是⼀个存储系统+计算框架的软件框架。主要解决海量数据存储与计算的问题， 是⼤数据技术中的基⽯。让用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发 分布式程序，以⼀种可靠、⾼效、可伸缩的⽅式进⾏数据处理。 组件很多，常见约30个，基础组件包括：Hadoop通用功能库、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。 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 资源的弹性能⼒。组件太多，导致集群部署和后期运维管理很麻烦，市场上相 关⼈才储备量不多，技术兜底依赖于 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。主要解决海量数据的存储和实时计算问题，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

是一个存储系统+计算框架的软件框架。主要解决海量数据存储与计算的问题，是 大数据技术中的基石。让用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布 式程序，以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。 组件很多，常见约30个，基础组件包括：Hadoop通用功能库、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。 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 源的弹性能力。组件太多，导致集群部署和后期运维管理很麻烦，市场上相关人 才储备量不多，技术兜底依赖于 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。主要解决海量数据的存储和实时计算问题，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

• 分区加密 技术挑战（2） • 和数据库存储结合 • 不影响数据库内核（执行器，优化器） • 不修改/添加元数据表格式 • 业务拟合 • 不影响原有用户的查询\业务 • 不影响外围组件（ETL） PART 03 透明加密的实现 密钥管理 • 主密钥由用户提供 • 保存于用户信任域中 • 无需加解密主密钥 • 多级密钥 • 单密钥加密数据为数据页 • 轮换上级密钥无需重新加解密数据 • 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 模块 加密模块 加密算法库 租户密钥生成 主密钥 用户信任域 租户创建请求 租户密钥生成 主密钥

MPP弹性计算引擎：按需付费 • 租户隔离（彼此不影响） • ⾼可⽤（⾃动处理各种错误） • ⾼并发 PieCloudDB⽣态 • 各种外表数据源联邦查询组件天然⽀持（或者需少量修改） • 各种Postgres/Greenplum组件或者功能天然⽀持，如In- database AI组件Madlib, json, text等 • 实时ETL/ELT性能对⽐PieCloudDB 1.0有巨⼤提升 • 流处理：原⽣⽀持kafka数据导⼊和查询

中国AGI市场融资非常活跃， AGI顶级人才非常欠缺，整 个市场将长期保持快速增 长态势。 01 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AI Agent进 行高效管理。 03 案例分享 基于PieDataCS的用户案例实 践，从基础的数据底座到 AIGC应用全场景覆盖。 04 中国AGI发展趋势 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 认知方面取 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AI Agent进行高效管理。 03 AIGC全生命周期管理 PieCloudML引擎设计 AIGC全生命周期管理 MaaS底座主流架构 AIGC全生命周期管理 AIGC应用组织

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 NoS

安全性上支持端到端的访问控制管理 和证书管理。 * 完善的数据生态 PieCloudDB 兼容 PostgreSQL/Greenplum 生态组件，兼容大部分现有的 PostgreSQL/Greenplum 客户端，商务智能 {BI) 和 ETL组件。并且，PieCloudDB 正在加速构建更加完善的数据生态体系，通过创建生态工具、建立合作伙伴生 态网络、打造活跃的技术和用户社区等举措，为用户带来更便捷的使用体验。

提供的可视化平台，帮助企业更方便地梳理维护角色授权。安全性上支持端到端的访问控制管理 和证书管理。 PieCloudDB 兼容 PostgreSQL/Greenplum 生态组件，兼容大部分现有的 PostgreSQL/Greenplum 客户端，商务智能 （BI）和 ETL 组件。并且，PieCloudDB 正在加速构建更加完善的数据生态体系，通过创建生态工具、建立合作伙伴生 态网络、打造活跃的技术和用户社区等举措，为用户带来更便捷的使用体验。

目前在拓数派负责向量数据库PieCloudVector产品，聚焦于大模型 与大数据领域。拥有多年数据库内核研发和配套解决方案架构经验， 在加入拓数派前曾就职于开源大数据平台Greenplum团队，担任外部 数据源访问框架，对象存储访问扩展，ETL工具等产品模块的研发， 并曾参与PostgreSQL多个版本的代码贡献，拥有丰富的存储模块核心 开发和性能优化等实践经验。 邱培峰 拓数派向量数据库负责人 拓数派：大模型数据计算系统先行者 PieCloudVector • 兼容国产硬件和操作系统 PieCloudVector • 通过信通院测试 案例分析 - 东吴证券秀财gpt • 采用自研大模型东吴秀财GPT + LangChain开发框架 + PieCloudVector向量数据库构建了AIGC应 用平台，接入了交易应用的结构化数据和非结构化数据，其中非结构化数据主要是文本类数据 下一步展望 • GraphRAG 欢迎关注我们！

抽象的⽂件协议接⼝ • 抽象的⽂件格式接⼝ • 抽象的计算功能接⼝（e.g. data skipping） • 抽象的元数据存储接⼝ • …… 抽象和灵活的考虑贯穿所有的设计. Apache Arrow作为不少组件内存中间桥梁. @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential Postgres 执行计算引擎 向量化执行引擎 FALLBACK