很多受欢迎的数据库仓库均为分布式数据库，而典型的传统分布式数据库系统大多是 MPP（大规模并行计算）架构。 MPP 架构的数据库以 PC 服务器为单位，通过如下图所示的组群方式来扩展存储和计算。假设一个宽表有3亿条记录， MPP 数据库会尝试在每台 PC 服务器的硬盘上分布1亿条记录。数据计算时，所有机器同时并行计算，理论上最高可以 把计算时间降低到单机部署的 1/n（n为机器数量），节省了海量数据的处理时间。 整体架构分为三个层次，包括基础设施层、数据处理层及数据应用层。详细阐述如下： 基础设施层 基础设施层为 PieCloudDB 提供计算资源、存储资源和网络资源，PieCloudDB 支持部署在物理服务器、虚拟机以及容 器中，同时也提供 PieCloudDB 公有云 SaaS 服务。 数据处理层 PieCloudDB 核心服务层，提供了并行数据处理能力，拥有元数据节点、计算节点、存储节点以及云原生管控平台节 云原生管控平台节点： PieCloudDB 集群管控节点，提供数据洞察和集群运维等功能，支持可视化的 数据分析、性能监控、集群启停、自动化部署以及权限管控等能力; 数据应用层： 用户或者应用可直接调用 PieCloudDB 云原生虚拟数仓服务进行数据分析，提供标准的 SQL 接口，且内置各种分析工 具，并原生兼容

很多受欢迎的数据库仓库均为分布式数据库，而典型 分布式数据库系统大多是 MPP (大规模并行计算) 架构。 MPP 架构的数据库以 PC 服务器为单位，通过如下图所示的组群方式来扩展存储和计算。假设一个宽表有3亿条记录 MPP 数据库会尝试在每台 PC 服务器的硬盘上分布1 录。数据计算时，所有机器同时并行计算，理论上最 把计算时间降低到单机部署的 1/n (n为机器数量) ，节省了海量数据的处理时间。 提升数仓的敏捷性和弹性，助力企业降低数仓管理复杂度，实现数量级增加可计算数据空间的同时，数量级降低数仓 成本，打开无限数据计算空间，推进AVBI到下一个精度。PieCloudDB在eMPP分布式专利技术、服务器无感知 《(Serverless)及TDE等多项核心技术加持下，为企业构建高安全，高可靠，高在线 【坚如大石) 的云原生虚拟数仓， 助力企业实现数据价值最大化，更好地赋能业务发展并走向绿色，成为新一代Al数据计算基础设施的一个典范。 pieCloudDB 整体架构分为三个层次，包括基础设施层、数据处理层及数据应用层。详细阐述如下: 基础设施层为 pieCloudDB 提供计算资源、存储资源和网络资源，PieCloudDB 支持部署在物理服务器、庶拟机以及容 器中,同时也提供 PieCloudDB 公有云 Saa5 服务。 * ”数据处理层 PieCloudDB 核心服务层，提供了并行数据处理能力，拥有元数据节点、计算节点、存储节点以及云原生平台节点等

pie6 10.24.31.156 备注： l 基于 K8S 环境搭建 PieCloudDB 集群。 l 推荐服务器资源不低于 8C/16GB/300GB。 l 一些镜像和组件默认在根目录下，所以操作系统的根目录要求不小于 150GB。 l 所有服务器需要配置 yum，且能够连接 Internet。 l 部署方案有两种，请根据实际情况选择： Ø 本地无 K8S registry -f config-sample.yaml -a artifact.tar.gz 可以输入 harbor 的节点地址至网页端访问查看，本次操作中 harbor 服务器是 pie5 节点，具体根据实际 情况进行修改，查看界面如下： • 访问地址：https://10.24.31.155/ • 用户名：admin • 密码：Harbor12345 registry -f config-sample.yaml -a artifact.tar.gz 可以输入 harbor 的节点地址至网页端访问查看，本次操作中 harbor 服务器是 pie5 节点，具体根据实际 情况进行修改，查看界面如下： • 访问地址：https://10.24.31.155/ • 用户名：admin • 密码：Harbor12345

Ø 自定义虚拟数仓，资源隔离 Ø 向量化执⾏器（SIMD）和JIT Ø HTAP，弹性扩缩容 Ø eMPP专利，弹性⼤规模并⾏计算 Ø 分布式优化器 Ø 存算分离架构 可视化管控： Ø 监控告警 Ø 自定义和动态服务启停 Ø 备份恢复 Ø ETL和数据导出 Ø 数据洞察 Ø 细粒度权限管控，与LDAP⽆缝集成 Ø Rest API @2024 OpenPie. All rights 化， 提升数仓的敏捷性和弹性，打开⽆限数据计算空间， 支撑更⼤模型所需的数据和计算。更好地赋能业务发 展并⾛向绿⾊。 提升数据计算资源利用效益 TDE技术保证了所有数据在落盘前完成加密，服务器 ⽆感知技术（Serverless）利用云上⽆限计算资源和弹 性保证了虚拟数仓永远在线可用，S3存储和跨云灾备 能⼒保证了永不丢数。 坚如磐⽯ | ⾼安全 ⾼在线 ⾼可靠 MPP πPG 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 (Beta) (⼤模型) 机器学习 私有云 Graph Parallel Computing Machine Learning Large

具 备数据共享的能力。 例如：投资管理系统和财务管理系统可以各自管理，按需分享。 计算：云上计算资源可以弹性分配。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，而不是购买大量服务器静置为不确定 的使用额外支付成本。 发现：在云上，对计算模型以更低成本提供指数级的存储和计算资源， 帮助甲方的业务模型发现新洞察或者提高精准度，从而建立竞争壁垒。 1 2 3 产 品 理 业 高 质 量 发 展 注 入 加 速 度 云 计 算 时 代 的 到 来 数 据 计 算 时 代 的 到 来 服务器整合,降低服务器硬件成本 云计算平台统一运维降低成本 服务器资源池可用空间增大 数据资源池可用空间增大 虚拟机动态迁移对硬件无感知 数仓整合，降低服务器硬件或者虚拟机成本 数据计算平台统一 运维降低成本 虚拟数仓数仓高在线 虚拟数仓动态 spinoff/retire

具 备数据共享的能⼒。 例如：投资管理系统和财务管理系统可以各⾃管理，按需分享。 计算：云上计算资源可以弹性分配。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，⽽不是购买⼤量服务器静置为不确定 的使⽤额外⽀付成本。 发现：在云上，对计算模型以更低成本提供指数级的存储和计算资源， 帮助甲方的业务模型发现新洞察或者提高精准度，从⽽建⽴竞争壁垒。 1 2 3 产 品 理 业 高 质 量 发 展 注 入 加 速 度 云 计 算 时 代 的 到 来 数 据 计 算 时 代 的 到 来 服务器整合,降低服务器硬件成本 云计算平台统⼀运维降低成本 服务器资源池可⽤空间增⼤ 数据资源池可⽤空间增⼤ 虚拟机动态迁移对硬件⽆感知 数仓整合，降低服务器硬件或者虚拟机成本 数据计算平台统⼀ 运维降低成本 虚拟数仓数仓⾼在线 虚拟数仓动态spinoff/retire对计算资源⽆感知

彼时“理科实验班”(现元培项目）浸染在数学、物理、 计算机和经济学，获得物理经济学双学位。（北大报道）研究生就读卡内基梅隆大学。(InfoQ报道) • 归国前就职于美国Oracle公司数据库服务器技术部门，是Oracle Cloud Control的分布式调动引擎的 主要贡献者之一。 • 因为参与Pivotal的拆分创建、C轮融资和IPO成功，以及主导的Greenplum产品在全球范围的开源影 物理数仓整合到云原生数据计算平台，根据数据授权 动态创建虚拟数仓，打破数据孤岛，解决数据多副本 问题，帮助企业降低数仓管理复杂度，以更低的成本 实现存算资源在云上更灵活的配置。 TDE技术保证了所有数据在落盘前完成加密，服务器 无感知技术（Serverless）利用云上无限计算资源和 弹性保证了虚拟数仓永远在线可用，S3存储和跨云灾 备能力保证了永不丢数。 数据计算资源按需扩缩容，实现计算资源配置最优化， 提升 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 Learning Large

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：可得到更多的查询时系统的统计信息，包括元数据管理、S3 等。 • Vacuum 优化：在元数据层通过快速过滤不需要 vacuum