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) 机器学习 私有云 Graph Parallel Computing Machine

DB 既支持用户利用过程语言自行开发模块进行数据分析也原生兼容开源机器学 习库Apache MADlib，从而可以原生实现一些高级机器学习功能。该拓展提供数学、统计学以及机器学习方法，包括 但不限于线性回归、关联规则、贝叶斯分类、决策树和随机森林等算法支持。同时 Openpie 团队经验丰富的数据科学 家团队可以为企业用户提供相关建议。 ，* 多云部署 pieCloudDB 可根据客户需求在任何laaS

既支持用户利用过程语言自行开发模块进行数据分析也原生兼容开源机器学 习库 Apache MADlib，从而可以原生实现一些高级机器学习功能。该拓展提供数学、统计学以及机器学习方法，包括 但不限于线性回归、关联规则、贝叶斯分类、决策树和随机森林等算法支持。同时 OpenPie 团队经验丰富的数据科学 家团队可以为企业用户提供相关建议。 10 多云部署 PieCloudDB 可根据客

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 Confidential 服务器⽆感知（Serverless）计算引擎 πCloudML

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