騰訊的大數據

『壹』 騰訊大數據sre面經

騰訊的面試流程慢是出了名的，技術面一共三面加hr面總共4面，歷時一個半月，倘若要想拿到offer還得加上兩周，差不多2個月時間，所以各位有志去鵝廠的同學們一定不要裸辭，不要裸辭，不要裸辭（重要的事情說三遍）。

20210301簡歷投遞（內推）--> 20210310一面（小組長） -- > 20210322二面（二線老闆）-->20210328（GM面）--> 20210404（HR面）

hdfs各個組件（hdfs,yarn,zkfc,journalnode）的作用，namenode ha實現方式
hbase讀寫流程，常用api
flink架構，任務提交流程，flink的checkpoint，flink實現excatly once（內部與端到端）
clickhouse架構，為什麼比其他olap引擎快，sql解析流程
linux為什麼叫文件系統，ceph文件系統，常用的bash命令，比如awk等
java相關：jvm架構，gc方法（對比），線程創建的三種方式，synchornized和lock的區別，各自的應用場景，skipList跳錶，hashmap
談項目，講數據鏈路（實時與批處理數據），數據規模，數據流量ops這些

kafa如何保證數據一致性（source，broker，sink三個地方）
yarn調度策略，資源管理如何做，許可權怎麼分配
hdfs小文件問題，hive產生了小文件如何調優，hive數據傾斜原因以及處理方法
針對集群做了哪些優化，調整了哪些參數

簡單介紹做過的項目，然後挑一個項目，你擔任的角色是這樣，主要流程是怎樣，產出有哪些，在這過程中遇到了哪些問題，如何解決，你的成長是什麼。
另外問了個在職業生涯中遇到的最大事故是什麼，當時是如何去解決的，定位問題的方式是怎樣，以及後續如何去避免這樣的事故
最後瞎聊了下騰訊雲的大數據sre團隊發展情況，以及員工成長路線，以及base地的transform。

簡單個人介紹包括學歷背景，工作經歷，以及每段跳槽原因，挑一段工作項目詳細講解（雖然她也不一定聽得懂，我猜測主要考察表達能力），然後是講講對大數據sre崗位的理解，期望薪資，目前競企offer情況，最後明確告知期望薪資漲幅較大，不會在競企offer上做大幅調整，最多持平，且具體的方案最快也要一周半才能出來。所以最後還是放棄了鵝廠入職了蝦皮。

總的來說，騰訊雲的大數據sre面試也是偏基礎且貼近個人工作內容，假如小夥伴們平時注重積累的話，去騰訊問題不大。最後預祝跑路的同學們都能拿到理想的offer！
（shopee最近很缺人哦，有想法的同學可查看： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIzNDU0MA==&mid=2247483747&idx=1&sn=&chksm=52ea14&token=90945026&lang=zh_CN#rd ）

『貳』 騰訊大數據中心在哪

貴州
因為大數據中心的特點就是由很多伺服器，而伺服器的特點就是散發熱量很多，那麼為了保證伺服器正常運轉就需要降溫，降溫方法很多，但是降溫也需要考慮成本。
於是最好的辦法就是利用自然的力量，例如我小時候在炎炎夏天去過一個大石塊形成的小洞穴，幾十平米那種，走出去幾部就是太陽，但是當時一進去凍得我直哆嗦。
農村也會把西瓜放入盡力冰鎮等等，這些都是純天然的降溫方法，甚至一些老居是不需要用空調的，夏天也不會感到悶熱。
貴州的地理條件特別適合。
然後 就是視頻中說的，高海拔，低氣溫，低電價，非地震帶。
海拔高了，溫度就會降低一丟丟。海拔高了，風就會大很多多。
風多，那麼自然風就充足，自帶風冷，持續帶走熱量，同樣足夠的風可以降低濕度。
貴州本身水資源豐富，且現在西部有很多現成的火電廠。至於地震帶，偌大的貴州選一個非地震帶還是可以的，不然天眼怎麼辦呢？
一個數據中心，去掉基本的建造維護費用，剩下大部分都是為了散熱製造的費用。機器越多，越是如此。

『叄』 qq號怎麼查騰訊大數據

qq號不能查騰訊大數據。騰訊大數據是專門收集它的各種APP的信息，以及我生活各處的信息的，它可以查到我們，而我們沒辦法查它啊。

『肆』 騰訊有自己的大數據中心嗎

騰訊有自己的大數據中心。

騰訊大數據中心在西安_灞分析包含巨大的潛力但如果分析的不準確它就會轉變成阻礙由於技術限制和其他商業因素的考慮，數據分析公司解析數據得出的結果可能並不能反映實際情況如果企業想要確保通過大數據分析得出的結論是他們想要的結果，他們就需要提高大數據分析的准確性。

企業文化

開始設計品牌Logo之後從公司美工設計的鴿子、企鵝等幾種小動物的形象中選定了企鵝這個形象。第一次設計的企鵝是黑白寫實的騰訊參加中國國際高新技術成果交易會，將QQ做成了稍微有點胖的樣子，還增加了一條圍巾。

之後騰訊找來專業設計公司在基礎上再設計，脖子上圍的黑圍巾改成了一條鮮艷的紅圍巾，一隻眼睛圓圓的，另一隻眼睛眨巴著。而Q妹妹之後也正式亮相騰訊更換了新的品牌標識，由綠、黃、紅三色軌跡線環繞的小企鵝標識構成了品牌標識的主體。

也是品牌標識中最為醒目的部分，將騰訊網以用戶價值和需求為核心的品牌內涵體現無余球形標識以QQ為中心，向外擴散成不斷運轉的世界，喻示騰訊從最大的即時通訊社區起步，隨著用戶需求和互聯網應用的發展，業務范圍和運營領域不斷拓展。

『伍』 騰訊大數據是關注什麼公眾號

微信公眾號。
大數據的高速性是指數據增長快速，處理快速，每一天，各行各業的數據都在呈現指數性爆炸增長。
在許多場景下，數據都具有時效性，如搜索引擎要在幾秒中內呈現出用戶所需數據。
企業或系統在面對快速增長的海量數據時，必須要高速處理，快速響應。

『陸』 專訪騰訊蘇奎峰：從數據要素到三大平台，自動駕駛落地提速

數據是自動駕駛的「燃料」已成為業界共識。

4月9日，中央決策層下發的一個重要文件，讓「數據要素」的重要性蓋上了官方蓋章，成為生產要素之一，數據資源成為了亟待挖掘的黃金寶礦。

事實上，數據要素的重要性和想像力不僅局限於此。未來 汽車 將不再是信息孤島，是一個移動的感知終端，將與路、雲端互聯，通過大數據、人工智慧等技術實現智慧出行，數據是鏈接這一切的核心因素。

在眾多的自動駕駛玩家當中，構建「數據閉環」是騰訊助力產業發展，實現突圍的關鍵路徑。

數據要素高效利用背後更深層次的邏輯在於產業理解和基礎架構支撐，騰訊雲提供強大的雲服務能力，並基於此構建高效的自動駕駛數據服務體系。因此，在關於數據要素如何驅動自動駕駛的問題上，騰訊有著自己的一番理解。

基於此，騰訊在自動駕駛業務上擺出了三個具有殺傷力的產品：大數據雲平台、模擬測試平台和高精度地圖。

雷鋒網新智駕將對話騰訊自動駕駛業務中心總經理蘇奎峰，試圖了解騰訊如何用數據要素驅動自動駕駛，三大業務之間高效聯動的邏輯。

在浩瀚的賽博空間里，數據是建成海量虛擬建築的一塊塊磚瓦。

於自動駕駛而言， 數據以各種形式貫穿研發、生產、測試、運營等生命周期。 與此同時，數據的爆發也呈指數級增長，可以想像，玩家們面臨的是如海嘯一般涌來的數據。

因此在數據要素使用上，玩家們在兩個維度上的能力就顯得十分重要：一是數據閉環，沒有閉環，數據的有效性就無法驗證；二是在數據閉環的基礎之上如何實現數據高效運轉。

蘇奎峰向新智駕表示：自動駕駛的核心競爭力在於數據要素和計算資源的低成本獲取和高效利用。對數據要素進行高效收集和利用，提高數據循環鏈路的速度，是整個自動駕駛技術迭代的關鍵點。

為此，騰訊在自動駕駛業務上推出了大數據雲平台和模擬測試平台、高精度地圖三大業務。要理解這三大業務平台對數據閉環的高效驅動，需要追溯自動駕駛數據產生的鏈條。蘇奎峰給新智駕舉了一個例子：

由此可見，一個圍繞數據採集、場景構建、測試驗證、運營更新的數據流通鏈條得以形成。

蘇奎峰也認為，數據要素利用效率的提升是全鏈條事情，並非一個單點就能解決。

比如從數據採集角度看，知道採集何種數據就十分重要。在了解白天黑夜、擁堵與非擁堵路段等數據需求之後，可以將動態場景進行自動或手動標定觸發，從而提升數據獲取效率，避免重復。

而在車輛真正在路上運行之後，也可以根據相應的觸發條件，自動篩選一些有用的數據回傳到雲端；此外，騰訊還會提供數據管理系統，將採集回來的數據進行標簽化，快速清洗、篩選、查找需要的數據，進行高效流轉。

工具鏈涵蓋從數據採集、數據訓練、到演算法模塊評測（包括模型在環、軟體在環、車輛在環、硬體在環），再到實際路測的整個自動駕駛鏈路。

「這個閉環體系的每個工具的每一個環節，都在提高數據要素的流轉和利用效率，以便快速解決問題或加速研發。」蘇奎峰如此表示。

比如遇到一個Corner case，騰訊能夠從資料庫里找到相關案例來標注演算法訓練，或快速採集相應的數據，以保證數據閉環的穩定有效。

目前，針對L2.5級以上的自動駕駛系統，騰訊都能提供雲端工具鏈包括場景分類器等生產工具，同時提供車端與雲端的一些標准，用戶可以根據自己的演算法需求進行選取。

基於對數據閉環和高效運作的理解，騰訊在自動駕駛的目的也呼之欲出：為行業客戶提供，能夠對數據要素進行高效收集和利用，提高數據循環鏈路速度的軟體與服務，助力產業技術的演進，加速產品落地。

換言之，為行業客戶提供自動駕駛雲開發的工具鏈，集數據採集、訓練、評測、更新等環節於一身。這也是蘇奎峰一直在強調的騰訊在自動駕駛上的工具屬性。

騰訊的大數據雲平台、模擬測試平台、高精度地圖三大業務，構成了這些工具鏈的產品形態。

以模擬測試平台為例，可以理解為，騰訊的模擬平台TAD Sim就是一部大型的、針對自動駕駛車輛的角色扮演 游戲 ，結合了專業的 游戲 引擎、工業級車輛動力學模型、虛實一體交通流等技術。

蘇奎峰告訴新智駕，模擬測試非常核心的一個功能就是，能夠將採集到的數據轉換成有用的測試場景。

他強調道：「工具本身要求我們會使用數據，我們也有數據要素儲備。但對模擬來講，核心功能在於工具而非數據本身。有了這個工具，車輛採集的數據就可以生產大量的測試場景。」

騰訊的TAD Sim模擬平台也能夠提供單機版本和雲端版本。

單機版能夠進行場景編輯，做各種測試驗證。而雲端版本則是提供雲端高並發的測試能力，包括場景雲模擬和虛擬城市型雲模擬。

場景雲模擬通過大量數據生成幾十萬甚至上百萬的測試場景，在雲端大規模並行加速，實現自動駕駛演算法的高效驗證。

虛擬城市雲模擬，則是能夠載入一個真實或編輯的城市級高精度地圖，實現上百萬輛交通流車輛和上千台自動駕駛主車的並行加速，進行7×24小時的不間斷測試。

通過不斷尋找Corner case、或是將演算法處理不好的場景積累下來，豐富自動駕駛測試的場景庫。

當然，這背後可以很明顯地看到騰訊強大的 游戲 技術支撐的痕跡。

「模擬系統可以把數據鏈條打碎，然後分階段驗證，同時也會將這個鏈條集成驗證。這從一定意義上來說更接近於實際的道路測試。但是還是要強調，實車測試永遠是需要的，模擬永遠代替不了實車測試。」蘇奎峰說。

此前，騰訊和國家智能網聯 汽車 （長沙）試驗區合作了智能網聯 汽車 模擬實驗室。

利用高精度地圖和模擬模擬技術對試驗區的地理全貌進行數字化建模，實現在模擬環境下進行安全、高效的智能 汽車 實驗。

除此之外，模擬測試平台的還離不開大數據雲平台和高精度地圖的組合。

蘇奎峰表示，雲化是未來的一大趨勢，不光是數據存放在雲端，目前在客戶端的很多服務和終端決策也會隨著雲端趨勢的加強而發生改變。

「未來隨著5G通訊鏈路的增強、軟體架構和硬體架構升級、以及雲端能力的增強，自動駕駛一定會從端的分布逐漸向雲端遷移。」這也是騰訊構建大數據平台的原因。

此外，騰訊表示，TAD Sim提供地圖編輯器，可以直接編輯高精度地圖，也可以直接導入生產的實際高精度地圖， TAD Sim提供通用的高精度地圖介面，能夠載入地圖中的道路要素信息，也可以導入建築物、樹木等等三維環境信息。

「總體來說，無論車端還是雲端，這個閉環是互相嵌套的體系。最終的呈現形式可以是單獨模塊，但如果想提高數據的流轉效率和開發效率，就需要把這個體系緊密地耦合在一起，才能發揮最大效率。」蘇奎峰說。

而閉環體系中演算法、數據流轉的效率越高，自動駕駛的成本也越低，核心競爭力也會更強。

在工具鏈上有一個完整的閉環，但在商業策略上，騰訊的商業模式是靈活的。

現階段，「全家桶」式的打包顯然不能滿足當下主機廠們對產品定製化的需求。

既可單兵作戰，也能齊同上陣。也就是說，三大業務既可以模塊化輸出，也能集大成者，進行團戰。總而言之，根據行業需求靈活組配甚至一定程度的定製。

與此同時，在三大核心業務能力的加持下，騰訊也一直打磨自己的自動駕駛解決方案。

相比其他玩家，騰訊並不以自動駕駛分級來劃分解決方案，而是從用戶高頻的需求出發，提供場景化的自動駕駛解決方案，分場景、分需求逐步實現自動駕駛落地。

從2019年開始，騰訊就瞄準了高速及泊車兩大用戶剛需場景，並將針對這兩大場景推出自動駕駛量產解決方案。

蘇奎峰告訴新智駕，目前，騰訊高精度地圖團隊已經完成了全國高速及快速路的高精度地圖數據採集及繪制工作，為實現高速場景的自動駕駛打好了基礎。

至於在商業落地上，蘇奎峰表示，由於互聯網公司的介入，傳統主機廠的固有合作模式會發生變化，尤其是軟硬體分離的趨勢越來越明顯。「合作的模式和機制都在改變，目前騰訊與主機廠也在通過一些合作來推動模式的升級。」

比如在車端的解決方案上，騰訊既可以提供地圖定位的演算法模塊，也可以提供感知、融合演算法模塊。但是不同的車廠、不同的感測器配置，仍然需要進行定製化，通用模塊很難適配所有車型。

而大數據雲平台方面，騰訊和寶馬中國聯合開發的自動駕駛高性能數據開發平台已經交付使用。

就像 游戲 中輔助角色一樣，在「輔助輸出」的理念下，騰訊正在用非常靈活的姿態融進主機廠、業內玩家們的自動駕駛生態之中。

正如騰訊CEO馬化騰在朋友圈寫道：「助力車企開發自己的自動駕駛AI演算法和大數據平台」。騰訊憑借自己對數據閉環高效運作的理解與實踐，有望助力車企們早日抵達自動駕駛的未來。

（雷鋒網） 雷鋒網

『柒』 歷史首次！騰訊終於公開了這些真實數據

1月7日，騰訊WeTest《2018中國移動 游戲 質量白皮書》正式發布，著重從市場硬體、兼容、客戶端性能、伺服器性能、安全、玩家口碑、小 游戲 等玩家體驗最敏感的質量視角進行數據採集與深入分析，客觀地反應出了2018年中國移動 游戲 研發市場的現狀與變化。

從 游戲 品類出發觀察，2018年間，已有不少產品在精品化與多元化上深挖起來。

角色扮演類、動作類、策略類 游戲 仍占蘋果應用商店的60%的份額。其中，角色扮演類 游戲 與動作類 游戲 的比重持續下降，但策略類 游戲 則依舊佔比17%，風華正盛。這些頭部 游戲 品類已進入以品質為導向的存量階段，一並呈現出精品化、細分化、多元化的態勢。

同時，移動 游戲 市場上也呈現出更為豐富的多元化特徵，「戰術競技類」等涵蓋多元化玩法的 游戲 開始登上主流舞台。而更為垂直的細分領域已衍生至14種，其中模擬 游戲 、家庭 游戲 、桌面 游戲 開始初露頭角。另一方面，玩法輕便、即點即玩的小 游戲 也開始展露更多的能量。

與此同時，2018年間，移動硬體設備的迭代更加速了。

屏幕方面，雖然16：9的設備仍是主流。此外，「劉海屏」「全面屏」等異形屏設備的覆蓋人群更占據市場7%左右。這些來自用戶需求與技術發展的變化，同樣也為 游戲 開發者在 游戲 兼容性、客戶端、伺服器、安全性等一系列適配上提出了更高的要求。

市場需求發展加上外部硬體的變化為 游戲 開發者們帶來新的機遇，而想要在資源有限的情況下，於項目立項的階段取勝，就要准確把握用戶瞬息萬變的審美需求。唯有掌握了曾在2018年發生的問題，擁抱變化，才能在2019年扭轉乾坤。

TOP100 機型 游戲 綜合性能數據公布，客戶端問題玩家最為敏感

(客戶端問題包括：登錄、閃退、更新、下載、安裝、啟動、硬體和兼容問題)

因此，針對騰訊大數據統計出的TOP 100 Android機型以及 TOP iOS機型，騰訊WeTest甄選了戰術競技、 體育 競技、ARPG等 游戲 ，一並綜合生成性能評分，方便開發者在研發期間，選擇性能調優階段的參考機型。

首度公開騰訊手游性能大數據，戰術競技 游戲 伺服器痛點同步揭露

在2018年，根據蘋果應用商店 游戲 暢銷榜可知，多頭寡頭效應依然明顯。

而對於這些極具競爭力的產品標桿，開發者們無法詳細掌握相關數據，因此更無法找到優化方向。 為了助推手遊行業標准建立，協助行業性能優化提升，騰訊WeTest首次公開騰訊 游戲 真實性能數據，戰術競技、MMORPG、 體育 競技等主流品類 游戲 均囊括其中。

基於騰訊WeTest平台測試對Android產品大數據統計，平均每次測試能夠發現 游戲 產品擁有10.1個兼容性問題，其中，顯示異常、Crash問題佔比超過70%。此外，功能問題亦佔比14%。

隨著Android機型內存升高，相較2017年，APK crash、安裝失敗等致命問題顯著降低。但高配機型中異形屏的出現，導致UI異常問題頻發。

在移動APP中， 游戲 一直是安全漏洞的重災區。

騰訊WeTest對產品研發期與運營期手游安全情況進行比較，發現了最新問題：

其一，強交互 游戲 依然是外掛漏洞的「溫床」；

其二，研發期 游戲 漏洞如果沒有解決，會在運營期衍生多個外掛變種，嚴重影響手游平衡性；

其三，動作射擊類 游戲 由於其「強交互」特質，成為了外網外掛的「寵兒」。

而數據顯示，最為致命的外掛問題下，「刷道具」為手游研發期最多的安全漏洞，定製外掛與通用修改器，則是手游運營期外網常見作弊方式。此外，在手游研發期存在的致命安全漏洞問題，將由於高收益在運營期會明顯擴張，佔比從研發期的34%上升至運營期的50%，因此開發者在手游研發期就要防微杜漸、未雨綢繆。

全面分析小 游戲 測試難點，功能與適配是主流問題

2018年，是小 游戲 爆發的元年，亦是小 游戲 精品化、重度化的一年。

從小 游戲 的上線產品的比例來看，角色扮演類占據26%，休閑益智類占據24%，而在2018年下半年開始，一些策略戰棋類的重度 游戲 類型開始出現在小 游戲 中，重度 游戲 在小 游戲 市場中，並非沒有機會。而從產品本身觀察，小 游戲 目前正在向精品化輕度化發展。

而相較手游通用測試模塊，小 游戲 有著相對獨立的測試內容。

依託於騰訊旗下小 游戲 研發經驗以及案例，白皮書顯示，功能問題與適配問題占據小 游戲 測試問題主流，同時性能問題亦占據16%不容忽視。

針對小 游戲 性能情況統計，有6%-7%的用戶因 游戲 載入時間過長從而流失，小 游戲 用戶流失情況與載入時長形成正比。因此，針對小 游戲 的載入時間，騰訊 游戲 根據不同機型檔次，設立了載入時間上線標准。

『捌』 蘋果、華為、騰訊和三大運營商的數據中心為何都看上了貴州

除了蘋果，華為，騰訊，阿里巴巴、中國移動、中國電信、中國聯通等重要企業都把數據建立在了貴州。因為無論從電力成本、安全性，貴州都是不二之選。華為的CEO任正非曾表示，建成運營後一年大概可以節省上億的電費。

首先，我們來看騰訊的大數據中心，騰訊貴州七星綠色數據中心，內部面積超過3萬平方米。很難想像這個土疙瘩最後會建設成騰訊的大數據中心。

為什麼數據中心放在貴州呢？ 因為數據中心裡大量的計算機設備，面臨3大挑戰——冷卻，電力和安全。

1、數據中心在使用過程中會發出巨大的熱量，而數據中心就無錫站冷卻設備，它消耗的電能約占總功耗的40%。所以需要極大的的電力成本。數據中心最大特點是高耗能，電力成本其中一半的支出是空調費。

2、貴州氣候適宜，可以節省電力。貴陽市全年平均氣溫15 ，用自然風冷卻，每年能節約900萬度電。

3、貴州電力極為便宜。貴州是電價最低的省份之一，水電、火電資源豐富，被稱為南方電網的電池。比如北京電費需要一塊錢一度電，而貴陽只需要4毛錢。

4、貴州沒有地質災害，地廣人稀。硬體設備最怕地質災害，地質災害不僅會造成硬體損毀，更會造成數據丟失。但貴州發生自然災害的頻率很低，沒有地震、台風和洪澇的威脅。

任正非正飛說過一句話：大數據放在貴州。建成運行後一年大概可以節約上億的電費。

你覺得貴州大數據能發展起來嗎？

貴州的劣勢
早年間，貴州的發展非常緩慢，很多地方還非常的原始，這是因為貴州地形非常崎嶇陡峭，復雜，高原、丘陵、山地等佔87%，有句話這樣形容我們的貴州的，「天無三日晴，地無三尺平，人無三兩銀」，其貧困程度和環境的艱苦程度可想而知。
交通的發展
貴州多年前流行一句話叫：要想富，先修路！

1926年貴州修建第一條公路。

1927年購進第一輛 汽車 。

1949年貴州公路總里程不到4000公里，實際通車里程不到一半。

1964年貴州實現縣縣通公路。

1986年貴陽至黃果樹高等級公路的開工建設，拉開了全省高速高等級公路建設的序幕。

2007年，全省高速公路里程僅924公里。

2013年3281多公里、2014年4002公里。

2015年底，貴州高速公路通車里程突破了5100公里，達到5128公里。

2015年，貴州在「十二五」收官之際，在西部十二省（市、區）率先實現「縣縣通高速」公路，也是全國縣縣通高速公路為數不多的省份之一。

由於政策的大力扶持，咱們貴州通高鐵了！2014年12月26日，貴廣高鐵全線通車；2017年12月28日，貴陽市地鐵一號線開通運營，二號線也即將開通；到2022年貴州將實現市市通高鐵，從貴州任何一個行政市都可在一小時內直達貴陽！
劣勢變優勢
當貴州到廣東只要兩個小時的時間，很多事情就變了！當年由於地形地貌原因，交通不便，很多人出不去，很多人也進不來，當交通這個最大的阻礙解決掉以後，這個事情就變了！很多當年的劣勢都變成了優勢，貴州的濕冷氣候和喀斯克地貌地下溶洞等反而更有利於大型伺服器的安放。加上土地的廉價，很多大企業自然而然就非常願意過來投資，畢竟，誰會跟錢過不去呢？蘋果、華為、騰訊等巨頭肯定比我們普通人更能算明白這個經濟賬！

還是那句話：要想富，先修路！只要交通解決了，很多問題就好辦了！

馬雲在之前進軍貴州的時候說：如果你錯過三十年前的廣東和浙江，就請你一定不要錯過現今的貴州？

由此看來，貴州是適合發展大數據的一塊地方，才會讓大家都那建立數據中心。

一、水電豐富

技術中心要的不單是人員技術，畢竟機器是死的人是靈活的。只要回報率感人再偏遠的地方都是可以攬收人才的。

所以在考慮技術中心的時候更多實在就如何能讓技術中心本身最大化。之前有負責人說過本來是想把技術中心建在上海的，最後建在貴州反而讓人更滿意。

貴州冬夏，都沒有嚴寒和酷暑對數據中心來說防寒抗暑就可以避免了。並且 在貴州可使數據中心省下低則10%，最高可省30%的電。 據估算一台機一年都能省下3萬度的電，而且貴州的水資源如此豐富。工信部組都表示貴州是我國南部建設大型綠色數據中心的地區的不二之選。

二、政府支持

區域的開發當然離不開政府的管轄，如今東西差異仍然巨大為了平衡內外的人流物資。 將大數據這樣的新技術一開始就建設在內地，將會迅速帶動內部經濟。

同時也能幫助內地挽留住人才，充分發揮貴州優勢和資源優勢。 與此同時更是緩解了沿海地區的人口「堆積」問題。如果數據中心還建在上海那麼上海的房價是不是又得翻上幾番，上海的外來人員是不是又得多上幾倍。這對上海來說未必是一件好事。

三、總結

在基於一二兩點，貴州是一個適合發展大數據的地方，但為什麼這么多的企業同時看上這塊當然少不了企業自己的考量。

不願意錯過這個機會，先下手為強。

我來答一波。

其實很多回答幾乎都只闡述了一方面，即貴州自然條件方面的優勢，但我想說這些大公司選擇貴州的原因不止於此，還在於政策方面的扶持，以及貴州特殊的地理位置。

第一，貴州自然條件優越。
對於大數據中心來說，直接關乎運營成本的因素是電力、空間和安全穩定。

而貴州幾乎都能滿足這些條件。

因為貴州地廣人稀，風能發電和水能發電幾乎能滿足生活及工業需求，電費低廉，較之其他地區工業用電成本降低不少。而且因為雲貴高原特殊的喀斯特地貌，造成地下水豐沛，地表溫度低，氣溫能夠維持在較低水平，從而減少用電量。同樣能夠降低用電成本。

大數據要用到很多的伺服器，所以空間的通透也成為一種需求，貴州是很少能夠在省會城市提供大量符合數據伺服器部署要求的空間的省份。

至於安全穩定，貴州地質構造很穩定，因為處於雲貴高原，也很少發生水災澇災等，同時屬於大陸的後方， 社會 環境也穩定，所以適宜數據伺服器這類不宜遷移的設備的部署。

第二，貴州對大數據產業的政策扶持。
近些年來，貴州已經將大數據產業列入貴州未來著重發展的行業進行重點培育，這也意味著貴州在大數據產業會有很多的政策優惠來吸引像蘋果、騰訊、華為這樣的大型 科技 公司入駐，給當地帶來新的就業機會，以及帶動衍生行業的發展。

2019年3月8日，貴州省大數據發展領導小組印發《貴州省大數據戰略行動2019年工作要點》，再次重申了大數據產業的發展規劃。

這個要點中提到了一個萬企融合行動，很能體現貴州發展大數據的魄力和決心，同時也能看到大數據產業對貴州的未來發展來說有著怎樣的地位。

第三，說說貴州獨特的地理位置。
中國有一個人口分界線，叫「胡煥庸線」（如上圖）。

在這條線的東邊，可以說僅有雲南和貴州符合地廣人稀這一標准，同時有著天然有利於大數據產業的自然條件。

但是貴州的另一個地理優勢卻決定了它在大數據產業的優勢——它更靠近粵港澳灣區。

我們都知道，未來粵港澳灣區將成為中國經濟的最大增長極，沒有之一。而騰訊、華為、蘋果的最大消費市場甚至於地區總部，幾乎都在粵港澳灣區，這里最靠近消費市場，同時也最靠近數據處理的中樞——企業總部。

所以這兩個條件就決定了在大數據的最終選擇地上，貴州成為首選，並且優勢極大。

最後，還是想說貴州的大數據絕不是天上掉下里的，而是各方努力的結果，自然條件是一個重要因素但絕對不是決定性因素，地方政府的鼎力支持和規化制度化，才是這一產業在貴州落地生根的根本原因。

以上。

這么多 科技 巨頭看上經濟並不發達、區域並不發熱甚至屬於冷門的貴州，主要還是為了大力發展數據中心，並且省下不小的電力成本。

數據中心實質就是IT基礎設施，高耗能是其最大特點，主要產生的成本中，電力佔一半以上。就像華為將全球數據中心落地貴州，其最主要的想法還是為了節省電費，華為任正非曾算了一筆賬，就算沒有優惠政策，一年的運行也能節省上億的電費。

中國在電力發展上舉世矚目，2011年底，發電量就達世界第一，而在這一年，中國的各類數據中心也用掉了差不多1000億度電。由此看來，中國發展數據中心還有這方面的優勢。

貴州雖然GDP在全國排名靠後，但電力發達，電價便宜，這得益於率先開展電力市場化交易。早在2013年，貴州便開啟電力市場化交易，而就在這一年底，三大電信運營商先後將大數據中心落戶貴州貴安新區，總投資合計達150億元；2015年底，貴州成為國內首批電力體制改革綜合試點省份，其後率先組建首個多股東制省級電力交易中心；而在2017年，蘋果公司宣布投資10億美元在貴安新區建立iCloud數據中心，就一件頗為轟動的事情，盡管在這之前，阿里、騰訊也已經擇機進入貴州發展數據中心。

巨頭湧入，對貴州當地絕非僅僅是提升了電力消費，更重要的還是優質企業對當地信息產業的帶動作用，並因此拉動稅收與就業的增長。

最新的官方數據顯示，今年以來貴州工業企業綜合用電價格下調了21%。將電價便宜到底，看來是信息產業發展並不領先的貴州的一個殺手鐧。何況，不僅電價適宜，而且供電還很充分。這方面也有一組官方數據：今年前七月，貴州發電量1207億千瓦時，同比增長11%；省內大工業用戶平均降低電價每千瓦時8.2分，售電公司數量增至61家。

電力工業一直是貴州的支柱產業之一，可以注意到的是，貴州的電力市場化交易在2017年獲得一個大突破：省內售電量近1050億千瓦時，首次突破千億大關。

這個話題對我們還是挺有啟發的：之一，電費便宜一點，可以帶來數量更多、體量更大的投資；之二，電費便宜一點，可以保持住電力工業的青春期；之三，無論是傳統的製造業，還是新貴的 科技 行業，降低電價都有利於它們持續發展甚而壯大。

原因就是這么幾個：

①安全問題，數據必須存放在國內；

②政策問題，貴州出台政策，支持發展貴州的數據中心事業；

③錢的問題，貴州地價相對便宜、電費也便宜，氣候合適，節約用電，對於企業來說這意味著省錢。

安全問題
安全問題，數據存放在國內是很有必要的。尤其是對於大型企業來說，很多數據都涉及到消費者的隱私，如果存放在國外，會存在很大的風險。所以數據必須存放在國內。

而且數據存放在國內，對於很多企業來說，也能夠節約很多的運營成本。
政策問題
貴州這幾年出台了政策，支持數據中心的發展。你就不得不佩服貴州政府，裡面確實有高人，想出這樣的政策。

這樣的政策給貴州帶來了什麼？

第一，稅收和就業。在貴州設置數據中心會帶動消費和就業，都是大型企業，繳納的稅費比較多。

第二，高 科技 企業帶來高素質人才。數據中心屬於這些大型企業的一部分，運營維護需要高素質人才。這里就給貴州帶來了不少高素質人才。高素質人才意味著什麼？大家心裡是清楚的。

第三，高 科技 企業沒有什麼污染。跟工業不一樣，數據中心帶來的污染十分少，甚至能夠忽略。帶動經濟的同時保護環境，一舉多得。
錢的問題
貴州地價便宜，尤其是相對於北上廣深來說，地價便宜很多，建設大型的數據中心，建設成本相對較低。

同時，貴州的氣候穩定。貴州的氣候溫暖濕潤，屬亞熱帶濕潤季風氣候。氣溫變化小，冬暖夏涼，氣候宜人。2002年，省會貴陽市年平均氣溫為14.8 ，比2016年提高0.3 。從全省看，通常最冷月（1月）平均氣溫多在3 6 ，比同緯度其他地區高；最熱月（7月）平均氣溫一般是22 25 ，為典型夏涼地區。

數據中心很多的用電就是用在散熱上，天氣不熱這樣的自然優勢能夠減少大量的用電。節省電費。

同時，貴州的電費相對便宜。貴州的擁有大量的水電資源，電費是大型城市的一半。這樣帶來的成本優勢也是巨大的。因為數據中心24小時不間斷用電，用電是主要的成本之一。

其實大數據產業技術水準並不高，比不上成都重慶的電子信息技術產業技術含量高。各大公司選擇貴州只是因為成本低，氣溫低。但是一個產業帶不來巨大的就業人口，也無法促進更多產業更新！所以貴貴們不用高潮，產業發展還要努力，起碼在西南地區還是比不上成渝。

這當然不是企業的單方面選擇，最重要的還是國家政策導向讓企業作出相應的選擇。那這個問題就轉化為，為什麼國家會把我國的戰略級大數據中心定在貴州？
貴州發展較滯後
貴州是我國相對發展比較滯後的省份，根據2017年全國各大省份的GDP排行來看，貴州排名各省市倒數第七，對於國家、以及對於貴州省來說，需要這樣一個機會。而且不光是經濟方面，在互聯網領域貴州跟其他省份比起來差距更大，國家政策必然傾斜，貴州省政府也必然給出很多優勢政策吸引 科技 巨頭。

因此，這首先是國家政策的傾斜，不然這些知名大企業怎麼會選擇一個人才相對匱乏、經濟想多落後，而且是地理位置相對偏僻的貴州。而且在國家將貴州作為首個國家級大數據綜合試驗區以後，貴州經濟增速來到了全國首位。
貴州是西南重鎮
從戰略地位來講，貴州是一個地理位置非常重要的，貴州地處西南腹地，接壤四川、重慶、雲南、湖南、廣西，地理位置相當特殊，而且地處雲貴高原，出於我國內陸深處，可以說是重要的交通樞紐，西南重鎮，戰略地位極其重要。這個為止如果戰時就是最好的大後方，自然重要性不用贅述。

而且貴州整個工業不夠發達，能源需求相對較小，而當地氣候非常適宜，水資源、風力資源等等天然非常豐富，這就為建立數據中心提供了最好的環境支持，得益於地理位置、政策優勢，以及氣候等綜合優勢，貴州非常適合作為國家級數據災備中心。

而且這里也更加方便監管外企，貴州紅色文化非常好，是我黨我軍的紅色根據地，以及我黨我軍的重要發源地之一。

可以說，貴州因為地理位置、環境優勢、以及政策扶持等優勢，可以說占盡天時地利人和，成為國家級數據中心，以及國家級數據災備中心，是最好不過了。

第一，貴州省的政策，貴州是國內僅有的把大數據當做綜合實驗區的省份，大小政策的扶持力度之大無人能及。

第二，貴州的電費便宜。處於長江流域中上游的貴州落差非常大，河流眾多。其水電裝機容量位居全國第四，而且沒有明顯的枯水期，電量十分充足。數據中心是要24小時工作的，成千上萬台伺服器和儲存同時工作需要的電力非常多。

第三，自然環境出色。貴州有很多山洞，山洞裡面恆溫恆濕，是一個最合適建大型綠色數據中心的地方之一，不亞於在北極圈建設數據中心。貴州發展大數據，搶佔了先機，能夠在激烈的市場競爭中爆發出強大的能量。

不管是國內的運營商們，還是蘋果，都選擇劍走偏鋒，在貴州建立數據中心，集大佬目光於一處的貴州，想必不簡單！

說起貴州的電子信息技術產業，或許還沒有某些城市來得發達！但大數據產業根本不care這些，要知道數據中心最大的一個bug就是耗能特別高，毫不誇張的說，數據中心的主要成本都集中在了電力方面，機器設備需要散熱，顯然已經是當務之急了。而貴州不管是在氣溫，還是能源資源上說，都是南方城市中數一數二的佼佼者，先天的優勢成就了貴州後天成為數據中心的必備良處。

貴州如何彎道超車？ 大概是嗅到了大數據的一絲氣息，並且成功地捕獲了。2013年被稱為中國「大數據元年」。雖然很多互聯網企業紛紛入局，但大部分城市並未趕上這一浪潮，顯得有些遲鈍，都處於一個觀望狀態，貴州也是一樣的，雖然入局晚，但是後來者居上也是好事，既然種子都種下了，就等萌發的那一刻了。

其實總整體上看，貴州雖然無法和東部地區的城市相比，但是在中西部產區，也算是樹立了一個好樣板，期待貴州新一輪的發展吧！