2023年7月 云计算白皮书 (2023 年) 版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保 护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观 点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声 明者，本院将追究其相关法律责任。 前 言 党的二十大报告提出，要构建新一代信息技术等一批新的增长 引擎，打造具有国际竞争力的数字产业集群。云计算是信息技术发 展和服 展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重大变革和必然趋 势，是信息时代国际竞争的制高点和经济发展新动能的助燃剂。云 计算引发了软件开发部署模式的创新，成为承载各类应用的关键基 础设施，并为大数据、物联网、人工智能等新兴领域的发展提供基 础支撑。加快推动云计算创新发展，顺应新一轮科技革命和产业变 革趋势，是推进中国式现代化进程的关键。 过去一年，全球和我国云计算产业保持快速发展，并呈现出以 下特点： 一是云计算战略价值在全球范围内持续提升。美国继“云优先” （Cloud First）、“云敏捷”(Cloud Smart)之后，又出台多个战略文件， 将云计算应用至相关领域，并明确提出通过云战略获取全球优势， 以确保其在经济、军事、科技等领域的领先地位。欧洲、亚洲等主 要国家纷纷发布国家战略或计划，推动云计算在各行业的应用布局， 深度挖掘云计算产业价值。我国政策指引云计算应用创新，持续推

ServiceCenter 崔毅华 什么是服务注册中心？ 服务注册中心具有服务注册和服务发现能力的可靠的分布式 服务。 1. 服务注册 2. 服务发现 3. 可靠 4. 分布式 为什么需要服务注册中心？ 是单体架构向微服务服务化演迚的需要。 服务注册中心 1. 服务端发现 1. DNS 2. 客户端发现 1. ServiceCenter，eureka 为什么实现自己的服务注册中心？ 1. 提供标准接口（RESTful） 2. 负载均衡，服务订阅（客户端LB，长连接） 3. 运行时依赖（Go） 4. 可靠性（BASE，最终一致性） 从服务注册中心到服务管理中心 1. 元数据 2. 依赖关系 3. 实例变化推送 4. 多租隔离 5. 高可用性保障 从服务注册中心到服务管理中心 元数据 1. 应用App，便于微服务可在多个应用间重用 失败。 Partition tolerance(分区容错性)，当出现网络分区故障时系统的容错能力 从微服务到服务管理中心 1.实例缓存机制 从微服务到服务管理中心 2.心跳保活机制 从服务管理中心到etcd 1.异步缓存机制 从服务管理中心到etcd 2.异步心跳机制 自我保护机制 前面提到的缓存机制，保证了ServiceCenter在etcd出现网络分区故障时依

AGI趋势下的云原生数据计算系统 演讲人：徐阳 拓数派：大模型数据计算系统先行者 l 拓数派（ OpenPie）是立足于国内的基础数据计 算领域高科技创新机构； l 拥有强大的数据库内核研发团队、数据科学家团 队和数字化转型团队； l 国内虚拟数仓和eMPP技术提出者，不断在数据 计算引擎方向进行创新，全面拥抱AI技术趋势。 企业介绍 云原生数据计算系统 围绕数据组织云原生计算系统， 围绕数据组织云原生计算系统， 重构数据存储和计算，一份存 储，多引擎数据计算，全面升 级大数据系统至大模型时代。 02 中国AGI发展趋势 中国AGI市场融资非常活跃， AGI顶级人才非常欠缺，整 个市场将长期保持快速增 长态势。 01 AIGC全生命周期管理 基于PieCloudML，为企业构 建统一的MaaS框架和AIGC开 发框架，对模型和AI Agent进 行高效管理。 03 案例分享 个市场将长期保持快速增长态势。 01 中国AGI发展趋势 l InfoQ研究中心预计，2030年中国AGI应用市场规模将达到4543.6亿元人民币。 l 2024-2027中国AGI应用市场将经历过速启动期;每年市场增速都将超过100%，2028年起，市场将进入快速成长期，年市场增速保 持在50%以上。并于2027年突破千亿人民币市场规模。 l InfoQ研究中心认为，中国AGI应用市场规模发展将由企业市场引领主导

PieCloudDB的云原生数仓虚拟化之路 吴疆 Openpie产品和推广总监 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 杭州拓数派科技发展有限公司（又称“OpenPie”），以“Data Computing 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 基础数据计算领域的世界级高科技创新驱动机构 当天即获得腾讯投资天使轮投资 成为Day-1准独角兽 7月 与中国人民大学成⽴实习基地，打造 中国的云原生数据库世界级智力高地 11月 4月 获得元禾重元和东吴证券Pre-A轮投资 标志着企业进入快速成长期 拓数派 正式成立 成⽴杭州总部、北京研发中心、 上海全球品牌战略与生态发展中心 12月 获得腾讯投资第⼆轮持续加注投资 得到众多知名投资机构的关注和认可 蓬 勃 发 展 的

OpenPie Confidential 云时代下多数据计算引擎的设计与实现 郭罡 CTO 拓数派（OpenPie） @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 关 于 拓 数 派 • 成立于2021年，以“Data Computing for New Discoveries”「数据计算，只为新发现」 为使命. • 核 • 产品 πDataCS：多计算引擎，包括自研分布式数据库PieCloudDB，自研分布式向量数据库 等. • PieCloudDB 存储底座是各计算引擎的载体. • 已落地或者正在落地：IoT、金融、新能源、医疗等行业. @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 云时代 数据计算 多数据模态支持 广泛的生态支持 广泛的生态支持 “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

6 7 7 8 10 10 16 38 38 39 39 39 40 43 44 45 46 47 ⽬录 ⽬录 ⽬录 ⽬录 概览 概览 产品架构 产品架构 云数据仓库产品架构 ⾼可⽤ 快速上⼿ 快速上⼿ ⼀、创建数据仓库 ⼆、连接数据仓库 操作指南 操作指南 关闭数据仓库 启动数据仓库 重启数据仓库 查看数据仓库详情 扩容数据仓库 更改数据仓库密码 ⽽让机器学习变得简单，⽀持PostGIS，可以⽅便 的⽀持空间、地理位置应⽤。最新⽀持greeplum6.2.1版本。 云数据仓库产品架构 云数据仓库产品架构 云数据库仓库 UDW 服务的架构图如下所⽰： UDW 采⽤⽆共享的 MPP 架构，适⽤于海量数据的存储和计算。UDW 的架构如上图所⽰，主要有 Client、Master Node 和 Compute Node 组成。基本组成部分的功能如下： 接收客⼾端的连接请求 负责权限认证 处理 SQL 命令 调度分发执⾏计划 汇总 Segment 的执⾏结果并将结果返回给客⼾端 3. Compute Node： Compute Node 管理节点的计算和存储资源 每个 Compute Node 由多个 Segment 组成 Segment 负责业务数据的存储、⽤⼾ SQL 的执⾏ ⾼可⽤ ⾼可⽤ 产品架构 Greenplum数据仓库 UDW

--πDataCS简介 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统 拓数派产品市场总监 吴疆 吴疆 深耕云计算和数据库行业十余年 拓数派(Openpie)产品市场总监 毕业于清华大学计算机系，先后在IBM，EMC， Pivotal，VMWare参与多个云平台和数据库项目 01 拓数派简介 πDataCS简介 02 πDataCS与龙晰 03 01. 拓数派简介 海 外 研 发 上海全球品牌战略与生态发展中心 广 州 研 发 中 心 拓数派中国总部与全球分支机构 杭州拓数派科技发展有限公司（又称"OpenPie"）是立足于国内,基础数据计算领域的高科技创新机构。 作 为 国 内 云 上 数 据 库 和 数 据 计 算 领 域 的 引 领 者 ， 拓 数 派 以 “Data Computing for New Discoveries”「数据计算，只为新发现」为使命，致力于在数字原生时代 力于在数字原生时代,运用突破性计算理论、 独创的云原生数据库旗舰产品以及之上的算法和数学模型,建立下一代云原生数据平台的前沿标准, 驱动企业实现从"软件公司"到"数据公司"再到"数学公司"的持续进阶。 拓数派旗下大模型数据计算系统（PieDataComputing System，缩写πDataCS），以云原生技术 重构数据存储和计算，一份存储，多引擎数据计算，全面升级大数据系统至大模型时代，使得自主可

高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-1 远端控制 云端分析系统 设备端 自动化解决用户使用体验问题，计算量属于窄带范畴， 所以计算算力重点在于云端，云端计算体系架构成熟， 成本较低，在业务上本地的设备根据模式信号反馈一些 动作，比如下雨关窗帘，是自动化范畴，上传云端的数 据都是属性数据，比如谁什么时候干了什么，后续云端 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 根据个人喜好数据为用户提供比如按照个人喜好调节温 度、或者提送广告内容等 自动化特征 智能家居 智能办公室 智能信号灯... 远端控制 云端分析系统 设备端 (现场)边缘计算BOX 业务场景复杂，对算力、通信要求很高，计算放置于 云端时效性差，另外无法现场就对业务进行处理，比 如计算路口交通事故预警，给予司机及时提示等，所 以将算力卸载在距离业务现场、设备最近的地方，就 是边缘计算的场景，它的价值空间远超AIoT，可以更 大范围为客户赋能，IoT和边缘计算一定走向融合。 定位为基于物模型的计算 定位为基于业务的计算 高级能力-自动化-AIoT以及赋能业务-边缘计算(Edge Cloud )-2 • 为了更好的为客户业 务场景赋能，比如路 口的交通事故识别和 预警等等需要低时延 高算力的场景，需要 实现云边一体纳管， 简化运维，降低成本， 客户专注于业务领域。 • 无论是AIoT还是边缘 计算，核心要素是计 算，计算平台的训练 平台位于云端，而推

Redis 多数据中心双向同步 祝辰 • 携程框架架构部门 • 资深研发工程师 • 专注于 Redis 高可用系统的 研发工作 • 对分布式存储系统有所涉猎 讲师介绍 祝辰 1 开篇 2 3 4 5 目 录 CONTENTS 携程的Redis架构 分布式理论 双向/多向同步的问题 CRDT 19 世纪的通讯 “At 12:30 am on April 4th • 棕色的区域需要 40 天以上 的时间 21 世纪的通讯 同样的一张地图 在今天, 仅仅需要毫秒级 别的时间, 一条消息可以 被全世界共享起来 互联网的规模也从单独 一个数据中心的部署方 式转变为多数据中心, 甚 至是跨区域的部署模式 多区域部署 Serverless 分布式存储 Redis 内存数 据库 支持多种 数据结构 支持主 从架构 缓存服务 分布式锁 消息队列 Redis 集 群, 支持海外站点和国内站点同时进行读写; 并解决因此可能出现的数据一致性问题. 需求的产生 DRC 的概念是在近年来, 云计算兴起, 多站点部署的场景下, 延伸出来对于数 据共享的一个需求. 多站点部署的架构, 对于单元化部署的 应用来讲, 跨数据中心的数据访问一直 是一个最大的痛点. 目前很多用户 • 抑或是采取了同一份写入到两个站 点的数据库 • 抑或是跨站点写入数据库同时同步

ONCALL 中心建设方法 一站式处理值班 OnCall，智能降噪 北京快猫星云科技有限公司 前言 市面上有众多监控系统，刨去商业软件不说，开源的就有 Nagios、Zabbix、Open-Falcon、 Nightingale、Grafana、Prometheus、Elastalert 等等，还有云厂商提供的监控系统，比如华为云的云 监控、腾讯云的云监控、 监控、腾讯云的云监控、阿里云的云监控，甚至有些云厂商会提供多个割裂的监控系统，比如阿里云不但 有云监控，还有 ARMS，还有 SLS。 大部分公司都不会只使用一套监控系统，网络设备的监控可能采用的 Zabbix，Kubernetes 的监控可能 用的 Prometheus（Kubernetes 可能有多套，以至于 Prometheus 可能有多套）或者 Nightingale， 日志的监控可能用的 El Elastalert，如果上云了，可能还会有多套不同的云监控（尤其是多云场景下）。 监控系统的重心，通常是采集、存储、可视化、生成告警事件，但通常都不具有完备的事件后续处理能 力。这里说的后续处理主要包括：多渠道分级通知、告警静默、抑制、收敛聚合、降噪、排班、认领升 级、协同闭环处理等等。监控系统或多或少都有一些这方面的能力，但是通常都不完备，而这，正是 PagerDuty FlashDuty