云原生虚拟数仓 PieCloudDB ETL 方案设计与实现ETL方案设计与实现 邱培峰 拓数派 技术专家 云原生虚拟数仓PieCloudDB 大连理工大学软件工程本科 pgsql@qiupf.dev 邱培峰 拓数派技术专家 ETL解决方案及内核组件研发 PieCloudDB 分布式架构简介 ETL 简述 PieCloudDB ETL方案设计 Postgres -> PieCloudDB 增量数据实时 cdc 演示 01 02 030 码力 | 29 页 | 5.24 MB | 1 年前3
云原生虚拟数仓PieCloudDB Database产品白皮书库整体市场的半数以上。 1 2 全 球 数 据 圈 预 测 IDC: 3 缺 乏 弹 性 然而,随着数据量的不断攀升,企业对数据仓库的要求也越来越高,在使用过程中,传统 MPP 数据库解决方案迎来 了一系列的瓶颈: 4 传统数仓的痛点 很多受欢迎的数据库仓库均为分布式数据库,而典型的传统分布式数据库系统大多是 MPP(大规模并行计算)架构。 MPP 架构的数据库以 PC 服务 活计算,打破数据孤岛,支撑更大模型所需的数据和计算。 PieCloudDB 为企业构建「坚如磐石」的虚拟数仓,以云资源最优化配置实现无限数据计算可能,基于新一代数仓虚 拟化,提供云数仓智能化解决方案,助力企业建立以数据资产为核心的竞争壁垒。 7 PieCloudDB 产品架构 PieCloudDB 整体架构分为三个层次,包括基础设施层、数据处理层及数据应用层。详细阐述如下: 询优化、数据加载、连接管理、并行计算以及资源隔离 等功能; 3. 存储节点: 存算分离架构,支持本地存储和云存储,推荐采用对象存储,提供数据压缩、数据加密、 多模存储以及多级缓存等功能; 4. 云原生管控平台节点: PieCloudDB 集群管控节点,提供数据洞察和集群运维等功能,支持可视化的0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前3
PieCloudDB Database 产品白皮书 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。 传统数据仓库架构 然而,随着数据量的不断尝升,企业对数据仓库的要求也越来越高,在使用过程中,传统 MPP 数据库解决方案迎来 了一系列的瓶颈: 传统数据仓库的计算和存情是| 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 功能的云上数据存储和计算引擎,助力企业实现数据价值最大化。 pieCloudDB 为企业构建坚如般石的虚拟数仓,以云资源最优化配置实现无限数据计算可能,基于新一代数仓虚拟 化,提供云数仓智能化解决方案,助力企业建立以数据资产为核心的竞争整垒。 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 PiecloudDB 产品概述 拓数派旗下旗舰产品 ,主要负责接收用户请求和数据计算,支持 动态弹性伸缩,提供数据查询 、执行计划、查询优化、数据加载、连接管理、并行计算以及资源隔离 等功能; 3. 存储节点; 存算分离架构,支持本地存储和云存储,推荐采用对象存储,提供数据压缩、数据加密、 多模存储以及多级缓存等功能; 4. 云原生平台节点: PieCloudDB 集群管控节点,提供数据洞察和集群运维等功能,支持可视化的数据 分析、性能监控、集群启停、自动化部署以及权限管控等能力;0 码力 | 17 页 | 2.68 MB | 1 年前3
AGI 趋势下的云原生数据计算系统• 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 • 数据一次入库永不出户,数据可用不可见,跑算力不跑数据 • 全链路加密保证数据安全 • JANM存储引擎等技术有效组织数据配合大模型精调 u 首创云原生eMPP架构 u 国内数仓虚拟化技术提出者 云原生数据计算系统 PieDataCS数据底座为AI大模型赋能 AIGC全生命周期管理 MaaS底座主流架构 AIGC全生命周期管理 AIGC应用组织 AIGC全生命周期管理 AIGC应用的全流程优化 AIGC全生命周期管理 AIGC应用最佳优化方案 案例分享 基于PieDataCS的用户案例实践,从基础的数据底座到 AIGC应用全场景覆盖。 04 案例分享 某大型央企的数据底座项目 案例分享 某金融客户的AIGC应用实践 THANKS0 码力 | 26 页 | 2.84 MB | 1 年前3
兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统:πDataCS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 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, • 使用简单,学习成本低,无需额外投入 • 既满足了向量存储和向量搜索的需求,又升级实 现了云上分布式向量化计算的技术突破 • 支持多种向量搜索算法,为不同的业务场景提供 更灵活高效的解决方案 突破传统数据库的技术瓶颈 • 无法弹性扩缩向量化存储和计算的资源 • 在向量化计算的场景下,易用性和性能较差 • 对元数据变更的功能有限,导致了数据一致性等 问题 • 传统数据库存在的安全性、可靠性、在线性方面0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前3
云原生数据库 PieCloudDB : Unbreakable 安全特性剖析传输层加密 • 缓存数据加密 • 存储安全 • 元数据持久化存储 • 用户数据多副本加密储存 • 计算安全 • 集群失效不影响用户数据 • ACID保证 三大区域 • 云原生安全 • 传输层加密 • 缓存数据加密 • 存储安全 • 元数据持久化存储 • 用户数据多副本加密储存 • 计算安全 • 集群失效不影响用户数据 • ACID保证 透明加密 透明加密的定义 透明加密的定义 • 目标 • 加密用户数据 • 使用高强度加密算法 • AES-GCM 128 bit,AES-GCM 256 bit … • 特点 • 用户无感知 • 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 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 • 对性能影响小 • 避免额外造成查询延迟 • 不影响批量读取,流式数据写入性能 来自用户的需求(2) • 支持国密标准 • 合规 • 加密算法可选 • 免配置 • 开箱即用 技术挑战(1) • 不可避免的性能损失 • 选用支持硬件加速的加密算法 • SIMD 支持0 码力 | 34 页 | 599.00 KB | 1 年前3
PieCloudDB 的云原生之路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, Table Data Table Data Table IvorySQL开源数据库社区 PieCloudDB 核心架构特点 元数据服 务 eMPP 分布式引擎 存储服务 透明数据加密 优化器 IvorySQL开源数据库社区 01 元数据管理 IvorySQL开源数据库社区 实现多节点共同访问的数据存储 实现分布式锁 • 高可用和多集群 • Multi-master IvorySQL开源数据库社区 • 数据分布和弹性 o 分布式 eMPP 架构 (一致性Hash) o 本地数据减少高延时的云存储访问 o 减少数据移动 o 扩缩容最少的数据移动 • 数据安全性 o 透明数据加密 o 三级密钥 o 实时加解密 构建新一代云原生存储引擎 IvorySQL开源数据库社区 全链路优化 • 全新的存储引擎简墨(JANM) ⚬ 基于对象存储的行列混存架构 ⚬ 压缩比更好0 码力 | 47 页 | 1.80 MB | 1 年前3
PieCloudDB云原生数仓虚拟化之路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 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, OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential PieCloudDB 核心架构特点 元数据服 务 eMPP分布式 引擎 存储服务 透明数据加密 优化器 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential D a t a C o m p u t i n g f o r N e 构建新一代云原生存储引擎 • 数据分布和弹性 • 分布式eMPP架构 (一致性Hash) • 本地数据减少高延时的云存储访问 • 减少数据移动 • 扩缩容最少的数据移动 • 数据安全性 • 透明数据加密 • 三级密钥 • 实时加解密 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 全链路优化 • 全新的存储引擎简墨(JANM)0 码力 | 44 页 | 1.64 MB | 1 年前3
πDataCS赋能工业软件创新与实践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, 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。 提升数据计算资源利用效益 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存储和跨云灾备 能⼒保证了永不丢数。 坚如磐⽯ | ⾼安全 ⾼在线 ⾼可靠 MPP Table Log … 密⽂ 存储 ⼀级密钥 ⼆级密钥 三级密钥 数据 访问 PieDataCS 加密 模块 存储 引擎 业务系统 明⽂访问 其他请求 根据权限返回 KMS服务 传输加密 实时加解密 加密算法兼容 完备权限管控 计 算 层 透明 加密 满⾜等保合规要求 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential0 码力 | 36 页 | 4.25 MB | 1 年前3
PieCloudDB:基于PostgreSQL的eMPP云原生数据库OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential PieCloudDB 核心架构特点 元数据服 务 eMPP分布式 引擎 存储服务 透明数据加密 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential D a t a C o m p u t i n g f o r N e w D 构建新一代云原生存储引擎 • 数据分布和弹性 • 分布式eMPP架构 (一致性Hash) • 本地数据减少高延时的云存储访问 • 减少数据移动 • 扩缩容最少的数据移动 • 数据安全性 • 透明数据加密 • 三级密钥 • 实时加解密 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 构建新一代云原生存储引擎 • 用户成本 (存储成本) OpenPie Confidential 安全性增强 生态建设 全链路优化 @2022 OpenPie. All 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 OpenPie0 码力 | 45 页 | 1.32 MB | 1 年前3
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