πDataCS赋能工业软件创新与实践灵活扩展的数据引擎,支持关系型数据库SQL、Spark/Flink 等流批⼀体处理、LLM的向量数据库以及GIS地理数据库等。 1 2 3 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,AI数学模型、数据和 计算三者互为增强,全面升级⼤数据系统⾄⼤模型时代 ,赋能⾏业AI场景应用。 具备整体数据平台⽅案,支持多模数据处理(结构化、半结构化 以及非结构化数据),实现数据共享和分析。 软件优化 reserved. OpenPie Confidential • 全新云原⽣架构「⼀份数据,多引擎计算」 弹 性 扩 缩 容 , 打 破 数 据 孤 岛 • 全 面 支 持 H T A P 湖 仓 ⼀ 体 和 向 量 计 算 • 原 ⽣ 支 持 数 据 治 理 , 三 权 分 离 • 支 持 ⼤ 语 ⾔ 基 础 模 型 和 私 域 数 据 结 合 开 发 垂 直 应 用 • CMU战略合作⼤模型基础理论,训练合作⼀事⼀议 、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 的完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较⾼,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0 码力 | 36 页 | 4.25 MB | 1 年前3
兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统:πDataCSNew Discoveries) • 全新云原生架构「一份数据,多引擎计算」 弹 性 扩 缩 容 , 打 破 数 据 孤 岛 • 全 面 支 持 H T A P 湖 仓 一 体 和 向 量 计 算 • 原 生 支 持 数 据 治 理 , 三 权 分 离 • 支 持 大 语 言 基 础 模 型 和 私 域 数 据 结 合 开 发 垂 直 应 用 • CMU战略合作大模型基础理论,训练合作一事一议 、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 完成各种业务场景的数据处理需求。但是对于开发的要求比较高,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 ,具备湖仓一体化的能力,用 户可根据实际情况去选择合适的数据计算引擎。 灵活可扩展的插件式引擎,组件少而精(All in One),提供3种计算引擎、1种 Lakehouse引擎,1个硬件加速器,应对各种场景的计算,同时也兼容Spark、 Flink等计算任务,保留用户的使用习惯。 生态完善,支持主流的开发语言和数据科学工具,支持多模数据处理(结构化、 半结构化以及非结构化),提供标准0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前3
PieCloudDB Database 产品白皮书 Language) 的支持使得 PieCloudDB 可以无锋集成业内常见的提取/ 转换/加载 (ETL) 和 Bl (商业智能) 工具。企业只需安排少量的集成工作,就可以使用现有的使用标准 SQL 结构和接 口的分析工具让应用在 PieCloudDB -上 从而避免了企业受制于供应商,帮助企业在控制业务风险的同时推动创 新。 。 多维度弹性扩缩容 pieCloudDB 采取存算分离的eMPP 管理等功能。 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 。 。 湖仓一体化分析 pieCloudDB 支持统一的资源管控,通过云原生存储引擎支持多种存储模型,用分布式计算引擎和数据接口来实现湖 仓一体化架构。通过云原生大数据服务以更低成本满足企业业务高弹性和敏汪性的需求。 pieCloudDB 打破了数据湖与数据仓库割裂的体系,架 份数据建立多个集群,每个集群拥有独立的计算资源和独立的权限管控,满足业务的隔离性和安全性需求。 * 多级缓存技术 在 PieCloudDB 的计算层,各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多层缓存结构。其中,元数据作为数据库系 统中最重要的特征信息,实现高速的元数据访问是提高数据库查询性能的有效途径。为了避免网络延迟,加速查询优 化,PieCloudDB8 实现了元数据层全新的缓存架构,有效减少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re Language)的支持使得 PieCloudDB 可以无缝集成业内常见的提取/ 转换/加载(ETL)和 BI(商业智能)工具。企业只需安排少量的集成工作,就可以使用现有的使用标准 SQL 结构和接 口的分析工具让应用在 PieCloudDB 上运行,从而避免了企业受制于供应商,帮助企业在控制业务风险的同时推动创 新。 PieCloudDB 采取存算分离的 eMPP(弹性大规 还支持查询优化器Orca。Orca是一款开源的、基于Cascades 模型的模块化查询优化器, 可以帮助用户对SQL进行优化,生成高效的查询计划。 湖仓一体化分析 PieCloudDB 支持统一的资源管控,通过云原生存储引擎支持多种存储模型,用分布式计算引擎和数据接口来实现湖 仓一体化架构。通过云原生大数据服务以更低成本满足企业业务高弹性和敏捷性的需求。 PieCloudDB 打破了数据湖与数据仓库割裂的体系 的云原生架构支持用户基于同一 份数据建立多个集群,每个集群拥有独立的计算资源和独立的权限管控,满足业务的隔离性和安全性需求。 在 PieCloudDB 的计算层,各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多层缓存结构。其中,元数据作为数据库系 统中最重要的特征信息,实现高速的元数据访问是提高数据库查询性能的有效途径。为了避免网络延迟,加速查询优 化, PieCloudDB 实现了元数据层全新的缓存架构,有效0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前3
PieCloudDB 的云原生之路对计算资源无感知 虚拟机高在线 服 务 器 虚 拟 化 数 仓 虚 拟 化 IvorySQL开源数据库社区 P i e C l o u d D B 版 本 和 部 署 方 式 一体机 企业版/社区版 云上云版 ü 领先的数仓虚拟化技术 ü 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 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 社 区 版 云 上 云 版 一 体 机 IvorySQL开源数据库社区 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 行任务。企 业可灵活进行扩缩容,随着负载的变化实现高效的伸缩, 轻松应对 PB 级海量数据。 全新的存储「简墨」和缓存架构设计 在计算层,各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多 层缓存结构,避免网络延迟和数据移动,提高计算效率,保 证用户的实时性需求。PieCloudDB 针对底层对象存储设计了 高效的文件格式,可在节省网络请求的同时提高计算效率。 全新的优化器「达奇」 PieCloudDB0 码力 | 47 页 | 1.80 MB | 1 年前3
PieCloudDB云原生数仓虚拟化之路@2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential P i e C l o u d D B 产 品 版 本 和 部 署 方 式 一体机 企业版/社区版 云上云版 ü 领先的数仓虚拟化技术 ü 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 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 社 区 版 云 上 云 版 一 体 机 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential P i e C l o u d D B 新 一 代 云 原 生 虚 拟 数 仓 发执行任务。企业可灵活 进⾏扩缩容,随着负载的变化实现⾼效的伸缩,轻松应对 PB级海量数据。 全新的存储「简墨」和缓存架构设计 在计算层,各个计算节点针对元数据和用户数据都设计了多 层缓存结构,避免⽹络延迟和数据移动,提⾼计算效率,保 证⽤户的实时性需求。PieCloudDB针对底层对象存储设计了 高效的文件格式,可在节省⽹络请求的同时提⾼计算效率。 全新的优化器「达奇」 Pie0 码力 | 44 页 | 1.64 MB | 1 年前3
PieCloudDB Database V2.1 版本说明实现极速 Analyze,更快的生 成精确的查询规划统计信息,从而在查询时可以生成更优的查询计划。 • 全新的缓存机制:在 PieCloudDB 的计算层,各个计算节点针对元数据都设计了 多层缓存结构。 其中,针对元数据,PieCloudDB 实现了元数据层全新的缓存机制,有效减少了访问元 数据服务器带来的网络通信开销和元数据服务器的负载,提高元数据访问的速度。 • 可观察性增强:可得 模块,使用户可以访问包括但不限于 HDFS、MySQL 等数据源,同时支持用户自行开发 模块来访问新的存储数据源 。 管控平台 • 用户权限优化:通过更加清晰的 UI 设计,为用户提供一体化的权限管理 • 注册选项增加:增加了手机注册选项,用户现可选择通过手机或邮件进行用户注 册 • 稳定性优化: o SQL 结果集缓存优化 o 优化端到端访问控制管理和证书管理,增强安全能力0 码力 | 3 页 | 257.15 KB | 1 年前3
云时代下多数据计算引擎的设计与实现赋能其他产品. • 赋能更多的计算形态. • 云上计算调度. @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 计算外延 • 仓湖一体:仓衍生支持开源表格式 • 先读,Iceberg on hdfs/s3读取已基本支持. • 长远不排除”一等公民”. • 联邦查询. @2024 OpenPie. All rights reserved0 码力 | 15 页 | 3.09 MB | 1 年前3
如何从零开始参与技术社区?全链路加密保证数据安全 核⼼产品优势 • 云原⽣存储架构,元数据、数据和计算全分离 • 数据⼀次⼊库永不出户,数据可用不可见,跑算⼒不跑数据 • 公有云、私有云及混合云,按需部署 • 国产软硬件⼀体机解决⽅案,满⾜特定⾏业用户需求 u 首 创 云 原 ⽣ e M P P 架 构 u 国 内 数 仓 虚 拟 化 技 术 提 出 者 u 云 时 代 存 算 双 重 分 离 技 术 u 中国唯⼀全自研Table0 码力 | 25 页 | 871.00 KB | 1 年前3
AGI 趋势下的云原生数据计算系统计达到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,大模型的一些局限性开始显现,尽管大模型在模仿人类 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 云原生数据计算系统 虚拟数仓引擎设计 云原生数据计算系统 分布式优化器设计 云原生数据计算系统 结构化和半结构化数据同步 云原生数据计算系统 向量计算引擎设计 云原生数据计算系统 多模态数据共享 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AI0 码力 | 26 页 | 2.84 MB | 1 年前3
共 12 条
- 1
- 2













