阿里云副總裁、數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品事業(yè)部負責人李飛飛

“數(shù)據(jù)是生成式AI的核心資產(chǎn)，大模型時代的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)需具備多模處理和實時分析能力，以數(shù)據(jù)驅(qū)動決策和創(chuàng)新，為用戶提供‘搭積木’一樣易用、好用、高可用的使用體驗?！卑⒗镌聘笨偛谩?shù)據(jù)庫產(chǎn)品事業(yè)部負責人李飛飛表示。

阿里云推出多模數(shù)據(jù)管理平臺DMS：OneMeta+OneOps

當前，近80%的企業(yè)在建設(shè)數(shù)據(jù)平臺時采用多種數(shù)據(jù)引擎、多數(shù)據(jù)實例組合的策略，AI興起也帶來了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長，給企業(yè)對數(shù)據(jù)的高效檢索和分析管理提出了更大挑戰(zhàn)。此次，阿里云重磅推出由“Data+AI”驅(qū)動的多模數(shù)據(jù)管理平臺DMS：OneMeta+OneOps，助力構(gòu)建企業(yè)智能Data Mesh（數(shù)據(jù)網(wǎng)格），提升跨環(huán)境、跨引擎、跨實例的統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理能力。

DMS創(chuàng)新設(shè)計了統(tǒng)一、開放、跨云的元數(shù)據(jù)服務(wù)OneMeta及DMS+X的多模聯(lián)動模式OneOps。OneMeta首次打通不同數(shù)據(jù)系統(tǒng)，可支持全域40余種不同數(shù)據(jù)源，提供數(shù)據(jù)血緣和數(shù)據(jù)質(zhì)量的一站式數(shù)據(jù)治理。

OneOps則基于數(shù)據(jù)開發(fā)平臺DataOps和AI數(shù)據(jù)平臺MLOps，將不同數(shù)據(jù)庫引擎（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、多模數(shù)據(jù)庫等）集結(jié)到統(tǒng)一平臺，讓用戶“開箱即用”，實現(xiàn)全鏈路的數(shù)據(jù)加工和計算能力。

自上線以來，DMS已服務(wù)超過10萬企業(yè)客戶。借助跨引擎、跨實例管理和開發(fā)以及數(shù)據(jù)智能一體化，DMS將幫助企業(yè)從分散式數(shù)據(jù)治理升級至開放統(tǒng)一數(shù)據(jù)智能管理，可降低高達90%的數(shù)據(jù)管理成本，業(yè)務(wù)決策效率提升10倍。

李飛飛表示：“這是自云原生數(shù)據(jù)庫2.0后，阿里云瑤池數(shù)據(jù)庫又一次里程碑式的改造升級。DMS：OneMeta+OneOps為企業(yè)提供了全域數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理能力，讓業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)‘看得清、查得快、用得好’?！?/p>

據(jù)介紹，極氪汽車采用DMS+Lindorm一站式多模數(shù)據(jù)解決方案，實現(xiàn)32萬在線車輛上萬車機信號數(shù)據(jù)的彈性處理分析，開發(fā)效能提升2倍，降低50%云資源成本。在大模型領(lǐng)域，此方案支撐月之暗面構(gòu)建AI智能助手Kimi，幫助Kimi準確理解用戶的搜索意圖、整合與概述多種信息源，實現(xiàn)精準和全面的信息召回，提升用戶交互體驗。

此外，云原生數(shù)據(jù)庫PolarDB今年首次提出基于“三層解耦, 三層池化”（存儲、內(nèi)存、計算）、AlwaysOn架構(gòu)的多主多寫和秒級Serverless能力，解決了多主架構(gòu)中沖突處理和數(shù)據(jù)融合、以及Serverless秒級彈性租戶隔離的難題。在高并發(fā)場景下，PolarDB性能為業(yè)界同類數(shù)據(jù)庫3倍，并憑以上成果成功摘得中國首個ACM SIGMOD和IEEE ICDE工業(yè)賽道“最佳論文獎”。

本次云棲大會，阿里云瑤池還正式發(fā)布了云原生內(nèi)存數(shù)據(jù)庫Tair Serverless KV服務(wù)，是阿里云首個基于NVIDIA TensorRT-LLM的推理緩存加速云數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。Tair采用NVIDIA TensorRT-LLM一起進行了深度優(yōu)化。相比開源方案，該服務(wù)可實現(xiàn)PD分離/調(diào)度優(yōu)化吞吐30%的提升 ，預(yù)計成本可降低 20%*^注。

*注：基于Qwen2 7B模型在長上下文場景構(gòu)造實驗環(huán)境數(shù)據(jù)測試，最終效果以實際產(chǎn)品和場景測試數(shù)據(jù)為準。

xiesc