腾讯 Q3 财报公布:47 亿元云收入增长背后,到底有啥技术“推手”

  11 月 13 日,腾讯公布了截止 9 月 30 日的 2019 年 Q3 季度财报。财报显示,腾讯今年第三财季实际营收 972.36 亿元,同比增长 21%,非通用会计准则下净利 244.12 亿元,同比增长 24%,其中,腾讯在金融科技及企业服务等新业务上增长强劲。

  值得注意的是,腾讯在本次季报中单独披露了云服务收入,2019 年 Q3 季度云服务收入 47 亿元,同比增长 80%。

  自腾讯 2015 年 Q4 及全年财报中首次提及云服务,腾讯云营收规模一直保持着高速增长。据财报显示,2018 年腾讯云全年营收 91 亿元,而 2019 Q3 单季就已超 2018 年全年营收的 50%。在过去四年中,腾讯云的营收规模也均保持着三位数增长。

  可以说,腾讯云业务如此强劲的收入增长,离不开其在云计算领域的长期研发与投入,而技术积累和创新更是腾讯云 To B 业务增长背后最有力的“推手”。

  高速增长背后助力者,腾讯云自研技术体系大揭秘

  2019 年 Q3 季度,也是腾讯进行重大组织架构升级一周年的答卷时刻。财报显示,2018 年前三季度,腾讯云收入超过 60 亿元,而 2019 年 Q3 单季度收入达到 47 亿元。要说本季腾讯云业绩高速增长背后的“大功臣”,正是腾讯云所快速构建的全链路自研技术体系。

  正所谓十年磨一剑,云计算技术的进一步自主创新,势必将引领新一轮的技术变革。11 月 6 日,在刚刚落幕的腾讯 2019 Techo 开发者大会上,腾讯云副总裁、云架构平台部总经理谢明表示:“腾讯云在基础设施领域已经走出了一条自主创新之路。”

  会上,腾讯云在服务器、数据中心、数据库等领域发布了一系列核心技术突破,其中就包括腾讯自研服务器“星星海”、自研第四代数据中心 T-block 产品家族等基础产品。

  腾讯Q3财报公布:47亿元云收入增长背后,到底有啥技术“推手”?

  腾讯云自研服务器星星海

  自星星海服务器研发之初,腾讯云就作了充分的考量来明确需求边界,结合了数据中心实际部署环境要求,针对云端的计算、存储、网络等场景做了重点优化,有效满足腾讯云 98% 应用场景需求,可谓是腾讯云第一款真正为云而生的自研服务器。

  从运维的方面来看,星星海实现了免工具快速维护,并针对主板进行 HSC 电源设计,提供远程 AC cycle 能力,以此大幅提升运维效率。此外,从 Boot 阶段到 Runtime 阶段,星星海还能够全维度收集所有故障信息,并远程进行精准定位与数据分析,实现多维度覆盖故障诊断,全面提升运维能力。

  与此同时,星星海还系统地考虑了 IDC 基础建设及服务器硬件成本,采用可重构硬件系统的方式,进行模块化设计,以满足服务器设计多样化的需求。同时,深度定制的 CPU,能够实现行业最优单核性能和最优单核 TCO。根据测试,星星海可以实现云服务实例综合性能提升 35% 以上,最大负载能效对比业界可提高 50%。

  “大数据 + AI ”自研之路

  据了解,腾讯大数据平台的算力资源池,目前已有超过 20 万台的规模,每天实时接入数据条数超过 30 万亿。能支撑如此大规模数据的接入和运算,与腾讯云在大数据技术领域的开拓与创新有着十分密切的联系。

  腾讯云自研分布式机器学习引擎 Angel

  随着数据应用越来越深入,腾讯对数据挖掘的需求也越来越多,最初用来做数据训练的 MR 、 Spark 已经不能满足上亿的模型维度的需求。

  2015 年初,腾讯开始自研高性能的分布式机器学习平台 Angel 。从性能上来看,Angel 采用 PS 架构,优于现有图计算系统,能够支持十亿级节点、千亿级边的传统图挖掘算法,百亿边的图神经网络算法需求。它可运行于多任务集群以及公有云环境,具备高效容错恢复机制,也更容易支持新算法,同时,Angel 能够较好支持图挖掘、图表示、图神经网络算法,具备图学习的能力。

  目前 Angel 发展到 3.0 版本,能支持万亿维度,也可以兼容 Spark、PyTorch、TensorFlow 等生态,进一步降低了使用门槛。此外,Angel 今年还新增了对深度学习、图计算等的支持。

  腾讯云三大自研数据库

  回顾在云数据库领域的发展,腾讯云自研的数据库主要分为两类:一类是为腾讯内部业务适配而生的自研数据库,典型代表是 TDSQL;另一类是基于服务海量客户,由开源数据库适配业务自主研发的数据库,比如企业级云原生数据库 CynosDB、分布式关系数据 TBase。

  在金融领域,腾讯云 TDSQL 近期落地张家港农商银行,是银行传统核心系统应用国产分布式数据库的首次尝试。那么如何快速理解 TDSQL 呢?从架构上讲,TDSQL 是 Shared-Nothing 架构的分布式数据库;从部署方式来讲,TDSQL 是一款支持多租户的云数据库;从整体上来说,TDSQL 是由决策调度集群、SQLEngine、数据存储层等核心组件组成,其每个模块都基于分布式架构设计,可以实现快速扩展,无缝切换,实时故障恢复等。

  CynosDB 则是将传统数据库与云计算的优势相结合,解决了传统数据库云上的难题,其设计思路可以概括为以下几点:首先是计算存储分离;其次是日志下沉及异步回放,降低了计算存储分离的架构下的网络开销;然后是腾讯云自研的分布存储系统;最后是后台的持续日志备份,减轻了由于备份对数据库的冲击。

  全链路自研技术体系

  除了以上腾讯云已发布的自研产品外,随同星星海服务器一同推出的还有腾讯第四代数据中心 T-block 产品家族,其最大的优势就是让用户能够以搭积木的方式,快速实现全数据中心的模块化配置及建设。

  在基础设施层面,腾讯云还在计算、存储、数据库等领域,发布了包括大规模云计算操作系统 VStation、自研百 EB 级存储多 AZ 架构等一系列自研成果,真正实现从底层到应用层,全方位构建腾讯云自研技术体系。

  而这些核心基础技术的自研与突破,正是腾讯云 2019 年第三季度,在政务、金融、文旅、工业等领域屡获大单,保证“金融科技及企业服务”强劲增长的重要前提。

  截至今年 9 月底,腾讯云来自合作伙伴业务的收入同比增长了 138%,合作伙伴业务占比相比去年同期增长近 50%。Canalys 最新研究也显示,2019 年第二季度中国云基础设施市场规模同比增长 58%。在前三大厂商中,腾讯云增速最快,达到 88%。

  值得关注的是,伴随着腾讯云业务收入增速加快,腾讯对外开源也开始进入了快节奏时代。在腾讯 2019 Techo 开发者大会的现场,腾讯对一众开源项目进行的联合发布,就足以说明这一点。

  拉动业务增长,腾讯开源进入爆发期

  此前,腾讯技术委员会对外开源管理办公室执行总监许勇接受记者采访时透露,“其实更多的开源项目,它可能直接从这个开源项目上收益不到什么,但是通过开源方式,能够对业务产生促进或者是拉动。”

  而开源在经历了 30 年的发展之后,已经形成较为完善的商业模式,并成为众多巨头眼中的下一个增长点。截至目前,腾讯共开源了 86 个项目,覆盖云计算、大数据、AI、安全、小程序等领域,参与贡献的人数超过 1000 名,累计在 GitHub 获得了超过 25 万个 Star。

  腾讯Q3财报公布:47亿元云收入增长背后,到底有啥技术“推手”?

  在上周的腾讯 2019 Techo 开发者大会上,腾讯正式对四大重点开源项目进行了联合发布,包括分布式消息中间件 TubeMQ、基于最主流的 OpenJDK8 开发的 Tencent Kona JDK、分布式 HTAP 数据库 TBase,以及企业级容器平台 TKEStack ,这也是继轻量级物联网操作系统 TencentOS tiny、全栈机器学习平台 Angel3.0 等重磅项目密集开源后的又一个开源高峰。此外,就在昨天(11 月 14 日)腾讯也正式宣布开源高性能图计算框架 Plato,这也是在短短一周之内,腾讯开源的第五个重大项目。

  分布式消息中间件 TubeMQ

  TubeMQ 是腾讯大数据从 7 年前就开始研发的一款分布式消息中间件,目前每天支撑的数据量超过 30 万亿条。其中,TubeMQ 系统采用的是自管理的元数据仲裁机制方式进行,Master 节点通过采用内嵌数据库 BDB 完成集群内元数据的存储、更新以及 HA 热切功能,负责 TubeMQ 集群的运行管控和配置管理操作,对外提供接口等;通过 Master 节点,Tube MQ 集群里的 Broker 配置设置、变更及查询实现了完整的自动化闭环管理,减轻了系统维护的复杂度。TubeMQ 正式被 Apache 基金会接受为正式 Incubator 项目,开始孵化之旅。(TubeMQ 项目开源地址)

  Tencent Kona JDK

  腾讯 Kona JDK 在主流 OpenJDK8 的基础上,进行了针对性的开发和优化,引入了一些高版本 JDK 的特性,能够帮助用户在无感知的使用共享核心类信息来提高启动速度。而为了增强线上诊断的能力,腾讯 Kona JDK 还引入了 JFR 以及活页图等功能,可以帮助 Java 用户获得从系统到应用的 profiling 信息,增强运行时诊断以及热点分析,指导优化。

  目前,腾讯 Kona JDK 已经在腾讯上万台服务结点上大规模部署,服务云上 Java 场景。未来,腾讯还将对 Kona 进行长期维护,包括季度性的版本更新,以保证 Kona 用户的 Java 应用的稳定与安全。(Kona JDK 项目开源地址 )

  分布式 HTAP 数据库 TBase

  在传统的关系数据处理系统中,习惯把系统按照业务特点分为在线事务处理系统 ( OLTP ) 和在线分析处理 (OLAP ),但腾讯云基于 PostgreSQL 自研的分布式 HTAP 数据库 TBase,就向我们展示了一种革命性的数据处理架构,把 OLTP 和 OLAP 处理进行融合,在一套数据库系统中同时完成两种操作,同时降低业务复杂度和业务成本。

  目前,该项目已经在腾讯内部大规模采用,线上运行超过 200 个集群实例,节点规模突破 1000,单日请求量超过 10 亿次,是一个生产级的企业级 HTAP 数据库。(TBase 项目开源地址)

  企业级容器平台 TKEStack

  企业级容器平台 TKEStack 基于 Kubernetes ,提供以容器为核心的、高度可扩展的高性能容器管理服务。据了解,TKEStack 可完全兼容原生 Kubernetes API,面向离线业务和在线业务混部的业务场景,TKEStack 能够稳定管理万级别 Kubernetes 集群,并为容器化的应用提供高效部署、资源调度、服务发现和动态伸缩等一系列完整功能。

  腾讯云 TStack 现已应用于工业、医疗、零售、教育、政务等各个领域,基于该产品形成超过 90 种行业解决方案,可以算是一款重磅级的开源项目。(TKEStack 项目开源地址)

  高性能图计算框架 Plato

  Plato 是腾讯内部图计算 TGraph 团队整合内部资源自主研发的一款高性能图计算框架。目前,Plato 主要提供两大核心能力:腾讯数据量级下的离线图计算和腾讯数据量级下的图表示学习。架构设计上,Plato 框架的核心是自适应图计算引擎,它能够根据不同类型的图算法,提供多种计算模式供开发者灵活选择,包括自适应计算模式、共享内存计算模式和流水线计算模式等。

  值得一提的是,目前 Plato 的算法库中的图特征、节点中心性指标、连通图和社团识别等多种算法都已经开源,未来还将进一步开源更多的算法。(Plato 项目开源地址)

  小结

  腾讯副总裁、腾讯云总裁邱跃鹏曾表示,开源是让所有开发者通过代码共享成果最好的方式。如今,腾讯以发起者、贡献者等不同角色参与开源,而腾讯云也将持续进行底层技术积累与创新。伴随着腾讯云技术研发与开源共建对云业务产生的持续性拉动作用,作为腾讯下一阶段的收入增长引擎,腾讯云又将在未来交出怎样的优异答卷。让我们共同期待。

次数不足API KEY 超过次数限制