l 實時計算系統(tǒng)Dstream。該系統(tǒng)用于滿足實時性要求較高的計算業(yè)務的需求，目前已實現(xiàn)毫秒級的支持。該系統(tǒng)具有全局無中心節(jié)點，低延遲、高可靠性和高可擴展性等特點，用戶只需要關心計算單元的拓撲關系和業(yè)務處理邏輯，極大的簡化了業(yè)務代碼。
l 流式計算系統(tǒng)Task Manager。該系統(tǒng)用于滿足準實時小批量的流式計算需求，具有高內(nèi)聚松耦合架構、高可靠性和高吞吐量的特性，且易被方便地管理和監(jiān)控，硬件故障時可以做到數(shù)據(jù)不丟不重。
l 基于內(nèi)存的開源分布式計算框架Spark。目前Spark規(guī)模的集群能力不斷提升，以滿足規(guī)模式增長的計算需求。
l 分布式trace系統(tǒng)Rid。提供實時、批量兩種數(shù)據(jù)接入方式，方便業(yè)務快速、便捷定位復雜系統(tǒng)的深層次問題，夯實基礎架構支撐，提供通用監(jiān)控、分析和可視化解決方案。
沈志勇：從數(shù)據(jù)到智能
在大數(shù)據(jù)應用專場，大數(shù)據(jù)實驗室數(shù)據(jù)科學家沈志勇博士圍繞從數(shù)據(jù)到智能這個話題，分享了百度大數(shù)據(jù)智能分析技術和應用實踐現(xiàn)狀。百度智能分析技術不僅用于百度公司內(nèi)部眾多產(chǎn)品線，并隨著百度大數(shù)據(jù)引擎發(fā)布的發(fā)布，百度將大數(shù)據(jù)、人工智能等技術能力輸出，應用于更多行業(yè)，助力產(chǎn)業(yè)升級。
沈志勇分享從數(shù)據(jù)到智能
沈志勇例舉了一些百度與具體行業(yè)結合的應用案例，除了業(yè)界已熟悉的旅游預測、賽事預測等，他還介紹了在其他垂直領域應用的一些新探索，引發(fā)了現(xiàn)場聽眾的巨大興趣。
l 智能運維。通過監(jiān)控了百度系統(tǒng)和基礎軟件的運行指標，以及產(chǎn)品運營指標，利用智能分析技術實現(xiàn)了時序異常檢測和故障預測、預警。
l 金融大數(shù)據(jù)調(diào)研。該項目是希望基于大數(shù)據(jù)，通過智能分析技術來預測金融產(chǎn)品。從現(xiàn)場展示的模擬結果來看，該項目已取得初步進展。
l 百度時空大腦。該項目基于用戶定位數(shù)據(jù)，用戶軌跡數(shù)據(jù)和浮動車GPS軌跡數(shù)據(jù)，挖掘百度時空大數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)用戶時空行為規(guī)律，預測性洞察用戶需求，更精準匹配用戶，從而為用戶提供更個性化的服務。
2014年，大數(shù)據(jù)技術正在互聯(lián)網(wǎng)、運營商、IT服務提供商，以及眾多傳統(tǒng)企業(yè)中嘗試落地實踐，百度用實力再次向產(chǎn)業(yè)界、科技界與政府部門充分展示了其在大數(shù)據(jù)、人工智能等領域領先的技術水平和應用實踐。
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