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  • pdf文档 PieCloudDB Database 产品白皮书

    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,急需一款数据 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要企 “拖幸”整个集群的性能,导致查询速度变慢。 随卷时间的推移,业务的增长,企业往往需要在1-2年后 对集群增加计算节点,此时,无论新的计算节点性能如何好,集群总体性能都会受制于老的节点。因此真实生产环境 中,常常见到客户在需要扩容时,采取重新新建集群的方式。 数据瑰岛 随着业务的发展,数据量的增加,和信息化建设的需求,企业会为不同部门建设相应的业务信息化系统。我们在真实 客户场景中,常常看到很多企业有
    0 码力 | 17 页 | 2.68 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

    。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,急需一款数据库 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 “拖垮”整个集群的性能,导致查询速度变慢。 随着时间的推移,业务的增长,企业往往需要在1-2年后 对集群增加计算节点,此时,无论新的计算节点性能如何好,集群总体性能都会受制于老的节点。因此真实生产环境 中,常常见到客户在需要扩容时,采取重新新建集群的方式。 数 据 孤 岛 随着业务的发展,数据量的增加,和信息化建设的需求,企业会为不同部门建设相应的业务信息化系统。我们在真实 客户场景中,常常看到很
    0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 πDataCS赋能工业软件创新与实践

    据库 等都需要额外的组件,应对不同的场景需要安装对应的组件和依赖。 ⽣态丰富,对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据都支持,可以很好 的完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较⾼,需要掌握 多种组件的不同使用⽅法,业务开发周期会比较久。 国外开源软件,与国产软硬件兼容性差,不符合信创趋势,也⽆法直接利用云 资源的弹性能⼒。组件太多,导致集群部署和后期运维管理很麻烦,市场上相 Flink等计算任务,保留用户的使用习惯。 ⽣态完善,支持主流的开发语⾔和数据科学⼯具,支持多模数据处理(结构化、 半结构化以及非结构化),提供标准的SQL接⼝和API,完成各种复杂场景的数 据处理,业务开发周期短,现存的代码基本可以⽆缝迁移和复用。 国内自主研发,具备社区版、商业版以及云SaaS服务,与国产软硬件完美兼容, 属于信创产业。支持公有云,可充分利用云资源的弹性能⼒。组件少,提供可 和弹性保证了虚拟数仓永远在线可用,S3存储和跨 云灾备能⼒保证了永不丢数。 数据计算资源按需扩缩容,实现计算资源配置最优化, 提升数仓的敏捷性和弹性,打开⽆限数据计算空间, 支撑更⼤模型所需的数据和计算。更好地赋能业务发 展并⾛向绿⾊。 降低数仓硬件和管理成本 提升数据计算资源利用效益 坚如磐⽯ | ⾼安全 ⾼在线 ⾼可靠 突 破 性 创 新 的 核 ⼼ 技 术 出 ⾊ 的 数 仓 成 本 效 益 @2024
    0 码力 | 36 页 | 4.25 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 云原生数据库 PieCloudDB : Unbreakable 安全特性剖析

    数据写入自动加密,读取自动解密 透明加密的作用 • 将数据库数据从明文存储转为加密存储 • 避免数据被系统运维人员直接读出 • 不依赖公有云/私有云/系统加密 • 用户合规需求 • 数据安全审计 • 业务安全审计 PART 02 需求和挑战 来自用户的需求(1) • 密钥自主可控 • 主密钥存储于安全区域中 • 密钥不出区 • 加密密钥支持轮换 • 按时间/条件进行密钥轮换 • 无需停机,不中断服务 • 自动生成次级密钥 • 密钥自管理 • 分区加密 技术挑战(2) • 和数据库存储结合 • 不影响数据库内核(执行器,优化器) • 不修改/添加元数据表格式 • 业务拟合 • 不影响原有用户的查询\业务 • 不影响外围组件(ETL) PART 03 透明加密的实现 密钥管理 • 主密钥由用户提供 • 保存于用户信任域中 • 无需加解密主密钥 • 多级密钥 • 单密钥加密数据为数据页 数据存储区域 透明加密实现细节 • 模块化实现 • 优化器、执行器不感知 • 模块完美支持自研存储 • 可插拔加密算法库 • 支持不同硬件加密算法 • 支持国密算法 • 不影响用户业务 • 原有业务无需变化 • 不影响ETL数据导入导出 透明加密组件架构 用户查询 优化器 执行器 存储接口 数据 透明加密组件架构 用户请求 优化器 执行器 存储接口 透明加密组件 数据 函数接口
    0 码力 | 34 页 | 599.00 KB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB 的云原生之路

    智能化云原生平 台 多租户 • 产品要能支持存储资源和计算资源的分离 • 产品要能快速进行计算资源的弹性伸缩 IvorySQL开源数据库社区 我们需要一个云原生大数据平台 缺乏弹性 业务使用不灵活 成本高昂 集群固定,资源利用率低 木桶效应 扩容难 数据孤岛 元数据和用户数据跨集群 访问困难 运维成本 运维和DBA 传统分布式 MPP 架构痛点 IvorySQL开源数据库社区 计算:云上计算资源可以弹性分配。有查询计算任务的时候按需启动, 按照使用时间和规模计算成本,而不是购买大量服务器静置为不确定 的使用额外支付成本。 发现:在云上,对计算模型以更低成本提供指数级的存储和计算资源, 帮助甲方的业务模型发现新洞察或者提高精准度,从而建立竞争壁垒。 1 2 3 产 品 理 念 最 终 实 现 大 数 据 愿 景 Big Data Promises Finally Come True 第三方计费模式 ü 持续产品升级,体验产品最新特性 ü 丰富的社区活动,赋能社区用户 ü 强大的开发者支持 ü 云原生 eMPP 专利技术支持与赋能 ü 7*24小时产品故障服务响应 ü 基于业务需求的专家团队服务 ü 国产化软硬件,技术自主可控 ü 存算分离支持独立扩容 ü 全面适配信创环境 公 有 云 私 有 云 裸 硬 件 企 业 版 社 区 版 云 上 云
    0 码力 | 47 页 | 1.80 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 PieCloudDB云原生数仓虚拟化之路

    产品要能快速进行计算资源的弹性伸缩 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 我们需要一个云原生大数据平台 缺乏弹性 业务使用不灵活 成本高昂 集群固定,资源利用率低 木桶效应 扩容难 数据孤岛 元数据和用户数据跨集群 访问困难 运维成本 运维和DBA 传统分布式MPP架构痛点 @2022 OpenPie 计算:云上计算资源可以弹性分配。有查询计算任务的时候按需启动, 按照使⽤时间和规模计算成本,⽽不是购买⼤量服务器静置为不确定 的使⽤额外⽀付成本。 发现:在云上,对计算模型以更低成本提供指数级的存储和计算资源, 帮助甲方的业务模型发现新洞察或者提高精准度,从⽽建⽴竞争壁垒。 1 2 3 产 品 理 念 最 终 实 现 大 数 据 愿 景 Big Data Promises Finally Come True @2022 第三⽅计费模式 ü 持续产品升级,体验产品最新特性 ü 丰富的社区活动,赋能社区⽤户 ü 强⼤的开发者⽀持 ü 云原⽣eMPP专利技术⽀持与赋能 ü 7*24⼩时产品故障服务响应 ü 基于业务需求的专家团队服务 ü 国产化软硬件,技术⾃主可控 ü 存算分离⽀持独⽴扩容 ü 全⾯适配信创环境 公 有 云 私 有 云 裸 硬 件 企 业 版 社 区 版 云 上 云
    0 码力 | 44 页 | 1.64 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统:πDataCS

    据库 等都需要额外的组件,应对不同的场景需要安装对应的组件和依赖。 生态丰富,对结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据都支持,可以很好的 完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较高,需要掌握多种 组件的不同使用方法,业务开发周期会比较久。 国外开源软件,与国产软硬件兼容性差,不符合信创趋势,也无法直接利用云资 源的弹性能力。组件太多,导致集群部署和后期运维管理很麻烦,市场上相关人 Flink等计算任务,保留用户的使用习惯。 生态完善,支持主流的开发语言和数据科学工具,支持多模数据处理(结构化、 半结构化以及非结构化),提供标准的SQL接口和API,完成各种复杂场景的数据 处理,业务开发周期短,现存的代码基本可以无缝迁移和复用。 国内自主研发,具备社区版、商业版以及云SaaS服务,与国产软硬件完美兼容, 属于信创产业。支持公有云,可充分利用云资源的弹性能力。组件少,提供可视 弹性保证了虚拟数仓永远在线可用,S3存储和跨云灾 备能力保证了永不丢数。 数据计算资源按需扩缩容,实现计算资源配置最优化, 提升数仓的敏捷性和弹性,打开无限数据计算空间,支 撑更大模型所需的数据和计算。更好地赋能业务发展并 走向绿色。 降低数仓硬件和管理成本 提升数据计算资源利用效益 坚如磐石 | 高安全 高在线 高可靠 突 破 性 创 新 的 核 心 技 术 出 色 的 数 仓 成 本 效 益 P i
    0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 PieCloudDB:基于PostgreSQL的eMPP云原生数据库

    产品要能快速进行计算资源的弹性伸缩 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 我们需要一个云原生大数据平台 缺乏弹性 业务使用不灵活 成本高昂 集群固定,资源利用率低 木桶效应 扩容难 数据孤岛 元数据和用户数据跨集群 访问困难 运维成本 运维和DBA 传统分布式MPP架构痛点 @2022 OpenPie rights reserved. OpenPie Confidential • 透明加密技术 • 加密用户数据,避免被未经许可人员读出 • 用户无感知,不影响用户的业务,对性能影响小 • 合规 • 符合数据安全审计要求 • 符合业务安全审计要求 安全性增强 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 主密钥 租户密钥
    0 码力 | 45 页 | 1.32 MB | 1 年前
    3
  • pdf文档 云原生数据库 PieCloudDB eMPP架构设计与实现

    7+ 年⼀直从事开源分布式数据库开发 一个eMPP 云原生分布式SQL数据库 一个云原生实时大数据平台基座 愿景:安全可靠 使用简单 功能齐全 性能极致 传统分布式MPP架构痛点 缺乏弹性 业务使用不灵活 成本高昂 集群固定,资源利用率低 木桶效应 扩缩容难 数据孤岛 元数据和用户数据跨集群 访问困难 运维成本 运维和DBA 我们需要一个云原生数据库 云解决了什么? 已⽀持私有信创环境和多云环境 • 既实现私有环境离线部署,也可充分利⽤公有云技术设施 • 数据库维护平台托管 ⾯向管理 多个维度轻松管控 PieCloudDB⽀持 • 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
    0 码力 | 31 页 | 1.43 MB | 1 年前
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