可演化性：业务逻辑与底层 API 解耦，当业务发生改变时，底层 API 不用改变 ## 分布式账务系统 ## 设计理念 - Rust 是我们可靠的基石 ## 存算分离 ● 事务层与账户层分离 ● 独立水平扩展 ## 读写分离 CQRS Event Sourcing ● 针对读场景，写场景分别优化 ## API 解耦 ● 稳定的底层 API ● 灵活的顶层 API ## 层级账号

获得元禾重元和东吴证券Pre-A轮投资 标志着企业进入快速成长期 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 7月 PieCloudDB云原生数据库存算分离等关键技术打造完成引领数据库行业全面走向云时代 8月 成立广州研发中心 9月 成立加拿大研发中心 10月 2022拓数派产品发布会 云原生数仓PieCloudDB社区版与商业版正式发布 [Image](/uploads/documents/0/f/3/d/0f3d1c3330c949f1bd9e8b70596a9382/p10_7.jpg) Mundo元数据管理系统 统一Catalog • 原生支持数据治理，三权分离 - 全新云原生架构「一份数据，多引擎计算」弹性扩缩容，打破数据孤岛 ![Image](/uploads/documents/0/f/3/d/0f3d1c3330c949f1bd9e8b70596a9382/p10_8 ，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。 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，可以很好地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

获得腾讯投资第二轮持续加注投资 得到众多知名投资机构的关注和认可 获得元禾重元和东吴证券 Pre-A 轮投资标志着企业进入快速成长期 6月 ☐ 成立加拿大研发中心 ## 7 月 PieCloudDB 云原生数据库存算分离等关键技术打造完成 引领数据库行业全面走向云时代 8月 ☐ 成立广州研发中心 10月 PieCloudDB 社区版与商业版正式发布 PieCloudDB 爱琴海版本发布 构建坚如磐石的 基础软件尤其是数据平台上云已是大势所趋 用户专注于使用，运维等工作交给 IaaS/SaaS 厂商 IvorySQL开源数据库社区 ## 上云≠云原生 多租户 弹性计算 智能化云原生平台 • 产品要能支持存储资源和计算资源的分离 • 产品要能快速进行计算资源的弹性伸缩 ## I VORYSQL OpenPie ## 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 ## 突破性创新的核心技术 出色的数仓成本效益 ## 降低数仓硬件和管理成本 多个数仓归并至云虚拟数仓，打破传统数仓场景下数据孤岛，解决数据多副本问题，帮助企业降低数仓管理复杂度，以更低的成本实现存算资源在云上更灵活的配置。 ## 提升数据计算资源利用效益 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。 ## 坚如磐石

Coordinator 和 Executer），主要负责接收用户请求和数据计算，支持动态弹性伸缩，提供数据查询、执行计划、查询优化、数据加载、连接管理、并行计算以及资源隔离等功能； 3. 存储节点：存算分离架构，支持本地存储和云存储，推荐采用对象存储，提供数据压缩、数据加密、多模存储以及多级缓存等功能； 4. 云原生管控平台节点：PieCloudDB 集群管控节点，提供数据洞察和集群运维等功能，支 SQL 结构和接口的分析工具让应用在 PieCloudDB 上运行，从而避免了企业受制于供应商，帮助企业在控制业务风险的同时推动创新。 ## • 多维度弹性扩缩容 PieCloudDB 采取存算分离的 eMPP（弹性大规模并行计算）设计架构。存储侧支持标准对象存储，可以充分利用云计算平台的优势，让对象存储接近无限的容量，计算侧在设计上充分考虑无状态实现，计算节点可以充分利用云环境海量的计算节点池，按需扩容和缩容。 率，减少网络延迟和系统响应时间，保证用户的实时性需求。 ## • 全新的存储引擎「简墨」 PieCloudDB 打造了全新的存储引擎--简墨（JANM），实现了基于对象存储的行列混存结构。行列混存结合了行存和列存的优势，允许面向列的压缩方案，压缩率更高，节省存储空间；跳过不必要的列的扫描，提高查询效率；在读取少量数据时，提高Cache命中率，减少I/O次数。 PieCloudDB实现了存储中

1_1.jpg)  # 深入浅出访存优化 by 彭于斌 (@archibate) 往期录播：https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码：https://github. 第 1 章：内存带宽 ## cpu-bound 与 memory-bound - 通常来说，并行只能加速计算的部分，不能加速内存读写的部分。 - 因此，对 fill 这种没有任何计算量，纯粹只有访存的循环体，并行没有加速效果。称为内存瓶颈（memory-bound）。 - 而 sine 这种内部需要泰勒展开来计算，每次迭代计算量很大的循环体，并行才有较好的加速效果。称为计算瓶颈（cpu-bound）。 } } BENCHMARK(BM_parallel_sine); ## 浮点加法的计算量 - 冷知识：并行地给浮点数组每个元素做一次加法反而更慢。 因为一次浮点加法的计算量和访存的超高延迟相比实在太少了。 • 计算太简单，数据量又大，并行只带来了多线程调度的额外开销。 • 小彭老师经验公式：1 次浮点读写 ☐ 8 次浮点加法 - 如果矢量化成功（SSE）：1 次浮点读写

## Python for Good >>> PyCon China 2022 ARM 芯片的 Python + AI 算力优化 主讲人：朱宏林－阿里云程序语言与编译器团队 Python  HELLO WORLD

4c01a42e0c11dece9f73ed275/p3_1.jpg) 安全是为了预防资产损失，所以当安全投入的成本大于能够避免的资产损失价值时，变得毫无意义！ 而传统安全开发周期管理由于角色分离、流程思路老旧、不关注运维安全等问题严重拖 慢了DevOps的效率! 所以急需一种新型的基于云原生理念的安全角色、流程以及技术的方案！ ## 传统安全工作 传统由独立安全工程师负责，与开发人员沟通安全问题，产生大量沟通成本 云原生PaaS平台 ## 高级能力-云原生数据库-应用的基石-1-价值和差别 ## 先从一个广告词来看看云原生数据库和一般数据库的差别 ## 云数据库HBase 云数据库HBase是采用云原生和计算存储分离架构的全托管NoSQL服务，兼容HBase、Phoenix、OpenTSDB等多种开源标准接口，适合GB-PB级数据存储、查询和分析等场景，支持SQL分析、二级索引、时序查询、主备双活、不停服扩容等 36a4c01a42e0c11dece9f73ed275/p7_3.jpg) ## 云原生弹性 采用计算和存储分离架构，支持计算资源和存储资源独立、不停服扩容。 ## 高性价比 集群版顺序写33万行/秒，随机读12万行/秒；提供HDD/SSD多种存储类型，支持冷热数据分离存储。 ## 简单易用 兼容HBase、Phoenix、OpenTSDB等多种开源标准接口，并提供可视化表数据管理与监控告警等功能。

极速进入成长期 获得元禾重元和东吴证券Pre-A轮投资 标志着企业进入快速成长期 上榜 EqualOcean 2022年源自中国值得关注的新锐全球化科技品牌 PieCloudDB云原生数据库存算分离等关键技术打造完成 引领数据库行业全面走向云时代 成立加拿大研发中心 2022拓数派产品发布会 云原生数仓PieCloudDB 社区版与商业版正式发布 与东吴证券在数仓虚拟化和信创领域展开试点合作 [Image](/uploads/documents/7/b/a/7/7ba7d687363b394535b9914cff1a0499/p11_7.jpg) ## 自研简墨存储 • 原生支持数据治理，三权分离 统一数据格式 | 一份数据多引擎计算 | 兼容主流云存储格式和协议 - 全面支持 HTAP 湖仓一体和向量计算 - 全新云原生架构「一份数据，多引擎计算」弹性扩缩容，打破数据孤岛 - ，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。 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，可以很好地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

多维查询？手动维护多维索引 使用 Hadoop ☐ 高并发读取？预计算回写 RDBMS 或者 NoSQL ☐ 需要 Update？手动维护变更数据 使用传统关系型数据库 ☐ 承载大量数据力有未逮 ☐ 算力扩展堪忧 ## 现实的困境 • 单一系统也许无法完成任务 • 为了用户能打一个响指就完成愿望 你需要集齐多个系统 ![Image](/uploads/documents/7/3/2/5/73 Multi-Raft 的数据分片 Raft 协议提供副本复制的一致性 用户几乎无感知的数据调度和扩/缩容 ☐ 一条命令加减节点 除了容量外，读写热点也会被调度均衡 • 通过增加节点增加吞吐 ○ 接近线性的算力扩展 • 协处理器并发分担计算任务 ## 可扩展性 MVCC ![Image](/uploads/documents/7/3/2/5/732572a49722effd68a1810843a60285/p16_2 或者干脆绕过消息队列缓存，在线应用直接写入数据库 ☐ 需要系统负荷有余量 ☐ 受到较少的干扰 ☐ 使用行存格式 - 如果实时长查询快速返回结果 所有系统资源全力投入计算 ☐ 使用列存格式 ## 案例回顾 TiDB 为保证短读写，使用了行存而非列存 ☐ 分析场景下 IO 效率低于列存数据库 • 分析应用的大批量数据读取会干扰短读写 简单的限制资源方法会大大降低大查询的执行速度 如果

2013年2⽉: 动态拓扑，刚体模拟，UI和稳定性（包含retina⽀持）改进，Cycles⽑发⽀ 持，倒⾓⼯具新增顶点倒⾓⽀持， 新的 ⽹格缓存 修改器和 UV偏移修改器 修改器，新的SPH粒⼦流体解算，超过250处bug修复。 2.67 -- 2013年5⽉: 新增Freestyle，绘制系统改进，Cycles⽀持次表⾯散射，运动追踪使⽤Ceres 库，新的⾃定义Python节点，新的⽹格建模⼯具，对UTF-8⽂本的⽀持改进 物体 所使⽤的原始材质进⾏修改。 伪⽤户（盾牌图标） 如果⼀个数据块没有 真实⽤户 ，它通常会在保存blend⽂件时被清理（删 除）。为了防⽌这种情况，你可以给它⼀个假的⽤户；这样，它就能保证 "⽣存" 。带有伪⽤户的数据块在下拉列表中有⼀个 "F"前缀。 带预览的数据块菜单。 ⼤纲 可以显⽰blend⽂件中所有没有真实⽤户的数据块的概况。只需将其显 ⽰模式改为“孤⽴的数据”。 新建/添加（⽂件图标） 使⽤打开的接⼜选择多个节点，然后使⽤制作链接在它们之间创建链接。 如果有其他可以连接的节点，请再次使⽤建⽴链接。 ⽣成并替换链接 Shift-F ⽣成并替换连接 与 ⽣成连接 的作⽤类似，但它将替换现有连接（如果存 在）。 断开接⼜ 交互式 从输⼊接⼜拖动连接线，让它保持未连接状态。 禁⽤连接 参考 节点 ‣ 禁⽤连接 Ctrl-Alt-⿏标右键 激活菜单项或按住组合键，然后在⼀个或多个链接上画⼀条线来使其 禁⽤/启