AGI趋势下的云原生数据计算系统 演讲人：徐阳 拓数派：大模型数据计算系统先行者 l 拓数派（ OpenPie）是立足于国内的基础数据计 算领域高科技创新机构； l 拥有强大的数据库内核研发团队、数据科学家团 队和数字化转型团队； l 国内虚拟数仓和eMPP技术提出者，不断在数据 计算引擎方向进行创新，全面拥抱AI技术趋势。 企业介绍 云原生数据计算系统 围绕数据组织云原生计算系统， 重构数据存储和计算，一份存 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。 02 中国AGI发展趋势 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 Agent作为新的研究方向，开始受至越来越多的关注。 AI Agent成为推动AI技术革命的关键力量 云原生数据计算系统 围绕数据组织云原生计算系统，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。 02 云原生数据计算系统 大模型数据计算系统概览 • Data Sharing 技术原生支持数据要素流转 • 中国唯一全自研的Table Format技术

--πDataCS简介 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统 拓数派产品市场总监 吴疆 吴疆 深耕云计算和数据库行业十余年 拓数派(Openpie)产品市场总监 毕业于清华大学计算机系，先后在IBM，EMC， Pivotal，VMWare参与多个云平台和数据库项目 01 拓数派简介 πDataCS简介 02 πDataCS与龙晰 03 01. 拓数派简介 海 外 研 发 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 云原生数仓PieCloudDB 社区版与商业版正式发布 极速进入成长期 Day-1 2023引领数据计算时代到来 3月 2023拓数派战略暨新产品发布会 重磅发布πDataCS数据计算系统首个计算引擎 PieCloudDB云原生虚拟数仓 拓数派基于阿里云构建公共云数据仓库服务 正式上线 6月 上榜 EqualOcean 2022年源自中国值 得关注的新锐全球化科技品牌

云原⽣数仓PieCloudDB 社区版与商业版正式发布 极速进⼊成长期 Day-1 2023 引领数据计算时代到来 3月 2023拓数派战略暨新产品发布会 重磅发布πDataCS数据计算系统首个计算引擎 PieCloudDB云原⽣虚拟数仓 拓数派基于阿里云构建公共云数据仓库服务 正式上线 6月 上榜 EqualOcean 2022年源自中国值 得关注的新锐全球化科技品牌 与 拓数派⼤模型数据计算系统正式亮相，让AI模型更⼤更快 @2024 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential πDataCS的产品理念及定位 数据 计算 模型 灵活扩展的数据引擎，支持关系型数据库SQL、Spark/Flink 等流批⼀体处理、LLM的向量数据库以及GIS地理数据库等。 1 2 3 ⼤模型数据计算系统，以云原⽣技 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查询、向量计算以及机器学习等能⼒全面升级。 @2024 OpenPie

毕业于中国科技⼤学，AI相关专业 • 毕业 1 年后到现在⼀直从事底层基础软件开发，10多年开发经验 • 领域涉及到： • 代码级/算法级/系统级性能优化 • Linux/Unix内核和系统开发、虚拟化（芯⽚KVM⽀持实现）和云计算架 构、⾼速⺴络开发（内核和应⽤层如DPDK） • 分布式系统（SQL/NoSQL/存储) • 最近 7+ 年⼀直从事开源分布式数据库开发 一个eMPP 云原生分布式SQL数据库 可以为海量数据集上的复杂OLAP查询提供最优的查询计划。 • 分布式优化器 • 处理复杂OLAP查询 • 云原生优化器 处理复杂OLAP查询 多表连接的最 优顺序搜索 多阶段聚集 分区表的静态 和动态裁剪 相关子查询的 提升转换 CTE和递归CTE 的优化 等等 更多⾼阶计算功能 • 聚集下推：1.0已经⽀持，在⼀些情况下可以⼗倍百倍更多倍提升 • SELECT a.i once语义 智能化云原⽣平台 （数据服务平台） 面向用户，做到开箱即用：离数据分析更近， 离繁琐操作更远； 面向运维，降低部署门槛：在不同的基础设施都能发挥 实力； 面向管理，让管理更轻松：让数据分析运行更透明； 设计目的 智能化云原⽣平台：⾯向⽤户、开箱即⽤ • 降低上⼿难度 — 让⽤户享受数据分析的乐趣 • 使⽤⻔槛低了 — 扩⼤平台受众 • 让更多⽤户离数据更近 —

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 云原生数据库 PieCloudDB 简介 IvorySQL开源数据库社区 数据 计算 发现 数据：云上数据既是隔离也是连通。从安全的角度是隔离，同时具 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 PieCloudDB 可以更智能高效地生成统计信息，并生成更高 效的查询计划，达奇优化器支持聚集下推，预计算，Block Skipping 等高级特性，全面满足各种复杂的分析查询需求。 IvorySQL开源数据库社区 文本 时间序列分析 机器学习 数据转换 深度学习 传统BI 地理信息 PieCloudDB 设计原则：100%符合DB标准 100%兼容DW生态体系 Ø 关系型数学

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 rights reserved. OpenPie Confidential 数据 计算 发现 数据：云上数据既是隔离也是连通。从安全的⾓度是隔离，同时具 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 ，并⽣成更⾼ 效的查询计划，达奇优化器支持聚集下推，预计算，Block Skipping等高级特性，全面满足各种复杂的分析查询需求。 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 文本 时间序列分析 机器学习 数据转换 深度学习 传统BI 地理信息 P i e C l o u d D B 设 计 原 则 ： 1

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 > 岛 网 ioor mauaeaa 和 i Gartner: 数据库中国市场指南 传统数仓的痛点 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

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 然而，随着数据量的不断攀升，企业对数据仓库的要求也越来越高，在使用过程中，传统 MPP 数据库解决方案迎来 了一系列的瓶颈： 4 传统数仓的痛点 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

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

OpenPie Confidential mstore — FoundationDB上的Catalog 使用和 Postgres 相同方式存储元数据 —— 将元数据存储在系统表中 实现新的基于key-value的存储来存放系统表 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential D a t a C o m p u t i n g 计划单元 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential 处理复杂OLAP查询 多表连接的最 优顺序搜索 多阶段聚集 分区表的静态 和动态裁剪 相关子查询的 提升转换 CTE和递归CTE 的优化 等等 @2022 OpenPie. All rights reserved. OpenPie Confidential