2019年12月21日，腾讯云开发者社区技术沙龙第三十期“腾讯开源技术”在深圳腾讯大厦成功举办。本次沙龙邀请了众多腾讯技术专家，围绕“腾讯开源技术有哪些？开源技术如何应用​​到实际业务中？”等话题与开发者进行探讨，并深度揭秘腾讯开源项目tiny、Kona JDK、TARS，为大家呈现了一场开源技术盛宴，带来腾讯开源最新成果，与开发者共同探讨开源趋势。

五位嘉宾分享了哪些有价值的内容？透露了哪些具体的腾讯开源技术？

我们来简单回顾一下当天沙龙里发生的事情。

腾讯专家工程师杨晓峰分享了《Kona JDK 在腾讯大数据领域的实践与发展》主题，主要详细介绍了腾讯自研的 Kona JDK 开源项目。杨晓峰结合腾讯海量业务负载下 JDK 的需求、经验与痛点，介绍了 Kona JDK 的开发思路，并分享了 JVM 领域的前沿实践与发展，重点介绍了大数据领域的扩展性难点与计算能力优化，以及诊断/调优功能改进等。

在分享中，杨总详细阐述了腾讯为什么要做自己的JDK，以及Open JDK领域正在发生的一些快速的技术变革，同时结合一些实际场景，与大家探讨了Open JDK这项开源技术的应用和未来发展。

第二位嘉宾是腾讯工程师叶锋，发表了题为《Tiny开源项目实践——从零开始快速构建物联网小应用》的主题演讲。在演讲中，叶先生对基于腾讯物联网操作系统的Tiny开源项目进行了详细介绍，并重点讲解了如何从零开始快速构建一个端到端的物联网小应用：从演示如何获取开源代码，到使用Tiny开发嵌入式系统，快速将设备迁移到云端，以及物联网小程序云端开发的整个流程。

讲座中，叶先生总结道：总体来说，tiny具备以下优势：体积小、功耗低、安全框架可靠、调试手段便捷，能够满足物联网终端侧的差异化需求。

接下来是第三位嘉宾，腾讯高级工程师张国成，发表了题为《走向大数据之路》的主题演讲。张总与大家探讨了腾讯近期开源的万亿级消息中间件的特点，百亿、千亿、万亿、十万亿规模遇到的问题，以及开源项目的考虑，为有海量数据需求的业务提供参考思路。

在分享的最后，张总也展望了发展的方向：未来我们不光有汇聚层、有采集层，在汇聚层上面还会有管理层，我们希望把这一部分做稳定，然后开源。其实在这个方面，我们也可以通过这个系统来接受不同的MQ，根据它的不同特点，我们也可以通过人力流来加入这个系统。

第四位嘉宾是腾讯高级研究员陈思宏，他的讨论主题是《3D医学影像预训练模型的实践与应用》。数据匮乏是医疗AI落地的痛点，我们致力于提供基于3D医学影像大数据的预训练模型，帮助小数据企业加速训练、提升效果。在本次讨论中，陈老师分析了实现流程，并结合各种医疗场景介绍了其在迁移学习中的应用。

陈老师在分享中提到：总体来说，相对于3D医学影像数据的应用，它可以提供更多更低的初始化loss，加快我们模型收敛的时间，提高我们的性能。所以如果一些科研机构或者创业公司想做一个AI引擎，但是数据量不够的话，它可以做一个，哪怕以前做不到的医疗引擎现在也可以实现了。

最后一位发言嘉宾是腾讯云高级工程师田甜，她做了题为《TARS与GPRC在实际场景中的应用》的演讲，讲解了TARS与GRPC在实际场景中的应用及区别，并给出了微架构设计的选择思路和参考。

在分享中，田老师从三个方面对TARS和GPRC进行了深入讲解：第一是TARS的架构体系，第二是GRPC与TARS的关系

对比GRPC的应用场景，TARS主要应用于游戏中的增值服务，而GRPC主要应用于手机APP工具中的一些内容服务。第三部分是对Mesh的探索。

本次沙龙到此就正式结束了，希望大家能够有所收获！

现场亮点：

以下为嘉宾分享的PPT，欢迎下载！

基于微小开源项目的实践--从零开始快速构建物联网小应用-叶锋.pdf

腾讯云之路开发者社区沙龙-张国成.pdf

腾讯云开发者社区沙龙-甜甜.pdf

腾讯大数据领域的实践与发展-杨晓峰.pdf

医学影像预训练模型的实践与应用 - 陈思宏.pdf