面向AI原生时代的Data+AI一体化数据架构与业务量化实践

核心讲授者：徐晓敏（腾讯云大数据平台产品总经理）

破解大模型时代的数据范式与交互决策瓶颈

在LLM（大语言模型）引发的技术变革下，底层系统自治能力与顶层业务智能决策的需求正在重构传统数据范式。传统大数据生态（如Hadoop体系）在应对参数数量庞大、训练数据量激增以及复杂计算资源调度时，暴露出明显的业务瓶颈：

• 处理架构受限： 算力需求从单纯的CPU通用计算，强制演进为CPU+GPU混合计算与存算分离架构。
• 治理与分析维度单一： 数据治理对象从结构化数据扩展至多模态数据，传统ETL逻辑向向量Embedding转变；分析范式亟需从静态SQL/代码操作跨越至自然语言交互与多模态语义理解。
• 平台运维成本高昂： 传统依赖指标告警与人工修复的运维模式，已无法满足复杂系统要求，亟需向语义化异常检测与自动化决策的“人机协同”模式升级。

部署Data+AI一体化湖仓与多模态开发底座

为打通从数据意图到决策闭环的全链路，腾讯云构建了面向数据工程与数据科学的DA一体化平台架构，实现“一份数据支持多种大数据与AI工作负载”：

• TBDS-MetaLake 统一元数据服务： 专为ML与GenAI设计，在传统数据库（RDB/DW/MQ）之上，深度拓展对非结构化数据（文件、音视频）、向量库（Vector）、函数与模型（Model Registry）的支持，实现统一访问与血缘管理。
• Hybrid Analytics 多模分析底座： 提供单技术栈轻量化底座，通过统一SQL语法和统一优化器，实现对结构化、非结构化、GIS地理及图数据的混合关联分析，确保强事务一致性。
• Wedata 一体化开发平台： 无缝融合 DataOps与MLOps，实现从数据采集、清洗、编排到模型训练、验证、上下线及推理的全链路CI/CD Pipeline统一调度。
• 数据智能Agent服务群： 部署Chat-BI、AI-Search（端到端RAG架构）、Data Agent等多智能体协同框架。将分析范式从“单点工具”升级为“智能体端到端闭环”。

释放数据架构降本增效的量化业务价值

依托DA一体化架构与智能Agent的深度应用，企业在系统运维成本、开发效率与响应速度上获得了高度量化的业务收益（以下数据均源自腾讯云内部及外部客户实测）：

• 研发与响应时效呈指数级缩短： 业务部门通过引入“自然语言+特征模型Agent”，取代传统的“人工编写SQL”模式，使业务需求响应时效由原先的3天大幅缩短至10分钟。同时，通过AI函数实现本地多模态分析，在不改变用户习惯前提下，AI分析效率提升200%+。
• 底层存储与硬件资源大幅降本： 统一平台融合数据科学与AI工程能力后，实现存储成本压缩50%，资源利用率倍增50%。
• 多模态检索性能实现代际跃升： 基于新一代湖仓AI Format（如Lance、Iceberg），利用大数据分析引擎实现多模态数据高速检索，混合检索性能提升10倍+。

重构亿级并发阅读应用与金融多模态资产检索

架构的重塑已在腾讯内部海量业务及核心国民级应用中完成验证，并向政企及金融市场规模化输出：

• 腾讯Ima智能工作台与微信“AI问书”： 面向亿级用户海量内容（书籍、公众号文章等）的阅读场景，系统采用“混元+DeepSeek”双引擎与ES-RAG架构。引入自研多级并行查询框架与读写锁优化后，查询性能较开源方案提升10倍，综合查询相关性和效率提升300%。在架构统一后，底层硬件资源消耗从原先的纯内存400台64G机器，断崖式下降至仅需30台机器，实现极其显著的硬件降本。
• 金融与政务行业核心设施底座： 该一体化平台已成为中国银行、中信银行、广发证券等核心金融机构多模数据探索的关键基础设施。目前已支撑2000+政企客户，在金融行业实现80%+的增速，稳居资管市场占有率第1。

夯实开源生态贡献与国际标准主导权

在“大数据&AI in ALL”的战略下，底层技术的确定性与系统稳定性构筑了极高的行业壁垒：

• 集群规模与算力调度极值： 内部常态化运营业界最大规模的单一计算集群（100PB+，节点规模超100,000+），日采集数据量达5万亿+，日实时计算次数达3.5万亿+（500PB+）。
• 国际性能测评登顶： 核心引擎在TPC-DS分析性能测试（唯一国际权威榜单）中斩获世界第一。
• 开源生态主导权： 稳居国内外开源核心贡献者梯队，其中 InLong（数据集成）、ES（检索）、Alluxio（数据缓存）及Ozone（对象存储）等组件贡献排名位居全球第一或国内第一。
• AI工程化标准定义者： 联合中国信通院等40余家企业主导编制《检索增强生成（RAG）技术要求》标准，并成为首个通过该RAG权威标准认证的企业。