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  • pdf文档 PieCloudDB Database 产品白皮书

    13 15 16 openpie | PiecloudDB 基于 eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 百岗 行业背景 石油是工业的血液,数据是数字经济的“石油”,数据分析则是石油精炼。 随着信息技术的发展,互联网应用的加速普及,人类进入了数字经济时代。进入二十一世纪以后,随着移动互联网技 术、物联网技术、5G等技术的发展,全球数据圈 (Global Datasphere) 击需视各2nk 2n 2n6 201 2018 20192070 20717022 2973 2024 2025 1DC:全球数据圈预测 数据量的爆发式增长 为了挖掘数据的价值,企业面临着海量数据的存储与分析需求,业务也面临着更多热点及突发流量所带来的挑战。面 对数据计算 (Data Computing) 的巨大诉求、数据组织的运行成本的急剧增加、数据格式的丰富多样,企业的数字 化转型面临巨大挑战,急 容计算资源和存储资源,在扩缩容、运维、迁移上都存在一, 报表结! 传统数据仓库无法及时扩 导致大数据系统天 价值所带来的商业机会 用户在扩 必须同时扩 企业遇到负 时刻或需要紧急得到某个 法弹性、快速地分析业务数据,错失了充分挖掘数据 Openpie | PiecloudDB 基于eMPP (弹性大规模并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高晶薪资需
    0 码力 | 17 页 | 2.68 MB | 1 年前
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  • pdf文档 πDataCS赋能工业软件创新与实践

    ,AI数学模型、数据和 计算三者互为增强,全面升级⼤数据系统⾄⼤模型时代 ,赋能⾏业AI场景应用。 具备整体数据平台⽅案,支持多模数据处理(结构化、半结构化 以及非结构化数据),实现数据共享和分析。 软件优化 + 新硬件(FPGA)加速,实现数据全链路的性能飞跃, 让数据存储、SQL查询、向量计算以及机器学习等能⼒全面升级。 @2024 OpenPie. All rights reserved l o u d D B 云 原 ⽣ 虚 拟 数 仓 核 ⼼ 价 值 物理数仓整合到云原⽣数据计算平台,根据数据授 权动态创建虚拟数仓,打破数据孤岛,解决数据多 副本问题,帮助企业降低数仓管理复杂度,以更低 的成本实现存算资源在云上更灵活的配置。 TDE技术保证了所有数据在落盘前完成加密,服务 器⽆感知技术(Serverless)利用云上⽆限计算资源 和弹性保证了虚拟数仓永远在线可用,S3存储和跨 全新的优化器「达奇」 PieCloudDB可以更智能⾼效地⽣成统计信息,并⽣成更⾼ 效的查询计划,达奇优化器支持聚集下推,预计算,Block Skipping等⾼级特性,全面满⾜各种复杂的分析查询需求。 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential eMPP分布式专利技术 架构阐述: 1. 云原⽣虚拟数仓,采用e
    0 码力 | 36 页 | 4.25 MB | 1 年前
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  • pdf文档 云原生虚拟数仓PieCloudDB Database产品白皮书

    关于OpenPie 附录:术语表 3 3 3 4 5 6 7 7 8 11 13 15 16 目 录 行 业 背 景 石油是工业的血液,数据是数字经济的“石油”,数据分析则是石油精炼。 随着信息技术的发展,互联网应用的加速普及,人类进入了数字经济时代。进入二十一世纪以后,随着移动互联网技 术、物联网技术、5G等技术的发展,全球数据圈(Global Datasphere)呈指数级递增, 。数据被称为数字经济时代的“石 油”,如同石油驱动了工业化时代的进步,大数据将推动智能化与数字化时代的发展。 数据量的爆发式增长 为了挖掘数据的价值,企业面临着海量数据的存储与分析需求,业务也面临着更多热点及突发流量所带来的挑战。面 对数据计算(Data Computing)的巨大诉求、数据组织的运行成本的急剧增加、数据格式的丰富多样,企业的数字 化转型面临巨大挑战,急需 扩容时,必须同时扩 容计算资源和存储资源,在扩缩容、运维、迁移上都存在一定的挑战。当企业遇到负载高峰时刻或需要紧急得到某个 报表结果时,传统数据仓库无法及时扩资源,导致大数据系统无法弹性、快速地分析业务数据,错失了充分挖掘数据 价值所带来的商业机会。 传 统 数 据 仓 库 架 构 成 本 高 昂 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高昂薪资需要企业进行巨大的前期投入。传统数据仓库客户的生产
    0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB 的云原生之路

    for New Discoveries”「数据计算,只为新 发现」为使命,成立后的短短10个月时间内,完成了包括头部 产业基金、东吴证券、元禾重元和政府科创平台在内的连续三 轮战略融资。 旗下云原生分析型数据库 PieCloudDB,以云计算架构为设 计基础,首创全新 eMPP 分布式技术,帮助企业建立竞争壁垒 的同时,实现数据价值最大化,并在新基建中承担可靠和可控 的世界级云数据库底座。 IvorySQL开源数据库社区 e C l o u d D B 新 一 代 云 原 生 虚 拟 数 仓 核 心 价 值 多个数仓归并至云虚拟数仓,打破传统数仓场景下 数据孤岛,解决数据多副本问题,帮助企业降低数 仓管理复杂度,以更低的成本实现存算资源在云上 更灵活的配置。 TDE 技术保证了所有数据在落盘前完成加密,服务 器无感知技术(Serverless)利用云上无限计算资 源和弹性保证了虚拟数仓永远在线可用,S3 PieCloudDB 可以更智能高效地生成统计信息,并生成更高 效的查询计划,达奇优化器支持聚集下推,预计算,Block Skipping 等高级特性,全面满足各种复杂的分析查询需求。 IvorySQL开源数据库社区 文本 时间序列分析 机器学习 数据转换 深度学习 传统BI 地理信息 PieCloudDB 设计原则:100%符合DB标准 100%兼容DW生态体系 Ø 关系型数学
    0 码力 | 47 页 | 1.80 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB云原生数仓虚拟化之路

    for New Discoveries”「数据计算,只为新发现」为使命, 成立后的短短10个月时间内,完成了包括头部产业基金、东吴证券、元 禾重元和政府科创平台在内的连续三轮战略融资。 旗下云原生分析型数据库PieCloudDB,以云计算架构为设计基础,首创 全新eMPP分布式技术,帮助企业建立竞争壁垒的同时,实现数据价值最 大化,并在新基建中承担可靠和可控的世界级云数据库底座。 打造立足于国内 i e C l o u d D B 新 一 代 云 原 生 虚 拟 数 仓 核 心 价 值 多个数仓归并⾄云虚拟数仓,打破传统数仓场景下 数据孤岛,解决数据多副本问题,帮助企业降低数 仓管理复杂度,以更低的成本实现存算资源在云上 更灵活的配置。 TDE技术保证了所有数据在落盘前完成加密,服务 器⽆感知技术(Serverless)利⽤云上⽆限计算资源 和弹性保证了虚拟数仓永远在线可⽤,S3存储和跨 ,并⽣成更⾼ 效的查询计划,达奇优化器支持聚集下推,预计算,Block Skipping等高级特性,全面满足各种复杂的分析查询需求。 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 文本 时间序列分析 机器学习 数据转换 深度学习 传统BI 地理信息 P i e C l o u d D B 设 计 原 则 : 1
    0 码力 | 44 页 | 1.64 MB | 1 年前
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  • pdf文档 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统:πDataCS

    数 据 多 副 本 PieCloudDB云原生虚拟数仓 核心价值 物理数仓整合到云原生数据计算平台,根据数据授权 动态创建虚拟数仓,打破数据孤岛,解决数据多副本 问题,帮助企业降低数仓管理复杂度,以更低的成本 实现存算资源在云上更灵活的配置。 TDE技术保证了所有数据在落盘前完成加密,服务器 无感知技术(Serverless)利用云上无限计算资源和 弹性保证了虚拟数仓永远在线可用,S3存储和跨云灾 全新的优化器「达奇」 PieCloudDB可以更智能高效地生成统计信息,并生成更高效 的查询计划,达奇优化器支持聚集下推,预计算,Block Skipping等高级特性,全面满足各种复杂的分析查询需求。 πDataCS的第二个计算引擎 πCloudVector 计算引擎之 PieCloudVector 云原生向量数据库,为大模型提供独特记忆 PieCloudVector 竞争优势
    0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB:云原生分布式虚拟数仓的诞生之旅

    元数据存储 • ⼤概率缓存承担更⼤的作⽤. 进⼀步⼤幅减少持久存储的访问负载. • 元数据和数据库状态解耦存储. • 可能需要⼀部分的re-design. • 抽象各种解耦(包括持久存储):降低复杂度、提⾼稳定性. • 等等. @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential PieCloudDB内核的下⼀步 • ⽤⼾数据存储
    0 码力 | 24 页 | 2.01 MB | 1 年前
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  • pdf文档 云原生虚拟数仓 PieCloudDB 的架构和关键模块实现

    Confidential • 在世界范围内的统计信息显示,Nosql和数据湖已经不在数据分析 领域占有主要市场 • Nosql和数据湖缺少很多支持数据分析的重要特性 o 缺少在高并发场景下的隔离性和一致性 o 和现有的BI工具很难集成 • 关系型数据库已经重新成为数据分析的主要平台 NoSQL 和数据湖已经不再是数据分析的主要平台 @2022 OpenPie. All rights reserved OpenPie Confidential • Nosql本身对于高级分析支持差 o 图形,地理信息 • Nosql对于复杂查询的支持差 NoSQL和数据湖很难胜任数据分析的工作场景 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 使用数据湖为基础进行数据分析需要多个组件进行集成部署,多个 组件的配合需要大量的开发工作 • • 许多缺乏 ANSI SQL 支持,需要专门的技术技能 • 专用引擎/工具(例如图形数据库)通常难以与记录系统集成,限制 了分析和创新的操作化 NoSQL和数据湖为基础的基础设施需要的分析工具不容易集成和部署 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 公有云无限的计算池可以提供理想的弹性计算资源 • 公有云廉价且无限容量的对象存储
    0 码力 | 43 页 | 1.14 MB | 1 年前
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  • pdf文档 云原生数据库 PieCloudDB eMPP架构设计与实现

    once语义 智能化云原⽣平台 (数据服务平台) 面向用户,做到开箱即用:离数据分析更近, 离繁琐操作更远; 面向运维,降低部署门槛:在不同的基础设施都能发挥 实力; 面向管理,让管理更轻松:让数据分析运行更透明; 设计目的 智能化云原⽣平台:⾯向⽤户、开箱即⽤ • 降低上⼿难度 — 让⽤户享受数据分析的乐趣 • 使⽤⻔槛低了 — 扩⼤平台受众 • 让更多⽤户离数据更近 — ⼀个数仓多个计算集群同时运⾏ • 针对不同⽤户业务负载或者不同场景,可以选择不同 集群进⾏数据计算 云原⽣平台⽀持 • 快速启动集群,随时可以关停,随时可以回收 • 结合集群操作记录,⽤户可以⽤最低的成本完成数据分析 云原⽣平台同时提供 • 根据⾓⾊访问模型设计的权限系统,所⻅即可管 • ⽆论是平台功能还是数据库权限都可以在平台操作 PieCloudDB 的将来 • 理想的PieCloudDB:可靠、⾼效、简单、完备的SQL数据平台,
    0 码力 | 31 页 | 1.43 MB | 1 年前
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  • pdf文档 云时代下多数据计算引擎的设计与实现

    “一份数据,多引擎计算”的述求 让数据流动起来 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential PieCloudDB 简介 一款云原生分布式 分析型数据库 • 元数据、用户数据、计算完全分离. • 用户数据(code name: Janm)支持 S3/HDFS/Posix. • 架构:Share Nothing on share storage HTAP 的 OLTP 用. @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 向量化 执行计算引擎 • SIMD深度优化 • 核心分析型计算算子完成 • 大量高杠杆率计算特性计划或者进行中 • runtime filter • low-cardinality string aggregation • late materialization
    0 码力 | 15 页 | 3.09 MB | 1 年前
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