司合作后,我们投入了极大的技术资源,与 Elastic 一起应对在搜索与检索分析领域的客户技术挑战。

多元的合作伙伴在开源开放生态建设中扮演着不同角色。在技术开源方面,Elastic 2019年5月开始与腾讯云合作为企业/组织提供 Elasticsearch 服务,经过大规模应用实践,ES OTeam 实现内核写入性能提高20%的突破。

2020年疫情爆发时期,Elastic 携手腾讯云大数据快速响应健康码、腾讯会议、线上广交会等技术需求,并合作开办云课堂,打造拥有四大主题、40+在线课程的一站式学习成长平台,服务百万开发者共同发展。截止到2020年12月,Elastic 与腾讯云共产生同创造了开源贡献破百居亚太第一的好成绩。

而 Apache 社区与腾讯云共建基于 Iceberg 的云原生数据湖,为数据分析系统带来更低成本、更高可靠性的突破同时简化结构,提升性能。在此基础上,通过云端数据湖构建服务,可帮助用户建设高效、安全的企业数据湖技术构架;而敏捷高效的数据湖分析则帮助用户减少异构数据分析的准备时间,有效提升了企业数据敏捷度。

在开源开放的策略下,腾讯云大数据正在形成集数据、技术、应用产品协同发展的良性生态,在各合作伙伴的配合下,未来腾讯云大数据将为更多企业提供优质的服务,为消除数据应用落差,产业数字化创新等贡献力量。

 

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posted @ 2021-11-08 23:42  腾讯云大数据  阅读(134)  评论(0编辑  收藏  举报