数仓，企业往往会需要配备运维人力，且对运维、开发人员要求高，需要相关人员掌握复杂的技术 栈，技术的更新迁代迅速，相关人员需保持积极的知识更新意识。根关人才市场较小，人才芽乏。高昂的学习成本造 成用户使用过程中性能差、故障率高、故障修复时间长等问题。 云时代的数据处理要求 随着数据量和计算能力的爆发式增长，云计算技术的迅猛发展，云原生架构愈受欢迎，云原生时代应运而生。云原生 时代，越来越多的企业将应用向云上迁移，而越来 ，是以对行业顶级数据库的抽象思考和设计原则复用为技术路线，采用领先的数仓 虚拟化技术，可将多个数仓统一整合到一个高可用的云虚拟数仓，打通多云的数据管道，数据计算资源按需扩缩容， 提升数仓的敏捷性和弹性，助力企业降低数仓管理复杂度，实现数量级增加可计算数据空间的同时，数量级降低数仓 成本，打开无限数据计算空间，推进AVBI到下一个精度。PieCloudDB在eMPP分布式专利技术、服务器无感知 《(Serverless 共四种角色，具体说明如下: 1. 元数据节点; 提供元数据服务，如元数据存储共享、分布式锁、多版本管理、多集群并发、高可用以 及用户权限等功能; 2. 计算节点: 无状态节点 (包括 Coordinator 和 Executer) ，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

数仓，企业往往会需要配备运维人力，且对运维、开发人员要求高，需要相关人员掌握复杂的技术 栈，技术的更新迭代迅速，相关人员需保持积极的知识更新意识。相关人才市场较小，人才匮乏。高昂的学习成本造 成用户使用过程中性能差、故障率高、故障修复时间长等问题。 5 云时代的数据处理要求 随着数据量和计算能力的爆发式增长，云计算技术的迅猛发展，云原生架构愈受欢迎，云原生时代应运而生。云原生 时代，越来越多的企业将应用向云上迁移 提供元数据服务，如元数据存储共享、分布式锁、多版本管理、多集群并发、高可用以 及用户权限等功能； 2. 计算节点： 无状态节点（包括 Coordinator 和 Executer），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： 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，按需灵活计算，打破数据孤岛，支撑更大模型所需的数据 和计算。在云上，数据计算资源按需扩缩容，提升数仓的敏捷性和弹性，助力企业降低数仓管理复杂度，实现数量级 增加可计算数据空间的同时，数量级降低数仓成本，打开无限数据计算空间，推进AI/BI到下一个精度。PieCloudDB 在eMPP分布式专利技术、服务器无感知（Serverle

18年+底层基础软件领域开发经验 • 原Greenplum首席内核架构师 • Apache HAWQ PMC成员 陆公瑜（Brian Lu） 合伙⼈&COO • 英国约克⼤学 • 15年+产品⽣态建设和运营管理经验 • 原Greenplum中国社区发起⼈ • Greenplum社区从0到万 冯 雷（Ray Von） 创 始 ⼈ & C E O • 浙江物理奥赛银牌得主 • 北京⼤学物理经济学双学位 ⼤模型训练… 自研简墨存储 … 统⼀数据格式 | ⼀份数据多引擎计算｜兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术 πFPGA 数据存储｜虚拟数仓 | 特定领域（如神经⽹络） 私有云 Mundo元数据管理系统 统⼀Catalog @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential πDataCS 优势1 ：全面升级Hadoop⼤数据和Greenplum数仓⾄云原⽣数据平台 细节的情况下，开发 分布式程序，以⼀种可靠、⾼效、可伸缩的⽅式进⾏数据处理。 组件很多，常见约30个，基础组件包括：Hadoop通用功能库、HDFS、 MapReduce以及YARN 。可视化管理是Ambari，其他的计算引擎、列存数据库 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

PieCloudDB 简介 IvorySQL开源数据库社区 数据 计算 发现 数据：云上数据既是隔离也是连通。从安全的角度是隔离，同时具 备数据共享的能力。 例如：投资管理系统和财务管理系统可以各自管理，按需分享。 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， Serverless 架构 ü 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 P i e C l o u d D B 新 一 代 云 原 生 虚 拟 数 仓 核 心 价 值 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

reserved. OpenPie Confidential 数据 计算 发现 数据：云上数据既是隔离也是连通。从安全的⾓度是隔离，同时具 备数据共享的能⼒。 例如：投资管理系统和财务管理系统可以各⾃管理，按需分享。 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， 云原⽣Serverless架构 ü 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 P i e C l o u d D B 新 一 代 云 原 生 虚 拟 数 仓 核 心 价 值 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

18年+底层基础软件领域开发经验 • 原Greenplum/HAWQ首席内核架构师 陆公瑜（Brian Lu） 合 伙 人 & C O O • 英国约克大学 • 15年+产品生态建设和运营管理经验 • 原Greenplum中国社区发起人 冯 雷（Ray Von） 创 始 人 & C E O • 浙江物理奥赛银牌 • 北京大学实验班，物理经济学双学位 • 原Pivotal/Greenplum（中国）创始人 私有云 Mundo元数据管理系统 统一Catalog 是一个存储系统+计算框架的软件框架。主要解决海量数据存储与计算的问题，是 大数据技术中的基石。让用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布 式程序，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 组件很多，常见约30个，基础组件包括：Hadoop通用功能库、HDFS、 MapReduce以及YARN 。可视化管理是Ambari，其他的计算引擎、列存数据库 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 才储备量不多，技术兜底依赖于Cloudera，国内第三方公司主要是基础运维和开 发为主。 大模型数据计算系统，以云原生技术重构数据存储和计算，一份数据，多引擎数 据计算

n g f o r N e w D i s c o v e r i e s 数 据 计 算 ， 只 为 新 发 现 01 元数据管理 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 元数据管理的设计目标 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 • 多机并发访问 OpenPie Confidential • ACID - 支持两种隔离级别：读已提交、可重复读 • 扩展性 - 事务管理器无单点性能瓶颈 • 隔离性 - 不同租户之间的事务管理器是完全隔离的，不会相互影响 • 容错性 - 事务管理器支持对各类基础设施故障进行自动容错 事务 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential

OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential Postgres 执行计算引擎 向量化执行引擎 FALLBACK 用（新引 擎功能暂不支持或者短期故障逃逸） 行处理，将来 HTAP 的 OLTP 用. @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 向量化 执行计算引擎 •

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 践，从基础的数据底座到 AIGC应用全场景覆盖。 04 中国AGI发展趋势 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 AIGC全生命周期管理 PieCloudML引擎设计 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

用户专注于使用，其他事情交给IaaS/SaaS厂商 上云 ≠ 云原生 计算&存储 弹性 智能化云原生平 台 多租户隔离 • 存储资源和计算资源：分离和隔离 • 资源伸缩快速简单 • 计算、存储：按需付费 • 智能管理，复杂交给*aaS厂商 PieCloudDB 重要特点 eMPP ACID; 完备的事务支持 (隔离级别：RR, RC) 完善的SQL标准支持 安全可靠 友好的用户接口（websql, 和⼀流的产品和⼈才⼀起成⻓ • 团队深度理解Postgres内核代码，在社区参与诸多贡献 PieCloudDB 架构 元数据管理 基于 MVCC 的事务隔离级别 使用 FoundationDB Key 的自然排序 实现索引 将元组以 key-value 的形式存储 到 FoundationDB 元数据管理 • 临时状态存储（如lock等) 也放在FoundationDB • 依赖于FoundationD 依赖于FoundationDB的KV特性、可串⾏化事务、watcher机制 • 多个集群（虚拟数仓）可以共享⼀份元数据 • FoundationDB⾼可⽤设计、备份恢复保证元数据的可靠性和可 ⽤性 元数据管理缓存 • ⺫的： • 减轻FoundationDB集群负担 • 加速查询优化（⺴络延迟远⾼于内存延迟） • 以Postgres原⽣的元数据缓存概念为基础，优化重构实现适⽤于 多集群架构 ⽤户数据存储引擎