 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统:πDataCS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瓶颈、充分利用和发挥数据规模优势,构建核心技术壁垒,让大模 型技术全面赋能行业AI场景应用,助力合作伙伴成功,为企业创造更大的商业价值。 全 球 数 据 计 算 系 统 引 领 者 • 归国后在美 • 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 的技术瓶颈 服务器无感知(Serverless)计算引擎 πCloudML (Beta) (大模型)0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前3 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统:πDataCS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瓶颈、充分利用和发挥数据规模优势,构建核心技术壁垒,让大模 型技术全面赋能行业AI场景应用,助力合作伙伴成功,为企业创造更大的商业价值。 全 球 数 据 计 算 系 统 引 领 者 • 归国后在美 • 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 的技术瓶颈 服务器无感知(Serverless)计算引擎 πCloudML (Beta) (大模型)0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前3
 πDataCS赋能工业软件创新与实践• 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 面的技术瓶颈 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential0 码力 | 36 页 | 4.25 MB | 1 年前3 πDataCS赋能工业软件创新与实践• 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 面的技术瓶颈 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential0 码力 | 36 页 | 4.25 MB | 1 年前3
 云原生数据库 PieCloudDB eMPP架构设计与实现远程访问数据要考虑的点:性能和成本 • 如何解决? • 数据和/或辅助信息缓存,同时⼀致性Hash减少数据移动 • 读取优化(⽐如异步并⾏等) • 计算优化(各种功能特性持续优化中) • 很多复杂OLAP查询如果不是IO瓶颈,不会受制于它 • …... 计算引擎之优化器 PieCloudDB Optimizer 是⼀个基于eMPP架构的云原⽣分布式优化器,它 可以为海量数据集上的复杂OLAP查询提供最优的查询计划。0 码力 | 31 页 | 1.43 MB | 1 年前3 云原生数据库 PieCloudDB eMPP架构设计与实现远程访问数据要考虑的点:性能和成本 • 如何解决? • 数据和/或辅助信息缓存,同时⼀致性Hash减少数据移动 • 读取优化(⽐如异步并⾏等) • 计算优化(各种功能特性持续优化中) • 很多复杂OLAP查询如果不是IO瓶颈,不会受制于它 • …... 计算引擎之优化器 PieCloudDB Optimizer 是⼀个基于eMPP架构的云原⽣分布式优化器,它 可以为海量数据集上的复杂OLAP查询提供最优的查询计划。0 码力 | 31 页 | 1.43 MB | 1 年前3
 PieCloudDB:基于PostgreSQL的eMPP云原生数据库OpenPie. All rights reserved. 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 rights0 码力 | 45 页 | 1.32 MB | 1 年前3 PieCloudDB:基于PostgreSQL的eMPP云原生数据库OpenPie. All rights reserved. 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 rights0 码力 | 45 页 | 1.32 MB | 1 年前3
 PieCloudDB 的云原生之路全局只需要存储一份数据,通过共享存储来实现数据共享,避免拷 贝和维护多份数据副本 IvorySQL开源数据库社区 事务 • 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 IvorySQL开源数据库社区 03 用户数据存储 IvorySQL开源数据库社区0 码力 | 47 页 | 1.80 MB | 1 年前3 PieCloudDB 的云原生之路全局只需要存储一份数据,通过共享存储来实现数据共享,避免拷 贝和维护多份数据副本 IvorySQL开源数据库社区 事务 • 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 IvorySQL开源数据库社区 03 用户数据存储 IvorySQL开源数据库社区0 码力 | 47 页 | 1.80 MB | 1 年前3
 PieCloudDB云原生数仓虚拟化之路OpenPie. All rights reserved. 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 rights0 码力 | 44 页 | 1.64 MB | 1 年前3 PieCloudDB云原生数仓虚拟化之路OpenPie. All rights reserved. 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 rights0 码力 | 44 页 | 1.64 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 必须同时扩0 码力 | 17 页 | 2.68 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 必须同时扩0 码力 | 17 页 | 2.68 MB | 1 年前3
 云原生虚拟数仓PieCloudDB Database产品白皮书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 服务器为单位,通过如下图所0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前3 云原生虚拟数仓PieCloudDB Database产品白皮书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 服务器为单位,通过如下图所0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前3
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