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。 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 eMPP 内 核 存 算 分 离 重 写 云原⽣创新设计和专利 ⾏业顶级数据库的 抽象思考和设计原则复用 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。 Ø 节约成本，全局数据唯⼀存储，通过共享存储来实现数据共 享，避免拷贝和维护多份数据副本。 事务管理： Ø 存两种隔离级别：Read Committed、Repeatable

相应的业务信息化系统。我们在真实 客户场景中，常常看到很多企业有成百上千个集群，但这些集群的元数据往往都是一样的。这种情况下，很多元数据 会在不同集群间存在不一致的版本信息。此外，如果企业需要做跨集群的访问，往往非常困难，会造成数据孤岛的存 在。 运 维 成 本 对于传统 MPP 数仓，企业往往会需要配备运维人力，且对运维、开发人员要求高，需要相关人员掌握复杂的技术 栈，技术的更新 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IaaS（裸金属服务器、虚拟机、K8S容器等）上运行。借助这种“不受限于基础架 构”的跨云部署，企业可以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。企业在 PieCloudDB 上部署时，可以： 1. 消除平台/供应商制约： 2. 在任何位置运行： 。 此外，PieCloudDB 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

建设相应的业务信息化系统。我们在真实 客户场景中，常常看到很多企业有成百上千个集群，但这些集群的元数据往往都是一样的。这种情况下，很多元数据 会在不同集群间存在不一致的版本信息。此外，如果企业需要做跨集群的访问，往往非常困难，会造成数据孤岛的存 在。 运维成本 对于传统 MPP 数仓，企业往往会需要配备运维人力，且对运维、开发人员要求高，需要相关人员掌握复杂的技术 栈，技术的更新迁代迅速，相关 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) 上运行。借助这种“不受限于基础架 构”的跨云部署，企业可以打通多云的数据管道，解锁对特定laaS云的依赖并获得云资源议价权。企业在 PieCloudDB 上部署时，可以: 1. 消除平台/供应商制约: 湖企业可根据自身需求选择不同的供应商来获得 此外，PieCloudDB 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。 * 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

.................................................................................. 5 2.1 配置 NTP 同步 .................................................................................................. 本地有 K8S 环境和对象存储，请选择第三章节《PieCloudDB 基于已有 K8S 的部署方案》 2. PieCloudDB 和 K8S 一起部署方案 2.1 配置 NTP 同步 用 root 用户在每个节点执行如下命令： 1. yum install -y chrony 2. systemctl enable chronyd 3. systemctl start KKZONE=cn 2. ./kk init 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

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 集群固定，资源利用率低 木桶效应 扩容难 数据孤岛 元数据和用户数据跨集群 访问困难 运维成本 运维和DBA 传统分布式 MPP 架构痛点 IvorySQL开源数据库社区 PART 02 云原生数据库 PieCloudDB 简介 IvorySQL开源数据库社区 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， 提升数仓的敏捷性和弹性，打开无限数据计算空间， 更好地赋能业务发展并走向绿色。 降低数仓硬件和管理成本 提升数据计算资源利用效益 • 高并发 • 高可用 • 可按使用量付费 IvorySQL开源数据库社区 计算 • 多租户隔离 • 容量和带宽独立于计算伸缩 • 可按使用量付费 • 高可用/可靠存储 o 支持跨多数据中心复制数据 • 唯一真理 o 全局只需要存储一份数据，通过共享存储来实现数据共享，避免拷 贝和维护多份数据副本 IvorySQL开源数据库社区 事务 • ACID 支持两种隔离级别：读已提交、可重复读

reserved. OpenPie Confidential 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 集群固定，资源利用率低 木桶效应 扩容难 数据孤岛 元数据和用户数据跨集群 访问困难 运维成本 运维和DBA 传统分布式MPP架构痛点 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 数据 计算 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， 提升数仓的敏捷性和弹性，打开⽆限数据计算空间， 更好地赋能业务发展并⾛向绿⾊。 降低数仓硬件和管理成本 提升数据计算资源利用效益 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 多租户隔离 • 容量和带宽独立于计算伸缩 • 可按使用量付费 • 高可用/可靠存储 • 支持跨多数据中心复制数据 • 唯一真理 • 全局只需要存储一份数据，通过共享存储来实现数据共 享，避免拷贝和维护多份数据副本 存储 @2022 OpenPie. All rights reserved

reserved. OpenPie Confidential 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 集群固定，资源利用率低 木桶效应 扩容难 数据孤岛 元数据和用户数据跨集群 访问困难 运维成本 运维和DBA 传统分布式MPP架构痛点 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 一个云原生实时大数据平台 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential • 多租户隔离 • 容量和带宽独立于计算伸缩 • 可按使用量付费 • 高可用/可靠存储 • 支持跨多数据中心复制数据 • 唯一真理 • 全局只需要存储一份数据，通过共享存储来实现数据共 享，避免拷贝和维护多份数据副本 存储 @2022 OpenPie. All rights reserved

愿景：安全可靠 使用简单 功能齐全 性能极致 传统分布式MPP架构痛点 缺乏弹性 业务使用不灵活 成本高昂 集群固定，资源利用率低 木桶效应 扩缩容难 数据孤岛 元数据和用户数据跨集群 访问困难 运维成本 运维和DBA 我们需要一个云原生数据库 云解决了什么？ 借助于云上分布式存储，解耦存储 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

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。

国内数仓虚拟化技术提出者 云原生数据计算系统 PieDataCS数据底座为AI大模型赋能 云原生数据计算系统 虚拟数仓引擎设计 云原生数据计算系统 分布式优化器设计 云原生数据计算系统 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