6 月 11 日-13 日，2023 開(kāi)放原子全球開(kāi)源峰會(huì)在北京舉行。峰會(huì)上，阿里云公布 1+4 開(kāi)源戰(zhàn)略，數(shù)據(jù)庫(kù)作為重要組成部分， 阿里云瑤池?cái)?shù)據(jù)庫(kù)與各開(kāi)源社區(qū)領(lǐng)導(dǎo)者和數(shù)據(jù)庫(kù)領(lǐng)域?qū)＜乙黄?，圍繞開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)中的“云原生、Serverless、HTAP、多模、AI+DB”等關(guān)鍵技術(shù)潮流和創(chuàng)新場(chǎng)景展開(kāi)討論，共同探討開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)在新一波技術(shù)浪潮中的發(fā)展趨勢(shì)。

開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)正在日益受到重視，并成為數(shù)據(jù)技術(shù)源頭創(chuàng)新的主流力量，這源于社區(qū)和企業(yè)的共同努力。PolarDB 作為阿里云瑤池核心自研云數(shù)據(jù)庫(kù)，于 2021 年正式開(kāi)源。截止目前，PolarDB 開(kāi)源社區(qū)建立了 11 個(gè) SIG 組，吸引了 2 萬(wàn)名多貢獻(xiàn)者和社區(qū)用戶，同時(shí)吸引了韻達(dá)、蓮子數(shù)據(jù)、網(wǎng)易數(shù)帆、龍蜥、武漢大學(xué)、乘數(shù)科技等 50 多個(gè)生態(tài)伙伴。今年，阿里云還正式發(fā)布了“數(shù)據(jù)庫(kù) PB 開(kāi)源人才計(jì)劃”，旨在將 PolarDB 打造為具有全球影響力的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)。

PolarDB 作為開(kāi)源的云原生分布式數(shù)據(jù)庫(kù)， 支撐了阿里巴巴雙十一業(yè)務(wù)， 同時(shí)作為云產(chǎn)品為廣大企業(yè)提供了高質(zhì)量的服務(wù)。為了更好的為廣泛用戶提供服務(wù)， 在開(kāi)源后需要生態(tài)的共同建設(shè)與支持，PolarDB 開(kāi)源社區(qū)正不斷努力與高校、培訓(xùn)商、服務(wù)商、產(chǎn)品集成、工具、新聞媒體、機(jī)構(gòu)等產(chǎn)學(xué)研單位一起投入到開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)生態(tài)的建設(shè)當(dāng)中， 相互支持， 為產(chǎn)業(yè)提供創(chuàng)新的土壤。

因云而聚，攜手共贏，蓮子數(shù)據(jù)與眾多科技公司一起成為 PolarDB 開(kāi)源社區(qū)的生態(tài)成員，作為 PolarDB 開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)的生態(tài)合作企業(yè)，蓮子數(shù)據(jù)庫(kù)一體機(jī)結(jié)合 PolarDB 的生態(tài)可以賦能廣大工業(yè)企業(yè)，近期在工業(yè)數(shù)字化應(yīng)用的一個(gè)實(shí)際案例就生動(dòng)體現(xiàn)了軟硬深度結(jié)合的價(jià)值。

某企業(yè)用戶是一家擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的國(guó)際化工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新公司，其生產(chǎn)的主要產(chǎn)品包括為世界五百?gòu)?qiáng)企業(yè)產(chǎn)品提供的高級(jí)傳感器。其生產(chǎn)制造基地在中國(guó)，研發(fā)工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家大部分在海外，用戶的核心工業(yè)技術(shù)具備非常強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，在全球行業(yè)鏈條中屬于前沿創(chuàng)新方向。由于生產(chǎn)制造全過(guò)程采用了類半導(dǎo)體的生產(chǎn)工藝和技術(shù)，具有全自動(dòng)高效生產(chǎn)的特點(diǎn)，其生產(chǎn)制造過(guò)程既有需要精密控制各工藝過(guò)程的流程化工屬性，又有精密光刻及化學(xué)處理的基于機(jī)理反應(yīng)的物理、化學(xué)過(guò)程，因此需要對(duì)制造過(guò)程中產(chǎn)生的大量工藝控制數(shù)據(jù)、過(guò)程檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的計(jì)算、分析和處理，既要了解當(dāng)前生產(chǎn)的產(chǎn)品其過(guò)程控制水平、質(zhì)量狀況，同時(shí)要進(jìn)行實(shí)時(shí)缺陷分析，快速定位不良品產(chǎn)生的原因。

由此該企業(yè)的 IT 負(fù)責(zé)人提出其在產(chǎn)線本地部署的工業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)需要具備如下能力特性：

1.邊緣計(jì)算集群需要具備對(duì)多個(gè)異構(gòu)數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)歸集，對(duì)多維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理計(jì)算的能力。2.邊緣部署，云邊協(xié)同。邊緣側(cè)和云端采用一致的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，便于其復(fù)雜的生產(chǎn)制造工程全球布局。

3.產(chǎn)品導(dǎo)入后其產(chǎn)線將快速擴(kuò)張，因此邊緣側(cè)系統(tǒng)服務(wù)需要滿足靈活彈性擴(kuò)容，按需隨時(shí)增加服務(wù)節(jié)點(diǎn)，而無(wú)須停產(chǎn)線重新部署系統(tǒng)。

4.邊緣計(jì)算集群需具備強(qiáng)大的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理分析的能力，支持人工智能模型計(jì)算。

5.應(yīng)用層支持低代碼開(kāi)發(fā)環(huán)境。系統(tǒng)移交用戶后，無(wú)須配備專業(yè)的 IT 人員，用戶的研發(fā)、工藝、質(zhì)量和數(shù)據(jù)工程師可以在新產(chǎn)品和新工藝的開(kāi)發(fā)過(guò)程中，通過(guò)配置方式，完成軟件系統(tǒng)的應(yīng)用，加快其研發(fā)迭代的速度和效率。

該企業(yè)用戶在廣泛對(duì)比市場(chǎng)各種主流服務(wù)器方案和各類數(shù)據(jù)平臺(tái)的優(yōu)缺點(diǎn)之后，軟硬一體化的蓮子邊緣計(jì)算一體機(jī)最終入圍用戶的實(shí)施方案，一體機(jī)上部署了基于 PolarDB 最新社區(qū)版本內(nèi)核生態(tài)定制的分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，算力和存儲(chǔ)擴(kuò)容隨用戶需求的增加只需簡(jiǎn)單增加服務(wù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)。軟件系統(tǒng)兼容性良好，可以按需部署在全球主流云計(jì)算平臺(tái)，與工廠邊緣側(cè)的系統(tǒng)完全一致，實(shí)現(xiàn)無(wú)縫云邊協(xié)同。一體機(jī)預(yù)裝的蓮子智能數(shù)據(jù)管道系統(tǒng)，可以通過(guò)系統(tǒng)初始化配置，實(shí)時(shí)獲取生產(chǎn)過(guò)程、質(zhì)量檢測(cè)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、物料、設(shè)備及管理數(shù)據(jù)，并做實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)換 ELT 處理，基本平替了傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)中臺(tái)中最核心的技術(shù)功能。數(shù)據(jù)計(jì)算為并行計(jì)算模式，對(duì)已知機(jī)理的數(shù)據(jù)進(jìn)行分層分類處理，快速響應(yīng)工藝和質(zhì)量工程師對(duì)過(guò)程和質(zhì)量的分析。對(duì)那些未知的需要繼續(xù)探索的數(shù)據(jù)，可以傳輸用戶到建設(shè)的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)湖中，用于研發(fā)過(guò)程的數(shù)據(jù)挖掘和 AI 分析。

目前該項(xiàng)目已順利落地一期，企業(yè)用戶使用這個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)支持其日常生產(chǎn)的過(guò)程，在超過(guò)半年的生產(chǎn)環(huán)境運(yùn)行過(guò)程中沒(méi)有出現(xiàn)系統(tǒng)不穩(wěn)定的問(wèn)題，同時(shí)整體系統(tǒng)幾乎低于 INTEL 同類系統(tǒng)功率一個(gè)數(shù)量級(jí)，肉眼可見(jiàn)的超低功耗也體現(xiàn)了綠色環(huán)保的節(jié)能特性，設(shè)備無(wú)需標(biāo)準(zhǔn) IDC 空調(diào)制冷環(huán)境即可在常溫下常年穩(wěn)定可靠運(yùn)行，符合工業(yè)行業(yè)雙碳節(jié)能減排的政策要求。應(yīng)用開(kāi)發(fā)平臺(tái)采用低代碼配置方式后，用戶正在用這樣一個(gè)創(chuàng)新平臺(tái)工具支持新產(chǎn)品和新工藝的開(kāi)發(fā)，快速響應(yīng)市場(chǎng)的變化和需求。隨著該數(shù)據(jù)平臺(tái)生產(chǎn)數(shù)據(jù)量的迅速增長(zhǎng)，第二期將應(yīng)用大模型計(jì)算方案與數(shù)據(jù)平臺(tái)對(duì)接，以工業(yè) AI 的手段，來(lái)提高用戶的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和制程管控的能力。