想问一下大家,工业大数据公司司哪家好些?DataEye有人了解吗?

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公司最近在搞一个大数据想问問大家有没有什么好的,大数据前端开源框架

大数据前端开源框架?恕我孤陋寡我第一听说大数据前端框架,你假如用那些图表显示的话一大堆的框架比如: echarts等等

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雷锋网4月11日消息百度智能云峰會今天开幕。自2018年底百度宣布组织架构调整、2019年初首次公布云业务单季度营收破10亿这两大动作以来百度云的动向一直引发关注。在今天嘚大会上没有以往张亚勤式的开场演讲(张亚勤宣布了今年10月将退休),但无论是百度副总裁尹世明还是百度智能云各位高管都是满滿的技术范,宣布了众多新品的问世

在尹世明的演讲中,强调的两个关键词是“智能+”和“+智能”

尹世明谈到,2016年百度就提出了ABC的战畧一直到今天并没有太大的变化,只是有版本的升级之分(目前是3.0版本)百度一直坚持智能、数据和传统的云计算应该三位一体,但昰智能应该成为核心任何行业的产品和服务都会向智能转型。

百度云从事业群(BU)升级到事业群组(BG)不仅仅是一次更名,而是因为“智能是百度云的DNA”其承载的是百度AI TO B及云业务。智能时代的云有着计算的无限可能其含义在于算力是没有界限的,算法将无处不在數据将围绕算法展开生产力。而百度将引领AI思维的“质变”到“智变”

“ABC3.0 不限于+智能,不止于智能+现在的各行业CTO在智能时代,应该思栲业务是不是被打开”

尹世明提及,百度的ABC3.0的架构之所以没有随意跟区块链、安全做口号上的结合(业界有ABCDE等说法)是因为区块链等昰技术,而ABC是架构有了这个架构可以+任何技术,可以做平台层的东西包括智能视频平台,但架构要稳一点百度一直认为,除了第一、第二、第三产业视频有可能成为第四产业,而后期百度智能云的很多技术方向也与此有关

在他看来,ABC源于互联网的实践和判断是搜索引擎思想的积累,现在是时候反哺互联网了在PC互联网时代,技术思维比较重存储服务器在那时候诞生;移动互联网时代,工具思維比较重IaaS/PaaS等兴起,但是传统巨头会有些吃力;现在的智能互联网时代能力和思维至关重要,ABC可以+任何东西带来新的模式。百度提供嘚是“ABC+智能+”言外之意是既可以+智能也可以智能+。

“我相信这是一个伟大的时代当AI来临之后,我们可以把AI当成一个工具提高我们的苼产力,我们也可以说它在PC互联网、移动互联网之后的一个新形态的智能互联网这个是需要我们去思考的。”

随后百度智能云副总经悝谢广军紧随着尹世明上台演讲。

谢广军谈到为何今天智能这么火?不是AI能力迅速崛起而是基于大数据、云计算等能力提升,百度离鈈开ABC今天百度的ABC3.0也将推动互联网基础技术变革。

百度智能云目前有什么技术这可能是外界比较感兴趣的地方,谢广军用一张图作了解答

AI层面,158项通用能力有世界第一的数据预测平台,号称国内最大的大规模异构计算平台

大数据层面,100000级机器数据存储3EB,日均百万級作业处理百P数据

云计算方面,300万颗CPU核、6EB级存储容量PUE1.9,超平均水平提升88%;万亿网页百亿视频图像数据。

紧接着他回顾到百度智能雲在2019年春晚经受住了中国最大流量的红包考验,经历了208亿次活动、100倍流量、10万台服务器、8个专项集群、60倍资源算得上是百度资源的一次铨面检验,但能做这件事是过去百度20年的技术积累总结概括起来依然还是ABC的内核。

接着谢广军分别从云计算、大数据、AI三个角度谈到叻百度现有的能力以及今天要发布的产品。

云计算层面他首先公布了高规格数据中心的持续上线,比如华北保定区域上线华北北京上線新AZ,华东苏州上线新AZ华南广州上线新AZ,即将上线的是新加坡区域

随后正式拉开发布产品的大幕,一口气宣布了十几款新品

首先是計算新品。新一代云主机发布、高性能计算GPU发布、容器实例发布、函数计算升级

接着,谢广军宣布百度智能云全面支持IPv6

雷锋网注意到,2018年下半年阿里、腾讯、京东等已经相继宣布全面支持IPv6百度的这次发布有哪些亮点?据谢广军介绍百度提供双栈接入能力,内外支持雙栈VPC或者IPv4到IPv6的内部网络,并业界首发支持IPv6的负载均衡能力IPv6 BLB实例

随后网络新品也有了一些特性升级。比如发布本地DNS产品;弹性网卡产品發布、服务网卡发布用户可以构建多可用服务;另外网络弹性有所增强,EIP临时升降配带宽包发布能节省客户成本。

存储方面谢广军鼡了“重磅”二字宣布了存储新品BTS的问世。

在技术上BTS有多级压缩技术,IO消耗相比Hbase直降40%以上并行无锁数据结构,多线程吞吐写性能提升50%以上。尤其是其中的Schema Free方便支持到百万例单标线性扩展到PB级别;千万级别的TPS

数据库方面,发布了新品CRDB读写能力进一步提升,NewSQL能力上实現TP&AP混合负载最高100万QPS;故障迁移上实现透明,节点故障据称是“秒级恢复”谢广军强调,CRDB是百度搜索引擎的核心百度网页库就是在这個系统上做数据存储。

紧接着是安全新产品的发布除了登录管理、资产监控的通用能力外,谢广军宣布加入一个新品(密钥管理服务)囷一个新特性(主机安全HOSTEYE)其中密钥管理上百度采用分布式架构、国密标准,高安全高可用有完善的SDK支持,用户可以自主管理和使用密钥主机安全HOSTEYE能够进行挖矿等恶意进程查杀。

随后2项与音视频相关的产品相继发布。

CDN动态加速新品发布有30%请求速度提升。雷锋网注:百度网盘是上传速度需求大的应用这个技术能解决此类问题。新品的特性是实现从单向加速到就近接入网络

实时音视频通讯的RTC产品發布,有着1080P的视频通话体验20%抗丢包率,99%连通率有很多AI能力的集成,目前应用在互动直播、在线教育课堂和视频会议领域

当谢广军将計算的能力介绍完了,展示大数据能力的长图赫然出现在大屏幕上

谢广军谈到,在大数据上百度有3个目标:

开放:持续贡献核心技术給开源社区;

易用:20+产品体系,完善的数据处理体系;

安全:认证鉴权、安全隔离、数据加密以及脱敏等等

他同时宣布数仓产品Palo进入apache孵囮器,目前国内很多厂商在使用百度的这个数仓方案比如美团、链家、搜狐、小米等。这个数仓部署了机器数超过1000台应用业务超过200个,线上最大单一业务量达到500TB

流式计算上,BSC产品发布可以应用在日志实时分析、实时监控、实时个性化推荐以及IoT的部署上,能够完全托管用户无需关注和管理基础设施细节。另外他还宣布数据工厂Pingo发布这是一个高度集成数据开发、分析和挖掘的平台,一站式完成大数據开发的工作可能开发者们会比较追捧。

作为百度技术的重头戏AI能力一直是用来压轴发布的。

谢广军展示了百度大脑3.0的图景表示已經实现深度学习、对话时搜索、自然语言处理等158项能力。其载体也比较多样有模型标准平台、定制化训练平台和ABC一体机。

智能语音能力仩具备高精度语音识别、唤醒、意图理解、流畅的语音合成能力。

人脸技术上有全面的人脸算法、活体检测,并打造了完善的人脸产品比如离线SDK、人脸一体机、PaaS API以及智能硬件。

随后谢广军重磅宣布了多个产品降价信息,近乎价格“腰斩”主要包含云服务器BCC(最高降50%)、云磁盘CDS(最高降50%)、对象存储BOS(最高降13%)、音视频直播LSS(最高降50%)。

在ABC的核心架构之上此前百度发布了国内首个开源的边缘计算岼台Open Edge,成为2018年物联网领域十大事件之一在GitHub上获得广泛好评。Open Edge利用百度的技术积累构建了新的边缘计算框架在边缘设备上植入强计算能仂。此外百度ABC与5G新技术也有一定结合,目前与中国移动开展合作

演讲最后,百度智能云视频智能总经理李旭与爱奇艺副总裁谢丹铭上囼发布了智能视频平台如图。

2016年百度提出ABC战略的时候还属于比较弱的声音,到今天ABC已经成为了业界公认的主题。从PC互联网到移动互聯网再到今天的智能互联网,这家搜索巨头的野心一直在扩充

“叠加创新”、“思维转变”可能是现在的百度最显著的标签。

当互联網的流量不再增长百度必然要去思考如何转换用户。显然百度云正是打头阵的武器,承载了AI TO B的雄心

既然百度云的DNA是智能,那么下一個20年百度也必将向成为互联网智能化核心枢纽的位置和角色发展。只是在目前的云上竞争里尽管百度云成为了行业单季度营收超10亿最赽的玩家,但本身依然有很多工作要做

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大数据并不是在大而是有用。

夲文作者汪祥斌:腾讯系创业者工业大数据公司司DataEye创始人&CEO,这是大数据观察系列第一篇授权首发于南七道公众账号。

自从美团王兴提絀移动互联网下半场的概念后大家在谈论每一个行业时,都要提到下半场包括大数据行业。大数据的概念在这几年火爆程度不亚于AI、VR等概念。

但是作为一个大数据创业者,在谈大数据的下半场之前现在互联网界对于大数据这个概念有太多误区。你所知道的大数据嘚概念也许都是错误的。

大数据并不是在大而是有用

首先,大数据并不在于其大而在于质量,用通俗的话说就是有用

大数据是一個比较泛的概念,大数据其实不是强调数据有多么大而是有用。有用的数据才能称得上是大数据有用就包括了规模、质量等各种综合性属性。

所有的数据都必须深度地与业务揉合换句话说,创业者凭空想象的大数据模式一定都是虚假的没有做过这个具体业务的人去談合作,说如何帮到别人这都是忽悠。

这个行业里有太多不可描述的事情靠这个忽悠吃饭的人太多了。大数据领域精准营销是一个被提及到最多的概念,没有之一理论是大数据可以支持精准营销。大家都知道大数据需要规模所有外行人看到的就是,你有这么多数據所以你这个就是精准营销。但是忽视了一点就是真正到精准营销前还有一个在中间隔着的,不是规模而是质量而最终落地在效果。

这里面大家很容易忽视一点就是大数据要做到支持精准营销,这里面对大数据是有约定的数据的质量和规模同比都能达到的情况下,才可以实现

规模在大数据这一行目前看做到不难,难在质量而且质量是难以逾越的一道天堑。如果说DataEye从头再来2年内只做到现如今嘚覆盖我觉的依旧没什么难度。但是这种覆盖所获得的数据,能不能支撑所谓的大数据精准营销这是关键。没有质量谈数据的商业化嘟是扯淡

以游戏行业为例,在游戏里做大数据营销或者放大一点在移动互联网做大数据的精准营销,其实收集的不外乎是人的一些行為数据但真正能支撑你到后面变现的行为才是有效的,但这点并不是每个行为都能支持的

所以在大数据行业里,无效数据和数据质量嘚监测是很重要的这个我觉得是下半场的核心。它会影响每一家数据公司数据变现的效率变现效率将会是下半场的赛点。

在接下来洳何高效地获得有效数据这对创业者的门槛将变得非常高。很多数据服务比如说统计产品,不是拿到的数据都有效我认为很多统计产品拿到的数据是无效的,甚至是没有任何商业化的价值

创业者要关注自己最终数据商业化的落点在哪,如果是精准营销什么样的数据昰有效的呢?在这其中高质量客户的行为数据对精准定位肯定是有效的。比如要推销一个潮品你需要的用户不仅是个消费能力强的,洏且是很潮的人那么他就是一个高质量的数据。换句话说如果产品都不能覆盖这些人(你商业落点的客户全体),覆盖的都是一些六七八九线城市的用户这时候创业者跟投资者说看见没有,我有一两亿用户移动端行为数据其实商业化根本无从谈起。所以我说的商业落点很重要因为只有知道落点在哪你才知道你的数据质量该如何提升,究竟缺什么该设计什么样的服务产品。

所以大数据的下半场爭夺的就是商业化效益,其中关键是数据质量的竞争但想要高质量的数据或者高质量的客户,你就要提供高质量的服务产品才能完成高效高质的数据积累。高质量的数据依赖高质量的业务高质量的业务依赖于高质量的产品,三者相辅相成

比如现在游戏行业买量、导量成本高了,于是需要更多的服务开始创业的时候我们做了个产品叫广告监测,这个产品很简单到16年之后就没怎么推了。因为我们觉嘚这个产品门槛很低而且客户自己都能解决,很多客户已经自己解决了有中小客户解决不了的,他可能用第三方那在这一点上,我們必须提供高质量的业务或者产品我们今年在产品布局就整个提升一个档次,提升整体数据质量提升服务水平。

数据是客观的也是朂不客观的

在理论上来说,数据是最客观的因为拿到的这些数据,都是通过设备等各种渠道采集的但同时这也是最不客观的,因为人笁可以干预并篡改

在中国,纯粹的规模和量级很容易达到有些人客观达不到,就通过主观的各种手段哪怕是造假也很容易达到。所鉯说数据规模这不是一个特别好衡量的东西,听上去太虚了到现在为止,还会有些创业者喜欢说他们覆盖的设备数量,然从十亿到幾十亿台甚至有的人说自己都快上百亿了,我在知乎里提过一个问题:请问中国的运营商一年入网多少台设备啊大数据创业者太多,設备有些不够用了

从腾讯离职,到现在我做大数据这么多年随着项目的不断发展,对数据的感觉越来越深刻数据这个东西真的很有意思,如果说它客观它可能是这个世界上最客观的一个存在。但如果说它虚吧它也最容易被修改。现在各行各业开口闭口都是数据泹是大家有没有想过,这个数据随时可以被修改

这点不方便太展开说,具体原因你懂的

这个阶段大数据核心不是技术,而是商业化

大數据创业到现在决定最终发展的,其实不是大数据的技术而是大数据的商业化。

上半场结束了下半场竞争的是什么,我们确实一直茬思考想来想去恐怕就是商业化了。对数据源来说不是比谁会忽悠,比的是谁更能赚钱谁的变现效率更快。

不懂商业的创业者一萣是会垫底的,把大数据的坑填平的中国不缺数据技术型人才,缺的是数据商业化人才怎么样结合数据把它商业化,把这生意做好這个是中国最缺的。

不仅是大数据可能各个行业都是这样,现在缺乏真正的商业化前面竞争已经基本结束,但真正走向商业是一道大坎15年我在硅谷待了一段时间,见了很多以前在腾讯的兄弟之前腾讯研究院的兄弟在google研究算法有不少,他研究的课题我看了确实先进,但要说在技术上高多少也不见得但是大家所展现的商业思维与探索,跟国内确实有比较大的差距

现在在国外,有专门帮助客户做大數据商业化的公司比如我了解的一个海外团队就是在帮全球各处运营商做数据商业化的。他们在海外做过的商业化的案子包括门店、運营商、基站的选址,高速公路边上那种大的立柱广告的布设等等

大数据的商业,最后一定是很简单直接的商业模式越简单直接的商業模式越是一个好商业模式。纸面上的模式、数据等那没任何意义。实践很重要我看过太多大数据案例了甚至有些我可以告诉大家都昰所谓的专家臆想出来的,相对于纸面上的案例我更喜欢踏实实践的失败例子

整个大数据的上半场,大家拼概念、拿融资、收数据源該拿的都拿了,数据源之争到16年基本上就收官了格局已经形成。接下去的下半场就真的很残酷了这拼的真的就是鱼死网破了。那下半場大家拼的是什么拼的就是边际效应。既然圈了这么多人进来那就得把这个闭环圆上,不然怎么收场所以大数据下半场,就是拼变現和效率创业者能等,投资人等不了

大数据行业还有很长的路要走。现在很多时候都是看不清的硅谷的《奇点来临》说,任何一个噺兴行业最终都会有一个曲线一个新兴的行业的发展一定都是波浪式发展的,一开始是高速发展发展完之后进入调整期,然后再冲刺大数据行业也是如此。当它经历低谷之后它会再次成长起来那这整个行业可能就慢慢开始成熟了。而现在我们处在离成熟阶段还有仳较远的距离。

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