算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫白皮書 2024

1 2 2 3 5 6 7 8 9 9 2一、算力網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀（一）算力網(wǎng)絡(luò)理念的誕生近年來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的新引擎作用愈加凸顯，其發(fā)展速度之快、輻射范圍之廣、影響程度之深前所未有。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，新技術(shù)、新業(yè)態(tài)、新場景和新模式不斷涌現(xiàn)，由此帶來了的數(shù)據(jù)量持續(xù)增長，各行各業(yè)對算力和網(wǎng)絡(luò)提出了更為迫切的需求。同時隨著摩爾定律趨近于極限，面對不斷倍增的算力和網(wǎng)絡(luò)需求，通過網(wǎng)絡(luò)集群化優(yōu)勢突破單點算力的性能極限，提升算力的整體規(guī)模，成為了產(chǎn)業(yè)界共同關(guān)注的我國率先提出算力網(wǎng)絡(luò)這一原創(chuàng)性技術(shù)理念，并陸續(xù)出臺了多項政策，加快構(gòu)建以算力和網(wǎng)絡(luò)為核心的新型基礎(chǔ)設(shè)施體系。2021年5月，國家發(fā)改委等四部委聯(lián)合出臺《全國一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新家發(fā)展改革委等五部門聯(lián)合印發(fā)《深入實施“東數(shù)西算”工程加快構(gòu)中國移動主動擁抱產(chǎn)業(yè)變革，深度把握行業(yè)趨勢，大力推動技術(shù)發(fā)展和服務(wù)創(chuàng)新。在實施“5G+AICDE”計劃促進(jìn)社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型、布局多層次數(shù)據(jù)中心提供高品質(zhì)移動云服務(wù)、推進(jìn)多樣化算力構(gòu)筑產(chǎn)業(yè)健康生態(tài)、探索算網(wǎng)融合新技術(shù)推動算網(wǎng)一體發(fā)展等實踐的基礎(chǔ)上，3（ABCDNETS）等深度融合、提供一體化服務(wù)的新型信息基礎(chǔ)設(shè)施，實現(xiàn)“算力泛在、算網(wǎng)共生、智能編排、一體服務(wù)”，逐步推動算力成為與水電一樣，可“一點接入、即取即用”的社會級服務(wù)，達(dá)成“網(wǎng)水力發(fā)展離不開水網(wǎng)，電力發(fā)展離不開電網(wǎng)，算力發(fā)展離不開“算力網(wǎng)絡(luò)”。為了讓用戶享受隨時隨地的算力服務(wù)，發(fā)展算力網(wǎng)絡(luò)需要重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，使其形成繼水網(wǎng)、電網(wǎng)之后國家新型基礎(chǔ)設(shè)施，打造圖1：中國移動算力網(wǎng)絡(luò)三級架構(gòu)（二）算力網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀我國在算力網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域處于先發(fā)與主導(dǎo)地位。在標(biāo)準(zhǔn)領(lǐng)域，我國在2019年國際電信聯(lián)盟首次立項算力網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)，并先后在國際互聯(lián)網(wǎng)工程任務(wù)組、中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會等標(biāo)準(zhǔn)組織積極推進(jìn)算網(wǎng)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定。在產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，我國已逐漸形成算力網(wǎng)絡(luò)軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施及平臺與應(yīng)用服務(wù)的上中下游完整產(chǎn)業(yè)鏈，初步鞏固了我國在算網(wǎng)領(lǐng)域的主4導(dǎo)地位。其中產(chǎn)業(yè)鏈上游，一方面由國家新基建、信創(chuàng)等政策指引，推動了算網(wǎng)新型基礎(chǔ)設(shè)施的自主設(shè)計研發(fā)與創(chuàng)新落地；另一方面由東數(shù)西算、5G網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)等國家重大工程驅(qū)動，推進(jìn)了大算力、高性能、低功耗與高可靠算網(wǎng)軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施的研發(fā)產(chǎn)業(yè)化落地。產(chǎn)業(yè)鏈中游旨在提供算網(wǎng)一體化管理與運營交易的平臺服務(wù)能力，促進(jìn)計算與網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施從過去的割裂形態(tài)走向深度融合。產(chǎn)業(yè)鏈下游通過構(gòu)建多樣化的算網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)，并基于創(chuàng)新的商業(yè)模式向用戶提供算網(wǎng)服展階段，推動算力網(wǎng)絡(luò)取得廣泛共識，原創(chuàng)技術(shù)多點突破，核心理念和關(guān)鍵技術(shù)融入國家規(guī)劃，上升為國家戰(zhàn)略方向。發(fā)展過程既有基礎(chǔ)圖2：中國移動算力網(wǎng)絡(luò)發(fā)展三階段權(quán)威公信的算力交易平臺尚未建立等問題，需要進(jìn)一步打造算力網(wǎng)絡(luò)破解關(guān)鍵技術(shù)“卡脖子”難題，為產(chǎn)業(yè)升級和融合發(fā)展提供安全穩(wěn)定5二、數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)邁向算力網(wǎng)絡(luò)時代數(shù)據(jù)庫行業(yè)已歷經(jīng)半個多世紀(jì)，早前商業(yè)數(shù)據(jù)庫蓬勃發(fā)展，到新千年開源數(shù)據(jù)庫逐步嶄露頭角，隨后互聯(lián)網(wǎng)和云計算興起，數(shù)據(jù)庫行業(yè)整體進(jìn)入云原生時代。從部署形態(tài)來看，根據(jù)IDC統(tǒng)計，數(shù)據(jù)庫公有云部署已經(jīng)超過本地部署，云成為數(shù)據(jù)庫的主流形態(tài)。從廠商演進(jìn)來看，Gartner的DBMS廠商市場排名中，云廠商已經(jīng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)獨立數(shù)據(jù)庫廠商占據(jù)行業(yè)頭部，引領(lǐng)數(shù)據(jù)庫行業(yè)發(fā)展。通過云原生技術(shù)，數(shù)據(jù)庫可以實現(xiàn)資源池化和極致彈性，具備高擴(kuò)展性、高可用性、跨地域規(guī)模、低成本等優(yōu)勢，為用戶提供隨需而動、按需付費的云原生數(shù)算力網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為是云計算下一個演進(jìn)形態(tài)，數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)也逐步邁向算力網(wǎng)絡(luò)時代。算力網(wǎng)絡(luò)的崛起，以其強(qiáng)大的計算能力和靈活的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，為數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)注入新的活力。算力網(wǎng)絡(luò)通過高速、低延遲的網(wǎng)絡(luò)連接，將海量的計算資源進(jìn)行有效整合和調(diào)度，為數(shù)據(jù)庫提供了前所未有的處理能力和擴(kuò)展性。這使得數(shù)據(jù)庫能夠應(yīng)對更為復(fù)雜、多變的數(shù)據(jù)需求，為業(yè)務(wù)提供更為精準(zhǔn)、高效的數(shù)據(jù)支持，進(jìn)一步推動數(shù)據(jù)價值的最大化。在此基礎(chǔ)上，中國移動創(chuàng)新性提出算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)6圖3：中國移動算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫理念（一）無需關(guān)注地域隨著社會數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程不斷加速，數(shù)據(jù)應(yīng)用程度不斷加深，數(shù)性能、網(wǎng)絡(luò)延遲、容災(zāi)等多種因素，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的構(gòu)建和管理愈加復(fù)雜。較傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)庫不同，算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫最顯著的差異就是徹底屏蔽“地域”這一要素，能夠根據(jù)用戶具體需求自動優(yōu)化資源配置，輕松實現(xiàn)全球數(shù)據(jù)庫、異地多活、三地五中心等數(shù)據(jù)庫部署需求。在這一過程中，算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫會綜合考慮多個關(guān)鍵因素，包括但不限于資源成本效益、數(shù)據(jù)傳輸與處理的時延要求、數(shù)據(jù)安全性保障級別以及容災(zāi)恢復(fù)能力等，對算力網(wǎng)絡(luò)各類資源供給（包括不同物理區(qū)域、云邊端分布式算力、多云供應(yīng)商等）進(jìn)行快速評估與篩選，來為用戶量身定制最優(yōu)化的數(shù)據(jù)庫配置方案，確保在滿足性能要求的同時，為用戶節(jié)省成本開支。針對用戶對時延的嚴(yán)格要求，數(shù)據(jù)庫會智能的選擇地理位置上最接近用戶或數(shù)據(jù)傳輸路徑最優(yōu)的資源節(jié)點，以最小化數(shù)據(jù)傳輸延遲，提升用戶體驗。針對可能發(fā)生的自然災(zāi)害、系統(tǒng)故障7等風(fēng)險，數(shù)據(jù)庫還會根據(jù)容災(zāi)等級要求，自動部署數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)策略，確保在任何突發(fā)情況下，用戶的數(shù)據(jù)都能得到及時有效的保護(hù)與總體而言，算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫通過其強(qiáng)大的資源配置和調(diào)度能力，徹底顛覆了傳統(tǒng)云服務(wù)中用戶需要手動選擇數(shù)據(jù)庫部署資源池和架構(gòu)的繁瑣流程。它讓數(shù)據(jù)服務(wù)變得更加高效、便捷、安全且成本可控，（二）無需關(guān)注資源算力網(wǎng)絡(luò)作為新一代信息技術(shù)的重要基石，其核心價值在于實現(xiàn)了全域范圍內(nèi)計算資源與網(wǎng)絡(luò)資源的高度融合與無縫對接。通過先進(jìn)的虛擬化、云原生及AI智能調(diào)度技術(shù)，算力網(wǎng)絡(luò)徹底打破了傳統(tǒng)計算與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的界限，構(gòu)建起一個智能化、精準(zhǔn)化的全域算網(wǎng)資源調(diào)度在這一體系下，算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫用戶得以享受到前所未有的便利與高效。他們不再受限于特定的資源池或地理位置，而是能夠跨越所使他們無需再為資源的配置、擴(kuò)容、縮容以及日常維護(hù)等瑣碎事務(wù)而分心。相反，用戶可以將更多的精力與資源投入到業(yè)務(wù)的實現(xiàn)與創(chuàng)新8（三）無需關(guān)注業(yè)務(wù)負(fù)載算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫不斷深化服務(wù)模式，以更加貼近用戶實際需求的方式提供強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力。在這一理念的推動下，算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)任務(wù)式服務(wù)的核心在于其高度的自動化與智能化特性，用戶不再需要面對復(fù)雜多樣的數(shù)據(jù)庫選型難題，也無需深入了解每種數(shù)據(jù)庫的特性與適用場景。算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫構(gòu)建了一個統(tǒng)一的入口，作為所有數(shù)據(jù)任務(wù)的接收與處理中心，簡化用戶的操作流程，并極大地提升數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。用戶只需簡單地提交數(shù)據(jù)任務(wù)，無論是數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)遷移或是智能計算，算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫都能立即感知并智能化地對任務(wù)進(jìn)行深入的解析與評估，以確定最適合的處理策略和資源配置方案。此外，任務(wù)式服務(wù)還可以通過更接近人類交流模式的自然語言交互來進(jìn)行，從而極大的簡化數(shù)據(jù)庫操作步驟和降低使用門檻，讓非技術(shù)人員也能輕松的開展數(shù)據(jù)分析，加速數(shù)字化的普9三、算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用場景大大提升數(shù)據(jù)庫服務(wù)的靈活性和用戶體驗。圍繞當(dāng)前數(shù)據(jù)庫使用的痛點和未來暢想，本章列舉了算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的一些典型應(yīng)用，但算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用場景是不斷涌現(xiàn)、不斷創(chuàng)新的，需要聯(lián)合產(chǎn)業(yè)界各（一）云數(shù)據(jù)庫智能構(gòu)建傳統(tǒng)云數(shù)據(jù)庫服務(wù)以資源訂購模式為主，需要繁瑣的手動配置與調(diào)優(yōu)，包括資源池位置、部署架構(gòu)、產(chǎn)品版本、容災(zāi)配置、參數(shù)配置等等。而算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫則能幫助用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的智能構(gòu)建，極大地簡化用戶的操作流程和步驟。算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫能夠深入洞察并精準(zhǔn)理解用戶的多樣化使用場景需求，同時借助算網(wǎng)大腦強(qiáng)大的智能調(diào)度數(shù)據(jù)安全要求等關(guān)鍵信息，算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫便能智能化的進(jìn)行需求識在這一過程中，算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫不僅能夠根據(jù)用戶的具體需求，智能構(gòu)建出高度定制化的數(shù)據(jù)庫架構(gòu)，還能綜合考量性能、成本、可擴(kuò)展性、維護(hù)便捷性等多方面因素，智能推薦出最優(yōu)的產(chǎn)品組合和配置方案。這包括但不限于選擇最適合的數(shù)據(jù)庫類型（如關(guān)系型、非關(guān)系型、分布式等）、精確的規(guī)格配置（CPU核心數(shù)、內(nèi)存型與容量）、優(yōu)化的資源配型策略（負(fù)載均衡、高可用集群配置）、細(xì)致的參數(shù)配置調(diào)整（緩存策略、索引優(yōu)化、事務(wù)隔離級別等），以數(shù)據(jù)庫的智能構(gòu)建讓即便是非技術(shù)背景的用戶也能輕松上手，快速部署并啟動其業(yè)務(wù)應(yīng)用。同時，通過實時監(jiān)控與智能優(yōu)化，算力網(wǎng)（二）云數(shù)據(jù)庫并網(wǎng)算力網(wǎng)絡(luò)中的算力并網(wǎng)，旨在將不同主體、不同架構(gòu)、不同地域的算力資源標(biāo)準(zhǔn)化互聯(lián)，在本地算力資源不滿足需求時，流動到另一個算力池進(jìn)行計算，滿足人工智能、邊緣計算、工業(yè)計算等短時間、大數(shù)據(jù)量計算的場景，高效利用社會閑散資源。在這一過程中，數(shù)據(jù)庫也需要跟隨算力資源和數(shù)據(jù)服務(wù)類型來構(gòu)建，因此云數(shù)據(jù)庫并網(wǎng)也通過統(tǒng)一的算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫服務(wù)平臺，實現(xiàn)對三方數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的以及多云廠商數(shù)據(jù)庫服務(wù)，促進(jìn)數(shù)據(jù)資源的整合與共享。用戶能夠跨越技術(shù)壁壘，輕松訪問和利用多樣化的數(shù)據(jù)庫資源和服務(wù)，從而滿足其在數(shù)據(jù)存儲、處理、分析及業(yè)務(wù)應(yīng)用等方面的多元化需求。算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的多云管理能力，支持用戶跨越多個云服務(wù)商的環(huán)境、使用多個云服務(wù)商的數(shù)據(jù)庫能力，進(jìn)行數(shù)據(jù)庫的部署和應(yīng)用。這種靈活性與兼容性確保了用戶能夠根據(jù)自身業(yè)務(wù)需求、成本考量及安全策略，同時，算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫服務(wù)平臺擁有標(biāo)準(zhǔn)且規(guī)范的運營、結(jié)算和服務(wù)保障體系，廣泛的連接數(shù)據(jù)庫產(chǎn)業(yè)上下游，助力數(shù)據(jù)庫服務(wù)商與用戶之間建立緊密的合作關(guān)系，共同推動整個行業(yè)的健康發(fā)展。一方面為用戶提供多樣化、高性價比的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品以及服務(wù)保障，全面滿足用戶需求。另一方面平臺可為入駐服務(wù)商提供定制化的市場推廣、技術(shù)支持及業(yè)務(wù)對接服務(wù)，助力其擴(kuò)大品牌影響力，實現(xiàn)商業(yè)價值的最大化。通過吸引廣大用戶入駐，鼓勵合作伙伴技術(shù)創(chuàng)新與共享，共（三）數(shù)據(jù)算力服務(wù)算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)服務(wù)領(lǐng)域的一次重大革新，將傳統(tǒng)的“資源式”服務(wù)模式全面升級為先進(jìn)的“任務(wù)式”彈性數(shù)據(jù)庫服務(wù)。這一轉(zhuǎn)變的核心在于引入了任務(wù)即服務(wù)（Task-as-a-Service，或類比于Serverless架構(gòu)）的概念，意味著數(shù)據(jù)庫資源不再僅僅是靜態(tài)分配給用戶，而是能夠智能地根據(jù)實際工作負(fù)載的動態(tài)變化，自動且即時地調(diào)整其容量與性能。這種高度靈活性和自適應(yīng)性的服務(wù)模式，確保了資源的有效利用，避免了資源過剩或不足的情況，真正實現(xiàn)了按需付費、按量計費的經(jīng)濟(jì)高效模式。在算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)下，所有算力資源被統(tǒng)一封裝成一個高效、透明的服務(wù)層，有效屏蔽了底層多數(shù)據(jù)處理引擎之間的技術(shù)差異和復(fù)雜性。這一設(shè)計讓用戶無需關(guān)心數(shù)據(jù)存儲在何種類型的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，也無需具備處理多種數(shù)據(jù)處理引擎間兼容性的專業(yè)知識。用戶多模數(shù)據(jù)處理（支持多種數(shù)據(jù)類型和模式）等在內(nèi)的多種復(fù)雜工作負(fù)載。這種一體化的服務(wù)體驗極大地簡化了數(shù)據(jù)庫管理的復(fù)雜度，提升（四）數(shù)據(jù)智能服務(wù)在數(shù)據(jù)服務(wù)的未來趨勢中，算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫不僅深耕于傳統(tǒng)的SQL交互模式，更是在交互體驗上邁出了革命性的一步，引入了更為貼近人類自然交流方式的自然語言交互能力。這一創(chuàng)新讓用戶能夠擺脫復(fù)雜的SQL語法束縛，直接以日常對話的形式輸入查詢請求，輕松訪問并探索在線數(shù)據(jù)服務(wù)。無論是復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析任務(wù)還是簡單的信息檢索，用戶都可以通過自然語言輕松實現(xiàn)，極大地提升了數(shù)據(jù)查詢與分算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫融合了最前沿的人工智能技術(shù)，具備強(qiáng)大的意圖識別與理解能力，能夠準(zhǔn)確捕捉用戶的查詢意圖，并將其轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的數(shù)據(jù)操作指令。用戶可使用算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫開展融合檢索與分析功能，能夠跨越多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)全面、深入的數(shù)據(jù)挖掘與洞察?；趶?qiáng)大的數(shù)據(jù)智能引擎，算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫能夠構(gòu)建出企業(yè)級AI智能數(shù)據(jù)平臺解決方案。這些解決方案不僅面向大型企業(yè)，滿足其復(fù)雜、多變的數(shù)據(jù)處理需求，還能夠靈活適應(yīng)中小企業(yè)乃至個人用戶的不同（五）全域數(shù)據(jù)流通與治理隨著算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷演進(jìn)與普及，一個涵蓋云計算中心、邊緣計算節(jié)點以及終端設(shè)備在內(nèi)的泛在多位立體算力布局正逐漸成型。這一布局打破了傳統(tǒng)計算資源的地理限制與架構(gòu)壁壘，實現(xiàn)了計算能力的無縫連接與高效協(xié)同。在這一背景下，算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫作為核心算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫通過其先進(jìn)的架構(gòu)設(shè)計與數(shù)據(jù)管理技術(shù)，構(gòu)建起全域數(shù)據(jù)的“一張圖”視圖。這一視圖不僅直觀展示了數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分布情況與關(guān)聯(lián)關(guān)系，更通過智能的數(shù)據(jù)整合與鏈接技術(shù)，有效連通了原本孤立的數(shù)據(jù)孤島。無論是來自不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還是社交媒體、物聯(lián)網(wǎng)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，都能夠在算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的支撐治理到應(yīng)用的全生命周期管理過程，形成一套完整的“匯、存、治、管、用”全流程數(shù)據(jù)治理體系。這一體系不僅提升了數(shù)據(jù)管理的效率（六）安全數(shù)據(jù)交換算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫因為其多云的特點，具有強(qiáng)大的跨云交互和資源作為“數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)站”，算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫承擔(dān)著數(shù)據(jù)在不同云環(huán)境間傳輸與轉(zhuǎn)換的重任。它采用先進(jìn)的加密技術(shù)與安全協(xié)議，確保數(shù)據(jù)在傳而作為“數(shù)據(jù)工廠”，算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合、轉(zhuǎn)換與挖掘，并提供豐富的數(shù)據(jù)接口與工具，來支持?jǐn)?shù)據(jù)開放和交易、數(shù)據(jù)交叉分析等應(yīng)用場景，如數(shù)據(jù)資產(chǎn)交易、風(fēng)險評估、市場預(yù)測等。算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫幫助企業(yè)打破數(shù)據(jù)壟斷，共享數(shù)據(jù)資源，進(jìn)一步盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)的價值，在推動數(shù)據(jù)資產(chǎn)化、促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展方四、算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫關(guān)鍵技術(shù)在當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，云數(shù)據(jù)庫作為支撐企業(yè)數(shù)據(jù)存儲、隨著算力網(wǎng)絡(luò)時代的逐步到來，對數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的要求也邁上了新的臺圖4：云數(shù)據(jù)庫四級演進(jìn)示意L1-容器化部署：容器化和K8s已經(jīng)成為事實上的云原生基礎(chǔ)L2-存算分離：為應(yīng)對云原生彈性、精準(zhǔn)調(diào)度的需求，需要將L3-Serverless：當(dāng)前云原生理念的最佳代名詞，用戶無需關(guān)面向算力網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)庫，不僅是對現(xiàn)有云數(shù)據(jù)庫的一種超越，更是在架構(gòu)、技術(shù)上的一次全面升級、深度演進(jìn)與大膽創(chuàng)新。算力網(wǎng)絡(luò)圖5：算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫技術(shù)架構(gòu)（一）云原生統(tǒng)一平臺底座對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行統(tǒng)一抽象和封裝，打造通用管控能力，形成統(tǒng)一的算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫管控底座，支持各類云形態(tài)以及算力網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施，包括多云和混合云場景，高效且低成本地管理數(shù)據(jù)庫集群。數(shù)據(jù)庫平臺底座是算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)，以數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一管控、算網(wǎng)大腦統(tǒng)一調(diào)1.容器技術(shù)云原生數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)一平臺底座基于容器化和Kubernetes(簡稱K8s)構(gòu)建。容器化技術(shù)將應(yīng)用程序及其依賴打包到一個獨立的容器中，包括應(yīng)用程序代碼、運行時環(huán)境、系統(tǒng)工具和庫等。運行容器不需要啟動一套完整的操作系統(tǒng)，是更加輕量級的應(yīng)用間隔離方案，啟動速度更快，額外資源占用更少。容器中包含了應(yīng)用程序運行所需的所有依賴，因此可以確保應(yīng)用程序在不同環(huán)境下的一致性和可移植性。擴(kuò)展和管理容器化應(yīng)用程序。經(jīng)過多年的發(fā)展，和業(yè)界大規(guī)模的部署實踐，K8s已經(jīng)成為事實上的容器編排平臺標(biāo)準(zhǔn)，并支持多種容器運行時。K8s集群由一個或多個主節(jié)點和工作節(jié)點組成。主節(jié)點負(fù)責(zé)管理集群的狀態(tài)，包括調(diào)度、API服務(wù)等。工作節(jié)點運行容器化的應(yīng)用程2.算網(wǎng)數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一管控部署模式遵循ServiceonService理念，統(tǒng)一基于金屬、云主機(jī)的ServerlessK8s構(gòu)建云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，實現(xiàn)云數(shù)據(jù)庫的資源供給和疊加部署模式。部署形態(tài)上覆蓋公有云、全棧專屬云、邊緣云等各種算力網(wǎng)絡(luò)資源，功能上涵蓋各個數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的通用管控能力，包括生命周期管理、高可用、備份恢復(fù)、參數(shù)管理、監(jiān)控告警、日志管理、賬號管理、庫表管理等。支持跨云調(diào)度和管理，可在多云或混合云環(huán)境中靈活部署，實現(xiàn)跨多個云平臺的統(tǒng)一管理和監(jiān)控，簡化多云環(huán)境下的運維復(fù)雜度，避免對單一云服務(wù)提供商的依賴，提升此處提出一種結(jié)合算力網(wǎng)絡(luò)的分布式數(shù)據(jù)庫集群管理模型，不同能力對齊的管理和操作接口。通過標(biāo)準(zhǔn)體系的集成和適配，不同的分布式數(shù)據(jù)庫廠商和工具廠商可以形成一個互通的生態(tài)系統(tǒng)。這種生態(tài)系統(tǒng)的建立有助于知識共享、技術(shù)創(chuàng)新和用戶體驗的提升，算力網(wǎng)絡(luò)Instance。每個層次都有明確的功能和職責(zé)邊界，形成了一種清晰的分層設(shè)計。這種設(shè)計在引入算力網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步優(yōu)化了分布式通過算力網(wǎng)絡(luò)，Cluster層可以實時感知各節(jié)點的Component層：代表集群中的一個功能組件，如主數(shù)據(jù)庫、從數(shù)據(jù)庫、代理節(jié)點等，負(fù)責(zé)組件級別的管理。算力網(wǎng)絡(luò)使得Component管理、配置和資源差異化管理、健康檢測、升級控制等功能。算力網(wǎng)絡(luò)的引入使InstanceSet層能夠感知各副本的算力狀況，并根據(jù)實際Instance層：代表單個數(shù)據(jù)庫副本實例，與Kubernetes資源（如Pod、PVC、Service、ConfigMap）進(jìn)行映射，支持資源動態(tài)調(diào)整和多網(wǎng)絡(luò)地址配置。通過算力網(wǎng)絡(luò)，Instance層能夠?qū)崟r調(diào)整資源配（二）跨域分布式編排隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展和集群規(guī)模的增長,單一地域基礎(chǔ)設(shè)內(nèi)的數(shù)據(jù)庫實例調(diào)度無法滿足海量數(shù)據(jù)處理、超大規(guī)模數(shù)據(jù)庫集群管理、業(yè)務(wù)及算力網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建跨地域（Regionless）一體化編排能力，全面接入數(shù)據(jù)庫內(nèi)核引擎，綜合各節(jié)點的計算能力、負(fù)載情況、網(wǎng)絡(luò)帶寬等多要素進(jìn)行數(shù)據(jù)庫實例分布式云資源管理與調(diào)度，支持多種抽象算力接入，如邊緣算力、異構(gòu)算力、多云算力；實現(xiàn)低成本的跨地域容災(zāi)，支持地理位置無感的算力與網(wǎng)絡(luò)調(diào)度，同時提升資源利用率和服務(wù)性跨域分布式編排調(diào)度需要處理的關(guān)鍵挑戰(zhàn)包括網(wǎng)絡(luò)延遲、分區(qū)容錯、任務(wù)依賴和優(yōu)先級管理、資源分配和負(fù)載均衡以及故障檢測和恢1.資源管理器（ResourceManager）：資源管理器負(fù)責(zé)監(jiān)控和管理集群中的資源，包括計算資源、存儲資源和網(wǎng)絡(luò)資源等。它需要與調(diào)度器緊密協(xié)作，確保任務(wù)能夠獲得所需的資源。算力網(wǎng)絡(luò)提供的地域無感知能力，可以讓資源管理器低延時感知全網(wǎng)資源使用和資源的變更。在大規(guī)模集群的情況下，集群資源的狀態(tài)信息和更新需要一2.調(diào)度器（Scheduler調(diào)度器是分布式調(diào)度系統(tǒng)的核心，負(fù)責(zé)接收任務(wù)請求并根據(jù)預(yù)設(shè)的調(diào)度策略或者智能決策算法，將數(shù)據(jù)庫實例分配到合適的節(jié)點。它需要考慮任務(wù)的優(yōu)先級、依賴關(guān)系、執(zhí)行節(jié)點的負(fù)載情況，資源可用性，負(fù)載之間的干擾，以及對業(yè)務(wù)的響3.執(zhí)行器（Executor）：執(zhí)行器是任務(wù)的實際運行環(huán)境，它接收來自調(diào)度器的任務(wù)指令并執(zhí)行具體的任務(wù)邏輯。執(zhí)行器需要能夠處理任務(wù)執(zhí)行過程中的各種異常，并能夠?qū)⑷蝿?wù)狀態(tài)和結(jié)果反饋給調(diào)度）：調(diào)度器從任務(wù)隊列中取出任務(wù)進(jìn)行調(diào)度。任務(wù)隊列需要能夠處理高并5.容錯和故障恢復(fù)機(jī)制：在分布式環(huán)境中，節(jié)點故障是常態(tài)，因此調(diào)度系統(tǒng)需要具備容錯能力，能夠在節(jié)點故障時自動將任務(wù)重新6.智能決策算法：利用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法，系統(tǒng)能夠?qū)κ占降臄?shù)據(jù)，例如節(jié)點的資源利用率，調(diào)度的約束(例如親和性反親和性、對其他負(fù)載的依賴)，歷史負(fù)載信息都能進(jìn)行智能分析，生成7.持續(xù)優(yōu)化算法：系統(tǒng)根據(jù)智能決策算法生成的方案，自動將任務(wù)分配給最合適的資源，并持續(xù)優(yōu)化以提高效率。隨著資源的變更8.自動擴(kuò)展:根據(jù)調(diào)度算法的結(jié)果，按需對基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)起水平9.確保通信安全:編排調(diào)度系統(tǒng)涉及多云混合云的信息交互，需要確保服務(wù)之間的通信安全。算力感知網(wǎng)絡(luò)可以通過跨基礎(chǔ)設(shè)施的基于算力感知網(wǎng)絡(luò)的分布式編排調(diào)度系統(tǒng)，使其能在大規(guī)模、高并發(fā)的分布式環(huán)境中高效、穩(wěn)定地運行，能在復(fù)雜的多云混合云環(huán)境（三）數(shù)據(jù)庫內(nèi)核云原生化在算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的架構(gòu)中，數(shù)據(jù)庫內(nèi)核云原生化是一個關(guān)鍵特征，它通過存算分離，實現(xiàn)“四元解耦”和資源池化，極大地提升了數(shù)據(jù)庫的可擴(kuò)展性、高可用性和靈活性。這一創(chuàng)新設(shè)計將傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫架構(gòu)中的核心元素——計算、內(nèi)存、日志、存儲（外存）——進(jìn)行了深度解耦，使得各個組件能夠獨立擴(kuò)展和管理，從而更好地適應(yīng)云環(huán)計算層負(fù)責(zé)處理用戶請求（即執(zhí)行SQL、事務(wù)處理等）核心計算任務(wù)。計算層與下層資源解耦，可根據(jù)業(yè)務(wù)需求動態(tài)調(diào)整計算資源，支內(nèi)存層負(fù)責(zé)存儲數(shù)據(jù)庫操作中的臨時數(shù)據(jù)和緩存數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)處理速度。內(nèi)存層實現(xiàn)內(nèi)存池化，通過分布式內(nèi)存服務(wù)（DMS）支持主日志層獨立于計算和存儲層，確保日志數(shù)據(jù)的可靠性和完整性，支持4.存儲層存儲層也即外存層，持久化存儲數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)，包括用戶數(shù)據(jù)、系統(tǒng)數(shù)據(jù)等。可通過分布式存儲服務(wù)（DSS）實現(xiàn)存儲池化，支持主備節(jié)點共享同一份存儲資源，減少存儲容量需求，同時提高數(shù)據(jù)讀取效率存算分離架構(gòu)可以實現(xiàn)更高的資源利用率和靈活性，但用戶原有存算一體架構(gòu)在遷移時需要進(jìn)行數(shù)據(jù)庫改造。為了減少用戶在云原生化過程中的數(shù)據(jù)遷移和改造工作，設(shè)計一種在存算分離基礎(chǔ)上的融合架構(gòu)，自適應(yīng)用戶負(fù)載，進(jìn)一步實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享與非共享訪問模式的無感切換，無縫兼容存算一體架構(gòu)，實現(xiàn)一套代碼同時支持中小微客戶圖6：存算分離兼容存算一體示意（四）智能融合數(shù)據(jù)處理實現(xiàn)一種多數(shù)據(jù)處理引擎融合方案，一套架構(gòu)應(yīng)對大中小微不同數(shù)據(jù)負(fù)載需求的用戶場景，是算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫“無需關(guān)注業(yè)務(wù)負(fù)載”理念的核心和基礎(chǔ)。從集中式分布式融合、事務(wù)型分析型融合，以及AI的能力融合，逐步打造超融合數(shù)據(jù)庫形態(tài)，并通過統(tǒng)一的接口實現(xiàn)數(shù)據(jù)的整合、查詢、分析和優(yōu)化。集中式與分布式融合，兼顧了高性能和高可用性、可擴(kuò)展性能更好地適應(yīng)不同工作負(fù)載場景的需求。采用shared-storage/shared-everything架構(gòu)與shared-nothing相結(jié)合，支持跨分區(qū)的數(shù)據(jù)分片的分布式處理能力，引入彈性并行計算技術(shù)，滿足復(fù)雜查詢的線性擴(kuò)省去離線數(shù)倉從業(yè)務(wù)系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的時間，實現(xiàn)近T+0的數(shù)據(jù)分析能式HTAP技術(shù)提供一站式事務(wù)處理和數(shù)據(jù)分析能力，進(jìn)一步實現(xiàn)用戶層隨著近年AI技術(shù)迅猛發(fā)展，對數(shù)據(jù)庫架構(gòu)的靈活性和可操作性能提出了更高的要求。一方面需要支持?jǐn)?shù)據(jù)來源多樣、數(shù)據(jù)量大、格式不一的結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化及半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多模態(tài)數(shù)據(jù)。另一方面，不同業(yè)務(wù)需求催生不同的數(shù)據(jù)模型數(shù)據(jù)庫。存儲引擎需要支持關(guān)系、鍵值、文檔、向量、時序、圖模型等統(tǒng)一存儲，僅存一份數(shù)據(jù)，結(jié)合兼容性、數(shù)據(jù)一致性、數(shù)據(jù)同步延遲問題等，同時降低用戶的學(xué)習(xí)、開發(fā)、移植、運維成本。計算引擎中采用混合查詢優(yōu)化技術(shù)，在單一命令訪問多模數(shù)據(jù)庫，生成最優(yōu)執(zhí)行計劃，提高訪問性能；采用多級自適應(yīng)并行計算技術(shù)，充分利用系統(tǒng)資源提升性能，避免單一復(fù)雜任務(wù)占據(jù)全部資源影響其他任務(wù)的執(zhí)行；采用多級數(shù)據(jù)緩存技術(shù)，降低數(shù)據(jù)庫服務(wù)器負(fù)載，提升業(yè)務(wù)綜合性能。針對計算密集型業(yè)務(wù)，可采用GPU融合計算技術(shù)，提升包括圖計算、向量計算和分析型業(yè)務(wù)的性能?；诜植际皆嗄４鎯?計算引擎的算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫為包括AI（五）數(shù)據(jù)庫和AI雙向賦能數(shù)據(jù)庫和AI雙向賦能包括AIforDB和DBforAI兩大方向。1.AIforDB：算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫需具備AI-Native能力，一是智能運維和自治方向，主要包括可觀測體系、協(xié)同診斷優(yōu)化、智能負(fù)數(shù)據(jù)采集層：是運維架構(gòu)的底座，主要負(fù)責(zé)在數(shù)據(jù)庫運行節(jié)點上部署采集節(jié)點，采集數(shù)據(jù)庫和OS指標(biāo)，同時還負(fù)責(zé)執(zhí)行運維管理命數(shù)據(jù)計算層：數(shù)據(jù)庫外的節(jié)點可以在備機(jī)部署AI服務(wù)節(jié)點，同自治服務(wù)層：提供相關(guān)數(shù)據(jù)庫自治服務(wù)，包括SQL診斷調(diào)優(yōu)（如慢SQL診斷、發(fā)現(xiàn)以及索引優(yōu)化等）、異常行為檢測和敏感數(shù)據(jù)監(jiān)控層：通過端到端的監(jiān)控診斷、運維還有優(yōu)化，實現(xiàn)了從問索引推薦能力是指在數(shù)據(jù)庫內(nèi)核中內(nèi)置單條索引的推薦能力，來實現(xiàn)單條索引推薦，從而讓用戶很容易對一條語句實現(xiàn)索引加速。由于單條索引很難對整個系統(tǒng)有效，通過額外增加對整個系統(tǒng)負(fù)載的索引推薦，通過對批量workload的采集、處理、壓縮后再進(jìn)行單條索引的相關(guān)指標(biāo)特征，同時結(jié)合當(dāng)前系統(tǒng)的運行狀況，比如CPU使用率和IO使用率等指標(biāo)，把這些信息作為統(tǒng)一的集合進(jìn)行訓(xùn)練。訓(xùn)練后形成的特征庫，可用于與之后遇到的慢SQL語句境進(jìn)行智能匹配，最后把多指標(biāo)關(guān)聯(lián)分析可以幫助我們快速發(fā)現(xiàn)問題。由于采集的指標(biāo)是多種多樣的，一個指標(biāo)的變動可能聯(lián)動其他指標(biāo)也發(fā)生變化。通過多種異常檢測算法，例如持續(xù)增長、毛刺、周期性等，基于這些檢測算法觀察環(huán)境指標(biāo)，可以發(fā)現(xiàn)指標(biāo)間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而確定影響關(guān)鍵指言的自然表達(dá)轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化查詢語言（SQL），以便與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行交互Text2SQL方法利用LLM模型進(jìn)行端到端的訓(xùn)練和推理。這些模從而學(xué)習(xí)語言和數(shù)據(jù)庫之間的映射關(guān)系。LLM模型的表征能力和上下文理解能力使得Text2SQL的性能得到了顯著提升，可以處理更復(fù)雜的查詢，并在多個基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上取得了優(yōu)秀的效果。Text2SQL實現(xiàn)算網(wǎng)數(shù)據(jù)庫使用和管理新形式，僅通過輸入自然語言便可產(chǎn)生SQL或者返回執(zhí)行結(jié)果，可以很有效的提高SQL編碼質(zhì)量，提高相關(guān)使用人員的使用效率。通過自然語言提問或描述、語音視頻輸入即可生成和執(zhí)行SQL的能力，實現(xiàn)基于數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)集作為輸入，并通過定制的Prompt進(jìn)行模型代入，定期更新數(shù)據(jù)庫專業(yè)領(lǐng)域知識庫內(nèi)容、多輪對話演進(jìn)、評價反思反饋、RAG增強(qiáng)，同時使用Transformers技術(shù)進(jìn)行大型語言模型(LLM)微調(diào)和模型推理的指導(dǎo)，生成定制領(lǐng)域模型的能力，針對不同領(lǐng)域或行業(yè)的上層應(yīng)用提供更加智能化的2.DBforAI：算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫是AI應(yīng)用的基礎(chǔ)設(shè)施，一方面在數(shù)據(jù)庫內(nèi)部原生或集成機(jī)器學(xué)習(xí)算法，簡化整體架構(gòu)，提升性能和效率；二是構(gòu)建結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)融合存儲，提供向量等數(shù)據(jù)模實現(xiàn)算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫的內(nèi)置算法和大模型能力。大型語言模型(LLM)是一類基礎(chǔ)模型，經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，使其能夠理解和生成自然語言和其他類型的內(nèi)容，提供推動多個用例和應(yīng)用程序以及解決大量任務(wù)所需的基礎(chǔ)功能，以執(zhí)行各種任務(wù)。算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫提供一整套基于SQL的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘以及統(tǒng)計學(xué)的算法，用戶可以直接使用SQL調(diào)用數(shù)據(jù)庫引擎工作，同時在庫中進(jìn)行數(shù)據(jù)的調(diào)用、流轉(zhuǎn)和分析處理，避免多個數(shù)據(jù)源介質(zhì)的數(shù)據(jù)流動，從而在DB內(nèi)進(jìn)行機(jī)器學(xué)加上大模型的上下文語境分析和學(xué)習(xí)能力，產(chǎn)生定制大模型，使得不管是在基礎(chǔ)查詢、計算的能力上，還是在輔助上層應(yīng)用的訓(xùn)練上，都通過智能化的索引和數(shù)據(jù)分片，算網(wǎng)數(shù)據(jù)庫先把長文件進(jìn)行拆分，各個片段進(jìn)行向量化，作為儲備知識存儲在具有支持向量的算力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中，當(dāng)用戶發(fā)生查詢請求，請求內(nèi)容又會二次向量化，在數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行相似性檢索和計算，找到答案后，再輸出文本數(shù)據(jù)。支持向量化這為人臉識別、圖像搜索、推薦系統(tǒng)等應(yīng)用提供了快速且準(zhǔn)確的相似性匹配能力，推動了這些領(lǐng)域的發(fā)展。此外，向量化的支持能夠高效地存儲、檢索和處理海量的向量數(shù)據(jù)，促進(jìn)了AI技術(shù)在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的應(yīng)用和研究。算網(wǎng)一體數(shù)據(jù)庫支持內(nèi)積、歐氏距離、余弦等基礎(chǔ)相似距離，以及相應(yīng)的查詢檢索語句，支持To引的構(gòu)建與刪除，標(biāo)量索引如布爾、字符、數(shù)字標(biāo)量索引，向量索引（六）全域數(shù)據(jù)流通全域數(shù)據(jù)流通的關(guān)鍵技術(shù)可以分解為如下方向：無感數(shù)據(jù)集成與復(fù)制、數(shù)據(jù)質(zhì)量保障、實時數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)共享和協(xié)同、數(shù)據(jù)安全和1.無感的數(shù)據(jù)集成與復(fù)制：指通過新技術(shù)，從數(shù)據(jù)庫、文件、消息隊列等數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中，以近乎實時的速度進(jìn)行數(shù)據(jù)的訪問、采集和集成。數(shù)據(jù)復(fù)制及同步技術(shù)中，最典型的技術(shù)為：Log-basedchangedatacapture(CDC)。對于數(shù)據(jù)復(fù)制及同步技術(shù)，最核心能力在于數(shù)據(jù)實時采集技術(shù)，以及數(shù)據(jù)復(fù)制的延遲?；跀?shù)據(jù)復(fù)制及同步技術(shù)，一般可用于滿足：數(shù)據(jù)庫遷移、數(shù)據(jù)容災(zāi)、數(shù)據(jù)多活、數(shù)據(jù)倉通常會對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)換，去除重復(fù)、錯誤和不完整的數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確分析和決策的基礎(chǔ)，確保計算結(jié)果3.實時數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù)集成還涉及實時數(shù)據(jù)的收集和處理，這對需要即時反應(yīng)的應(yīng)用場景非常重要。例如，智能交通系統(tǒng)需要實時收集和處理交通流量數(shù)據(jù)，以優(yōu)化交通信號和減少擁堵。通過實時數(shù)4.數(shù)據(jù)共享和協(xié)同：數(shù)據(jù)集成促進(jìn)了跨部門和跨組織的數(shù)據(jù)共享和協(xié)同工作，是提升數(shù)據(jù)價值的有效手段。通過集成不同部門的數(shù)據(jù)，可以打破信息壁壘，促進(jìn)協(xié)作，提高整體效率。例如，城市管理中的各個部門可以通過數(shù)據(jù)集成實現(xiàn)信息共享，共同提升城市的運行5.數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)：在數(shù)據(jù)集成過程中，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理和保護(hù)，確保數(shù)據(jù)在傳輸和存儲中的安全性，符合相關(guān)的法律全域數(shù)據(jù)流通技術(shù)是實現(xiàn)算力與數(shù)據(jù)緊密結(jié)合的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，它不僅提升了數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性，還支持復(fù)雜的分析和決策、實時數(shù)據(jù)處理和跨部門協(xié)同工作，最終促進(jìn)了各行業(yè)的創(chuàng)新和效率提升。在未