泰斗和先行者。 2021 年 3 月 25 日，海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站 。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项技术融合产生的新的技术方向，满足人们对更大规模、更复 杂数据的实时处理和存储需求，是计算机领域竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新，打造全球领先的国产自研图数据库 AtlasGraph ，培育世界级的图计算软硬件 生态体系，保持对全球科技竞争的战略均衡。 域“卡脖子”现象的发生。 海致科技集团、海致星图联合清华大学研发的“ AtlasGraph 大规模图数据分析平 台”荣获中国计算机学会（ CCF ： China Computer Federation ）“ 2021 年 CCF 科 学技术奖科技进步卓越奖”。 伴随市场对于知识图谱应用的不断深入，图数据规模和应用性能之间的矛盾愈 加凸显，海致针对以上背景展开了系统性的技术攻关，解决了图数据的高效存 储、索引及复制难题，提出了基于图缩减的高效分析方法，并孵化出了一个大 规模图数据分析平台 AtlasGraph 。 5 获得 2022 年中国电子学会科学技术奖科技进步一等奖 中国电子学会发布的《 2022 中国电子学会科学技术奖公告》，海 致星图与北京邮电大学、蚂蚁科技集团有限公司、中移动信息技术 有限公司联合研发的“大规模复杂异质图数据智能分析技术与规模化 应用”项目，斩获“科学技术奖科技进步一等奖”，这也是国内电子信

全部用户之间、用户与道具 和场景间均可实时物理交互 横向扩展能力 单个节点的计算复杂度和 网络通信复杂度，不会随 集群总规模的上升而上 升，集群可线性扩容 单机架构 同屏大规模物理量模拟 单机渲染帧率3fps VS Motphys 分布式架构 10倍于上述场景中的物理量 单机渲染帧率 25fps 物理集群帧率 50fps 此时物理模拟已不是算力瓶颈 Unity 测试案例 Thank you！ Motphys

进⾏测试和验收 上线 利⽤ Amphitheatre 配置⽂ 件， 执⾏标准 CI/CD ⼯ 作流，轻松发布! 开发⼯程师需要在本机安装各种编程语⾔的运⾏时和相关的框 架以及库，随着业务规模的增⻓，多语⾔多版本的维护和管理 变得越来越复杂。 技术栈杂多 研发流程⻓达⼗⼏个步骤：安装开发软件、配置环境、克隆代 码、开发、本地调试、提交代码、编译构建、⾃动化测试、部 署到测试环境、测试验收、合并代码到主线、部署到⽣产环 Activity Tariq Share Redis ETCD 可让您完全跳过镜像构建，
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 只需⼏秒钟⽽不是⼏分钟。 本地开发实时部署到远程集群 如何⼯作的？ Kubernetes 集群 更改 资源定义 ⻆⾊定义 执⾏资源 资源定义 资源定义
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 更改 frontend 12h shopping-cart ⽬录时，Amphitheatre 终端软 件会识别 .devcontainer 规范，借助内置的 Syncthing 将变化的代码增量同步到 Amphitheatre 集群内，让你 可实时构建并预览到效果。 为了加速构建，集群内将直接编译并替换掉当前可执 ⾏的进程，⽽⾮全量构建镜像再发到到镜像仓库，然 后再拉取镜像替代旧的 Pod 等⼀系统慢⻓的流程。 Buildpacks How Buildpacks

数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考虑仅通过一些计算来评估算法的效率。这种估算方法被称 为渐近复杂度分析（asymptotic hello‑algo.com 37 } exp_recur(n - 1) + exp_recur(n - 1) + 1 } 指数阶增长非常迅速，在穷举法（暴力搜索、回溯等）中比较常见。对于数据规模较大的问题，指数阶是不 可接受的，通常需要使用动态规划或贪心算法等来解决。 5. 对数阶 ?(log ?) 与指数阶相反，对数阶反映了“每轮缩减到一半”的情况。设输入数据大小为 ? ，由于每轮缩减到一半，因 指标。 ‧ 我们可以通过实际测试来评估算法效率，但难以消除测试环境的影响，且会耗费大量计算资源。 ‧ 复杂度分析可以消除实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且能够揭示算法在不同数据 规模下的效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入的数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。

数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考虑仅通过一些计算来评估算法的效率。这种估算方法被称 为渐近复杂度分析（asymptotic com 37 return 1; } exp_recur(n - 1) + exp_recur(n - 1) + 1 } 指数阶增长非常迅速，在穷举法（暴力搜索、回溯等）中比较常见。对于数据规模较大的问题，指数阶是不 可接受的，通常需要使用动态规划或贪心算法等来解决。 5. 对数阶 ?(log ?) 与指数阶相反，对数阶反映了“每轮缩减到一半”的情况。设输入数据大小为 ? ，由于每轮缩减到一半，因 指标。 ‧ 我们可以通过实际测试来评估算法效率，但难以消除测试环境的影响，且会耗费大量计算资源。 ‧ 复杂度分析可以消除实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且能够揭示算法在不同数据 规模下的效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入的数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。

数据量的变化，算法会表现出不同的效率。例如，在输入 数据量较小时，算法 A 的运行时间比算法 B 短；而在输入数据量较大时，测试结果可能恰恰相反。因此，为 了得到有说服力的结论，我们需要测试各种规模的输入数据，而这需要耗费大量的计算资源。 2.1.2 理论估算 由于实际测试具有较大的局限性，因此我们可以考虑仅通过一些计算来评估算法的效率。这种估算方法被称 为「渐近复杂度分析 asymptotic 复杂度分析 hello‑algo.com 37 exp_recur(n - 1) + exp_recur(n - 1) + 1 } 指数阶增长非常迅速，在穷举法（暴力搜索、回溯等）中比较常见。对于数据规模较大的问题，指数阶是不 可接受的，通常需要使用动态规划或贪心算法等来解决。 5. 对数阶 ?(log ?) 与指数阶相反，对数阶反映了“每轮缩减到一半”的情况。设输入数据大小为 ? ，由于每轮缩减到一半，因 指标。 ‧ 我们可以通过实际测试来评估算法效率，但难以消除测试环境的影响，且会耗费大量计算资源。 ‧ 复杂度分析可以消除实际测试的弊端，分析结果适用于所有运行平台，并且能够揭示算法在不同数据 规模下的效率。 时间复杂度 ‧ 时间复杂度用于衡量算法运行时间随数据量增长的趋势，可以有效评估算法效率，但在某些情况下可 能失效，如在输入的数据量较小或时间复杂度相同时，无法精确对比算法效率的优劣。

Visualization Tool Grafana Web Based Management Tool 21,400+ 4,600+ 18,500+ 社区版开源 2019.07.12 集群版开源 2020.08.03 云原生版开源 2022.08.13 注 : GitHub 为截止 2023 年 5 月数据 TDengine 的 核 心 代 码 全 部 开 源 www.github `location` VARCHAR(24)) TDengine - 业务模式 开源版 企业版 云服务版 核心功能开源 • SQL 支持 • 无模式写入 • 缓存 • 流计算 • 数据订阅 • 集群、高可用 高可靠、线性扩展 + 专业技术服务 • 边云数据复制 • 跨云 / 异地数据复制 • 增量备份 • 多级存储 • 工业数据接入 全托管时序数据 管理云服务平台 • 全托管服务 差 • 大量设备大量数据归集存储，存储压力大 • 数据总线 / 消息队列消息接入，定制化程度要求高 • 数据业务逻辑自定义需求强 • 一定的实时数据分析能力 taosX - 功能路线图 集群运维 数据接入 流式处理 流式处理 数据分享 开放平台 • Backup/Restore • Replication • Migration • Data Sources • IoT Protocols

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