在11月6日召開的Techo開發者大會上，騰訊云副總裁、騰訊數據平臺部總經理蔣杰博士正式對外披露騰訊大數據平臺10年技術演進歷程。經過10年的積累，騰訊大數據平臺的算力資源池目前已有超過20萬臺的規模，每天實時數據計算量超過30萬億條，騰訊已經成為中國實時數據計算量最大的公司。并且，隨著資源管理平臺核心TKE和分布式數據庫TBase正式對外開源，騰訊正在成為大數據領域開源最全面的公司。
騰訊云副總裁、騰訊數據平臺部總經理蔣杰
作為全球最大的互聯網公司之一，騰訊的數據量在短短5、6年時間增長了幾千倍，目前每天產生的數據量超過幾十萬億條數據在產生。為了應對這種爆炸式增長，騰訊走出了一條技術引進+改造+自研的道路。經過長達十年的不斷升級和完善，騰訊大數據平臺已經經歷了四代演進。針對最新的大數據和人工智能技術發展趨勢，騰訊正在下一代計算平臺中，探索批流融合、ABC融合以及數據湖和聯邦學習等前沿技術。
十年四次升級 建立“大數據+AI”雙引擎技術架構
騰訊內部目前有超過100萬臺服務器，騰訊云聯合所有業務部門，利用業務空閑資源打造一套算力共享平臺，該算力彈性資源池有20萬的規模，大數據平臺每天有1500萬的分析任務、30萬億次的實時計算量，并且每天數據接入條數達35萬億條數據。此外，騰訊云的分布式機器學習平臺，能支撐1萬億維度的數據訓練。
能支撐如此大規模數據的接入和運算，是騰訊在大數據技術領域超過10年的積累，其核心的大數據平臺已經完成了三次迭代。從以Hadoop為核心的離線計算時代到以Spark、Storm、Flink為核心的實時計算時代，再到如今的機器學習和深度學習時代，騰訊從無到有研發了分布式的機器學習引擎Angel，以及一站式AI開發平臺智能鈦TI，用來解決數據訓練和算法的問題。目前，騰訊正在研究以批流融合、ABC融合、以及數據湖和聯邦學習為方向的下一代大數據平臺的研究,該平臺將具備混合部署、跨域數據共享和邊緣計算等能力。
據了解，為支撐海量業務發展，騰訊已經建立了“大數據+AI”的雙引擎技術架構，其中，最底層為分布式存儲層，存儲結構化及非結構化數據，第二層是資源調度層，做CPU、GPU和FPGA的管理，第三層是計算層、分析層、數據采集層，免備案服務器，而頂層則是業務應用層。通過四層完整的技術架構，自下而上為騰訊的整個應用生態保駕護航，保障億萬用戶能安全順暢地享受到騰訊的優質服務。
從局部優化到自主研發 在實踐中不斷創新
從開始的技術引進、局部優化到如今的自主創新，騰訊的大數據技術在實踐中不斷完善、不斷創新。十年前，騰訊管理幾百個節點都很困難，調度性能差，規模上不去。為了有效解決計算能力和大規模集群問題，騰訊自研調度器，相對原生調度器性能提升150倍，大大提升了集群可擴展性。2016年，騰訊打破Sort Benchmark四項世界紀錄，標志著算力已經達到世界領先水平。
由于騰訊20萬臺彈性資源池的機器分布在多個數據中心，不同地區甚至是不同國家，為了降低數據使用壁壘，去年自研了漂移計算引擎SuperSQL，作為統一的數據分析入口，通過智能CBO優化器，將計算下推到分布在各地的異構數據源，數據分析性能提高很多倍，并且數據量越大優勢越明顯。
數據應用越來越深入，騰訊對數據挖掘的需求也越來越多。隨著模型的增大，最初用來做數據訓練的MR、Spark已經不能滿足上億的模型維度的需求。2015年初，騰訊開始自研高性能的分布式機器學習平臺Angel，采用PS架構，能支持10億維度。目前Angel發展到3.0版本，能支持萬億維度，域名購買，也可以兼容Spark、PyTorch、TensorFlow等生態，進一步降低了使用門檻。此外，Angel今年還新增了對深度學習、圖計算等的支持。
技術迭代不斷加速，企業建設大數據平臺和機器學習平臺，不僅成本高昂，而且缺乏相應的專業人才，面臨種種問題。
云時代，這些問題得到有效解決。目前，騰訊已經把網絡、存儲、數據庫等IaaS能力，大數據、機器學習等PaaS的能力，以及上層的圖像、語音、NLP、BI等SaaS能力，通過騰訊云對外開放。在大數據和AI兩個領域，騰訊推出了以TBDS和智能鈦TI為首的雙引擎。讓每個企業，不需要專業的大數據和AI團隊，也能便捷用上領先的大數據和AI的能力。
