基于GP打造SaaS化电商服务平台 聚水潭 秃鹰 赵坚密 2019.08.10 聚水潭成立于2014年1月，创始人兼CEO骆海东拥有超过二十年传统 及电商ERP的研发和实施部署经验，公司核心管理团队来自于阿里巴 巴、亚马逊、中国平安和麦包包等知名公司。 聚水潭创建之初，以电商SaaS ERP切入市场，凭借出色的产品和服务， 快速获得市场领先地位。随着客户需求的不断变化，如今聚水潭已经 发展成为以SaaS 发展成为以SaaS ERP为核心，集多种商家服务为一体的SaaS协同平台， 为全国近20万家电商企业提供全面的信息化解决方案。 经过5年多的发展，公司员工从2014年成立之初的9人增加到现在 1200多人。聚水潭已在全国设立了40多个线下服务分支机构，服务范 围覆盖超过268个城市，为客户提供及时、周到和专业的服务。 来自阿里巴巴旗下商家服务市场的最新数据显示，聚水潭已是企业 ERP类目中使用商家 经历了每一次电商大促的考验，尽管每年承载单量成几何倍数增加， 聚水潭系统依然保持平稳、安全和顺畅地运行。2018年11月11日， 聚水潭系统处理订单总量达1.51亿单，成交额达341亿。 聚水潭简介 关键字 数据架构 推 送 库 中 间 库 商 品 库 核 心 库 辅 助 库 推 送 库 中 间 库 商 品 库 核 心 库 辅 助 库 推 送 库 中 间 库 商 品 库

接⼊ SuperSet UDW 使⽤案例 使⽤案例 案例⼀ 利⽤ logstash+Kafka+UDW 对⽇志数据分析 案例⼆ 基于UDW实现⽹络流分析 PXF 扩展 扩展 配置 PXF 服务 创建 EXTENSION 读写 HDFS ⽬录 Greenplum数据仓库 UDW Copyright © 2012-2021 UCloud 优刻得 4/206 194 196 198 B级数据仓库服务。UDW可以通过SQL让数据分析更简 单、⾼效，为互联⽹、物联⽹、⾦融、电信等⾏业提供丰富的业务分析能⼒。⽀持MADlib扩展，客⼾可以在udw上使⽤MADlib的扩展功能，从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： 28核 168G 3800G(SSD) 选择数据仓库类型：Greenplum 是 EMC 开源的数据仓库产品、Udpg 是基于 PostgreSQL 开发的⼤规模并⾏、完全托管的 PB 级数据仓库服务。 选择节点个数：UDW 是分布式架构、所有节点数据都是双机热备,实际可⽤总容量略⼩于节点个数*节点磁盘⼤⼩/2，请根据实际数据⼤⼩选择合适的节点。 3.设置数据仓库信息 必选项有数据仓库名称

Kubernetes Operator 实践 —— MySQL 容器化 刘林 搜狗资深工程师 关于我 搜狗商业平台研发部 资深开发工程师 l 主要从事商业平台研发工作，在构建高性能、高可用大规模 系统方面有丰富的实践经验 l 目前专注于云计算、DevOps 等相关领域，负责搜狗商业云 平台的设计研发工作 刘林 1. 背景介绍 2. Operator 的基本原理 3. MySQL 4. 小结 搜狗商业平台 技术体系广 服务多迭代快 搜狗产品矩阵 商业平台 信息流广告 搜索广告 品牌广告 代理商 广告主 技术体系 CRM 广告平台 物料展现 审核平台 大数据平台 基础架构 Golang C++ JavaScript Java Python 质量要求高 业务响应快 故障恢复快 Cluster1 搜狗商业平台业务系统 搜索推广 信息流 自动化测试 部署中心 服务发现 灰度发布 监控中心 日志系统 PaaS SaaS 编 译 发 布 授 权 监 控 IaaS Registry SOA服务框架 DevOps 测 试 账户 搜狗商业平台基础平台 物料 计费 管理界面 项目 管理 CI&&CD 统一配 置中心 Cluster2 Node Node Node Node 商业云平台 BizCloud

Kubernetes 容器化MPP数据库 AGENDA 云数据库背景 云数据库实现方案 Greenplum on Kubernetes Greenplum Operator 总结 云数据库背景 云数据库背景 ● 资源变化 ○ 本地资源 → 云 ○ 静态资源 → 弹性需求 ● 数据变化 ○ 内部数据 → 多数据源 ○ 数据规模 → 不易预测 ○ 数据格式 → 半结构化/无模式 ○ 数据隔离 云数据库需求 ● DBasS ○ 自动化运维 ○ 自动化调优 ● 弹性资源管理 ○ 存储资源 ○ 计算资源 ● 安全 ○ 用户数据 ○ 临时文件 ○ 网络传输 ○ 权限控制 ● 跨云 ○ 公有云 ○ 私有云 云数据库实现方案 ● 全新数据库 ○ Snowflake ● 原有数据库架构升级 ○ Vertica Eon Mode ● 容器化数据库+Kubernetes ○ Segment Instance Segment 5 (Mirror) 容器化Greenplum ? + = 容器化Greenplum ● 容器粒度 ○ Segment主机 VS. Segment实例 ● 容器资源分配 ○ CPU ○ 内存 ○ 磁盘 ● 容器间网络互联 ○ 本机网络 ○ 跨机网络 ● 容器化Greenplum部署策略 ○ Master部署策略 ○ Primary

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 Computing 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。 PieCloudDB 爱琴海版本发布 构建坚如磐石的eMPP云原生数仓 3月 2023拓数派战略暨新产品发布会 重磅发布PieCloudDB「云上云」版 云原生数仓虚拟化 引领数据计算时代到来 拓数派基于阿里云构建公共云数据仓库服务 正式上线 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential https://app.pieclouddb

Greenplum 6: 混合负载的理想数据平台 高小明 全球领先的开源MPP大数据平台 可扩展性 ACID事务 VS 分布式 简单易用 VS 结构化 半结构非结构化 VS 事务型 分析型 VS MPP - massively parallel processing - 大规模并行处理 master standby primary primary segment mirror segment 6 Pivotal Confidential–Internal Use Only 数据分布: 并行化的根基 最重要的策略和目标是均匀分布数据到各个数据节点。 43 Oct 20 2005 12 64 Oct 20 2005 111 45 Oct 20 2005 42 46 Oct 20 2005 64 77 Oct 20 2005 32 48 Footnotes Guideline . PROD Space usage (compressed) 1. 24 个生产集群 2. 2个选项: 20个节点或 40个节点 3. 600+ 服务器, 13k+ 核, 81PB存储（增长 中） 4. 2.5PB 或 25PB 原始数据 按10x压缩率 1 2 3 4 Greenplum在摩根士丹利 OLTP - Online

Operator 3.4 运维和可视化管理- TiDB Dashboard 21 第四章 TiDB Cloud 41TipBcoud 23 第五章 场景案例 5.1 金融 光大银行 - 分布式数据库在光大银行关键业务系统的应用 。""* 26 北京银行- 打造面向未来的商业银行业分布式核心系统 ，， 28 中国银行 -基于 TiZabbix 构建金融业新一代运维监控平台 “"""* 30 PayPay 打造电力企业全场景数据服务能 34 Ping o 5.3 物流 中通快递 - 从 Exadata 到TiDB HTAP 的升级之路 …37 5.4 零售 多点DMall- TiDB 助力新零售"业财一体化"运营 “039 5 -TiDB 在公有云亿级数据场景下的应用实践 47 5.7 游戏 网易互娱 -基于 TiDB 措建跨源异构计算架构 “049 5.8 视频 Bigo - 选择 TiFlash 打造高效的实时分析平台 "0 51 第六章 技术支持与培训认证 6.1技术支持 . 54 6.2培训与认证 54 联系我们 . 56 一 PingCAP

Greenplum 5： 新一代数据平台 开源、支持多种云的高级分析数据平台 作者：Keaton Adams、 Dan Baskette、 Cesar Rojas pivotal.io/cn 白皮书 2 © Copyright 2017 Pivotal Software, Inc.保留所有权利。 PIVOTAL GREENPLUM 5：新一代数据平台 目录 关于本白皮书 ..... .......................................................................3 Pivotal Greenplum 5：新一代数据平台 .........................................................................................3 以开源创新替代专有分析环境 ............................................................................... 4 支持多种云不受限于基础架构的数据平台 ..................................................................................................

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 时是千兆以太网）组建的 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 ——greenplum，因此而得名）召集了十几位业界大咖（据 说来自 google、yahoo、ibm 和 TD），说干就干，花了一年多的时间 完成最初的版本设计和开发，用软件实现了在开放 X86 平台上的分布 式并行计算，不依赖于任何专有硬件，达到的性能却远远超过传统高 昂的专有系统。 Big Date2.indd 2 16-11-22 下午3:38 Greenplum 精粹文集 3 Greenplum 的数据库引擎层是基于著名的开源数据库 Postgresql的（下面会分析为什么采用Postgresql，而不是mysql等等）， 但是 Postgresql 是单实例数据库，怎么能在多个 X86 服务器上运行多 个实例且实现并行计算呢？为了这，Interconnnect 大神器出现了。在 那一年多的时间里，大咖们很大一部分精力都在不断的设计、优化、 开发 Interconnect 这个核心软件组件。最终实现了对同一个集群中多

产品简介 产品简介 什么是云数据库 Redis 版 云数据库 Redis 版（ApsaraDB for Redis）是兼容开源 Redis 协议标准的、提供持久化的内存数据库服务，基 于高可靠双机热备架构及可无缝扩展的集群架构，满足高读写性能场景及容量需弹性变配的业务需求。 云数据库 Redis 版支持字符串（String）、链表（List）、集合（Set）、有序集合（SortedSet）、哈希表 （Hash）等多种数据类型，及事务（Transactions）、消息订阅与发布（Pub/Sub）等高级功能。 通过“内存+硬盘”的存储方式，云数据库 Redis 版在提供高速数据读写能力的同时满足数据持久化需求。 云数据库 Redis 版支持灵活的部署架构：单副本、双副本、集群版，能够满足不同的业务场景。 单节点架构： 适用于纯缓存场景，支持单节点集群弹性变配，满足高 QPS 场景，提供超高性价比。 自动秒级切换，备节点接管业务，全程自动且对业务无影响，主备架构保障系统服务具有高可用性。 集群架构：集群（cluster）实例采用分布式架构，每个节点都采用一主一从的高可用架构，自动容灾 切换，故障迁移，多种集群规格可适配不同的业务压力，无线扩展数据库性能。 云数据库 Redis 版作为云计算服务，其硬件和数据部署在云端，有完善的基础设施规划、网络安全保障、系统 维护服务，确保用户专心致力于业务创新。