白皮书 No.202303 # 云计算白皮书 ## (2023 年) 中国信息通信研究院 2023年7月 ## 版权声明 本白皮书版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 ## 前言 党的二十大报告提出，要构建新一代信息技术等一批新的增长引擎，打造具有国际 字产业集群。云计算是信息技术发展和服务模式创新的集中体现，是信息化发展的重大变革和必然趋势，是信息时代国际竞争的制高点和经济发展新动能的助燃剂。云计算引发了软件开发部署模式的创新，成为承载各类应用的关键基础设施，并为大数据、物联网、人工智能等新兴领域的发展提供基础支撑。加快推动云计算创新发展，顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，是推进中国式现代化进程的关键。 过去一年，全球和我国云计算产业保持快速发展，并呈现出以下特点： 一是云计算战略价值在全球范围内持续提升。美国继“云优先”（Cloud First）、“云敏捷”(Cloud Smart)之后，又出台多个战略文件，将云计算应用至相关领域，并明确提出通过云战略获取全球优势，以确保其在经济、军事、科技等领域的领先地位。欧洲、亚洲等主要国家纷纷发布国家战略或计划，推动云计算在各行业的应用布局，深度挖掘云计算产业价值。我国政策指引云计算应用创新，持续推动云计算与实体经济融合走深。

源创会 · 上海站 · 第 104 期 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 企业介绍 ● 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； ● 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； ● 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。 ## 经濟日報 “在大模型数据计算系，AI数学模型、数据和三者将前所未有地无接、互为增强，创造出的社会经济效益，成为社会高质量发展的新力。”杭州拓数派科技有限公司（以下简称效派）创始人、董事长在接受记者采访时说。目前，拓数派已发布基APP分布式技术的存算件一体机，适配信能够为企业降低运省开发时间；旗下拟数仓，可将物理到云原生数据计算量更大模型所需的算。冯留说，自成石数派专注于数据，即将推出拓数派据计算系统，成为科技 ^{[1]} $ 可将物理数仓整合到云原生数据计算平台 $ ^{[2]} $ ，根据数据授权动态创建虚拟数仓，按需灵活计算，打破数据孤岛，支撑更大模型所需的数据和计算 $ ^{[3]} $ 。在云上，数据计算资源按需扩缩容，提升数仓的敏捷性和弹性，助力企业降低数仓管理复杂度 $ ^{[4]} $ ，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AI/BI到下一个精度

## ZPLAY 掌游天下 崔英杰 ## Go的持续集成 实践分享 ## 什么是持续集成 持续集成 是一种软件开发实践。在持续集成中，团队成员频繁集成他们的工作成果，一般每人每天至少集成一次，也可以多次。每次集成会经过自动构建（包括自动测试）的检验，以尽快发现集成错误。 ## — Martin Fowler ## 持续集成的好处 1. 快速发现修复错误 2. 降低风险 3. 持续发布 ts/3/8/9/4/3894e5dd4516ea856c0648981478e041/p4_1.jpg) 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 分享惨案经历 1. 无单元测试，手工集成测试 2. 测试用例300多个，需要一个星期 3. 面对业务压力，规则形同虚设 4. 深夜事故 简单 激情 速度快 聚焦 极致 可信赖 ## 原有开发体系的问题 1. 迭代周期漫长 2 极致 可信赖  ## 持续 1. 持续集成 Continuous Integration(CI) 2. 持续发布 Continuous Delivery 3. 持续部署 Continuous Deployment ## Continuous

## UCX .NVIDIA Mellanox 开源项目 ·支持RDMA，TCP，Shared memory等 ·能透明支持多个链路传输，例如多网卡bond ·编译成.so或lib的方式，可以集成到应用程序里 ·有完善的配置功能，ucx_info可以dump配置信息 ·有性能测试工具 ·比较详细的文档 ## Architecture Applications MPICH, Open-MPI

## 云时代下多数据计算引擎的设计与实现 郭罡 CTO 拓数派（OpenPie） ## 关于拓数派 - 成立于2021年，以 “Data Computing for New Discoveries” 「数据计算，只为新发现」为使命。 - 核心团队来自于各大厂名校，有丰富的数据库（Greenplum，DB2，ClickHouse等）研发和产业经验. - 产品 πDataCS：多计算引擎，包括 . • PieCloudDB 存储底座是各计算引擎的载体. • 已落地或者正在落地：IoT、金融、新能源、医疗等行业. ## 云时代 多数据模态支持 广泛的生态支持 ## 数据计算 “一份数据，多引擎计算”的述求 让数据流动起来 ## PieCloudDB 简介 ## 一 款云原生分布式 ## 分析型数据库 • 元数据、用户数据、计算完全分离. - 用户数据（code name: ## 软件交付版本 (最新版本：v2.11) • 社区版 · 企业版 · CoC（云上云）版 ## PDB数据库产品体系 （云）可视化平台（管控、运维、使用） 数据库评估和迁移 数据导入导出 数据库部署配置 数据库运维（升级、Failover、备份、告警、巡检、服务、审计等） 数据治理 生态集成 插件开发 数据湖及数据联邦 Server核心功能 ## Server Architecture

# Greenplum数据仓库 UDW 产品文档 优刻得科技股份有限公司 版权所有 ## 目录 目录 2 概览 6 产品架构 7 云数据仓库产品架构 7 高可用 8 快速上手 10 一、创建数据仓库 10 二、连接数据仓库 16 操作指南 38 关闭数据仓库 38 启动数据仓库 39 重启数据仓库 39 。最新支持greeplum6.2.1版本。 ## 云数据仓库产品架构 云数据库仓库 UDW 服务的架构图如下所示：  UDW 采用无共享的 MPP 架构，适用于海量数据的存储和计算。UDW 的架构如上图所示，主要有 Client、Master 接收客户端的连接请求 负责权限认证 。处理 SQL 命令 调度分发执行计划 汇总 Segment 的执行结果并将结果返回给客户端 3. Compute Node: • Compute Node 管理节点的计算和存储资源 。每个 Compute Node 由多个 Segment 组成 。Segment 负责业务数据的存储、用户 SQL 的执行 ## 高可用 ![Image](/uploads/do

## 兼容龙蜥的云原生大模型数据计算系统 ## --πDataCS简介 ## 吴疆 拓数派产品市场总监  ## 吴疆 拓数派(Openpie)产品市场总监 深耕云计算和数据库行业十余年 毕业于清华大学计算机系，先后在IBM，EM C，Pivotal，VMWare参与多个云平台和数据库项目 01 拓数派简介 02 πDataCS简介 03 πDataCS与龙晰 ### 01. 拓数派简介 # 全球数据计算系统引领者 杭州拓数派科技发展有限公司（又称"OpenPie"）是立足于国内,基础数据计算领域的高科技创新机构。作为国内云上数据库和数据计算领域的引领者，拓数派以“Data Computing for Discoveries”「数据计算，只为新发现」为使命，致力于在数字原生时代,运用突破性计算理论、独创的云原生数据库旗舰产品以及之上的算法和数学模型,建立下一代云原生数据平台的前沿标准，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

大数据集成与 Hadoop 可最大限度降低Hadoop计划风险并提高ROI的最佳实践  IBM $ ^{®} $ ## 简介 Apache Hadoop技术通过支持新的流程和架构，不断改进大数据措施的经济性和活力，这样不仅有助于削减 System（用于存储大型文件）和Hadoop分布式并行处理框架（称为MapReduce）。 但是，Hadoop基础架构本身并没有提供完整的大数据集成解决方案，摆在人们面前的既有挑战，也有机遇，只有处理好这些问题，才能安享各项优势，最大限度提高投资回报率（ROI）。 ## 大数据集成对于Hadoop措施的重要性 Hadoop的迅速崛起推动企业在如何抽取、管理、转换、存储和分析大数据方面实现了范式转变。无论是要 创造新的收入。 依靠收集、移动、转换、清除、集成、治理、探索以及分析多种不同来源的大量不同类型的数据来实现大数据与Hadoop项目。实现所有这些目标需要运用富有弹性的端到端信息集成解决方案，该解决方案不仅可实现大规模扩展，还能提供支持Hadoop项目所需的基础架构、功能、流程和行为准则。 “在很大程度上，80%的大数据项目开发精力用于数据集成，只有20%的精力投入到数据分析中。” —Intel

级特性，性能测试，调优与运维。  （云计算与虚拟化技术丛书） Ceph分布式存储实战 Ceph中国社区著 ISBN: 978-7-111-55358-8 本书纸版由机械工业出版社于2016年出版，电子版由华章分社（北京华章图文信息有 2 WORKBENCH页面 5.3.3 GRAPH页面 5.3.4 MANAGE页面 5.4 本章小结 第6章 文件系统——高性能计算与大数据 6.1 Ceph FS作为高性能计算存储 6.2 Ceph FS作为大数据后端存储 6.3 本章小结 第7章 块存储——虚拟化与数据库 7.1 Ceph与KVM Ceph与OpenStack 7.3 Ceph与CloudStack 7.4 Ceph与ZStack 7.5 Ceph提供iSCSI存储 7.6 本章小结 第8章 对象存储——云盘与RGW异地灾备 8.1 网盘方案：RGW与OwnCloud的整合 8.2 RGW的异地同步方案 8.2.1 异地同步原理与部署方案设计 8.2.2 Region异地同步部署实战

Oracle 白皮书 2011年1月 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 ## 引言 许多垂直行业都在关注文件系统中庞大的数据。这些数据中通常包含大量无关的明细信息，以及部分可用于趋势分析或丰富其他数据的精华信息。尽管这些数据存储在数据库之外，但一些客户仍然希望将其与数据库中的数据整合在一起以提取对业务用户有价值的信息。 本文详细介绍了如何从 Oracle 数据库访问存储在 from orders), '/home/hadoop/eq_test4.sh'); ## 总结 本文中的示例表明，将 Hadoop 系统与 Oracle Database 11g 集成是非常容易的。 本文中讨论的方法允许客户将 Hadoop 中的数据直接传递到 Oracle 查询中。这避免了将数据获取到本地文件系统并物化到 Oracle 表中，之后才能在 SQL 查询中访问这些数据的过程。 地址：上海市杨浦区淞沪路290号创智天地10号楼512-516单元 邮编：200433 电话：(86.21) 6095-2500 传真：(86.21) 6095-2555 通过 Oracle 并行处理集成 Hadoop 数据 2010 年 1 月 作者：Shrikanth Shankar，Alan Choi 和 Jean-Pierre Dijcks 公司网址：http://www.oracle