11 月 21 日，2020 数据技术嘉年华十周年庆典在京举行，青云QingCloud 连续三年受邀参展。会上，青云QingCloud 数据库高级技术专家张雁飞带来了《从单机到分布式：云数据库架构演进之路》主题演讲，介绍了数据库从主从架构到金融级架构、TP+AP 架构，再到分布式架构的“演进”之路。

青云QingCloud 数据库高级技术专家 张雁飞

本届数据技术嘉年华以“自研·智能·新基建——云和数据促创新 生态融合新十年”为主题，汇聚学术精英、数据库技术大咖、数据行业专家，围绕“开源自研、智能运维、智能自治、新基建、用户实践”五大模块，带来超过 60 场主题演讲，探讨数据驱动业务发展所带来的创新与突破，解构云时代的数据库。

张雁飞表示，企业数字化转型加速，促使数据库架构要适应业务场景数据变化需求。在传统主从架构模式下，只是把 MySQL “搬”到云上，主库宕机或网络隔离，业务需等待恢复，且主库、从库一致性无法保证，并且无法满足金融级需求。青云QingCloud MySQL Plus 采用金融级架构，解决了集群数据强一致、主从秒级切换、无中心化自动选主、跨区容灾等问题。青云QingCloud MySQL Plus + ClickHouse 采用 TP+AP 架构，则满足了企业 OLAP 查询的需求。

如今，为满足企业对计算任意扩展性的需求，青云QingCloud 自主研发的分布式数据库 RadonDB，采用分布式SQL集群+存储节点的高可用分布式架构，可无限水平扩展，支持分布式事务。同时，其具备金融级数据强一致性，高度兼容 MySQL 通信协议、语法及客户端，并支持智能化自动分表、平滑扩容、故障秒级自动切换，无需人工干预，有效降低业务应用开发、部署及运维的难度和复杂度，在企业高并发与大规模在线事务处理、海量数据实时分析、替代大型传统数据库一体机解决方案等业务场景中发挥巨大作用。

此外，RadonDB 秉持 100% 开源理念，受到国内外企业客户及开发者青睐。其中，江苏交控通过引入 RadonDB，提升了其应对整个江苏省高速公路所产生的数据大容量、高并发、高可靠及高可用等问题的能力。

在这个大数据时代，每一年产生的数据呈指数级增长，海量数据的存储成为企业数字化转型的重点。未来，包含 RadonDB 在内的青云QingCloud 数据库全线产品将继续突破创新，帮助企业客户实现海量数据的存储和价值挖掘，提高其商业决策效率，成为企业加快数字化转型的利器。

10 月 21 日，南京南邮信息产业技术研究院有限公司（以下简称“南邮信产院”）主导发布了“南邮 AI 云平台”，包含研发共享平台、算法仓库平台和 AI 云边一体化及边缘推理平台等，青云QingCloud 为该平台实现硬件资源的虚拟化与资源池调度，使南邮 AI 云平台能以高性能灵活配置算力资源、快速部署 AI 成果，对 AI 基础开发、创新项目落地、技术产业孵化等提供自主可靠的技术支撑。

南邮信产院由南京经济开发区与南京邮电大学合作共建，坚持以政府引领，高校主导，产学研合作方式建设高层次产业研发中心及创新创业载体。此次建成的南邮 AI 云平台一期可容用户数 10 万以上，供 160 人同时在线递交操作任务，满足 160 个任务同时在线并发运行，随着实际需求的爆发，南邮信产院也有持续扩容的规划。

“跨多个摄像头的目标检测识别”是目前南邮AI云平台重点关注的场景，该平台推出了两个 AI 算法大赛项目，面向AI开发者个人、高校、科研院所展开：一个是行人重识别，主要是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人；另一个则是南邮信产在智能制造场景中的实际需求——基于 AR 辅助装配的产品零件识别，比赛中的优秀算法将直接对接园区企业。

由于 AI 场景存在细分的、碎片化的需求，60 %以上有明确需求的企业认为 AI 部署存在困难。同时，计算机视觉识别领域的 AI 服务则主要集中在人脸识别与车辆信息识别上，企业大量需求无法被满足。在当前 AI 人才储备提升、开发链逐渐完备的情况下，南邮 AI 云以平台的方式整合资源，对接供需，有力推动了产学研结合。

南邮 AI 云平台，为开发者简化前期开发环境准备工作，建立自动化链路，提升算法效果；在算法部署上，实现云边深度融合，支持云端到本地的落地与迭代，让云计算与 AI 真正发挥“新基建”的作用。云边一体化的能力大幅缩短了开发与部署过程，节省一半以上的时间。

在人工智能领域，南邮信产院也建立了智能语音语义实验室以满足开放语音交互平台、智能语音终端产品等测试需求。作为南邮信产院的生态合作伙伴，青云QingCloud 将充分发挥云网边端一体化的能力，参与到其更多智能场景创新中，推进不同行业的数字化、智能化落地。