数据作为数字化的经济时代的关键要素,仍有巨大潜能亟待释放。大量闲置数据资源、数据孤岛等问题让释放数据价值掣肘颇多,如何充分实现数据安全并提升数据融合能力已成为全球性的课题。在4月18日,由腾讯主办的“腾讯大数据高峰论坛”上,腾讯自研的第四代数智融合计算平台,以及联合各方推出的《腾讯隐私计算白皮书》等预计将成为行业关注的焦点。
据了解,本次会议主办方邀请到中国科学院院士梅宏、中国信息通信研究院云计算与大数据研究所副所长魏凯、腾讯数据平台部总经理蒋杰、腾讯数据平台部副总经理刘煜宏、埃森哲战略与咨询董事总经理袁虹等国内大数据领域领军人物,将围绕国家大数据、AI战略以及数据隐私保护等主题展开,探讨如何消除数据隐私安全与数据开放共享的对立性,以连通更多数据矿藏,释放数智融合价值。
作为中国大数据技术的积极躬耕者和引领者,腾讯大数据经过十年的发展,走出了一条从开源整合到自研、从规模化到智能化的发展之路。自2009年起,腾讯大数据团队就开始海量大数据处理的探索,第一代大数据平台依托Hadoop生态,围绕着离线计算模式化进行业务场景优化,构建出能够稳定支撑小时/天级别的计算任务数据处理平台。
2012年前后,腾讯通过引入Spark、Storm、Flink等实时计算处理框架,让大数据平台处理性能迈入毫秒级别,推动平台迭代至以实时计算为特色的第二代。随着深度学习技术的兴起,腾讯大数据团队从2015年开始从0到1自研机器学习框架Angel,推动大数据处理郑重进入智能化时代。
至此,全球大数据技术的发展似乎进入瓶颈期,下一代大数据计算平台究竟往哪个方向发展成为业界关注的焦点。
带着这样的疑问,腾讯基于对于数据治理和数据建模的理解,从2019年便开始着手规划建设第四代计算平台,通过引入批流融合、数据湖、联邦学习等新型技术,围绕安全、智能、统一等能力打造下一代腾讯数智融合计算平台。
据腾讯数据平台部副总经理刘煜宏透露,即将发布的第四代数智融合计算平台,将聚焦统一平台的研究,包括大数据和人工智能的统一,实现数据处理和数据挖掘统一,提供一站式数据处理交互体验。同时,将在实现保护数据隐私的同时,提供联合数据分析、联合数据建模等能力,实现数据的互融互通,释放数据价值。这其中,智能化能力将作为整个腾讯大数据平台的大脑,融合平台本身的日志、事件、指标特征等数据,通过机器学习算法,实现平台的自动化智能化运行,助力开发者、企业、以及政府的数字化、智能化升级。
伴随着云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术的落地应用,数据作为战略性和基础性资源,不但是连接虚拟空间和实体空间的纽带,也是数字化的经济体系中技术创新、需求挖掘、效率提升的重要动能。
但从实际应用来看,海量数据散落于不同的组织机构和信息系统中,即使是同一区域、产业和企业,数据也仍存在“孤岛”问题。数据的多方协作慢慢的变成了医疗、工业、零售、金融、政务等领域全方面转型升级的重要路径,要破解数据多方协作难题,数据安全和合规成为首要解决的问题。在此背景下,隐私计算应运而生。
作为在数据融合应用过程保障数据安全合规的关键技术路径,隐私计算(Privacy Computing)能够保证参与方在不泄露各自数据的前提下,通过协作对他们的数据来进行联合机器学习和联合分析,其商业模式、应用场景、技术变革、产业趋势、法律问题等正成为当前政产学研用各界探索的技术热点。本次峰会上即将发布的《腾讯隐私计算白皮书》旨在凝聚业界共识,从发展背景、技术体系、应用场景等维度出发,一同推动隐私技术产业的发展,探索在数字时代中发展和安全的平衡点。
在支撑亿万级业务发展的过程中,腾讯大数据平台已经打磨出高可靠、高性能的平台能力,并通过腾讯云对全球用户开放。截至去年9月份,腾讯云大数据技术的算力弹性资源池达500万核,每日分析任务数达1500万,每日实时计算次数超过40万亿,能支持超过一万亿维度的数据训练,成为国内算力最强的云厂商,同时也是日实时计算量最大的公司。
依靠腾讯自身业务生态优势,腾讯大数据平台自诞生以来就为腾讯内部所有业务提供强力支撑。在去年疫情期间,腾讯大数据平美支撑了微信健康码、企业微信、腾讯会议、微信小程序、微信支付等“疫情活跃应用”的数据挖掘和处理需求。
在服务外部客户方面,腾讯大数据平台已为中国银行、建设银行、招商银行、中国人保、太平洋保险、海通证券、云南公安、江苏公安、江苏消防、山东电力、湖南国电等在内的众多行业客户提供领先的数据处理能力。未来,随着新一代数智融合平台的推出,腾讯大数据平台也将为更多行业持续输出更优质的大数据能力,助力数字化的经济腾飞。
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