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  • pdf文档 AGI 趋势下的云原生数据计算系统

    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, 重构数据存储和计算,一份存 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 基于PieDataCS的用户案例实 Agent成为推动AI技术革命的关键力量 云原生数据计算系统 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 云原生数据计算系统 大模型数据计算系统概览 • Data Sharing 技术原生支持数据要素流转 • 中国唯一全自研的Table Format技术 • 云原生存储架构,元数据、数据和计算全分离 核 心 技 术 突 破
    0 码力 | 26 页 | 2.84 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

    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. • 核心团队来 • 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
    0 码力 | 15 页 | 3.09 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Greenplum数据仓库UDW - UCloud中立云计算服务商

    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: 产品架构 Greenplum数据仓库 UDW Copyright 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 2012-2021 UCloud 优刻得 10/206 2.选择计算节点机型、计算节点数量以及付费⽅式。 其中可选的机型配置有: 机型 机型 名称 名称 配置 配置 存储密集型 ds1.large 4核 24G 2000G(SATA) 存储密集型 ds1.6xlarge 24核 144G 12000G(SATA) 计算密集型 dc1.large 2核 12G 300G(SSD) 快速上⼿
    0 码力 | 206 页 | 5.35 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

    --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 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,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 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 控的大模型数据计算系统保持全球领先,成为AI的基础科技底座的同时,开启AI技术的新范式。 πDataCS旨在助力企业优化计算瓶颈、充分利用和发挥数据规模优势,构建核心技术壁垒,让大模
    0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前
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  • pdf文档 完全兼容欧拉开源操作系统的 HTAP 数据平台 Greenplum

    .............................................................................. 5 openEuler 面向多样性算计算的创新 ............................................................................................... 近日,Greenplum 社区和欧拉开源社区深化合作,在欧拉开源操作系统(openEuler, 简称“欧拉”)编译测试了高级分 析数据平台 Greenplum,用实践证明了 Greenplum 与支持多样性计算的欧拉开源操作系统完全兼容,是 Greenplum 与中国本地 IT 厂商的深入合作的典型模板,大大丰富了中国本地国产化应用生态。本白皮书着眼介绍了欧拉开源操作系 统平台架构、创新性及核心特点, 型业 务场景,能够处理多种并发混合工作负载,专为满足在多结构数据环境中进行实时分析的需求而设计。 欧拉开源操作系统是一款面向数字基础设施的操作系统,支持服务器、云计算、边缘计算、嵌入式等应用场景,支持多 样性计算,致力于提供安全、稳定、易用的操作系统。 Greenplum 与欧拉开源社区强强联手,不仅是双方业务用户所期盼的,同时也是 Greenplum 社区与对中国本地开源社
    0 码力 | 17 页 | 2.04 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Greenplum Database 管理员指南 6.2.1

    Standby : GP 的备用控制节点/实例 Host(主机) : GP 的一台独立的机器设备 Instance : GP 的计算实例,很多时候也叫 Segment Primary : GP 的主计算实例 Mirror : GP 的镜像计算实例 MPP : 大规模并行处理 算子 : 执行计划中的运算操作 背景简介 多年前,编者翻译了 GP4 .......................................................................................... - 12 - 计算实例:Instance ....................................................................................... ......................................................................................... - 162 - 计算倾斜.................................................................................................
    0 码力 | 416 页 | 6.08 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB Database 产品白皮书

    iclrudpB 罗 罗 罗_ < B Database 本EMPP 基灿异并行计算) 的云原生虚拟数仓 产品白皮书 ENRANSGenpPie.com 20230penPieAIIRight Reserved, 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 行业背景 数据量的爆发式增长 数据库的未来在云上 传统数仓的痛点 PieCloudDB 产品核心技术 PieCloudDB8 产品优势 关于OpenpPie 附录: 术语表 11 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 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,急需一款数据库产品,帮助其最大化利用数据资产,降本增效,进行更智能高效的数据计算。 数据库的未来在云上 随着云计算时代的到来,不仅使得计算成本极大地降低,也提供了无限丰富的计算资源,释放出数据计算产生智能的 更多机会。早在2019年,Gartner便做出预测:
    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

    ,简称“OpenPie” 企业简介 l 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。 企业⽂化 使命:数据计算,只为新发现 愿景:成为立⾜中国基础数据计算领域的全球顶级⾼科技创新机构 价值观:以⼈为本、开放创新、拥抱变化、诚信正直 上海全球品牌战略与⽣态发展中⼼ 蓬勃发展的拓数派 驱动数据计算时代的到来 9月 成立加拿⼤研发中⼼ 7月 PieCloudDB云原⽣数据库存算分离等关键技术打造完成 引领数据库⾏业全面⾛向云时代 8月 成立⼴州研发中⼼ 10月 2022拓数派产品发布会 云原⽣数仓PieCloudDB 社区版与商业版正式发布 极速进⼊成长期 Day-1 2023 引领数据计算时代到来 3月 2023拓数派战略暨新产品发布会 2023拓数派战略暨新产品发布会 重磅发布πDataCS数据计算系统首个计算引擎 PieCloudDB云原⽣虚拟数仓 拓数派基于阿里云构建公共云数据仓库服务 正式上线 6月 上榜 EqualOcean 2022年源自中国值 得关注的新锐全球化科技品牌 与东吴证券在数仓虚拟化和信创领域展开试点合作 12月 创始⼈冯雷再度荣登数字商业周刊“年度智造中国商业领袖” 4月 冯雷被评为杭州市所有的独角兽和准独角兽企
    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

    PieCloudDB Database 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 www.OpenPie.com ©2023 OpenPie All Right Reserved . 行业背景 数据量的爆发式增长 数据库的未来在云上 传统数仓的痛点 云时代的数据处理要求 PieCloudDB,云原生虚拟数仓 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,急需一款数据库产品,帮助其最大化利用数据资产,降本增效,进行更智能高效的数据计算。 数据库的未来在云上 随着云计算时代的到来,不仅使得计算成本极大地降低,也提供了无限丰富的计算资源,释放出数据计算产生智能的 更多机会。早 MPP(大规模并行计算)架构。 MPP 架构的数据库以 PC 服务器为单位,通过如下图所示的组群方式来扩展存储和计算。假设一个宽表有3亿条记录, MPP 数据库会尝试在每台 PC 服务器的硬盘上分布1亿条记录。数据计算时,所有机器同时并行计算,理论上最高可以 把计算时间降低到单机部署的 1/n(n为机器数量),节省了海量数据的处理时间。 传统数据仓库的计算和存储是紧密耦合的,计算资源和存储资源
    0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前
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  • pdf文档 Greenplum 精粹文集

    年的由慢到快的发展,累积了大量信息和数 据,数据在爆发式增长,这些海量数据急需新的计算方式,需要一场 计算方式的革命。 传统的主机计算模式在海量数据面前,除了造价昂贵外,在技术上也 难于满足数据计算性能指标,传统主机的 Scale-up 模式遇到了瓶颈, SMP(对称多处理)架构难于扩展,并且在 CPU 计算和 IO 吞吐上不 能满足海量数据的计算需求。 分布式存储和分布式计算理论刚刚被提出来,Google 的两篇著名论文 发表后引起业界的关注,一篇是关于 分布式文件系统,另外一篇 是关于 MapReduce 并行计算框架的理论,分布式计算模式在互联网 行业特别是收索引擎和分词检索等方面获得了巨大成功。 Big Date2.indd 1 16-11-22 下午3:38 2 由此,业界认识到对于海量数据需要一种新的计算模式来支持,这种 模式就是可以支持 Scale-out 横向扩展的分布式并行数据计算技术。 当时,开放的X86服务器技术已经能很好的支持商用,借助高速网络(当 X86 集群在整体上提供的计算能力已大幅高 于传统 SMP 主机,并且成本很低,横向的扩展性还可带来系统良好 的成长性。 问 题 来 了, 在 X86 集 群 上 实 现 自 动 的 并 行 计 算, 无 论 是 后 来 的 MapReduce 计算框架还是 MPP(海量并行处理)计算框架,最终还 是需要软件来实现,Greenplum 正是在这一背景下产生的,借助于分 布式计算思想,Greenplum
    0 码力 | 64 页 | 2.73 MB | 1 年前
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