PieCloudDB Database 产品白皮书 出数据计算产生更多智能的机会。以下是云原生时代数字企业的典型使用场景 * 每天有数个小的计算任务,需要数个节点 * 每周有一个中等计算任务,需要数十个节点 * 每月有一个大的计算任务,需要数干个节点 面对这些不断变化的业务需求和计算任务,企业产生了更高的需求: * 无限空间: 能够提供无限存储空间, 。 灵活伸编: 随时根据业务需求弹性增加集群和工作节点 * 资源回收: 在集群完成计算任务时,可以进行资源回收,节省成本 设计上充分考虑无状态实现,计算节点可以充分利用云环境海 量的计算节点池,按需扩容和缩容。 PieCloudDB 能够根据业务需求进行横向、纵向以及集群级别的弹性伸缩。用户可以灵活考虑业务和数据量的变化,, 动态油整 pieCloudDB 集群中计算节点的数量和虚拟数仓的数量,用最适合的资源量来满足其业务需求。 ,。 高可用能力 pieCloudDB 实现了元数据、计算、存储等三层架构,计算节点 集群,满足业务应用的并发需求。 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 SN PieCloudDB 实现了全自动 Analyze,可以在数据发生变化的时候自动完成Analyze,及时生成准确的统计信息。 PieCloudDB 支持元数据和用户数据的缓存,计算节点在执行查询时不再需要频繁的访问元数据服务和存储服务,降 低了元数据访问的网络延迟,加快了用户数据的访问速度。0 码力 | 17 页 | 2.68 MB | 1 年前3
云原生虚拟数仓PieCloudDB Database产品白皮书这些优势使云原生数据库得以降低计算成本,提供无限丰富的计算资源,实现分钟级的伸缩性和真正的高可用,释放 出数据计算产生更多智能的机会。以下是云原生时代数字企业的典型使用场景: 面对这些不断变化的业务需求和计算任务,企业产生了更高的需求: 充分结合云计算、大规模并行处理技术的云原生虚拟数仓 PieCloudDB 应运而生, PieCloudDB 帮助企业摆脱了 PC 架 构的限 考虑无状态实现,计算节点可以充分利用云环境海 量的计算节点池,按需扩容和缩容。 PieCloudDB 能够根据业务需求进行横向、纵向以及集群级别的弹性伸缩。用户可以灵活考虑业务和数据量的变化, 动态调整 PieCloudDB 集群中计算节点的数量和虚拟数仓的数量,用最适合的资源量来满足其业务需求。 PieCloudDB 实现了元数据、计算、存储等三层架构,计算节点不存储用户数据,是无状态的。当计算节点发生故障 据业务的并发需求动 态扩展 PieCloudDB 集群,满足业务应用的并发需求。 8 原生多租户支持 人性化的管控平台 PieCloudDB 实现了全自动 Analyze,可以在数据发生变化的时候自动完成Analyze,及时生成准确的统计信息。 PieCloudDB 支持元数据和用户数据的缓存,计算节点在执行查询时不再需要频繁的访问元数据服务和存储服务,降 低了元数据访问的网络延迟,加快了用户数据的访问速度。0 码力 | 17 页 | 2.02 MB | 1 年前3
πDataCS赋能工业软件创新与实践国内虚拟数仓和eMPP技术提出者,不断在数据计算引擎⽅ 向进⾏创新,全面拥抱AI技术趋势。 企业⽂化 使命:数据计算,只为新发现 愿景:成为立⾜中国基础数据计算领域的全球顶级⾼科技创新机构 价值观:以⼈为本、开放创新、拥抱变化、诚信正直 拓数派中国总部与全球分支机构 海 外 研 发 中 ⼼ 北京研发中⼼ 杭 州 总 部 上海全球品牌战略与⽣态发展中⼼ ⼴州研发中⼼ @2024 OpenPie. All rights eMPP分布式专利技术 在云上,PieCloudDB利用eMPP(elastic Massive Parallel Processing)架构,实现多集群并发执⾏任务。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 基于 GPT 的⼤量⾦融数据训练,可以发现事件的情绪对资产的影响模式,可将这种模式用到量化交易 策略中,由 GPT 实时产⽣交易信号以自动执⾏交易。这种数据驱动的量化交易策略可以更快地对市场 变化进⾏响应。 机器⼈顾问: 根据个⼈需求和偏好实时提供⾦融建议,提⾼了获取建议的便利程度,降低了获得服务的成本。GPT 可以学习⼤量历史案例和研究报告,在此基础上,它可以总结出投资策略与建议。用户可以直接使用0 码力 | 36 页 | 4.25 MB | 1 年前3
云原生数据库 PieCloudDB : Unbreakable 安全特性剖析透明加密实现细节 • 模块化实现 • 优化器、执行器不感知 • 模块完美支持自研存储 • 可插拔加密算法库 • 支持不同硬件加密算法 • 支持国密算法 • 不影响用户业务 • 原有业务无需变化 • 不影响ETL数据导入导出 透明加密组件架构 用户查询 优化器 执行器 存储接口 数据 透明加密组件架构 用户请求 优化器 执行器 存储接口 透明加密组件 数据 函数接口 密钥管理 解密 定时器 次级密钥读取 对应存储区域 内存 存储 解密 定时器 上级密钥 密钥储存区 PART 04 总结 总结 • 用户侧 • 符合审计流程 • 用户无感知 • 业务不变化 • 研发侧 • 不影响内核迭代 • 独立模块,方便后续扩展 • 无历史包袱 加入我们! • 官 网: https://www.openpie.com • 公 众 号 :PieCloudDB0 码力 | 34 页 | 599.00 KB | 1 年前3
PieCloudDB 的云原生之路分布式专利技术 在云上,PieCloudDB 利用 eMPP(elastic Massive Parallel Processing)架构,实现多集群并发执行任务。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 eMPP 分布式技术实现云上弹性大规模并行计算 存算分离 云上计算资源可弹性 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。 弹性计算 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。 多云部署 可根据客户需求在任何 IaaS云和裸硬件上安装。 可打通多云的数据管道, 解锁对特定IaaS云的依赖 并获得云资源议价权。 实时处理0 码力 | 47 页 | 1.80 MB | 1 年前3
PieCloudDB云原生数仓虚拟化之路eMPP分布式专利技术 在云上,PieCloudDB利⽤eMPP(elastic Massive Parallel Processing)架构,实现多集群并发执行任务。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 首创eMPP分布式技术实现云上弹性大规模并行计算 存算分离 云上计算资源可弹性 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。 弹性计算 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。 多云部署 可根据客户需求在任何 IaaS云和裸硬件上安装。 可打通多云的数据管道, 解锁对特定IaaS云的依赖 并获得云资源议价权。 实时处理 在计算层,各个计算节点针对元数据和用0 码力 | 44 页 | 1.64 MB | 1 年前3
兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统:πDataCSeMPP分布式专利技术 在云上,PieCloudDB利用eMPP(elastic Massive Parallel Processing)架构,实现多集群并发执行任务。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0 码力 | 29 页 | 7.46 MB | 1 年前3
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