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  • pdf文档 PieCloudDB云原生数仓虚拟化之路

    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 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 拓 数 派 引 领 数 据 计 算 时 代 的 到 来 9月 杭州萧山区政府“⼀事⼀议”⽀ 持政策获批 6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 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 1月 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
    0 码力 | 44 页 | 1.64 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

    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 中 心 北 京 研 发 中 心 杭 州 总 部 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 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 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 及主导的Greenplum产品在全球范围的开源影 响力,被《数字商业周刊》选为2019年度封面人物。(《数商周刊》报道) 拓数派创始人、董事长兼首席执行官 • 冯雷带领团队实现数据库云原生虚拟化突破,打造的PieCloudDB(πCloudDB)数据库是来自本土的 全球创新热点。凭此再度荣登数字商业周刊“年度智造中国商业领袖”。(《数字商业时代》报道) 拓数派创始人、董事长兼首席执行官;
    0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB 的云原生之路

    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 拓 数 派 引 领 数 据 计 算 时 代 的 到 来 9月 杭州萧山区政府“一事一议” 支持政策获批 6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 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 1月 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 IvorySQL开源数据库社区 云解决了什么? 借助于云上分布式存储,解耦存储 借助于云上虚拟化技术和之上的 IaaS,解耦 计算 池化资源,按需使用 基础软件尤其是数据平台上云已是大势所趋 用户专注于使用,运维等工作交给 IaaS/SaaS 厂商 IvorySQL开源数据库社区 上云≠云原生 弹性计算 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
    0 码力 | 47 页 | 1.80 MB | 1 年前
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  • pdf文档 AGI 趋势下的云原生数据计算系统

    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 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 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 ,到2030年企业市场规模预计达到3024.6亿元人民币。 国内AGI市场增长趋势预测 说明:数据来自InfoQ研究中心 中国AGI发展趋势 l 中国AGI市场自下向上分为基础设施层、模型层、中间层和应用层四层,这四层结构共同构成了中国AGI市场的技术框架。 国内AGI市场分层 中国AGI发展趋势 l 在通往AGI的征途上,AI Agent正逐渐成为探索的核心路径。但随着时间的推移,
    0 码力 | 26 页 | 2.84 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB Database 产品白皮书

    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。 Annual Size of the Global Datasphere zetabytes 击需视各2nk 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 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: 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 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 录。数据计算时,所有机器同时并行计算,理论上最 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。
    0 码力 | 17 页 | 2.68 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB:基于PostgreSQL的eMPP云原生数据库

    云解决了什么? 借助于云上分布式存储,解耦存储 借助于云上虚拟化技术和之上的IaaS,解耦计算 池化资源,按需使用 基础软件尤其是数据平台上云已是大势所趋 用户专注于使用,运维等工作交给IaaS/SaaS厂商 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 上云 ≠ 云原生 弹性计算 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 @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 Postgres生态支持 安全 友好的用户接口(WebSql, ODBC/JDBC driver等). 云原生 • 弹性计算资源(横向和纵向)、极速调整 • 共享用户数据(典型如廉价对象存储) • 共享元数据 • MPP架构:分布式,海量数据并行处理 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential Postgres
    0 码力 | 45 页 | 1.32 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 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 业中唯⼀“年度创业⼈物” 打造⼤模型时代 打造⼤模型时代 立身中国的世界级团队 首家以虚拟数仓通过信通院/可信AP数据库评测 7月 拓数派数据计算引擎PieCloudDB虚拟数仓再获信创认可 8月 拓数派⼊选中国信通院“铸基计划”「⾼质量数字化 转型产品及服务全景图」 拓数派再次携WAIC创建智能驾驶科技分会 杭州萧⼭区政府“⼀事⼀议”支持政策获 批 9月 拓数派上榜《毕马威中国-未来独角兽 ⼈⼯智能创新 双30企业(长江三角洲地区)》
    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 ETL 方案设计与实现

    -> PieCloudDB 增量数据实时 cdc 演示 01 02 03 04 eMPP架构 存算分离,元数据/缓存/计算/云存储 01 02 03 04 各模块可以独立伸缩,模块间接口统一 每一组计算节点组成一个集群,多集群共享 元数据和存储系统 计算节点高度并行 05 兼容 PostgreSQL 生态 PieCloudDB eMPP 分布式架构 导出 (Extract) 流式传输 ETL本质是不同系统 (数据组织形式)之 间的数据移动 ETL • 便宜可扩展的对象存储,各系统通用 • 最好的 ETL 就是不需要 ETL,各系统共享同一份底层数据 • PieCloudDB 支持直接读取对象存储上的 parquet 等格式的文件 • 为不同类型的查询特化的系统会有不同的存储方式 • 同一份底层原始数据使用不同系统查询会产生 ETL 需求 • 多种数据源 • 多种数据格式 meta, raw FROM foreign_table LATERAL JOIN formatter(raw) AS r) parsed; • Merge/Upsert 模式,步骤2 临时表内部去重。对于相同逻辑主键LPK的行,取OK最大的那行 INSERT INTO temp_table SELECT all_columns FROM ( SELECT *, row_number() OVER
    0 码力 | 29 页 | 5.24 MB | 1 年前
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  • pdf文档 PieCloudDB Database 社区版集群安装部署手册 V2.1

    所有服务器需要配置 yum,且能够连接 Internet。 l 部署方案有两种,请根据实际情况选择: Ø 本地无 K8S 环境和对象存储,请选择第二章节《PieCloudDB 和 K8S 一起部署方案》 Ø 本地有 K8S 环境和对象存储,请选择第三章节《PieCloudDB 基于已有 K8S 的部署方案》 2. PieCloudDB 和 K8S 一起部署方案 2.8 推送镜像到 Harbor 仓库 修改 config-sample.yaml 中的 privateRegistry: "",修改为原有的“dockerhub.kubekey.local”;并去 掉 auths 相关内容的注释,具体如下: 在 master 节点的 piedbinstaller 目录下执行如下命令: 1. export KKZONE=cn 2. ./kk artifact 13 软件部署 在 master 节点,用 root 用户进入 deployment 目录,执行如下命令: 1. vi s3_config.yaml ###具体根据实际情况修改 s3 对象存储信息 2. s3: 3. access_key_id: minioadmin 4. endpoint: 10.24.23.18:9000 5. secret_access_key:
    0 码力 | 42 页 | 1.58 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

    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,急需一款数据库产品,帮助其最大化 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按某一比例强绑定,因此用户在扩容时,必须同时扩 容计算资源和存储资源,在扩缩容、运 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 环境资源利用率,无论是存储或是计算资源往往都不尽人意。随着存储和工作负载需求的日益增长,面临数据库的扩 容和升级时,由于传统数据仓库架构存储和计算的紧密耦合,往往需要企业花费巨大的运维和时间成本,且操作繁 琐。 木 桶 效 应 传统 MPP 数据仓库架构存在“木桶效应”
    0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前
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