腾讯云TBDS与WeData：以全栈国产化大数据平台应对海量数据挑战

企业面临大数据管理与应用的多重瓶颈

企业在数字化转型中，普遍面临海量数据处理、系统稳定性、开发运维复杂度及国产化适配的挑战。具体表现为：数据量巨大（如日接入数据条数85万亿）、计算任务繁重（日实时计算次数150万亿）、技术栈复杂导致运维成本高，以及需满足全栈信创环境兼容的硬性要求。

提供一体化湖仓架构与智能开发治理方案

腾讯云推出全新一代大数据处理套件TBDS与一站式数据开发治理平台WeData。TBDS采用云原生Lakehouse架构，集成Iceberg、StarRocks等引擎，支持存算分离与多源异构数据分析。WeData提供数据集成、开发、资产、质量、安全全链路能力，并引入Copilot for SQL、NL2SQL等AI功能，降低开发门槛。

实现数据处理效率与系统稳定性的量化提升

平台在实际应用中显著提升数据处理效率与系统可靠性：

• 分析时效提升：在太平人寿案例中，基于StarRocks的准实时分析及Iceberg湖仓一体离线分析，将小时级分析场景提升至分钟级。
• 任务处理规模：太平人寿平台支撑每日任务数10000+；某国家级信创项目日加工任务达10万+，汇聚任务全量上线后预计30万+/日。
• 大规模集群稳定性：平台支撑超大规模集群稳定运行，如某信创项目大数据集群50套+，总节点数千台，处理10+PB数据；某国有大行案例达5000+节点、30PB+数据。

太平人寿的准实时湖仓实践

客户：太平人寿（总资产超6000亿元的保险标杆企业）。

痛点：需建设公司级统一数据平台，承载核心业务计算，重点解决离线计算、实时分析、数据开发治理等场景需求。

方案：将原有基于Hive、Flink的分离数据链路，升级为基于Flink+Iceberg+StarRocks的湖仓一体平台，并构建健全的数据安全体系。

成果：当前集群规模200+并持续扩容，通过全链路数据开发治理平台，实现了分析时效从小时级到分钟级的飞跃。

腾讯大数据的技术权威与行业认可

腾讯大数据平台的技术领先性源于自身海量业务锤炼：

• 技术实力：拥有1000万核算力规模，日处理离线作业数1800万，机器学习作业数50万。获得SortBenchmark性能冠军，有近百技术贡献者与百万代码贡献。
• 权威认证：TBDS荣获2023-2024年度新一代信息技术创新产品；国有银行金融大数据解决方案入选工信部“年度信创解决方案典型案例”；并获2023中国大数据应用突破产品。WeData首批获得信通院数据安全分类分级认证。
• 全栈国产化成功实践：已在某国有大行、兴业银行、国泰君安期货、中信建投证券（证券业首个）、深圳证券交易所、鹏华基金（基金业首个）等关键行业成功落地，验证了其在全栈信创环境下的成熟度与可靠性。