在數據驅動(dòng)的時(shí)代,如何有效地利用大數據已經(jīng)成為了各個(gè)行業(yè)的重要課題。而隨著(zhù)云計算、人工智能等新興技術(shù)的蓬勃發(fā)展,數據技術(shù)也隨之不斷生長(cháng)并呈現出新的趨勢與特點(diǎn),企業(yè)該如何把握數據技術(shù)的新脈絡(luò ),從而洞察數據背后的價(jià)值?
2023 年 8 月 19 日,由騰訊云 TVP 主辦的第八屆 Techo TVP 開(kāi)發(fā)者峰會(huì )——“數據驅動(dòng)智能,智能賦能未來(lái)”圓滿(mǎn)落下帷幕,本屆峰會(huì )聚集了 6 位來(lái)自數據技術(shù)行業(yè)的領(lǐng)袖和專(zhuān)家,圍繞數據技術(shù)的最新進(jìn)展、方向趨勢、創(chuàng )新應用進(jìn)行了精彩分享及深入交流,為廣大開(kāi)發(fā)者提供思想和實(shí)踐的啟示。
主持人開(kāi)場(chǎng)
▲《明說(shuō)三人行》創(chuàng )始人、騰訊云TVP盧東明開(kāi)場(chǎng)致辭
本次峰會(huì )由騰訊云 TVP 盧東明老師擔任主持人,盧東明也是專(zhuān)注于大數據及 AI 領(lǐng)域的訪(fǎng)談欄目《明說(shuō)三人行》的創(chuàng )始人兼主持人,被人稱(chēng)為"明叔"。峰會(huì )伊始,明叔借用英國著(zhù)名小說(shuō)家狄更斯在《雙城記》中的經(jīng)典語(yǔ)錄做了開(kāi)場(chǎng):這是中國數據技術(shù)最好的時(shí)代,也是最壞的時(shí)代。這是中國歷史上數據庫和大數據技術(shù)發(fā)展周期最繁榮的時(shí)刻,但眼花繚亂的技術(shù)體系和不斷更迭的產(chǎn)品,也為開(kāi)發(fā)者和企業(yè)帶來(lái)了前所未有的挑戰。面對眾多的數據庫技術(shù)該如何選擇,又該如何組合來(lái)應對不同的目標,是企業(yè)和開(kāi)發(fā)者們需要去思考和厘清的重要議題。
AI全民化下數據平臺的四大趨勢
▲《精益數據方法論》作者&創(chuàng )始人、騰訊云TVP史凱演講
《精益數據方法論》作者&創(chuàng )始人、騰訊云 TVP 史凱老師帶來(lái)了《AI 全民化下數據平臺的四大趨勢》的主題分享。
史老師指出我們正在由“數據全民化”快速邁入“AI 全民化”時(shí)代,在數據全民化的時(shí)代,所有人都能夠被數據所賦能,通過(guò)對數據的運用和分析獲得實(shí)時(shí)的反饋與洞見(jiàn)。而隨著(zhù) ChatGPT 的出現,AI 全民化的時(shí)代正在迅速到來(lái)。在未來(lái),人工智能將普惠每一個(gè)人,同時(shí)也將給企業(yè)數據平臺帶來(lái)巨大挑戰,即無(wú)限增長(cháng)的數據應用需求,與有限割裂的數據生產(chǎn)力之間的矛盾。但大模型的出現,給予了數據人員新的想象空間,大家都寄希望于 AI 技術(shù)能夠幫助數據生產(chǎn)、數據分析,并加速數據源到價(jià)值的產(chǎn)生。
為此,史老師提出了數據平臺未來(lái)發(fā)展的四大趨勢:
●數據平臺價(jià)值顯性化,隨著(zhù)企業(yè)對于數據的投資越來(lái)越大,更多的企業(yè)希望數據能夠直接為業(yè)務(wù)產(chǎn)生價(jià)值,這對于數據平臺也帶來(lái)了新的挑戰,那就是如何將數據平臺的價(jià)值直接關(guān)聯(lián)到業(yè)務(wù)價(jià)值;
●數據平臺架構現代化,數據平臺將朝著(zhù)融合分析、易用、可信、去中心化的方向發(fā)展,以 Data Fabric/Data Mesh 等為代表的新數據架構實(shí)踐正在逐漸興起;
●AIGC 賦能的數據價(jià)值鏈,數據平臺將融合 AIGC 的新技術(shù)消除企業(yè)數據生產(chǎn)價(jià)值鏈里的浪費;
●AIGC 能力平臺化、服務(wù)化,AIGC 將成為企業(yè)隨用隨調的能力,一般的企業(yè)不需要搭建自己的大模型,而應關(guān)注如何融合大模型的能力深化數據的價(jià)值挖掘。
分享最后,史凱老師為大家總結了一句話(huà):“數字化轉型源于問(wèn)題,始于業(yè)務(wù),成于數據,落于場(chǎng)景,量于價(jià)值,終于組織?！睙o(wú)論數據平臺如何演進(jìn),如何從業(yè)務(wù)中成長(cháng),用數據灌溉,在場(chǎng)景中落地,并最終呈現業(yè)務(wù)價(jià)值,推動(dòng)企業(yè)的整體數字化才是企業(yè)關(guān)注的核心命題。
兼具成本和易用—騰訊云ES云原生Serverless演進(jìn)之路
▲ 騰訊云ES研發(fā)總監高攀演講
從技術(shù)暢想,回歸企業(yè)數據治理的現實(shí)情況,在粗放型增長(cháng)向集約型增長(cháng)轉變的今天,如何降本增效,提高數據效能,是企業(yè)和開(kāi)發(fā)者關(guān)注的重心。騰訊云 ES 研發(fā)總監高攀老師分享了《兼具成本和易用——騰訊云 ES 云原生 Serverless 演進(jìn)之路》。
高攀老師介紹道,騰訊云 ES是在騰訊云云原生一站式的全托管的 ELKB 服務(wù),基于開(kāi)源 ES,圍繞成本、性能、穩定性、擴展性等方面進(jìn)行自研內核改造,實(shí)現成本下降 50～80%,查詢(xún)性能提升 3～10 倍,寫(xiě)入性能提升 2 倍,SLA 到 99.99%,擴展性提升 10 倍以上。
騰訊云大數據 ES 的服務(wù)場(chǎng)景非常豐富,日志是其中最常見(jiàn)、規模最大的場(chǎng)景,由于日志價(jià)值密度相對較低,但規模通常較大,因此企業(yè)在日志場(chǎng)景下的關(guān)注重點(diǎn)在于成本控制,因此騰訊云大數據 ES 圍繞成本進(jìn)行了大量?jì)?yōu)化改進(jìn),通過(guò)鏈路集成、索引自治、存算分離等技術(shù)大幅降低接入成本、運維成本、資源成本。
成本問(wèn)題迎刃而解,高攀老師還希望在易用性上持續提升,為用戶(hù)提供一項一站式的大數據分析服務(wù)。雖然各廠(chǎng)商基于最底層的 ES 內核,提供了 PaaS 化的 ES 服務(wù),但用戶(hù)在集群創(chuàng )建、數據鏈路配置、索引生命周期管理等運維工作上仍需耗費精力。因此他和團隊在騰訊云 PaaS 版 ES 服務(wù)的基礎上加以改進(jìn),推出了不需要關(guān)心集群和節點(diǎn),免運維的 Serverless ES 服務(wù)。在成本上,也進(jìn)一步做了優(yōu)化, Serverless 區別于原來(lái) PaaS 服務(wù)按節點(diǎn)的計費形式,將依據寫(xiě)入量和查詢(xún)量收費,真正做到按需收費。在穩定性上,采用集群索引后臺統一運維調優(yōu)的方式,避免因使用不當造成的故障,同時(shí)也 100% 兼容開(kāi)源 ES API,100% 兼容 ELK 生態(tài)。
構建企業(yè)級實(shí)時(shí)數倉:基于A(yíng)pache Doris打造穩定可靠的數據倉庫TCHouse-D
▲ 騰訊云Doris研發(fā)技術(shù)負責人李德演講
Apache Doris 是 ASF 知名的開(kāi)源數倉項目,并以其簡(jiǎn)單易用靈活的優(yōu)勢收獲了不少開(kāi)發(fā)者的青睞。騰訊云 Doris 研發(fā)技術(shù)負責人、Apache Doris 社區 PMC 李德老師,為大家帶來(lái)了題為《構建企業(yè)級實(shí)時(shí)數倉:基于 Apache Doris 打造穩定可靠的數據倉庫 TCHouse-D》的分享。
分享伊始,李德老師先向大家簡(jiǎn)要介紹了騰訊云大數據 TCHouse-D,TCHouse-D是騰訊云基于 Apache Doris 打造的實(shí)時(shí)數據倉庫服務(wù),100% 兼容 Apache Doris,兼容 MySQL 協(xié)議,支持并發(fā)、多維分析、交互式分析、實(shí)時(shí)數倉,湖倉聯(lián)邦分析等多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景,簡(jiǎn)單易用,彈性伸縮,安全可靠,生態(tài)兼容、功能全面。隨即,李德老師分享了他對企業(yè)級實(shí)時(shí)可更新數倉的理解:
●實(shí)時(shí)寫(xiě)入和增刪改查,數據可以實(shí)時(shí)和批量寫(xiě)入、增刪改查實(shí)時(shí)可見(jiàn),可以對接 Flink、Kafka 等實(shí)時(shí)系統;
●實(shí)時(shí)同步數據變化,支持整庫同步和增量同步,流式寫(xiě)入背壓自動(dòng)調速,表結構變更實(shí)時(shí)無(wú)阻塞自動(dòng)同步;
●企業(yè)級穩定可靠,認證、權限和審計功能完備,監控、告警、巡檢完善,全托管服務(wù),讀寫(xiě)高可用。
TCHouse-D 正是基于上述標準嚴格設計的,在保障實(shí)時(shí)寫(xiě)入和增刪改查上,借鑒了Google Mesa 的預聚合模型,存儲引擎通過(guò)類(lèi)似 LSM 的數據結構提供快速的數據導入支持。在實(shí)時(shí)同步上,MySQL Binlog 能夠實(shí)時(shí)同步,整庫增量,segment 變更都能實(shí)現自動(dòng)同步,另外有兩階段提交,能夠實(shí)現 Exactly Once 語(yǔ)義。作為云上產(chǎn)品,TCHouse-D 在穩定性上的投入毋庸置疑,支持運維和用戶(hù)兩級告警體系、定時(shí)巡檢、實(shí)時(shí)寫(xiě)入背壓自動(dòng)限流,還有 Tablet 和 Compaction 健康檢查。除此之外,基于角色的權限體系、白名單、元數據雙備份等機制設計也為服務(wù)的安全可靠保駕護航。
伴隨著(zhù)大家的期待,李德老師分享了 TCHouse-D 未來(lái)的規劃和展望:冷熱分層、計算節點(diǎn)、跨集群同步復制、存算分離等功能正在研發(fā)中,有望在今年 Q4 或明年初與大家見(jiàn)面。
DataOps探索:Apache十大DataOps頂級項目選型分析
▲ Apache Software Foundation Member、騰訊云TVP郭煒演講
在大數據領(lǐng)域,企業(yè)往往關(guān)注數據提取和高效挖掘的結果,但對數據從產(chǎn)生、存儲、整合、流轉、再產(chǎn)生的閉環(huán)流程的探索卻淺嘗輒止。Apache Software Foundation Member、騰訊云 TVP 郭煒老師進(jìn)行了《DataOps 探索:Apache 十大 DataOps 頂級項目選型分析》的主題分享。
為了幫助大家更直觀(guān)地了解 DataOps,郭老師將其精煉地總結為:把數據存到庫里,構建儀表盤(pán),整合到數據湖建立數據模型,然后做挖掘,最后再到預測結果并重新產(chǎn)生新數據的這一整個(gè)閉環(huán)流程。Gartner 曾經(jīng)在 2019 年把 IT 技術(shù)分為了 IT 工匠、IT 工業(yè)化、IT 數字化 3 個(gè)時(shí)代。而郭老師提出,隨著(zhù) AI 技術(shù)的突飛猛進(jìn)和大模型的出現,我們正面臨第四個(gè)時(shí)代 —— IT 智能化時(shí)代,DataOps 也將隨之呈現從 BI 到 AI 的發(fā)展趨勢。隨后,郭老師對Apache SeaTunnel、 Apache Airflow、Apache DolphinScheduler、Apache Nifi 等 ASF 十個(gè)比較流行的 DataOps 開(kāi)源項目進(jìn)行了詳細的介紹與選型分析,以進(jìn)一步幫助企業(yè)和開(kāi)發(fā)者量體裁衣,找到適合項目從而順利打造出公司自己的 DataOps 平臺。
而說(shuō)到大家都感興趣的大模型與 DataOps 的碰撞以及未來(lái)的趨勢,郭老師表示,企業(yè)通過(guò)開(kāi)源大模型重新訓練自己的模型是大勢所趨,并用一段《用一杯星巴克的錢(qián),訓練自己私有化的 ChatGPT》的案例視頻,生動(dòng)地展示訓練大模型的可行性。而 DataOps 的最終目標就是讓數據生成更加快速,大模型和 DataOps 的結合更是每個(gè)公司、每位個(gè)體都應該大膽去嘗試的事情。
最后,郭老師帶領(lǐng)大家共同展望,Ops 的本質(zhì)是提高人和人的效率,提高業(yè)務(wù)和技術(shù)的效率,提高設計和研發(fā)的效率,提高不同水平人之間的效率,相信在 DataOps 領(lǐng)域,也將出現“類(lèi) ChatGPT”應用,讓大家通過(guò)自然語(yǔ)言的方式了解數據。
騰訊云智能存儲在A(yíng)IGC場(chǎng)景的架構與落地實(shí)踐
▲騰訊云智能存儲研發(fā)負責人王淼演講
當下,AIGC 作為大模型一個(gè)重要的應用場(chǎng)景,受到眾多行業(yè)追捧,有機構預測 AIGC 場(chǎng)景未來(lái)會(huì )在 5-10 年成為萬(wàn)億市場(chǎng)。來(lái)自騰訊云的智能存儲研發(fā)負責人 王淼老師也向我們分享了《騰訊云智能存儲在 AIGC 場(chǎng)景的架構與落地實(shí)踐》,詳細介紹了騰訊云智能儲存的技術(shù)架構與主要能力,以及在 AIGC 場(chǎng)景下能夠幫助企業(yè)解決的針對性難題。
王淼老師首先詳細介紹了智能存儲系統在接入層、邏輯處理層、數據處理層、存儲層,以及底層基礎服務(wù)的技術(shù)架構。隨后王淼老師總結了 AIGC 場(chǎng)景的核心要素,即內容生成、內容安全、內容智理,圍繞這三個(gè)核心要素,結合 AIGC 場(chǎng)景涉及到的所有流程,從數據采集、數據預處理、特征工程、模型訓練,到推理應用,內容審核、內容智理,騰訊云提供了端到端的智能存儲解決方案。
在騰訊云智能存儲解決方案中,COS 作為數據湖的統一存儲底座,在對帶寬訴求強烈的數據訓練階段,提供了數據加速器 GooseFS 和 GooseFSx,通過(guò)分布式的換成加速服務(wù),豐富的協(xié)議支持,可以極大地提升數據讀寫(xiě)效率和接入的便利。在內容安全上,騰訊云將基于數據萬(wàn)象豐富的內容審核能力,結合 AIGC 的特殊場(chǎng)景,提供了從輸入到輸出,通過(guò)定制化模型提供一體化的存儲內容安全方案,另外面對版權保護問(wèn)題,王淼老師也詳細介紹了數據萬(wàn)象數字水印功能的技術(shù)原理:通過(guò)離散傅里葉變換算法,將圖片、視頻幀進(jìn)行頻域/時(shí)域的轉換,在轉換過(guò)程中嵌入數字水印信息,以達到隱藏水印,保護數字產(chǎn)品的版權的效果。此外,AIGC 的產(chǎn)物,必然有分發(fā)的場(chǎng)景,騰訊云智能存儲還提供了極智壓縮服務(wù),可以在不改變圖片格式的前提下,對 JPG、PNG 圖片提供 50% 以上的體積壓縮,極大程度節省分發(fā)流量。
最后,王淼老師分享了一個(gè)專(zhuān)注文生圖領(lǐng)域的客戶(hù)案例,騰訊云智能存儲團隊通過(guò)協(xié)助客戶(hù)在訓練節點(diǎn)部署 GooseFS,構建了 TB/s 的吞吐能力,大幅提升了訓練效率,提高了客戶(hù)的模型迭代效率。隨著(zhù)業(yè)務(wù)上線(xiàn),面對海量請求和 AIGC 產(chǎn)物,客戶(hù)通過(guò)數據萬(wàn)象的 AIGC 自動(dòng)審核功能,每日審核文本&圖片數千萬(wàn)次,完美解決了內容安全問(wèn)題。在分發(fā)圖片的時(shí)候,通過(guò) AVIF 自適應、極智壓縮搭配結合,針對不同平臺智能分發(fā)體積最小的圖片,降低了 50% 的圖片下載帶寬,節省了運營(yíng)成本,提高了訪(fǎng)問(wèn)速度。
圓桌對話(huà)環(huán)節
▲圓桌對話(huà)環(huán)節
在干貨滿(mǎn)滿(mǎn)的大咖分享環(huán)節結束之后,接踵而至的是本屆峰會(huì )特別策劃的圓桌環(huán)節。與以往不同的是,本次圓桌討論在明叔的主持下以辯論的形式開(kāi)展,史凱、高攀、李德、郭煒、王淼五位嘉賓圍繞議題各抒己見(jiàn),輸出自己的不同觀(guān)點(diǎn)與獨到見(jiàn)解,幾乎在每個(gè)問(wèn)題上都出現了正反兩方觀(guān)點(diǎn)的碰撞,一時(shí)間精彩紛呈,觀(guān)眾們大呼過(guò)癮的同時(shí)也學(xué)習到了大咖們思辨的精神。
AI全民化的時(shí)代到來(lái),大數據是否會(huì )更繁榮?
史凱、高攀及王淼三位老師持正方立場(chǎng),他們均認為AI 會(huì )讓未來(lái)各行各業(yè)變得更加繁榮,數據量更會(huì )急劇增加,未來(lái)市場(chǎng)對大數據的算力、效率等方面都會(huì )有更高的要求,這也將進(jìn)一步推動(dòng)技術(shù)更新,促進(jìn)大數據往更高的層次發(fā)展。
而李德老師則持相反意見(jiàn),他在提問(wèn)“操作系統在 20 年前火還是現在更火”后,表達了自己的觀(guān)點(diǎn),他認為當 AI 真正迭代到極度成熟時(shí),數據庫和大數據會(huì )藏在應用的背后,大家對數據庫或大數據的需求量可能會(huì )降低。郭煒老師也贊成李德老師的觀(guān)點(diǎn),他相信在未來(lái),大數據會(huì )成為基礎設施,真正所有的業(yè)務(wù)邏輯將由 AI 大模型來(lái)做。
主持人明叔也分享了自己的觀(guān)點(diǎn),在他看來(lái),我們對數據的理解和探索還不夠深入,隨著(zhù) AI 的發(fā)展,數據需求也在發(fā)生變化,在未來(lái)很可能會(huì )出現新的數據類(lèi)型或者數據特征,在那個(gè)時(shí)候的數據工程師可能要解決全新的挑戰。從測試(Test)到大文本(Text),再到圖片(Image),再到視頻(Video)是一個(gè)演進(jìn),視頻(Video)后邊是什么,想象空間非常大。
中國數據技術(shù)未來(lái)發(fā)展的成功路徑是“大而全”還是“小而美”?
王淼老師傾向于小而美,他認為一些垂直場(chǎng)景的公司具備足夠深入的專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域知識,在和大數據技術(shù)做結合后,可以快速響應一些垂直領(lǐng)域的需求。同時(shí)他也建議小而美的公司能夠站在巨人的肩膀上,底層技術(shù)上可以考慮使用開(kāi)源技術(shù)或云服務(wù),聚焦精力和資源快速把自己的產(chǎn)品推出來(lái)。高攀老師則認為該議題屬于分工問(wèn)題,小而美專(zhuān)注自身領(lǐng)域深入挖掘,做好自身產(chǎn)品,再和大公司合作;大而全的云廠(chǎng)商則應做好整合,為客戶(hù)提供整套的解決方案。
郭煒、史凱、李德老師認為大而全更好。郭煒老師提出,甲方企業(yè)的需求是多元化的,20% 的企業(yè)選擇用小而美的單一工具自己組裝,而 80% 的公司可能更依賴(lài)一站式的解決方案。史凱老師表示,在如今的激烈的市場(chǎng)環(huán)境下,不做大而全的公司可能會(huì )面臨生存問(wèn)題,甲乙方之間對于技術(shù)和業(yè)務(wù)目標的認知存在信息差,作為數據庫產(chǎn)品公司,需宣稱(chēng)自己大而全,強調自身產(chǎn)品的優(yōu)勢,才能提升行業(yè)認知度。李德老師持相似觀(guān)點(diǎn),在他看來(lái)小而美是理想愿景,大而全是現實(shí)路徑。如果從商業(yè)成功的角度來(lái)看,產(chǎn)品的定位和營(yíng)銷(xiāo)很重要,很多小而美公司在定位和宣傳上不如大而全的公司可以做到家喻戶(hù)曉。
明叔則表示,小而美的公司是創(chuàng )新的根源,他期望看到小而美的公司成功,但大而全的公司在整合資源與成本控制上更有優(yōu)勢,綜合目前的商業(yè)環(huán)境來(lái)看,大而全的公司更可能成功。
在多兵器時(shí)代,幫助開(kāi)發(fā)者提升戰斗力的“兵器”是什么?
高攀老師從兵器角度分享了自己的建議,技術(shù)產(chǎn)品雖然紛繁復雜,但開(kāi)發(fā)者只要根據自身場(chǎng)景需要,在每個(gè)領(lǐng)域選擇一個(gè)備受認可的產(chǎn)品深入研究即可,比如離線(xiàn)場(chǎng)景的 Spark、TP 場(chǎng)景的 MySQL、PG,AP 場(chǎng)景的 ES、Doris 都可以,剩下的產(chǎn)品可以舉一反三。
史凱老師認為越是在技術(shù)滿(mǎn)天飛的時(shí)代,越要守住核心能力,因此史老師提出了作為開(kāi)發(fā)者需要具備的三個(gè)重要的能力:學(xué)習能力、邏輯能力、溝通能力。學(xué)習能力保障更快成長(cháng),邏輯能力幫助更好地解決問(wèn)題,溝通能力能打造非常好的氛圍、環(huán)境,讓自己走得更遠更穩更快。
李德老師也分享了三項能力:一是利用工具的能力,比如通過(guò) ChatGPT、成熟“輪子”等工具或組件完成業(yè)務(wù)需求;二是參與開(kāi)源,利用開(kāi)源代碼去學(xué)習研究可以更快進(jìn)步;最后是總結能力,總結是逼迫自己思考的過(guò)程,善于總結可以提升自己的思考維度。
參與開(kāi)源也是郭煒老師對開(kāi)發(fā)者的建議之一,除此之外,郭煒老師提醒開(kāi)發(fā)者要重視大模型,尤其私有化的模型在輔助編程上的表現會(huì )超出預期。其次,是否深入理解對業(yè)務(wù)流程與需求往往是區分優(yōu)秀的程序員和一般程序員的標準。進(jìn)階優(yōu)秀開(kāi)發(fā)者,一定不能光會(huì )寫(xiě)代碼,而要理解業(yè)務(wù),參與業(yè)務(wù)流程,從而更好地掌控業(yè)務(wù)需求。
王淼老師著(zhù)重強調了開(kāi)發(fā)者需要有經(jīng)營(yíng)意識,在架構設計、技術(shù)選型的時(shí)候,用經(jīng)營(yíng)的意識去權衡投入產(chǎn)出比,去決策事情該不該做,該投入多少資源去做,這是開(kāi)發(fā)者更進(jìn)一步成為綜合性人才非常需要具備的素質(zhì)。
最后,主持人明叔為參會(huì )者們總結了三個(gè)字的建議:異、理、說(shuō)?！爱悺奔仁遣町惖漠?也是變異的異,在同質(zhì)化嚴重的當下,開(kāi)發(fā)者一定要求異,觀(guān)察市場(chǎng)變化,抓住機遇,才能在下一個(gè)輪回里搶占先機;“理”是理解力,理解一個(gè)系統,理解一個(gè)業(yè)務(wù)會(huì )愈加重要;而“說(shuō)”代表說(shuō)服力,真正成功的開(kāi)發(fā)者最后往往在帶領(lǐng)團隊,在此路徑上說(shuō)服力必不可少。
結語(yǔ)
▲ 峰會(huì )現場(chǎng)
觀(guān)大咖共話(huà),曉數字未來(lái),至此,本屆峰會(huì )也正式落下帷幕。峰會(huì )中 6 位專(zhuān)家就數據技術(shù)的最新進(jìn)展和未來(lái)趨勢敞開(kāi)思想、深入交流,不僅帶來(lái)了數據技術(shù)的趨勢展望,也分享了可落地的實(shí)踐經(jīng)驗。
未來(lái),騰訊云 TVP 將始終與時(shí)俱進(jìn),秉持“用科技影響世界”的初心,持續為開(kāi)發(fā)者打造“最有料、有趣、且有用”的開(kāi)發(fā)者峰會(huì ),讓我們共同期待下一次 Techo TVP 開(kāi)發(fā)者峰會(huì )的到來(lái)。
