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  在去年9月腾讯全球数字生态大会的未来经济峰会上，腾讯产业互联网领域的业务负责人披露了腾讯战略动向及业务实践路线图，其中腾讯副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏在主题演讲中表示，随着“新基建”进入爆发期，将进一步释放数字经济的动能，而与传统基础设施建设不同，新基建最大的改变在于从硬件到软件的转变，SaaS化企业服务的价值将越来越得到凸显。而PaaS作为SaaS的“中腰”，对于繁荣SaaS化企业服务来说极为重要。

  2021年4月18日，在“腾讯大数据高峰论坛”上，腾讯正式发布自研第四代数智融合计算平台“腾讯大数据-天工”，以安全、统一、智能为理念，蕴含腾讯大数据十年来深耕行业以及对隐私计算等技术的积累。腾讯第四代自研大数据平台的最大价值在于基于隐私计算的大数据与人工智能的融合，通过统一框架更好地适配各类通用及人工智能计算芯片，不仅极大提升了PaaS中大数据、AI与安全等三大高需求产品性能，更是一个平台满足了三种需求。

  除了自研第四代数智融合计算大数据平台外，近年来腾讯云在数据库、AI、音视频、容器等PaaS领域都推出了强有力的产品，很好地支撑了产业互联网SaaS软件和应用服务的繁荣与发展，特别是有效支撑了腾讯云SaaS“千帆计划”以及腾讯整体向产业互联网转型的进程。而腾讯云还在IaaS领域继续深耕，KVM、专有云、自研服务器等为PaaS和SaaS打造了更坚实的“基建”。

  以腾讯自研第四代数智融合计算大数据平台为代表，腾讯云坚定地向PaaS长期投入，显示了在新基建、产业互联网和企业服务等领域的长期主义。正如腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化腾所言，“新基建不只是应急之需，而是长远大计。”

  腾讯云的PaaS路线

  正如不同的IaaS厂商都有着各自的IaaS实现技术路线，腾讯云的PaaS也有着自己的技术路线，这在腾讯云的历代大数据平台研发过程中，有着明显的体现。

  首先是从开源到自研。自2009年开始，腾讯就开始深耕海量大数据处理领域，第一代大数据平台依托开源Hadoop生态，围绕离线计算模式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，该平台在2016年取得世界排序冠军佳绩;2012年前后，腾讯第二代大数据平台通过引入开源Spark、Storm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，当时跻身国内实时计算量规模第一。2015年，腾讯第三代大数据平台朝着机器学习发展，也是在这个阶段完成了自研从0到1的转变，自研机器学习框架Angel成为国内第一个从Linux基金会毕业的顶级AI项目，推动国内大数据处理正式进入机器学习时代。

  其次，计算架构的不断统一。从第三代大数据平台开始，腾讯大数据平台的发展方向就是数据湖、批流统一(批量计算、流线计算的融合)、AI+大数据、云计算+大数据等计算架构不断统一的方向。第四代自研大数据平台的开发之初，腾讯云就认为数据孤岛无法协同、大数据BI处理与AI深度处理无法协同等，导致很多业务不能融合处理。为此，腾讯云第四代自研大数据平台，重点围绕解决数据协同问题、AI和BI技术互通问题而展开。通过构建大数据、AI基础算子，统一元数据用于执行优化，统一批、流、图计算形态来统一计算引擎，并及时编译，代码生成适配CPU、GPU、NPU、FPGA等异构硬件，无论是效率还是效果都要高很多。而原先大数据体系都要在Java环境发布，Java的效率则往往低于其它语言。

  第三，从满足商业价值最大化和用户隐私保护最大化两个需求寻求最优路径。腾讯云第四代自研大数据平台还有一个重要的技术路线，这就是同时满足商业价值最大化和用户隐私保护最大化。如何保护用户隐私，让数据在足不出户的情况下，数据流和应用流、交易流能够快速融合，快速支撑业务价值的实现，这也是腾讯云第四代自研大数据平台要重点解决的问题，该平台采用自研隐私计算技术，从机器学习到大数据分析为各个场景提供全方位保护，基于联邦学习的去中心化架构可避免单点隐私泄露风险。

  第四，解决产业互联网中面临的实际问题。正如腾讯数据平台部总经理蒋杰所言，整个数据处理从数据接入到数据治理，包括数据的分析、建模、服务以及应用和协同，是一个理想而完美的数据闭环体系，但“理想很美好、现实很骨感”，在实际应用中往往存在着各种各样的问题。腾讯历代大数据平台，先以服务腾讯内部生态为首要客户，从自身就解决了产业互联网面临的很多实际问题。目前腾讯大数据平台日接入消息量超过55万亿，日实时计算量超过65万亿，平台整体算力超过500万核，日分析任务达到1500万，这也让腾讯成为最具实战经验的大数据平台。

  解决实际问题的PaaS产品家族

  众所周知，在消费互联网时代，腾讯就以最会做产品著称，而这个DNA也延续到了云和产业互联网时代。腾讯云的大数据、数据库、AI、音视频、容器等PaaS产品，都以解决实际问题为导向，这带来了腾讯各PaaS产品的高度市场认可度。

  腾讯云分布式数据库TDSQL，是腾讯云自主研发的一款企业级分布式数据库产品，旗下涵盖金融级分布式、云原生、分析型等多引擎融合的完整数据库产品体系，提供业界领先的金融级高可用、计算存储分离、数据仓库、企业级安全等能力，同时具备智能运维平台、Serverless版本等完善的产品服务体系。早在2014年，国内首家互联网银行微众银行选用腾讯云TDSQL作为核心交易系统的数据库解决方案，开创了银行交易系统采用国产分布式数据库的先河。

  2020年12月24日，腾讯云原有的TDSQL、TBase、CynosDB三大产品线统一升级为“腾讯云企业级分布式数据库TDSQL”。而在2020年11月，腾讯云数据库入选了Gartner全球云数据库魔力象限，进入全球顶级行列。

  AI方面，在最新的2021年3月Gartner发布的 2021年度《Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services》研究报告中，腾讯云成为唯一两年连续入围的中国厂商。其中，腾讯云AI在“执行能力”(产品、服务、销售等)维度的位次位居国内厂商第一。腾讯云全栈式人工智能服务平台云智天枢TI Matrix，帮助企业或开发者快速接入各种数据、算法和智能设备，并提供可视化编排工具进行服务和资源的管理及调度;一站式机器学习生态服务平台智能钛TI-One可对各种数据源、组件、算法、模型和评估模块进行组合，助力算法工程师和数据科学家进行模型训练、评估和预测。

  在AI产品化方面，以计算机视觉为例，依托腾讯优图实验室，腾讯云输出超过100+AI原子能力，打造了超过30种AI技术解决方案，并为数万家内外部客户提供AI技术服务，丰富的计算机视觉产品组合包括人脸识别、人脸核身、人体姿态、图像视频处理和分析、OCR技术等。目前，腾讯云AI公有云日处理图像超30亿张，日处理语音超250万小时，日处理自然语言超千亿句，服务全球用户数超过12亿，客户数超过200万。

  在音视频方面，腾讯云覆盖了国内90%音视频客户，视频云解决方案市场份额位列行业第一。近日，腾讯云音视频通信正式提出了RT-ONE网络，即：融合TRTC实时通信网络、IM即时通信网络、CDN流媒体分发网络三网一体的网络，成为业界唯一一家同时具备这三张网络的云厂商。腾讯云还提供下一代全球实时传输网络：2100+节点覆盖国内移动、联通、电信及十几家中小型运营商，以及全球50+国家地区，全网带宽120Tbps+。疫情期间，腾讯云在音视频领域的整体流量带宽实现翻倍增长，其中腾讯云支撑电商流量增长400%，50+家基于腾讯云上线小程序电商直播业务，腾讯云实时音视频日均通话时长突破30亿分钟，峰值通话和连麦并发数达到千万级。

  值得一提的是，腾讯云的PaaS与IaaS齐头并进，依托腾讯生态为客户提供丰富的产业生态资源，在提供行业定制化服务的同时，创造协同创新机会。例如，腾讯云专有云TCE是国内服务大型客户最多、落地规模最大的专有云产品，广泛支撑了金融、政务、企业、互联网、零售等行业的客户，建设银行、中国人保、富途证券、永辉超市、广汽集团、工业富联、有赞等一大批知名企业都采用了腾讯云专有云TCE构建云平台。腾讯云专有云TCE是基于腾讯公有云成熟产品体系推出的企业级云平台，提供数字化转型所需的云化、大数据、AI等全面能力，可扩展构建PaaS平台等，全面满足了企业数字化转型协同创新的需求。

  隐私计算：下一代PaaS技术

  隐私计算是腾讯自研第四代数智融合计算平台“腾讯大数据-天工”的最大特色之一。所谓隐私计算(Privacy Computing)是一种由两个或多个参与方联合计算的技术和系统，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进行联合机器学习和联合分析。隐私计算的参与方既可以是同一机构的不同部门也可以是不同机构。在隐私计算框架下，参与方的数据明文不出本地，在保护数据安全的同时实现多源数据跨域合作，可以破解数据保护与融合应用难题。常见的实现隐私计算的技术路径包括联邦学习、安全多方计算、可信计算等，此外区块链也是隐私计算的重要补充。



  为什么隐私计算对于PaaS来说十分重要？腾讯高级执行副总裁卢山指出，伴随着数字技术的创新应用，人类社会进入全新数字时代。数据的融合应用驱动各行各业走向数字化、网络化和智能化，正在深刻地改变人类的生产和生活方式。与此同时，数字社会的治理成为需要面对的重要议题，数据安全、个人隐私保护等问题受到社会广泛关注。隐私计算的兴起，为人们提供了在数据安全合规、融合应用过程中寻求发展和安全之间平衡点的技术路径和解决思路，正成为未来数字治理的有效路径之一。

  《腾讯隐私计算白皮书(2021)》指出：隐私计算虽然已经开始在不同行业初步应用，但是受限于计算复杂度、多方交互效率、模型性能等问题，大部分的应用场景均聚焦于少量数据的支持，对海量数据场景的支持能力还有待提升。但随着当前大数据产业的迅速发展，支持更大规模的数据合作和联合计算需求将越加迫切，通过优化算法和协议设计、与云平台的融合应用、软硬件协同设计等方式提升计算、交互效率将是当下和未来隐私计算发展需要重要方向，效率、性能、成本等综合能力将是各类主体在隐私计算产业竞争的重要抓手。为了完善和增强现有隐私计算解决方案，多种技术路径融合是必然的发展趋势。

  作为“天工”的首发产品，腾讯Angel PowerFL安全联合计算平台拥有全栈的联邦机器学习和深度学习功能，支持多方联邦逻辑回归、XGBoost、PCA、用户自定义神经网络模型，支持多方联邦模型在线serving和模型管理，支持联合数据分析。Angel PowerFL平台提供多种隐私保护机制，包括同态加密、秘密分享、差分隐私、可信执行环境(如SGX)等，通过多种隐私保护机制的融合形成一个通用型隐私计算平台，在不同的应用场景里给用户提供选择不同的安全保护级别。

  正是出于对隐私计算的重视和对隐私计算研发的大力投入，“腾讯大数据-天工”可以支持千亿级规模的海量数据训练，性能参数领先业界5倍，提供3072bit业界最高强度加密和TEE硬件双保险，最大限度确保数据安全。可以说，以腾讯第四代数智融合计算平台“腾讯大数据-天工”为代表，腾讯已经在最新PaaS技术隐私计算方面遥遥领先，为产业互联网提供了强有力的“中腰”支持。

  

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