多云转晴:Databend 的天空计算之路

本文介绍了Databend如何通过天空计算的理念,提供跨云数据存储和访问的解决方案。Databend采用存算分离架构和OpenDAL数据访问层,支持多种云存储服务的原生接口,实现数据的无缝迁移和管理,包括数据加载、暂存、挂载和共享。此外,文章强调了Databend在数据安全和多云互操作性方面的努力,旨在简化云计算的复杂性并提高效率。

作者:尚卓燃(PsiACE)

澳门科技大学在读硕士,Databend 研发工程师实习生

Apache OpenDAL(Incubating) Committer

PsiACE (Chojan Shang) · GitHub

内容提要:本文将会介绍天空计算的背景,以及 Databend 是如何从数据存储、数据管理、数据共享等视角考虑跨云数据存储与访问的。

背景

云计算时代的开端可以追溯到 2006 年,当时 AWS 开始提供 S3 和 EC2 服务。2013 年,云原生概念刚刚被提出,甚至还没有一个完整的愿景。时间来到 2015 年 CNCF 成立,接下来的五年中,这一概念变得越来越流行,并且成为技术人绕不开的话题。

根据 CNCF 对云原生的定义:云原生技术使组织能够在公共、私有和混合云这类现代、动态的环境中构建和运行可扩展的应用程序。典型示例包括:容器、服务网格、微服务、不变基础设施和声明式 API 。

然而,无论是公有云还是私有云、无论是云计算还是云服务,在天空中都已经存在太多不同类型的“云”。每个“云”都拥有自己独特的 API 和生态系统,并且彼此之间缺乏互操作性,能够兼容的地方也是寥寥无几。云已经成为事实上的孤岛。这个孤岛不仅仅是指公有云和私有云之间的隔阂,还包括了不同公有云之间、不同私有云之间、以及公有云和私有云之间的隔阂。这种孤岛现象不仅给用户带来了很多麻烦,也限制了云计算的发展。

2021 年 RISELab 发表了题为 The Sky Above The Clouds 的论文,讨论关于天空计算的未来。天空计算将云原生的思想进一步扩展,从而囊括公有云、私有云和边缘设备。其目标是实现一种统一的 API 和生态体系,使得不同云之间可以无缝地协作和交互。这样一来,用户就可以在不同的云之间自由地迁移应用程序和数据,而不必担心兼容性和迁移成本的问题。同时,天空计算还可以提供更高效、更安全、更可靠的计算服务,从而满足用户对于云计算的不断增长的需求。总体上讲,天空计算致力于允许应用跨多个云厂商运行,实现多云之间的互操作性。

(上图引自论文,展示不同类型的多云与天空的区别)

The Databend Way

跨云的关键

Databend 能够满足用户在不同的云之间自由地访问数据并进行查询,而不必担心兼容性和迁移成本的问题。同时,Databend 还可以提供更高效、更安全、更可靠的计算服务,从而满足用户对于云计算的不断增长的需求。从这个角度来看,Databend 已经初步形成了一套天空计算的解决方案。那么,对 Databend 而言,跨云的关键到底落在哪里呢?

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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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