腾讯开放TAPD、持续集成平台等核心研发工具，加速AI落地

朱雀 2021-04-24 08:16 877阅读 0赞

当人工智能不再遥不可及，用户像“插上电”一样“接入云”，开发者再次迎来新一波的机遇。在云+未来峰会上，腾讯云正式推出“智能云”。而在6月22日的开发者专场上，腾讯发布面向开发者的云实验室，让未来AI技术唾手可得。

同时预告，针对AI领域，即将开源Angel、NCNN等项目，并表示支撑3000多家企业的腾讯高效开发工具TAPD将在腾讯云开放，以及明年初开放支持移动APP开发的持续集成云平台。  
 
现场，腾讯云揭秘内测中的CDN边缘计算，可一次部署全球执行，应用在多个场景。同时腾讯云欢迎开发者参与到Serverless的优化中。以上分享进一步满足人工智能、云计算下开发者的需求（即希望使用更敏捷的开发、更敏捷的基础服务等），降低AI使用门槛，加速AI的落地。

著名Angular框架推广者大漠穷秋做了开场演讲，分享互联网的四波浪潮，即桌面互联网、移动互联网时代、云计算时代和人工智能时代。并表示，在桌面互联网时代，开发者或者初创企业想去做一件事情很困难，人工智能时代则不一样，开发者依然有发挥空间，这不只是巨头的红利时代，市场需求背后隐藏的未知领域需要各行业共同开拓。

**陈子舜：腾讯云实验室发布，未来技术唾手可得**

腾讯云技术总监陈子舜分享，“我的一个朋友和我分享他的见闻，‘一个优秀云计算工程师有5家企业在争抢，他们的平均薪资比传统IT人员高出40%’。”他表示，这是一个很好的时代，腾讯云希望将自身拥有的大数据、AI等前沿技术，向开发者开放，让未来技术变得唾手可得。

为此，腾讯云正式发布实验室，为开发者提供从学习工具、实验内容到经验分享的闭环服务，开发者可以获得一站式的沉浸式学习环境，使用微信扫码即可免费领取实验机器，直接采用真实的环境作为实验基础。同时，腾讯云还引入社区+实验室的服务模式，让开发者在技术社区提问或分享经验教程，帮助更多开发者解决问题。

按照腾讯云在开发者社区的计划，不仅为开发者提供开发者实验室，还会提供开源技术、开发工具和文档、线下活动、培训和认证等各类服务。

**许勇：腾讯开源在路上，工程师热情参与**

腾讯研发管理部总监许勇揭秘了腾讯开源之路，从腾讯人的角度，解读腾讯开源的技术。目前，腾讯已经开源的项目有RapidJSON、Tinker、WEUI、Mars、MSEC、Libco、GT、Tars、WCDB等，针对AI领域，腾讯还即将开源AI框架Angel、NCNN等项目，以满足高性能机器学习、天天P图及其他不同应用场景的需求。许勇表示，相比于国外成熟的开源社区，腾讯还在追赶阶段，不过，腾讯正被开源的力量唤醒，和开发者一起把中国的开源做得更好。

许勇致力于腾讯内部开源社区建设及外部开源项目管理，他分享到，腾讯内部开源社区提供了从轻量到重度参与开源的各种形式，可以简简单单的分享片段，也可以分享自己的开源项目，以实现更大的技术价值，建立自己的技术影响力。截止2016年，腾讯内部的开源组件达到了1600个以上，目前的日活跃用户数量在3000以上。

同时腾讯云作为腾讯开源的一支重要力量，积极参与开源社区，最近2个月加入3个开源组织，首先在5月加入CNCF基金会和Linux基金会，在容器服务和KVM虚拟化方面贡献自己的力量，同时于6月加入MariaDB基金会。去年腾讯也加入了Alloyteam基金会，腾讯同时也在运营独立开源社区OpenDaylight，在外界有不错的口碑，并汇聚了一群热心的开发者。腾讯也在积极贡献一些开源项目，包括docker，维护Hadoop、patch的提交等等，越来越多的腾讯工程师热情参与到开源中来。

**陆莹：开放腾讯2万多人使用的敏捷研发平台TAPD **

面对复杂多变、快速迭代的开发环境，腾讯拥有2万多人的研发团队，同时进行3000多个项目，孕育400多个产品的背景下，如何进行高效合作？

腾讯产品专家陆莹的答案是腾讯敏捷研发平台TAPD，20个模块可以灵活应用，可以自由搭配适合自己研发过程的流程，赋予了团队更多的可能。去年6月份TAPD开始提供给腾讯投资的一些公司和腾讯云部分用户使用，到2017年5月，TAPD已经全面开放注册，目前成功支撑3000多家企业进行敏捷研发协作。

她表示，将和腾讯云一起将TAPD开放给更多致力敏捷研发的伙伴们，“我们将会分享腾讯近十年的研发协作案例和经验，让腾讯云生态上的小伙伴们都能进行敏捷研发，让协作更敏捷。”

**魏文强：腾讯将提供持续集成云平台，开放游戏经验**

腾讯互娱持续集成平台负责人魏文强从Why、How两个角度带来了持续集成云平台上的一些思考。他表示，现在竞争越来越激烈，特别是游戏行业，经常是你问产品下一步要做什么事情，可能只有一个大概的方向，但具体做什么不知道，所以要求开发迭代越来越快，周期越来越短。

这样会导致什么问题？软件开发不是在最后产品部署阶段才有云上需求，而是贯穿整个生命周期，从软件开发初始阶段就要考虑云怎么部署。在云上提供集成平台服务，是必做的环节。此外，代码托管、持续集成、项目管理、工具链等云平台逐步发展，带来了持续集成平台的需求。

关于如何做，魏文强从突出自己特色、安全和稳定、构建速度以及最佳实践和灵活替换四个角度作了总结。他表示，在2018年初计划提供优先支持移动APP开发，特别是针对手游做特定优化的持续集成云平台，2018年年中对docker和windows进行支持。

**余子军：揭秘腾讯云CDN边缘计算，解决多个关键问题**

腾讯CDN技术总监余子军揭秘内测中的腾讯云CDN边缘计算，这是适应大数据、AI时代对网络加速需求而诞生的服务。余子军现场举例说到，腾讯的用户到腾讯的CDN平均距离是170多公里，如果采用光缆，成本非常昂贵的，而采用CDN可以很好地解决这个问题。

腾讯云CDN边缘计算可以在离用户更近的地方进行计算，一次部署全球执行，更快速更安全。还可以应用在多个场景，灵活敏捷低成本地解决关键问题：

•图片自适应的场景：根据终端类型、网络状态和请求字段等决策编码方案，支持图片缩放、裁剪、水印等。

•防盗链和权限控制的场景：可灵活控制全部禁止、部分禁止、限速的结果；还可以用在灰度测试中，新版本发布的时候。

•控制发布进度的场景：灵活决策新版本的用户范围、设置Cookie标记用户和上报访问日志。

**周军：腾讯云CAM应用，如何灵活保障用户信息的安全**

腾讯云产品总监周军从腾讯云CAM应用案例，分享腾讯如何通过对用户认知、权限验证以及日志审计等各个环节的把控，为用户保障信息的安全、无泄漏。

“简单来说，在用户认证访问时，我们通常先问你是谁，问你想干什么。这些东西验证下来就让账户体系变得很复杂，这就是我们常说的鱼和熊掌不可兼得，安全与便捷也是一样的。”周军说，“如果没有安全问题，很多的服务成本可以去掉，不考虑黑客问题，不考虑别人盗用数据问题，安全是负成本的问题，但是要安全就很可能不便捷。”

为了让账户既安全又便捷，腾讯做了几件事情，第一个事情是账户关联，所有账户体系都支持。第二是认证体系里二次验证变得非常灵活，用户可以采用任何一种方式来验证。周军还提到，腾讯云、企业邮箱、企业微信都做到了账户互通，用户可以用一个企业微信账户体系来授权和管理腾讯云的所有东西。

**黄文俊： Serverless让开发者抽离繁重运维**

腾讯云技术专家黄文俊打了一个比方，一个基因数据公司，利用基因数据进行相应的数据分析，需要面对有各种各样的分析函数，不同的执行流程。为了解决这个问题，首先要准备相应的服务器，让用户提交数据，上传数据；每次提交来做相应执行，再用另外一个服务器接受这些任务，处理这些数据；真正处理数据的程序还要进行开发部署，完成了开发部署还要去规划，究竟要用多大的服务器，多少台服务器来准备，后期服务器的运维又将多么复杂，这是每一个开发者需要烦恼的问题。

“我们能否有一个更好的解决方法？把我们从繁重的运维上抽离出来？”黄文俊说，无服务器计算可以很好地解决这个问题，“这是一个很新的概念，无服务器是不是就没有服务器了？是不是真的Serverless了？不，Serverless不是说没有服务器，而是开发人员和运维人员不需要再考虑服务器，不需要再放太多的精力在上面，而是交给云。”

用户只需要上传代码即可以最便捷的方式使用腾讯云高效稳定的全球基础设施，并可实现毫秒级的弹性伸缩，服务成本低廉，代码按需运行，空闲时不收费。经测试，按调用次数和运行时间付费，在每个月请求不足百万时，使用无服务器云函数比使用多台云主机搭建集群的成本减少约70%，适用于云计算和AI时代下需要低门槛进入技术，以及体验佳的要求。

他提到，这里面有两个核心，一个是Function as a Service，以函数的形式委托到云上来，由云来做顶层管理。还有一个就是Backend as a Service，比如说对象存储、数据库、消息队列或者云的缓存。其中Function as a Service的核心就是腾讯云最新推出的产品——Serverless Cloud Function。目前腾讯云的Serverless架构在内测阶段，非常欢迎开发者积极参与到Serverless无服务器的优化当中，共筑最佳运维环境。

**英特尔刘斌：FPGA异构计算的价值在计算力、灵活性、未来可扩展性**

英特尔可编程解决方案事业部亚太区计算业务总经理刘斌带来FPGA异构计算前沿的分享，“我们看到一个问题，今天谈人工智能，特别是谈更多智能化事物的时候，可能会遇到需要解决感知的问题，需要解决决策的问题，需要解决执行的问题。异构的好处就是，在需要解决多种问题的时候，在计算力、效率灵活性、未来可扩展性上是它的价值所在。”

分享中，刘斌还讲述了异构计算出现的三个推动力，一是强计算、高性能计算的需求；二是数据的存取、访问、缓存的需求；三是成本的需求。他表示，异构计算是为解决问题复杂度而催生出的新技术。

异构的计算是解决现在所出现问题的主要结构，可以提供不同的价值，如何构建异构计算系统并提升开发者的生产力是目前的主要挑战，异构的结构下面是不是还存在其他的东西，是需要发展的方向。未来，异构性是长期存在的，怎么样在高阶上实现开发系统的融合，是短期内需要思考的问题。