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导语：在云计算时代，云原生将成为一种新的常态。IDC曾预测，到2023年，将有超5亿的应用和服务以云原生的方式进行开发和部署，这一数字与过去40年以来人们开发的应用总数相当。 而数据湖作为数据存储与治理的新范式，也势必将在云原生趋势下迎来又一轮应用热潮，成为企业在云上开展数据治理的重要抓手。 基于腾讯多年海量数据处理经验，腾讯大数据团队打造了领先的云原生数据湖解决方案——以对象存储COS为数据湖统一存储，以容器服务为云原生资源调度，以DLF元数据管理为统一元数据纽带，整合多个大数据产品，为腾讯云用户提供专
大家好，今天我想和大家分享一个云计算领域的重要话题——腾讯云产品EdgeOne。随着全球数字化转型的加速，云计算已成为企业与个人的必备工具，而腾讯云作为全球领先的云计算服务提供商，其核心产品EdgeOne拥有独特的功能和优势。在这篇文章中，我们将深入探讨EdgeOne的各项功能、优势以及如何更好地应用它来解决实际问题。
“数据湖存储”冠军杯是数据湖领域内的世界级赛事，随着云上“数据湖存储”产品理念的逐步普及，今年的比赛也获得了国内外众多球迷的关注。腾讯云以COS、GooseFS、GooseFSx、元数据加速器、COS加速器等球员组成的球队一路披荆斩棘，成为最闪耀的一颗星。 值得一提的是，就在今年上半年举办的“数据湖存储-自动驾驶”行业联赛中，腾讯云存储代表队已通过精湛的技术，给国内外球迷留下了深刻的印象。 而在这个月的“数据湖存储”冠军杯中，腾讯云存储代表队的首发阵容进一步得到升级，每位球员都是各自位置上的佼佼者。下
导语 | 云原生数据湖架构以低成本优势推动客户上云，同时云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值，是一场云厂商的自我革命。本文由腾讯大数据专家工程师于华丽在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术，到海量数据分析技术」的《云原生数据湖新一代数据架构》演讲分享整理而成，为大家详尽介绍云原生数据湖的价值和背景，云原生数据湖架构原则和挑战，同时分析腾讯云数据湖产品，展望腾讯云数据湖解决方案。 点击可观看精彩演讲视频 一、云原生数据湖架构的价值 今天分四个阶段来为大家
9月11日，在腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData，同时发布和升级了流计算服务、云数据仓库、ES、企业画像等6款核心产品，进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力，助力企业从基础设施层、场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力。 「 借助WeData，企业数据开发门槛降低60%」 雷小平表示：“构建大数据开发平台是企业数字化转型的关键步骤，然而从数据集成到开发调度等涉及的模块众多，导致整个平台的维护和升级成本非常高
2020年9月11日，在腾讯全球数字生态大会大数据专场上，腾讯云大数据产品副总经理雷小平重磅发布了全链路数据开发平台WeData，同时发布和升级了流计算服务、云数据仓库、ES、企业画像等6款核心产品，进一步优化和提升了腾讯云大数据的全托管能力，助力企业从基础设施层、场景开发层以及行业应用层快速构建一站式大数据平台能力。
DataSight 是 CLS 日志服务提供的独立控制台，无需登录腾讯云控制台即可访问，支持自定义账号密码登录或免登录。
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本示例使用 Oceanus 平台的 元数据管理 功能，通过库表引用将作业中生成的随机数据存入到 MySQL 中。再通过对变量的管理完成变量的引用
2022 导语 随着数据价值被越来越多企业认可，数据湖存储已成为企业级存储的首选和新一代提升生产力的服务。12月1日，在2022腾讯数字生态大会存储专场，腾讯云升级了云原生数据湖产品能力，并详细阐释了其设计理念，对其在多个行业的应用进行了案例分享，为更多企业提供降低存储成本、提升存储性能的实践参考。 当下，数据的生产、存储和消费模式日新月异，随着数据的爆发式增长，在数据存储和处理方面的降本增效成为企业亟待解决的问题。 腾讯云存储高级产品经理林楠认为，“市场需要一个更大、更快、更全能、更低成本的存储服务。数据
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
数据湖加速器 GooseFS 是由腾讯云推出的高性能、高可用、弹性的分布式缓存方案。依靠对象存储（Cloud Object Storage，COS）作为数据湖存储底座的成本优势，为数据湖生态中的计算应用提供统一的数据湖入口，加速海量数据分析、机器学习、人工智能等业务访问存储的性能。
日前，腾讯云专家工程师严俊明老师，在云+社区技术沙龙「云原生」专场，分享了基于对象存储的云原生数据湖最新技术突破，包括云原生数据湖业务场景以及技术架构。
“ 雁栖学堂-湖存储专题直播是腾讯云主办的国内首个湖存储百科知识直播节目，是一个围绕湖存储技术领域，基于存储加速服务，覆盖了前沿趋势，时事热点，客户案例，大咖分享，开发者成长路径等内容的直播交流平台。 ” 雁栖学堂-湖存储专题直播第三期将邀请到腾讯云存储高级工程师“严俊明”，介绍GooseFS：元数据加速能力篇。 分享内容 本次分享会通过对传统大数据分析的优劣势进行深入分析，探讨云时代大数据分析发展阶段及趋势，以及云原生环境下腾讯云存储如果应对大数据分析所面临的元数据性能挑战。 分享大纲 元数
又一项大能力-云原生数据湖获得信通院认证啦！ 近日，中国信息通信研究院 (以下简称“信通院”) 正式公布了第十四批“大数据产品能力评测”结果，腾讯云云原生数据湖基于对象存储 COS，数据湖加速器 GooseFS、数据万象 CI 和容器服务 TKE 的数据湖解决方案 V5.0，在存储能力、计算能力、安全能力、数据管理能力、湖应用能力、兼容性能力、运维能力、高可用能力等方面，通过了工业和信息化部中国信息通信研究院大数据能力专项评测，荣获“云原生数据湖基础能力专项评测证书”。 随着数据规模的增加，数据格式的丰富
导语 | 随着云计算的逐步普及，越来越多用户在云上部署其核心业务。大型数据库、高性能 NoSQL、日志检索、DevOps 等 IO 密集型场景对云上存储提出了更高的要求。本文是对腾讯云存储专家工程师王银虎在云+社区online的分享整理，介绍腾讯云云硬盘 CBS 团队在高性能实践方面所做的软硬件技术革新和演进，希望与大家一同交流。
作者：代来，腾讯 CSIG 工程师 背景 互联网技术高速发展的背景下，数据已经成为各大公司的最宝贵资源之一。大数据领域经过近十年的高速发展，无论是离线计算还是实时计算、不管是数据仓库还是数据中台都已深入各大公司的各个业务。在复杂业务的背景下，迫切需要一套高效的大数据架构。以数据仓库为例，经过了几次架构升级。其中，首先诞生的一个比较成熟的流批一体架构就是 Lambda 架构，然后就是升级版的 Kappa 架构。 对于传统的 Lambda 架构，流与批是两条割裂的链路，维护成本高且容易出现数据不一致的情况。新
近日，中国信息通信研究院 (以下简称“信通院”) 正式公布了第十四批“大数据产品能力评测”结果，腾讯云云原生数据湖基于对象存储 COS，数据湖加速器 GooseFS、数据万象 CI 和容器服务 TKE 的数据湖解决方案 V5.0，在存储能力、计算能力、安全能力、数据管理能力、湖应用能力、兼容性能力、运维能力、高可用能力等方面，通过了工业和信息化部中国信息通信研究院大数据能力专项评测，荣获“云原生数据湖基础能力专项评测证书”。
作者 | Tina 采访嘉宾 | 韩欣、王国璋 “我对该版本感到非常兴奋，但我们的业务特性决定了我们不能停机升级...” 3 月 30 日，Kafka 背后的企业 Confluent 发布博客表示，在即将发布的 2.8 版本里，用户可在完全不需要 ZooKeeper 的情况下运行 Kafka，该版本将依赖于 ZooKeeper 的控制器改造成了基于 Kafka Raft 的 Quorm 控制器。 在之前的版本中，如果没有 ZooKeeper，Kafka 将无法运行。但管理部署两个不同的系统不仅让运维复杂度
5月26日，2023数据基础设施技术峰会在苏州举办，腾讯云首席存储技术专家温涛受邀出席并分享了腾讯云领先的存储技术在AIGC场景中的应用，通过对AIGC业务流程和场景的提炼，从内容生成、内容审核和内容智理三要素介绍了如何智能的存储和管理数据。下面我们一起回顾下温涛的精彩分享。
微服务平台 TSF、消息队列 CKafka / TDMQ、微服务观测平台 TSW 等中间件产品的负责人
另外设置两块硬盘时记住，元数据存储盘比缓存盘大1.5倍（该处一次性设置不可更改的）
日前，腾讯云高级工程师程力老师在 ArchSummit 全球架构师峰会上分享了存算分离架构下的数据湖架构。
导语 | 数字经济时代，诞生了海量数据资源，促使数据存储技术也在不断推陈出新。12月1日，在2022腾讯全球数字生态大会存储专场上，腾讯云发布了多款云存储产品能力上新，并对分布式存储、高性能存储、日志大数据、云原生数据湖等产品的应用实践进行了分享，为广大企业实现数字化转型和业务创新提供参考借鉴。 分布式存储产品能力上新，助力企业进一步降本增效 随着数字技术与实体经济的进一步融合，各行各业对云存储的需求越来越大，当下，国内云存储市场也在迅速发生变化。 腾讯云存储产品总监崔剑指出，“全球数据量呈现指数级增长，
机器之心原创 作者：蛋酱 930 变革两年后，被寄予厚望的腾讯云在 To B 这张考卷上都写了什么？ 从「深圳市腾讯计算机系统有限公司」注册成立，到成为服务用户最多的中国互联网企业之一，腾讯经历了互联网发展的黄金二十年。拥有众多国民级应用、十多亿 C 端用户的同时，这家公司对于自身技术的披露却一向低调。 当然，事情也正在发生变化：两年前，腾讯宣布正式「拥抱」产业互联网，并进行了第三次组织架构调整，史称「930 变革」。这家科技巨头积淀多年的技术能力，终于越来越多地从幕后走到台前，被寄予厚望的腾讯云，成为腾
云数据仓库套件 Sparkling（Tencent Sparkling Data Warehouse Suite）基于业界领先的 Apache Spark 框架为您提供一套全托管、简单易用的、高性能的 PB 级云端数据仓库解决方案。支持创建数千节点的企业级云端分布式数据仓库，并高效的弹性扩缩容，支持数据可视化，通过智能分析帮助企业挖掘数据的价值。
原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式，在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能，为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。
导语 | 随着企业大数据规模和应用的增长和发展，计算与存储分离的架构渐渐成为主流，它解决了计算量和存储量不匹配问题， 实现了算力的按需使用，但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作，探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本，大幅优化网络带宽，带宽削峰20%-50%，节省总带宽10%-50%，同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%，下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计
云原生大潮风起云涌，企业不再停留在理念层面，目前已在多方面落地。消息队列作为关键技术基础设施之一，也在云原生时代面临着挑战和机会。本文从传统消息队列上云所面临的三大挑战说起，并以 Apache Pulsar 为技术案例，深入浅出地讲解了如何打造适配云原生的消息队列。希望本文能对大家提供参考。 PART ONE 背景介绍 如今，云原生的概念已经渗透到了软件开发的方方面面。云原生不再只是未来的设想，而是一个现在进行时。开发人员在开发设计之初就需要考虑未来如何在云原生环境上部署、运行服务，即如何“上云”。
腾讯云消息队列 Kafka 内核负责人鲁仕林为大家带来了《Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进》的精彩分享，从 Kafka 架构遇到的问题与挑战、Kafka 弹性架构方案类比、Kafka 分级存储架构及原理以及腾讯云的落地与实践四个方面详细分享了 Kafka 分级存储在腾讯云的实践与演进。
导语 | 云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量：一方面以低成本优势推动客户上云，另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值，是一场云厂商的自我革命，本文将为大家洞悉云原生数据湖的神秘面纱，并且首次推出腾讯云的云原生数据湖产品。文章作者：于华丽，腾讯TEG数据平台部研发工程师。 一、云上架构大数据平台的挑战和机遇 选择 Cloud 还是 Local 的诸多讨论和实践中，成本一直是绕不开的话题。“公有云太贵了，一年机器就够托管三五年了”，这基本上是刚开始接触公有云的企业，在进行了详细价格
TStor OneCOS简介 “ TStor OneCOS海量对象存储，是基于腾讯云公有云存储架构打造的完全自研的分布式软件定义存储，轻松支持单桶万亿对象和EB级容量，集群容量无限伸缩，同时支持自研4U60高密服务器。 ” 经过版本不断迭代，持续加强功能和优化性能，当前最新推出V1.1.1版本，主要更新如下： 小文件合并 处理海量小文件对于对象存储一直是一个巨大挑战，很难实现性能和空间利用率的兼得。基于云上存储实践经验，OneCOS底层Yotta存储引擎选择异步合并方式作为最佳方案。为了保证小文件写入性
近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计算资源和存储资源高度融合，计算和存储资源一体化存在以下明显的挑战：
背景介绍 原生对象存储服务的索引是扁平化的组织形式，在传统文件语义下的 List 和 Rename 操作性能表现上存在短板。腾讯云对象存储服务 COS 通过元数据加速功能，为上层计算业务提供了等效于 HDFS 协议的操作接口和操作性能。 （一）什么是元数据加速器？ 元数据加速功能是由腾讯云对象存储（Cloud Object Storage，COS）服务提供的高性能文件系统功能。 元数据加速功能底层采用了云 HDFS 卓越的元数据管理功能，支持用户通过文件系统语义访问对象存储服务，系统设计指标可以达到2.4
云原生Clickhouse 优势概述 以Clickhouse为基础，借鉴Snowflake等系统的设计思路，打造一款高性能的云原生OLAP系统，为用户提供多场景下的一站式的数据分析平台。 简单、易维护：集群管理、统一共享分布式调度服务 高可用、可扩展：支持500万以上的Table 低成本：存储成本至少降低了50% 兼容开源，复用超高性能：兼容协议、语法、数据库存储格式 Clickhouse是一款性能十分强悍的OLAP引擎，凭借优秀的性能在用户行为分析、ABTest、在线报表等多个领域大放异彩，但是目前C
在数字化时代，数据已经成为各行各业的核心资产，需要以一种高效、可扩展和高可靠性的方式进行存储和管理。对象存储是一种以对象为中心的存储方式，将数据存储为对象而不是文件，它具有高度可靠性、高扩展性和高性能等优点。
GooseFS是由腾讯云推出的一款分布式缓存方案，主要针对包括需要缓存加速的数据湖业务场景，提供基于对象存储COS服务的近计算端数据加速层。
据测算，数据存储约占大模型训练整体工程量的20-30%。随着更多AIGC的产生，这个比例还在继续提升。
|导语 随着企业大数据规模和应用的增长和发展，计算与存储分离的架构渐渐成为主流，它解决了计算量和存储量不匹配问题， 实现了算力的按需使用，但也引来了一些新的问题。腾讯云EMR团队与Alluxio社区合作，探索出了开箱即用的计算存储分离优化版本，大幅优化网络带宽，带宽削峰20%-50%，节省总带宽10%-50%，同时能在IO密集型场景提升性能5%-40%，下面就让我们来一探究竟。 一、当前大数据挑战 近年来，随着大数据规模的增长，以及大数据应用的发展，大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构
腾讯云升级发布新一代云数仓产品 CDW ClickHouse，万亿规模数据分析毫秒级响应 6月28日，腾讯云重磅发布了全新升级的全托管数仓产品CDW-ClickHouse，该版本首次填补了原生ClickHouse后续扩容的技术空白，相较Hadoop生态体系有高达10倍乃至100倍的性能提升，支持万亿规模数据毫秒级响应，可为用户提供在海量数据实时分析场景下的极速体验。 腾讯云 CDW ClickHouse 升级发布 现阶段，千行百业都在积极利用大数据能力进行数字化升级，这也对大数据技术提出了更高要求。但目
海量数据时代，大容量、低成本、易扩容的云存储无疑是大势所趋。 在全球市场，以AWS、Azure等为代表的云计算厂商，正在超越传统企业级存储厂商，成为全球企业存储市场数一数二的企业存储供应商。
12月动态 消息队列 CKafka 版 【商业化】国内站专业版支持按小时后付费。 ★ 消息队列 RocketMQ 版 【商业化】虚拟集群正式商业化：TDMQ RocketMQ 共享版（虚拟集群）于 2022年12月28日结束公测，正式商业化开始计费，计费方式为按量付费（后付费）。 【新功能】虚拟集群收发消息调用API 限流：为了保证虚拟集群的稳定性，TDMQ RocketMQ版会以集群和 Topic 为维度进行限流，您可以在集群监控或者 Topic 监控页面查看对应的限流监控指标。 【新功能】虚拟集群支持元
腾讯云存储团队两位技术大牛，围绕“数据湖”、“内容安全”、“存算分离”等热门话题展开演讲，下面让我们一起回顾下两位老师的精彩演讲内容。
传统的大数据集群往往采用本地中心化的计算和存储集群。比如在谷歌早期的【三驾马车】中，使用 GFS 进行海量网页数据存储，用 BigTable 作为数据库并为上层提供各种数据发现的能力，同时用 MapReduce 进行大规模数据处理。 但随着互联网业务的发展，本地中心化的架构开始受到以下两个方面的挑战： 数据增长越来越快，并且数据格式更加丰富多样，非结构化数据越来越多。传统的分布式存储引擎难以大规模存储和处理文本、音视频等非结构化数据。 计算和存储强耦合在本地应用上，缺少弹性。强耦合的模式增加了企业
TDSQL-C再创佳绩 9月16日，Distributed Cloud｜2021全球分布式云大会在上海召开，腾讯云原生数据库TDSQL-C荣获“云原生卓越技术提供商”奖项，TDSQL-C 是腾讯自研的云原生分布式数据库（原CynosDB）, 基于共享存储，实现了强大的扩展能力和超百万级QPS的高吞吐性能，深度定制的数据库内核TXSQL是支撑关键业务平稳运行的基石。 （云原生卓越技术提供商奖项） TDSQL-C的总体架构是基于共享存储，存储和计算分离的架构。 （传统的MySQL主备架构和TDSQL
日志的采集、检索和分析是每个业务在架构设计上都需要考虑的重要一环，同时也是痛点较多、人力成本较高的一环。本文将从日志的生命周期开始，分析业界最成熟的ELKB解决方案在接入时和接入后的痛点，并通过在腾讯云ES上接入日志和运维索引的体验，分享腾讯云ES是如何解决这些痛点，来降低日志接入和运维成本，让业务能专注于日志数据价值的挖掘。
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