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，计算节点不存储用户数据，是无状态的。当计算节点发生故障 时，PieCloudDB 会自动快速发现并调度新的节点蔡代故障节点，同时也会在后台尝试修复故障节点，从而保证 PieCloudDB 服务的高可用性。 pieCloudDB 的存鱼引擎，支持对象存储、HDF5、NAS等分布式存储，数据的完整性、一致性和可靠性等由分布式存 既支持用户利用过程语言自行开发模块进行数据分析也原生兼容开源机器学 习库Apache MADlib，从而可以原生实现一些高级机器学习功能。该拓展提供数学、统计学以及机器学习方法，包括 但不限于线性回归、关联规则、贝叶斯分类、决策树和随机森林等算法支持。同时 Openpie 团队经验丰富的数据科学 家团队可以为企业用户提供相关建议。 ，* 多云部署 pieCloudDB 可根据客户需求在任何laaS (裸金属服务器、虚拟机、K8S容器等) elastic Massively Parallel Processing，弹性大规模并行处理; *。 虚拟数仓: Virtual Data Warehouse，在数据仓库基础之上抽象出来的一种资源调度方法，它可以整合多个数 仓的资源; 。 云原生: 《loud Native，云原生技术使组织能够在新式动态环境 (如公有云、私有云和混合云) 中构建和运行 可缩放的应用程序，能够充分适配和发挥云计算的优势能力;

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 时，PieCloudDB 会自动快速发现并调度新的节点替代故障节点，同时也会在后台尝试修复故障节点，从而保证 PieCloudDB 服务的高可用性。 PieCloudDB 的存储引擎，支持对象存储、HDFS、NAS等分布式存储，数据的完整性、一致性和可靠性等由分布式存 既支持用户利用过程语言自行开发模块进行数据分析也原生兼容开源机器学 习库 Apache MADlib，从而可以原生实现一些高级机器学习功能。该拓展提供数学、统计学以及机器学习方法，包括 但不限于线性回归、关联规则、贝叶斯分类、决策树和随机森林等算法支持。同时 OpenPie 团队经验丰富的数据科学 家团队可以为企业用户提供相关建议。 10 多云部署 PieCloudDB 可根据客户需求在任何I 术语表 Massively Parallel Processing，大规模并行处理； MPP： 虚拟数仓： Virtual Data Warehouse，在数据仓库基础之上抽象出来的一种资源调度方法，它可以整合多个数 仓的资源； eMPP： elastic Massively Parallel Processing，弹性大规模并行处理； 云原生： Cloud Native，

的计算。 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 分布式设计，保证可靠性 计算层： Ø eMPP：根据计算任务智能调度合适的资源，将⼀个单⼀计算 任务在⼤量独立的计算机上并⾏执⾏。 Ø 多租户，资源隔离。 Ø 弹性伸缩，支持多集群协同。 存储层： Ø 存算分离，存储独立扩展。 Ø ⾼可靠，支持跨多数据中⼼的灾备复制。 《⽹络安全法》第四⼗⼆条 ： ⽹络运营者不得泄露、篡改、毁 损其收集的个⼈信息；未经被收集者同意，不得向他⼈提供个⼈ 信息。 但是，经过处理⽆法识别特定个⼈且不能复原的除外。 • 《中国银⾏业“⼗⼆五”信息科技发展规则监管指导意见》中提出， 完善敏感信息存储与传输等⾼风险环节的控制措施，对数据、⽂ 档的访问应建立严格的审批机制，对用于测试的⽣产数据要进⾏ 脱敏处理，严格防⽌敏感信息泄露。 存 储 层 Table πDataCS 增量数据同步 可视化ETL 结构化数据处理 非结构化数据处理 数据标准 数据权限体系 数据质量 数据资产目录 元数据统⼀管理 数据安全 离线计算 数据⾎缘 数据标准 实时计算 作业调度 数据交换 机器学习 数据API服务 运维管控 数据中台 数据 治理 和计算 丰富图表 多终端访问 炫酷⼤屏 自助实时BI 异常预警 数据 展示 可视化BI 销售线索分析 分析结果 落数据库

多种数据源 • 多种数据格式 • 通用的数据处理/转换 • 唯一性与事务性保证 • 断点续传 • 错误处理 • 任务调度总控 pdbconduct • 数据源提取(插件/客户端工具) • 计算节点 Foreign Table, Formatter • 任务调度总控 pdbconduct • 独立运行，通常在 PieCloudDB 控制节点上 • 按需启动数据源(插件)导出 • 发送

OpenPie Confidential PieCloudDB内核的下⼀步 • ⽤⼾数据存储 • 依赖计算需求优先级提供更多功能（dict page? Bloom filter?等等). • 分布式缓存和调度. • 等等. @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential PieCloudDB内核的下⼀步 • 优化器 • 功能更全、OLAP更友好、更加贴近云原⽣需求 功能更全、OLAP更友好、更加贴近云原⽣需求. • 计算引擎 • V1（正在开发中）: SIMD执⾏器和各种计算优化. 甚⾄依赖于云成本. • V2: Pipeline引擎. • V3: 计算引擎资源调度隔离 - 类似⼀个计算操作系统.

n 支持获取 Kafka FDW 统计数据。 n Kafka FDW 支持 JSON 格式。 l 执行计划信息 支持在 EXPLAIN ANALYZE VERBOSE 执行结果中显示调度相关状态信息。 4 l 用户定义函数 UDF n 新增 janm_page_size_read，用以获取 Page 大小。 n 新增 janm_block_file_size_read，用以获取

materialization • Pipeline Engine、etc • 和JANM结合有大量可能的性能创新点. • 长远目标： • 赋能其他产品. • 赋能更多的计算形态. • 云上计算调度. @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 计算外延 • 仓湖一体：仓衍生支持开源表格式 • 先读，Iceberg on