腾讯的大数据

『壹』 腾讯大数据sre面经

腾讯的面试流程慢是出了名的，技术面一共三面加hr面总共4面，历时一个半月，倘若要想拿到offer还得加上两周，差不多2个月时间，所以各位有志去鹅厂的同学们一定不要裸辞，不要裸辞，不要裸辞（重要的事情说三遍）。

20210301简历投递（内推）--> 20210310一面（小组长） -- > 20210322二面（二线老板）-->20210328（GM面）--> 20210404（HR面）

hdfs各个组件（hdfs,yarn,zkfc,journalnode）的作用，namenode ha实现方式
hbase读写流程，常用api
flink架构，任务提交流程，flink的checkpoint，flink实现excatly once（内部与端到端）
clickhouse架构，为什么比其他olap引擎快，sql解析流程
linux为什么叫文件系统，ceph文件系统，常用的bash命令，比如awk等
java相关：jvm架构，gc方法（对比），线程创建的三种方式，synchornized和lock的区别，各自的应用场景，skipList跳表，hashmap
谈项目，讲数据链路（实时与批处理数据），数据规模，数据流量ops这些

kafa如何保证数据一致性（source，broker，sink三个地方）
yarn调度策略，资源管理如何做，权限怎么分配
hdfs小文件问题，hive产生了小文件如何调优，hive数据倾斜原因以及处理方法
针对集群做了哪些优化，调整了哪些参数

简单介绍做过的项目，然后挑一个项目，你担任的角色是这样，主要流程是怎样，产出有哪些，在这过程中遇到了哪些问题，如何解决，你的成长是什么。
另外问了个在职业生涯中遇到的最大事故是什么，当时是如何去解决的，定位问题的方式是怎样，以及后续如何去避免这样的事故
最后瞎聊了下腾讯云的大数据sre团队发展情况，以及员工成长路线，以及base地的transform。

简单个人介绍包括学历背景，工作经历，以及每段跳槽原因，挑一段工作项目详细讲解（虽然她也不一定听得懂，我猜测主要考察表达能力），然后是讲讲对大数据sre岗位的理解，期望薪资，目前竞企offer情况，最后明确告知期望薪资涨幅较大，不会在竞企offer上做大幅调整，最多持平，且具体的方案最快也要一周半才能出来。所以最后还是放弃了鹅厂入职了虾皮。

总的来说，腾讯云的大数据sre面试也是偏基础且贴近个人工作内容，假如小伙伴们平时注重积累的话，去腾讯问题不大。最后预祝跑路的同学们都能拿到理想的offer！
（shopee最近很缺人哦，有想法的同学可查看： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzMzIzNDU0MA==&mid=2247483747&idx=1&sn=&chksm=52ea14&token=90945026&lang=zh_CN#rd ）

『贰』 腾讯大数据中心在哪

贵州
因为大数据中心的特点就是由很多服务器，而服务器的特点就是散发热量很多，那么为了保证服务器正常运转就需要降温，降温方法很多，但是降温也需要考虑成本。
于是最好的办法就是利用自然的力量，例如我小时候在炎炎夏天去过一个大石块形成的小洞穴，几十平米那种，走出去几部就是太阳，但是当时一进去冻得我直哆嗦。
农村也会把西瓜放入尽力冰镇等等，这些都是纯天然的降温方法，甚至一些老居是不需要用空调的，夏天也不会感到闷热。
贵州的地理条件特别适合。
然后 就是视频中说的，高海拔，低气温，低电价，非地震带。
海拔高了，温度就会降低一丢丢。海拔高了，风就会大很多多。
风多，那么自然风就充足，自带风冷，持续带走热量，同样足够的风可以降低湿度。
贵州本身水资源丰富，且现在西部有很多现成的火电厂。至于地震带，偌大的贵州选一个非地震带还是可以的，不然天眼怎么办呢？
一个数据中心，去掉基本的建造维护费用，剩下大部分都是为了散热制造的费用。机器越多，越是如此。

『叁』 qq号怎么查腾讯大数据

qq号不能查腾讯大数据。腾讯大数据是专门收集它的各种APP的信息，以及我生活各处的信息的，它可以查到我们，而我们没办法查它啊。

『肆』 腾讯有自己的大数据中心吗

腾讯有自己的大数据中心。

腾讯大数据中心在西安_灞分析包含巨大的潜力但如果分析的不准确它就会转变成阻碍由于技术限制和其他商业因素的考虑，数据分析公司解析数据得出的结果可能并不能反映实际情况如果企业想要确保通过大数据分析得出的结论是他们想要的结果，他们就需要提高大数据分析的准确性。

企业文化

开始设计品牌Logo之后从公司美工设计的鸽子、企鹅等几种小动物的形象中选定了企鹅这个形象。第一次设计的企鹅是黑白写实的腾讯参加中国国际高新技术成果交易会，将QQ做成了稍微有点胖的样子，还增加了一条围巾。

之后腾讯找来专业设计公司在基础上再设计，脖子上围的黑围巾改成了一条鲜艳的红围巾，一只眼睛圆圆的，另一只眼睛眨巴着。而Q妹妹之后也正式亮相腾讯更换了新的品牌标识，由绿、黄、红三色轨迹线环绕的小企鹅标识构成了品牌标识的主体。

也是品牌标识中最为醒目的部分，将腾讯网以用户价值和需求为核心的品牌内涵体现无余球形标识以QQ为中心，向外扩散成不断运转的世界，喻示腾讯从最大的即时通讯社区起步，随着用户需求和互联网应用的发展，业务范围和运营领域不断拓展。

『伍』 腾讯大数据是关注什么公众号

微信公众号。
大数据的高速性是指数据增长快速，处理快速，每一天，各行各业的数据都在呈现指数性爆炸增长。
在许多场景下，数据都具有时效性，如搜索引擎要在几秒中内呈现出用户所需数据。
企业或系统在面对快速增长的海量数据时，必须要高速处理，快速响应。

『陆』 专访腾讯苏奎峰：从数据要素到三大平台，自动驾驶落地提速

数据是自动驾驶的「燃料」已成为业界共识。

4月9日，中央决策层下发的一个重要文件，让“数据要素”的重要性盖上了官方盖章，成为生产要素之一，数据资源成为了亟待挖掘的黄金宝矿。

事实上，数据要素的重要性和想象力不仅局限于此。未来 汽车 将不再是信息孤岛，是一个移动的感知终端，将与路、云端互联，通过大数据、人工智能等技术实现智慧出行，数据是链接这一切的核心因素。

在众多的自动驾驶玩家当中，构建「数据闭环」是腾讯助力产业发展，实现突围的关键路径。

数据要素高效利用背后更深层次的逻辑在于产业理解和基础架构支撑，腾讯云提供强大的云服务能力，并基于此构建高效的自动驾驶数据服务体系。因此，在关于数据要素如何驱动自动驾驶的问题上，腾讯有着自己的一番理解。

基于此，腾讯在自动驾驶业务上摆出了三个具有杀伤力的产品：大数据云平台、仿真测试平台和高精度地图。

雷锋网新智驾将对话腾讯自动驾驶业务中心总经理苏奎峰，试图了解腾讯如何用数据要素驱动自动驾驶，三大业务之间高效联动的逻辑。

在浩瀚的赛博空间里，数据是建成海量虚拟建筑的一块块砖瓦。

于自动驾驶而言， 数据以各种形式贯穿研发、生产、测试、运营等生命周期。 与此同时，数据的爆发也呈指数级增长，可以想象，玩家们面临的是如海啸一般涌来的数据。

因此在数据要素使用上，玩家们在两个维度上的能力就显得十分重要：一是数据闭环，没有闭环，数据的有效性就无法验证；二是在数据闭环的基础之上如何实现数据高效运转。

苏奎峰向新智驾表示：自动驾驶的核心竞争力在于数据要素和计算资源的低成本获取和高效利用。对数据要素进行高效收集和利用，提高数据循环链路的速度，是整个自动驾驶技术迭代的关键点。

为此，腾讯在自动驾驶业务上推出了大数据云平台和仿真测试平台、高精度地图三大业务。要理解这三大业务平台对数据闭环的高效驱动，需要追溯自动驾驶数据产生的链条。苏奎峰给新智驾举了一个例子：

由此可见，一个围绕数据采集、场景构建、测试验证、运营更新的数据流通链条得以形成。

苏奎峰也认为，数据要素利用效率的提升是全链条事情，并非一个单点就能解决。

比如从数据采集角度看，知道采集何种数据就十分重要。在了解白天黑夜、拥堵与非拥堵路段等数据需求之后，可以将动态场景进行自动或手动标定触发，从而提升数据获取效率，避免重复。

而在车辆真正在路上运行之后，也可以根据相应的触发条件，自动筛选一些有用的数据回传到云端；此外，腾讯还会提供数据管理系统，将采集回来的数据进行标签化，快速清洗、筛选、查找需要的数据，进行高效流转。

工具链涵盖从数据采集、数据训练、到算法模块评测（包括模型在环、软件在环、车辆在环、硬件在环），再到实际路测的整个自动驾驶链路。

“这个闭环体系的每个工具的每一个环节，都在提高数据要素的流转和利用效率，以便快速解决问题或加速研发。”苏奎峰如此表示。

比如遇到一个Corner case，腾讯能够从数据库里找到相关案例来标注算法训练，或快速采集相应的数据，以保证数据闭环的稳定有效。

目前，针对L2.5级以上的自动驾驶系统，腾讯都能提供云端工具链包括场景分类器等生产工具，同时提供车端与云端的一些标准，用户可以根据自己的算法需求进行选取。

基于对数据闭环和高效运作的理解，腾讯在自动驾驶的目的也呼之欲出：为行业客户提供，能够对数据要素进行高效收集和利用，提高数据循环链路速度的软件与服务，助力产业技术的演进，加速产品落地。

换言之，为行业客户提供自动驾驶云开发的工具链，集数据采集、训练、评测、更新等环节于一身。这也是苏奎峰一直在强调的腾讯在自动驾驶上的工具属性。

腾讯的大数据云平台、仿真测试平台、高精度地图三大业务，构成了这些工具链的产品形态。

以仿真测试平台为例，可以理解为，腾讯的仿真平台TAD Sim就是一部大型的、针对自动驾驶车辆的角色扮演 游戏 ，结合了专业的 游戏 引擎、工业级车辆动力学模型、虚实一体交通流等技术。

苏奎峰告诉新智驾，仿真测试非常核心的一个功能就是，能够将采集到的数据转换成有用的测试场景。

他强调道：“工具本身要求我们会使用数据，我们也有数据要素储备。但对仿真来讲，核心功能在于工具而非数据本身。有了这个工具，车辆采集的数据就可以生产大量的测试场景。”

腾讯的TAD Sim仿真平台也能够提供单机版本和云端版本。

单机版能够进行场景编辑，做各种测试验证。而云端版本则是提供云端高并发的测试能力，包括场景云仿真和虚拟城市型云仿真。

场景云仿真通过大量数据生成几十万甚至上百万的测试场景，在云端大规模并行加速，实现自动驾驶算法的高效验证。

虚拟城市云仿真，则是能够加载一个真实或编辑的城市级高精度地图，实现上百万辆交通流车辆和上千台自动驾驶主车的并行加速，进行7×24小时的不间断测试。

通过不断寻找Corner case、或是将算法处理不好的场景积累下来，丰富自动驾驶测试的场景库。

当然，这背后可以很明显地看到腾讯强大的 游戏 技术支撑的痕迹。

“仿真系统可以把数据链条打碎，然后分阶段验证，同时也会将这个链条集成验证。这从一定意义上来说更接近于实际的道路测试。但是还是要强调，实车测试永远是需要的，仿真永远代替不了实车测试。”苏奎峰说。

此前，腾讯和国家智能网联 汽车 （长沙）试验区合作了智能网联 汽车 仿真实验室。

利用高精度地图和模拟仿真技术对试验区的地理全貌进行数字化建模，实现在仿真环境下进行安全、高效的智能 汽车 实验。

除此之外，仿真测试平台的还离不开大数据云平台和高精度地图的组合。

苏奎峰表示，云化是未来的一大趋势，不光是数据存放在云端，目前在客户端的很多服务和终端决策也会随着云端趋势的加强而发生改变。

“未来随着5G通讯链路的增强、软件架构和硬件架构升级、以及云端能力的增强，自动驾驶一定会从端的分布逐渐向云端迁移。”这也是腾讯构建大数据平台的原因。

此外，腾讯表示，TAD Sim提供地图编辑器，可以直接编辑高精度地图，也可以直接导入生产的实际高精度地图， TAD Sim提供通用的高精度地图接口，能够加载地图中的道路要素信息，也可以导入建筑物、树木等等三维环境信息。

“总体来说，无论车端还是云端，这个闭环是互相嵌套的体系。最终的呈现形式可以是单独模块，但如果想提高数据的流转效率和开发效率，就需要把这个体系紧密地耦合在一起，才能发挥最大效率。”苏奎峰说。

而闭环体系中算法、数据流转的效率越高，自动驾驶的成本也越低，核心竞争力也会更强。

在工具链上有一个完整的闭环，但在商业策略上，腾讯的商业模式是灵活的。

现阶段，“全家桶”式的打包显然不能满足当下主机厂们对产品定制化的需求。

既可单兵作战，也能齐同上阵。也就是说，三大业务既可以模块化输出，也能集大成者，进行团战。总而言之，根据行业需求灵活组配甚至一定程度的定制。

与此同时，在三大核心业务能力的加持下，腾讯也一直打磨自己的自动驾驶解决方案。

相比其他玩家，腾讯并不以自动驾驶分级来划分解决方案，而是从用户高频的需求出发，提供场景化的自动驾驶解决方案，分场景、分需求逐步实现自动驾驶落地。

从2019年开始，腾讯就瞄准了高速及泊车两大用户刚需场景，并将针对这两大场景推出自动驾驶量产解决方案。

苏奎峰告诉新智驾，目前，腾讯高精度地图团队已经完成了全国高速及快速路的高精度地图数据采集及绘制工作，为实现高速场景的自动驾驶打好了基础。

至于在商业落地上，苏奎峰表示，由于互联网公司的介入，传统主机厂的固有合作模式会发生变化，尤其是软硬件分离的趋势越来越明显。“合作的模式和机制都在改变，目前腾讯与主机厂也在通过一些合作来推动模式的升级。”

比如在车端的解决方案上，腾讯既可以提供地图定位的算法模块，也可以提供感知、融合算法模块。但是不同的车厂、不同的传感器配置，仍然需要进行定制化，通用模块很难适配所有车型。

而大数据云平台方面，腾讯和宝马中国联合开发的自动驾驶高性能数据开发平台已经交付使用。

就像 游戏 中辅助角色一样，在“辅助输出”的理念下，腾讯正在用非常灵活的姿态融进主机厂、业内玩家们的自动驾驶生态之中。

正如腾讯CEO马化腾在朋友圈写道：“助力车企开发自己的自动驾驶AI算法和大数据平台”。腾讯凭借自己对数据闭环高效运作的理解与实践，有望助力车企们早日抵达自动驾驶的未来。

（雷锋网） 雷锋网

『柒』 历史首次！腾讯终于公开了这些真实数据

1月7日，腾讯WeTest《2018中国移动 游戏 质量白皮书》正式发布，着重从市场硬件、兼容、客户端性能、服务器性能、安全、玩家口碑、小 游戏 等玩家体验最敏感的质量视角进行数据采集与深入分析，客观地反应出了2018年中国移动 游戏 研发市场的现状与变化。

从 游戏 品类出发观察，2018年间，已有不少产品在精品化与多元化上深挖起来。

角色扮演类、动作类、策略类 游戏 仍占苹果应用商店的60%的份额。其中，角色扮演类 游戏 与动作类 游戏 的比重持续下降，但策略类 游戏 则依旧占比17%，风华正盛。这些头部 游戏 品类已进入以品质为导向的存量阶段，一并呈现出精品化、细分化、多元化的态势。

同时，移动 游戏 市场上也呈现出更为丰富的多元化特征，“战术竞技类”等涵盖多元化玩法的 游戏 开始登上主流舞台。而更为垂直的细分领域已衍生至14种，其中模拟 游戏 、家庭 游戏 、桌面 游戏 开始初露头角。另一方面，玩法轻便、即点即玩的小 游戏 也开始展露更多的能量。

与此同时，2018年间，移动硬件设备的迭代更加速了。

屏幕方面，虽然16：9的设备仍是主流。此外，“刘海屏”“全面屏”等异形屏设备的覆盖人群更占据市场7%左右。这些来自用户需求与技术发展的变化，同样也为 游戏 开发者在 游戏 兼容性、客户端、服务器、安全性等一系列适配上提出了更高的要求。

市场需求发展加上外部硬件的变化为 游戏 开发者们带来新的机遇，而想要在资源有限的情况下，于项目立项的阶段取胜，就要准确把握用户瞬息万变的审美需求。唯有掌握了曾在2018年发生的问题，拥抱变化，才能在2019年扭转乾坤。

TOP100 机型 游戏 综合性能数据公布，客户端问题玩家最为敏感

(客户端问题包括：登录、闪退、更新、下载、安装、启动、硬件和兼容问题)

因此，针对腾讯大数据统计出的TOP 100 Android机型以及 TOP iOS机型，腾讯WeTest甄选了战术竞技、 体育 竞技、ARPG等 游戏 ，一并综合生成性能评分，方便开发者在研发期间，选择性能调优阶段的参考机型。

首度公开腾讯手游性能大数据，战术竞技 游戏 服务器痛点同步揭露

在2018年，根据苹果应用商店 游戏 畅销榜可知，多头寡头效应依然明显。

而对于这些极具竞争力的产品标杆，开发者们无法详细掌握相关数据，因此更无法找到优化方向。 为了助推手游行业标准建立，协助行业性能优化提升，腾讯WeTest首次公开腾讯 游戏 真实性能数据，战术竞技、MMORPG、 体育 竞技等主流品类 游戏 均囊括其中。

基于腾讯WeTest平台测试对Android产品大数据统计，平均每次测试能够发现 游戏 产品拥有10.1个兼容性问题，其中，显示异常、Crash问题占比超过70%。此外，功能问题亦占比14%。

随着Android机型内存升高，相较2017年，APK crash、安装失败等致命问题显著降低。但高配机型中异形屏的出现，导致UI异常问题频发。

在移动APP中， 游戏 一直是安全漏洞的重灾区。

腾讯WeTest对产品研发期与运营期手游安全情况进行比较，发现了最新问题：

其一，强交互 游戏 依然是外挂漏洞的“温床”；

其二，研发期 游戏 漏洞如果没有解决，会在运营期衍生多个外挂变种，严重影响手游平衡性；

其三，动作射击类 游戏 由于其“强交互”特质，成为了外网外挂的“宠儿”。

而数据显示，最为致命的外挂问题下，“刷道具”为手游研发期最多的安全漏洞，定制外挂与通用修改器，则是手游运营期外网常见作弊方式。此外，在手游研发期存在的致命安全漏洞问题，将由于高收益在运营期会明显扩张，占比从研发期的34%上升至运营期的50%，因此开发者在手游研发期就要防微杜渐、未雨绸缪。

全面分析小 游戏 测试难点，功能与适配是主流问题

2018年，是小 游戏 爆发的元年，亦是小 游戏 精品化、重度化的一年。

从小 游戏 的上线产品的比例来看，角色扮演类占据26%，休闲益智类占据24%，而在2018年下半年开始，一些策略战棋类的重度 游戏 类型开始出现在小 游戏 中，重度 游戏 在小 游戏 市场中，并非没有机会。而从产品本身观察，小 游戏 目前正在向精品化轻度化发展。

而相较手游通用测试模块，小 游戏 有着相对独立的测试内容。

依托于腾讯旗下小 游戏 研发经验以及案例，白皮书显示，功能问题与适配问题占据小 游戏 测试问题主流，同时性能问题亦占据16%不容忽视。

针对小 游戏 性能情况统计，有6%-7%的用户因 游戏 加载时间过长从而流失，小 游戏 用户流失情况与加载时长形成正比。因此，针对小 游戏 的加载时间，腾讯 游戏 根据不同机型档次，设立了加载时间上线标准。

『捌』 苹果、华为、腾讯和三大运营商的数据中心为何都看上了贵州

除了苹果，华为，腾讯，阿里巴巴、中国移动、中国电信、中国联通等重要企业都把数据建立在了贵州。因为无论从电力成本、安全性，贵州都是不二之选。华为的CEO任正非曾表示，建成运营后一年大概可以节省上亿的电费。

首先，我们来看腾讯的大数据中心，腾讯贵州七星绿色数据中心，内部面积超过3万平方米。很难想象这个土疙瘩最后会建设成腾讯的大数据中心。

为什么数据中心放在贵州呢？ 因为数据中心里大量的计算机设备，面临3大挑战——冷却，电力和安全。

1、数据中心在使用过程中会发出巨大的热量，而数据中心就无锡站冷却设备，它消耗的电能约占总功耗的40%。所以需要极大的的电力成本。数据中心最大特点是高耗能，电力成本其中一半的支出是空调费。

2、贵州气候适宜，可以节省电力。贵阳市全年平均气温15 ，用自然风冷却，每年能节约900万度电。

3、贵州电力极为便宜。贵州是电价最低的省份之一，水电、火电资源丰富，被称为南方电网的电池。比如北京电费需要一块钱一度电，而贵阳只需要4毛钱。

4、贵州没有地质灾害，地广人稀。硬件设备最怕地质灾害，地质灾害不仅会造成硬件损毁，更会造成数据丢失。但贵州发生自然灾害的频率很低，没有地震、台风和洪涝的威胁。

任正非正飞说过一句话：大数据放在贵州。建成运行后一年大概可以节约上亿的电费。

你觉得贵州大数据能发展起来吗？

贵州的劣势
早年间，贵州的发展非常缓慢，很多地方还非常的原始，这是因为贵州地形非常崎岖陡峭，复杂，高原、丘陵、山地等占87%，有句话这样形容我们的贵州的，“天无三日晴，地无三尺平，人无三两银”，其贫困程度和环境的艰苦程度可想而知。
交通的发展
贵州多年前流行一句话叫：要想富，先修路！

1926年贵州修建第一条公路。

1927年购进第一辆 汽车 。

1949年贵州公路总里程不到4000公里，实际通车里程不到一半。

1964年贵州实现县县通公路。

1986年贵阳至黄果树高等级公路的开工建设，拉开了全省高速高等级公路建设的序幕。

2007年，全省高速公路里程仅924公里。

2013年3281多公里、2014年4002公里。

2015年底，贵州高速公路通车里程突破了5100公里，达到5128公里。

2015年，贵州在“十二五”收官之际，在西部十二省（市、区）率先实现“县县通高速”公路，也是全国县县通高速公路为数不多的省份之一。

由于政策的大力扶持，咱们贵州通高铁了！2014年12月26日，贵广高铁全线通车；2017年12月28日，贵阳市地铁一号线开通运营，二号线也即将开通；到2022年贵州将实现市市通高铁，从贵州任何一个行政市都可在一小时内直达贵阳！
劣势变优势
当贵州到广东只要两个小时的时间，很多事情就变了！当年由于地形地貌原因，交通不便，很多人出不去，很多人也进不来，当交通这个最大的阻碍解决掉以后，这个事情就变了！很多当年的劣势都变成了优势，贵州的湿冷气候和喀斯克地貌地下溶洞等反而更有利于大型服务器的安放。加上土地的廉价，很多大企业自然而然就非常愿意过来投资，毕竟，谁会跟钱过不去呢？苹果、华为、腾讯等巨头肯定比我们普通人更能算明白这个经济账！

还是那句话：要想富，先修路！只要交通解决了，很多问题就好办了！

马云在之前进军贵州的时候说：如果你错过三十年前的广东和浙江，就请你一定不要错过现今的贵州？

由此看来，贵州是适合发展大数据的一块地方，才会让大家都那建立数据中心。

一、水电丰富

技术中心要的不单是人员技术，毕竟机器是死的人是灵活的。只要回报率感人再偏远的地方都是可以揽收人才的。

所以在考虑技术中心的时候更多实在就如何能让技术中心本身最大化。之前有负责人说过本来是想把技术中心建在上海的，最后建在贵州反而让人更满意。

贵州冬夏，都没有严寒和酷暑对数据中心来说防寒抗暑就可以避免了。并且 在贵州可使数据中心省下低则10%，最高可省30%的电。 据估算一台机一年都能省下3万度的电，而且贵州的水资源如此丰富。工信部组都表示贵州是我国南部建设大型绿色数据中心的地区的不二之选。

二、政府支持

区域的开发当然离不开政府的管辖，如今东西差异仍然巨大为了平衡内外的人流物资。 将大数据这样的新技术一开始就建设在内地，将会迅速带动内部经济。

同时也能帮助内地挽留住人才，充分发挥贵州优势和资源优势。 与此同时更是缓解了沿海地区的人口“堆积”问题。如果数据中心还建在上海那么上海的房价是不是又得翻上几番，上海的外来人员是不是又得多上几倍。这对上海来说未必是一件好事。

三、总结

在基于一二两点，贵州是一个适合发展大数据的地方，但为什么这么多的企业同时看上这块当然少不了企业自己的考量。

不愿意错过这个机会，先下手为强。

我来答一波。

其实很多回答几乎都只阐述了一方面，即贵州自然条件方面的优势，但我想说这些大公司选择贵州的原因不止于此，还在于政策方面的扶持，以及贵州特殊的地理位置。

第一，贵州自然条件优越。
对于大数据中心来说，直接关乎运营成本的因素是电力、空间和安全稳定。

而贵州几乎都能满足这些条件。

因为贵州地广人稀，风能发电和水能发电几乎能满足生活及工业需求，电费低廉，较之其他地区工业用电成本降低不少。而且因为云贵高原特殊的喀斯特地貌，造成地下水丰沛，地表温度低，气温能够维持在较低水平，从而减少用电量。同样能够降低用电成本。

大数据要用到很多的服务器，所以空间的通透也成为一种需求，贵州是很少能够在省会城市提供大量符合数据服务器部署要求的空间的省份。

至于安全稳定，贵州地质构造很稳定，因为处于云贵高原，也很少发生水灾涝灾等，同时属于大陆的后方， 社会 环境也稳定，所以适宜数据服务器这类不宜迁移的设备的部署。

第二，贵州对大数据产业的政策扶持。
近些年来，贵州已经将大数据产业列入贵州未来着重发展的行业进行重点培育，这也意味着贵州在大数据产业会有很多的政策优惠来吸引像苹果、腾讯、华为这样的大型 科技 公司入驻，给当地带来新的就业机会，以及带动衍生行业的发展。

2019年3月8日，贵州省大数据发展领导小组印发《贵州省大数据战略行动2019年工作要点》，再次重申了大数据产业的发展规划。

这个要点中提到了一个万企融合行动，很能体现贵州发展大数据的魄力和决心，同时也能看到大数据产业对贵州的未来发展来说有着怎样的地位。

第三，说说贵州独特的地理位置。
中国有一个人口分界线，叫“胡焕庸线”（如上图）。

在这条线的东边，可以说仅有云南和贵州符合地广人稀这一标准，同时有着天然有利于大数据产业的自然条件。

但是贵州的另一个地理优势却决定了它在大数据产业的优势——它更靠近粤港澳湾区。

我们都知道，未来粤港澳湾区将成为中国经济的最大增长极，没有之一。而腾讯、华为、苹果的最大消费市场甚至于地区总部，几乎都在粤港澳湾区，这里最靠近消费市场，同时也最靠近数据处理的中枢——企业总部。

所以这两个条件就决定了在大数据的最终选择地上，贵州成为首选，并且优势极大。

最后，还是想说贵州的大数据绝不是天上掉下里的，而是各方努力的结果，自然条件是一个重要因素但绝对不是决定性因素，地方政府的鼎力支持和规化制度化，才是这一产业在贵州落地生根的根本原因。

以上。

这么多 科技 巨头看上经济并不发达、区域并不发热甚至属于冷门的贵州，主要还是为了大力发展数据中心，并且省下不小的电力成本。

数据中心实质就是IT基础设施，高耗能是其最大特点，主要产生的成本中，电力占一半以上。就像华为将全球数据中心落地贵州，其最主要的想法还是为了节省电费，华为任正非曾算了一笔账，就算没有优惠政策，一年的运行也能节省上亿的电费。

中国在电力发展上举世瞩目，2011年底，发电量就达世界第一，而在这一年，中国的各类数据中心也用掉了差不多1000亿度电。由此看来，中国发展数据中心还有这方面的优势。

贵州虽然GDP在全国排名靠后，但电力发达，电价便宜，这得益于率先开展电力市场化交易。早在2013年，贵州便开启电力市场化交易，而就在这一年底，三大电信运营商先后将大数据中心落户贵州贵安新区，总投资合计达150亿元；2015年底，贵州成为国内首批电力体制改革综合试点省份，其后率先组建首个多股东制省级电力交易中心；而在2017年，苹果公司宣布投资10亿美元在贵安新区建立iCloud数据中心，就一件颇为轰动的事情，尽管在这之前，阿里、腾讯也已经择机进入贵州发展数据中心。

巨头涌入，对贵州当地绝非仅仅是提升了电力消费，更重要的还是优质企业对当地信息产业的带动作用，并因此拉动税收与就业的增长。

最新的官方数据显示，今年以来贵州工业企业综合用电价格下调了21%。将电价便宜到底，看来是信息产业发展并不领先的贵州的一个杀手锏。何况，不仅电价适宜，而且供电还很充分。这方面也有一组官方数据：今年前七月，贵州发电量1207亿千瓦时，同比增长11%；省内大工业用户平均降低电价每千瓦时8.2分，售电公司数量增至61家。

电力工业一直是贵州的支柱产业之一，可以注意到的是，贵州的电力市场化交易在2017年获得一个大突破：省内售电量近1050亿千瓦时，首次突破千亿大关。

这个话题对我们还是挺有启发的：之一，电费便宜一点，可以带来数量更多、体量更大的投资；之二，电费便宜一点，可以保持住电力工业的青春期；之三，无论是传统的制造业，还是新贵的 科技 行业，降低电价都有利于它们持续发展甚而壮大。

原因就是这么几个：

①安全问题，数据必须存放在国内；

②政策问题，贵州出台政策，支持发展贵州的数据中心事业；

③钱的问题，贵州地价相对便宜、电费也便宜，气候合适，节约用电，对于企业来说这意味着省钱。

安全问题
安全问题，数据存放在国内是很有必要的。尤其是对于大型企业来说，很多数据都涉及到消费者的隐私，如果存放在国外，会存在很大的风险。所以数据必须存放在国内。

而且数据存放在国内，对于很多企业来说，也能够节约很多的运营成本。
政策问题
贵州这几年出台了政策，支持数据中心的发展。你就不得不佩服贵州政府，里面确实有高人，想出这样的政策。

这样的政策给贵州带来了什么？

第一，税收和就业。在贵州设置数据中心会带动消费和就业，都是大型企业，缴纳的税费比较多。

第二，高 科技 企业带来高素质人才。数据中心属于这些大型企业的一部分，运营维护需要高素质人才。这里就给贵州带来了不少高素质人才。高素质人才意味着什么？大家心里是清楚的。

第三，高 科技 企业没有什么污染。跟工业不一样，数据中心带来的污染十分少，甚至能够忽略。带动经济的同时保护环境，一举多得。
钱的问题
贵州地价便宜，尤其是相对于北上广深来说，地价便宜很多，建设大型的数据中心，建设成本相对较低。

同时，贵州的气候稳定。贵州的气候温暖湿润，属亚热带湿润季风气候。气温变化小，冬暖夏凉，气候宜人。2002年，省会贵阳市年平均气温为14.8 ，比2016年提高0.3 。从全省看，通常最冷月（1月）平均气温多在3 6 ，比同纬度其他地区高；最热月（7月）平均气温一般是22 25 ，为典型夏凉地区。

数据中心很多的用电就是用在散热上，天气不热这样的自然优势能够减少大量的用电。节省电费。

同时，贵州的电费相对便宜。贵州的拥有大量的水电资源，电费是大型城市的一半。这样带来的成本优势也是巨大的。因为数据中心24小时不间断用电，用电是主要的成本之一。

其实大数据产业技术水准并不高，比不上成都重庆的电子信息技术产业技术含量高。各大公司选择贵州只是因为成本低，气温低。但是一个产业带不来巨大的就业人口，也无法促进更多产业更新！所以贵贵们不用高潮，产业发展还要努力，起码在西南地区还是比不上成渝。

这当然不是企业的单方面选择，最重要的还是国家政策导向让企业作出相应的选择。那这个问题就转化为，为什么国家会把我国的战略级大数据中心定在贵州？
贵州发展较滞后
贵州是我国相对发展比较滞后的省份，根据2017年全国各大省份的GDP排行来看，贵州排名各省市倒数第七，对于国家、以及对于贵州省来说，需要这样一个机会。而且不光是经济方面，在互联网领域贵州跟其他省份比起来差距更大，国家政策必然倾斜，贵州省政府也必然给出很多优势政策吸引 科技 巨头。

因此，这首先是国家政策的倾斜，不然这些知名大企业怎么会选择一个人才相对匮乏、经济想多落后，而且是地理位置相对偏僻的贵州。而且在国家将贵州作为首个国家级大数据综合试验区以后，贵州经济增速来到了全国首位。
贵州是西南重镇
从战略地位来讲，贵州是一个地理位置非常重要的，贵州地处西南腹地，接壤四川、重庆、云南、湖南、广西，地理位置相当特殊，而且地处云贵高原，出于我国内陆深处，可以说是重要的交通枢纽，西南重镇，战略地位极其重要。这个为止如果战时就是最好的大后方，自然重要性不用赘述。

而且贵州整个工业不够发达，能源需求相对较小，而当地气候非常适宜，水资源、风力资源等等天然非常丰富，这就为建立数据中心提供了最好的环境支持，得益于地理位置、政策优势，以及气候等综合优势，贵州非常适合作为国家级数据灾备中心。

而且这里也更加方便监管外企，贵州红色文化非常好，是我党我军的红色根据地，以及我党我军的重要发源地之一。

可以说，贵州因为地理位置、环境优势、以及政策扶持等优势，可以说占尽天时地利人和，成为国家级数据中心，以及国家级数据灾备中心，是最好不过了。

第一，贵州省的政策，贵州是国内仅有的把大数据当做综合实验区的省份，大小政策的扶持力度之大无人能及。

第二，贵州的电费便宜。处于长江流域中上游的贵州落差非常大，河流众多。其水电装机容量位居全国第四，而且没有明显的枯水期，电量十分充足。数据中心是要24小时工作的，成千上万台服务器和储存同时工作需要的电力非常多。

第三，自然环境出色。贵州有很多山洞，山洞里面恒温恒湿，是一个最合适建大型绿色数据中心的地方之一，不亚于在北极圈建设数据中心。贵州发展大数据，抢占了先机，能够在激烈的市场竞争中爆发出强大的能量。

不管是国内的运营商们，还是苹果，都选择剑走偏锋，在贵州建立数据中心，集大佬目光于一处的贵州，想必不简单！

说起贵州的电子信息技术产业，或许还没有某些城市来得发达！但大数据产业根本不care这些，要知道数据中心最大的一个bug就是耗能特别高，毫不夸张的说，数据中心的主要成本都集中在了电力方面，机器设备需要散热，显然已经是当务之急了。而贵州不管是在气温，还是能源资源上说，都是南方城市中数一数二的佼佼者，先天的优势成就了贵州后天成为数据中心的必备良处。

贵州如何弯道超车？ 大概是嗅到了大数据的一丝气息，并且成功地捕获了。2013年被称为中国“大数据元年”。虽然很多互联网企业纷纷入局，但大部分城市并未赶上这一浪潮，显得有些迟钝，都处于一个观望状态，贵州也是一样的，虽然入局晚，但是后来者居上也是好事，既然种子都种下了，就等萌发的那一刻了。

其实总整体上看，贵州虽然无法和东部地区的城市相比，但是在中西部产区，也算是树立了一个好样板，期待贵州新一轮的发展吧！