1、靠谱是肯定靠谱的，他们家的FastData实时湖仓平台基于存算分离架构的实时湖仓引擎，就实践了缓存（文件缓存、结果集缓存、语义缓存等）、索引（基于 Apache Iceberg 的Z-order、Bloom Filter索引）、统一元数据架构等创新技术。
2、算力作为现代计算机技术的核心，其关键在于解决数据传输与存储的瓶颈问题。现代计算机普遍采用冯诺依曼架构，数据存储与计算分离，导致算力受限于数据传输而非计算过程。算力分为四层，每一层都需提升数据连接速度。首先，GPU内部计算单元与显存之间的数据传输速度是影响性能的关键因素。
3、鸿途H30是国内第一款量产存算一体智驾芯片，于行业来说，将多了一个底层架构完全不同的大算力AI芯片的选择，于后摩来说，公司第一款产品，终于等到推向市场的时刻。 存算一体的优势在于，打破了现代计算机技术中冯·诺伊曼架构的存储墙和能效墙的瓶颈，既存储数据也能处理数据，可以显著提升能效比，实现大算力、低功耗。
1、直接进入主题，存算分离的重要性无需过多文字描述，一幅图即可清晰呈现。存算分离的诞生源于对现有技术需求的洞察。在大数据和云计算的时代，计算和存储的需求日益增长，传统的集中式架构已无法满足高效率和灵活性。存储和计算的分离，旨在优化资源分配，提高系统性能和扩展性。
2、存算一体与存算分离是IT发展下的两种不同技术迭代方向，各有其特点与适用场景。存算一体： 历史背景：在早期数据库系统中，存算一体是常见的架构，计算与存储紧密耦合。 局限性：随着数据量的增长，存算一体架构面临成本与性能的双重压力，难以灵活扩展。
3、在这一背景下，存算分离架构应运而生。它将存储层与计算层分离，提供相对独立的服务，旨在提升资源使用效率和灵活性。存储层通常采用HDFS、HCFS或关系型数据库，而计算层则支持多样化的计算引擎，如Spark、Presto、Flink等。
4、存算分离技术在云原生数据库领域发挥着重要作用，成为业界的标配，并迅速普及。此技术进一步解耦计算单元与存储单元，实现各自独立的动态扩容与冗余配置，显著提升系统的容错性和伸缩性。存算分离架构不仅优化了系统性能，还降低了单点故障风险，推动了数据库技术的迭代与发展。
1、选A 数据独立性表示应用程序与数据库中存储的数据不存在依赖关系，包括逻辑数据独立性和物理数据独立性。逻辑数据独立性是指局部逻辑数据结构（外视图即用户的逻辑文件）与全局逻辑数据结构（概念视图）之间的独立性。
2、定义：指的是数据的物理存储结构（如数据存储位置、存储格式等）的改变不会影响到应用程序。解释：当数据的物理存储结构发生变化时，例如更换存储设备、改变数据存储方式等，应用程序同样不需要修改或者只需要很少的修改就可以继续使用。
3、数据独立性是指应用程序和数据结构之间相互独立，互不影响。数据独立性的概念同现代程序设计语言中抽象数据类型的_念在许多方面是相似的。两者均为用户屏蔽具体实现的细节，使用户可以只考虑概括的结构，而不必考虑低层实现细节。数据的独立性是数据库系统的最基本的特征之一。
4、数据独立性是指应用程序和数据结构之间相互独立，互不影响。数据的独立性是数据库系统的最基本的特征之一 。数据独立性是指应用程序和数据结构之间相互独立， 互不影响。在三层模式体系结构中数据独立性是指数据库系统在某一层次模式上的改变不会使它的上一层模式也发生改变的能力。
1、存算分离架构：通过存算分离的设计，GeminiDB实现了计算资源和存储资源的独立扩展，提高了系统的灵活性和可扩展性。生态兼容性：GeminiDB兼容5种生态接口，能够无缝对接多种应用系统和开发工具，降低了迁移和集成的成本。
2、持久性与高可用性独立管理：使用最适合的机制处理持久性和高可用性任务。优化权衡：在可用性、性能与成本之间实现更灵活的控制。性能优势：存储副本：要求更少的本地存储副本。数据带宽：降低数据带宽消耗。计算资源：减少计算资源的使用以维护副本的最新状态。
3、Delta Lake特别注重支持机器学习和AI训练任务，提供DataFrame API、Python、R等编程语言接口，整合Spark MLlib、SparkR、Pandas等机器学习框架。结合Spark计算能力和Delta Lake的存储能力，可以实现基于Databricks存算技术的完整数据架构，支持BI统计分析、实时分析以及机器学习任务。
4、性能评估显示，Apache Celeborn相较于ESS等现有方案，具有明显的性能优势。在大规模作业中，Apache Celeborn展示了其在稳定性、滚动重启和性能方面的卓越表现。实验证明，在存算分离架构下，部署100台Worker，计算集群每天伸缩数万个Pods，Apache Celeborn能够轻松应对。
5、存算分离与扩容方便：SDS 0提供了存算分离的优势，使得计算节点可以自由挂载任意大小、任意数量的卷，扩容方便。这种特性不仅提高了系统的灵活性和可扩展性，还降低了运维成本。综合成本优势：使用SDS 0软件定义分布式存储相比全闪阵列存储，具有容量和性能同步线性扩展、标准服务器硬件成本低等优势。
6、背景：随着大数据技术的不断发展，企业对于数据存储、处理和分析的需求日益增加。传统的数据仓库虽然能够提供高效的数据查询和分析能力，但难以处理海量、多样化的数据；而数据湖虽然能够存储大量数据，但在数据查询和分析方面相对较弱。因此，湖仓一体的架构应运而生。
