Discoveries”「数据计算，只为新发现」 为使命. • 核心团队来自于各大厂名校，有丰富的数据库（Greenplum，DB2，ClickHouse等）研发 和产业经验. • 产品 πDataCS：多计算引擎，包括自研分布式数据库PieCloudDB，自研分布式向量数据库 等. • PieCloudDB 存储底座是各计算引擎的载体. • 已落地或者正在落地：IoT、金融、新能源、医疗等行业. Confidential 云时代 数据计算 多数据模态支持 广泛的生态支持 “一份数据，多引擎计算”的述求 让数据流动起来 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential PieCloudDB 简介 一款云原生分布式 分析型数据库 • 元数据、用户数据、计算完全分离. • 用户数据（code name: Janm）支持 OpenPie Confidential JANM： 大数据计算系 统云存储底座 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 多计算引擎 内置计算引擎 Postgres执行器 全新的向量化执行引 擎 向量数据库 单机和分布式 Spark 客户依赖 跑批任务 机器学习 …… ... 按需增加 @2024

借助于虚拟化技术和之上的IaaS，解耦计算 池化资源，按需使用 基础软件尤其是数据库软件上云已是大势所趋 用户专注于使用，其他事情交给IaaS/SaaS厂商 上云 ≠ 云原生 计算&存储 弹性 智能化云原生平 台 多租户隔离 • 存储资源和计算资源：分离和隔离 • 资源伸缩快速简单 • 计算、存储：按需付费 • 智能管理，复杂交给*aaS厂商 PieCloudDB 重要特点 eMPP ACID; 完备的事务支持 RC) 完善的SQL标准支持 安全可靠 友好的用户接口（websql, ODBC/JDBC driver等). 云原生 云中立 • 弹性计算资源（横向纵向）、极速调整 • 多集群是另外一个弹性的维度 • 共享用户数据（如按需付费的对象存储） • 共享元数据 • MPP架构：分布式，海量数据并行处理 • e代表弹性(elastic) 完善的Postgres生态 为什么选择Postgres？ 为什么选择Postgres？ • 关于Postgres • 公司中⽴，开源协议友好，国际⼀流⼯程⽔准的先进开源数据库 • Postgres对存储扩展，插件扩展⽀持友好 • 天然⾃带⼀定的多模⽀持 (原⽣或者插件） • 采⽤度和流⾏度持续上升 • 优秀的⽣态 • 我们的选择 • 很多功能不⽤也没必要重新造轮⼦ • 和⼀流的产品和⼈才⼀起成⻓ • 团队深度理解Postgres内核代码，在社区参与诸多贡献 PieCloudDB

13 15 16 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 百岗 行业背景 石油是工业的血液，数据是数字经济的“石油”，数据分析则是石油精炼。 随着信息技术的发展，互联网应用的加速普及，人类进入了数字经济时代。进入二十一世纪以后，随着移动互联网技 术、物联网技术、5G等技术的发展，全球数据圈 (Global Datasphere) 击需视各2nk 2n 2n6 201 2018 20192070 20717022 2973 2024 2025 1DC:全球数据圈预测 数据量的爆发式增长 为了挖掘数据的价值，企业面临着海量数据的存储与分析需求，业务也面临着更多热点及突发流量所带来的挑战。面 对数据计算 (Data Computing) 的巨大诉求、数据组织的运行成本的急剧增加、数据格式的丰富多样，企业的数字 化转型面临巨大挑战，急 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 企业遇到负 时刻或需要紧急得到某个 法弹性、快速地分析业务数据，错失了充分挖掘数据 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 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高晶薪资需

关于OpenPie 附录：术语表 3 3 3 4 5 6 7 7 8 11 13 15 16 目 录 行 业 背 景 石油是工业的血液，数据是数字经济的“石油”，数据分析则是石油精炼。 随着信息技术的发展，互联网应用的加速普及，人类进入了数字经济时代。进入二十一世纪以后，随着移动互联网技 术、物联网技术、5G等技术的发展，全球数据圈（Global Datasphere）呈指数级递增， 。数据被称为数字经济时代的“石 油”，如同石油驱动了工业化时代的进步，大数据将推动智能化与数字化时代的发展。 数据量的爆发式增长 为了挖掘数据的价值，企业面临着海量数据的存储与分析需求，业务也面临着更多热点及突发流量所带来的挑战。面 对数据计算（Data Computing）的巨大诉求、数据组织的运行成本的急剧增加、数据格式的丰富多样，企业的数字 化转型面临巨大挑战，急需 扩容时，必须同时扩 容计算资源和存储资源，在扩缩容、运维、迁移上都存在一定的挑战。当企业遇到负载高峰时刻或需要紧急得到某个 报表结果时，传统数据仓库无法及时扩资源，导致大数据系统无法弹性、快速地分析业务数据，错失了充分挖掘数据 价值所带来的商业机会。 传 统 数 据 仓 库 架 构 成 本 高 昂 传统数据仓库价格高昂的软硬件、开发运维人员的高昂薪资需要企业进行巨大的前期投入。传统数据仓库客户的生产

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 + 新硬件（FPGA）加速，实现数据全链路的性能飞跃， 让数据存储、SQL 让数据存储、SQL查询、向量计算以及机器学习等能⼒全面升级。 @2024 OpenPie. All rights 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 πCloudDB πCloudVector πCloudML 虚拟数仓服务HTAP | 点查 (⼤模型)机器学习 向量数据计算 ⼤模型训练… 自研简墨存储 … 统⼀数据格式 | ⼀份数据多引擎计算｜兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术 πFPGA 数据存储｜虚拟数仓 | 特定领域（如神经⽹络） 私有云 Mundo元数据管理系统 统⼀Catalog @2024 OpenPie

for New Discoveries”「数据计算，只为新 发现」为使命，成立后的短短10个月时间内，完成了包括头部 产业基金、东吴证券、元禾重元和政府科创平台在内的连续三 轮战略融资。 旗下云原生分析型数据库 PieCloudDB，以云计算架构为设 计基础，首创全新 eMPP 分布式技术，帮助企业建立竞争壁垒 的同时，实现数据价值最大化，并在新基建中承担可靠和可控 的世界级云数据库底座。 IvorySQL开源数据库社区 池化资源，按需使用 基础软件尤其是数据平台上云已是大势所趋 用户专注于使用，运维等工作交给 IaaS/SaaS 厂商 IvorySQL开源数据库社区 上云≠云原生 弹性计算 智能化云原生平 台 多租户 • 产品要能支持存储资源和计算资源的分离 • 产品要能快速进行计算资源的弹性伸缩 IvorySQL开源数据库社区 我们需要一个云原生大数据平台 缺乏弹性 业务使用不灵活 成本高昂 2 3 产 品 理 念 最 终 实 现 大 数 据 愿 景 Big Data Promises Finally Come True IvorySQL开源数据库社区 • 秒级扩缩容 • 多集群共享一份数据集 • 用户只需为存储和计算付费 • 扩展困难（后期升级部署困难） • 木桶效应 • 大量数据孤岛问题 计算层 存储层 MPP: Massive Parallel Processing

for New Discoveries”「数据计算，只为新发现」为使命， 成立后的短短10个月时间内，完成了包括头部产业基金、东吴证券、元 禾重元和政府科创平台在内的连续三轮战略融资。 旗下云原生分析型数据库PieCloudDB，以云计算架构为设计基础，首创 全新eMPP分布式技术，帮助企业建立竞争壁垒的同时，实现数据价值最 大化，并在新基建中承担可靠和可控的世界级云数据库底座。 打造立足于国内 用户专注于使用，运维等工作交给IaaS/SaaS厂商 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 上云 ≠ 云原生 弹性计算 智能化云原生平 台 多租户 • 产品要能支持存储资源和计算资源的分离 • 产品要能快速进行计算资源的弹性伸缩 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential Data Promises Finally Come True @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 秒级扩缩容 • 多集群共享一份数据集 • 用户只需为存储和计算付费 • 扩展困难（后期升级部署困难） • 木桶效应 • 大量数据孤岛问题 计算层 存储层 MPP: Massive Parallel Processing

驱动企业实现从"软件公司"到"数据公司"再到"数学公司"的持续进阶。 拓数派旗下大模型数据计算系统（PieDataComputing System，缩写πDataCS），以云原生技术 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 80 4 1 125 5 2 180 6 2 数 据 计 算 ， 只 为 新 发 现 (Data Computing for New 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 πCloudDB πCloudVector πCloudML 虚拟数仓服务HTAP | 点查 (大模型)机器学习 向量数据计算 大模型训练… 自 研 简 墨 存 储 … 统一数据格式 | 一份数据多引擎计算｜兼容主流云存储格式和协议 智能新硬件技术 πFPGA 数据存储｜虚拟数仓 | 特定领域（如神经网络） 私有云 Mundo元数据管理系统 统一Catalog 是一个存储系统+计算框架

Confidential • 在世界范围内的统计信息显示，Nosql和数据湖已经不在数据分析 领域占有主要市场 • Nosql和数据湖缺少很多支持数据分析的重要特性 o 缺少在高并发场景下的隔离性和一致性 o 和现有的BI工具很难集成 • 关系型数据库已经重新成为数据分析的主要平台 NoSQL 和数据湖已经不再是数据分析的主要平台 @2022 OpenPie. All rights reserved OpenPie Confidential • Nosql本身对于高级分析支持差 o 图形，地理信息 • Nosql对于复杂查询的支持差 NoSQL和数据湖很难胜任数据分析的工作场景 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 使用数据湖为基础进行数据分析需要多个组件进行集成部署，多个 组件的配合需要大量的开发工作 • • 许多缺乏 ANSI SQL 支持，需要专门的技术技能 • 专用引擎/工具（例如图形数据库）通常难以与记录系统集成，限制 了分析和创新的操作化 NoSQL和数据湖为基础的基础设施需要的分析工具不容易集成和部署 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 公有云无限的计算池可以提供理想的弹性计算资源 • 公有云廉价且无限容量的对象存储

用户专注于使用，运维等工作交给IaaS/SaaS厂商 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 上云 ≠ 云原生 弹性计算 智能化云原生平 台 多租户 • 产品要能支持存储资源和计算资源的分离 • 产品要能快速进行计算资源的弹性伸缩 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 一个云原生实时大数据平台 平台底层：eMPP 云原生分布式SQL数据库 我们的目标：支持多模，serverless的实时大数据平台 关于PieCloudDB 使用简单 功能齐全 性能极致 安全可靠 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie rights reserved. OpenPie Confidential 元数据管理的设计目标 实现多节点共同访问的数据存储 实现分布式锁 • 高可用和多集群 • Multi-master • 多机并发访问 • 分布式环境下的多版本 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential mstore — FoundationDB上的Catalog