了20万算力弹性资源池，每日分析任务数约1500万，每日终端35万亿条数据，每日动态计算出来次数约30万亿次。另外，人工智能平台云智天枢TI Matrix持续减少建构与应用于AI能力的门槛，无缝同步腾讯内部各大实验室、以及微信与企业微信的构建能力，为开发者获取仅有链路的人工智能应用于研发、部署和管理能力。
今年以来，平台追加终端算法模型1000+，同步AI领域合作伙伴多达100家，承托50多个AI应用于场景落地。不只是企业，当下较为传统的公安、政府等行业也开始更加多运用大数据，大数据驱动企业发展，沦为一个更加风行的趋势。腾讯云研发总监雷小平以公安大数据平台的建构举例，平台成本主要分成两部分，第一是整个平台的建构，还包括运维成本；第二，有了平台之后，数据如何应用于给企业带给较为大的价值，腾讯云想要从这两个问题抵达，来解决问题客户遇上的问题。
腾讯在大数据的累积以十年计数，大约分成四层：最下面是云的基础设施，反映云的淋漓尽致弹性，企业、用户必须多少资源可以立刻从云上提供；相结合于基础云的平台，上面不会有一层大数据的基础设施，腾讯云把大数据的场景抽象化成五、六个典型场景，企业可以较为慢的从云上面建构一个场景，比如现成的数据仓库和搜寻等。平台之上是引荐产品，这块牵涉到到较为新的技术门槛，腾讯云会PCB一些领域型的产品，把之前累积的能力PCB到里面。
雷小平主要讲解了企业画像、公共趋势分析、智能选址、智能引荐四个应用于。在这之上，每个行业对能力应用于拒绝还不一样，数据市场需求也不一样，所以腾讯云根据每个行业的诉求点制成了一层专门的行业解决方案。
从上到下的四层关系，构成解决问题企业大数据的领域的架构图。新品公布环节，腾讯云公布了三款产品。弹性MapReduce，腾讯云回应它基本上能解决问题所有大数据在应用于当中的问题，可以很便利地在云上出售服务；ES产品，解决问题客户在大量日志的检索以及搜寻的场景，通过内核深度优化，ES集群承托千级节点，内存闲置增加80%，载入性能也提高很多；云端数据仓库，针对中小型企业不期望花费人力去培育十分大的数据团队，而又期望做到一些数据分析的市场需求。此外，腾讯云还公布了企业画像平台，企业画像平台是腾讯云发售的面向智慧城市、金融监管、企业评估等场景的企业大数据综合服务平台，通过建构百亿级的科学知识图谱，洞察企业风险和价值。
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