AI革命推动数据库行业变革 - 生成式AI被视为第四次工业革命，正引发千行百业变革[2] - 甲骨文股价单日暴涨36%，市值暴增逾2400亿美元，源于与OpenAI签署五年期3000亿美元算力采购协议[2] - 全球AI服务器市场规模预计从2024年1251亿美元增至2025年1587亿美元，2028年有望达到2227亿美元[2] - 全球Agent市场规模已突破50亿美元，预计2030年将达到500亿美元[6] AI时代对数据库技术的新要求 - AI发展导致数据训练需求指数级攀升，数据类型从结构化向非结构化、半结构化混合转化[7] - 大模型训练需处理PB级甚至百PB级数据量，AI应用要求毫秒级响应速度[7] - 向量数据库因处理非结构化数据优势重新火热，2023年南大通用重新押注并持续迭代[7] - 传统业务叠加AI需要两个数据库，改造成本高[12] 南大通用的产品与技术布局 - 公司三大核心产品新增向量数据管理、存算分离和AI Native能力[4][8] - GBase 8c同时支持结构化数据和向量数据类型，用简单SQL完成关联查询[12] - GBase云原生数据库具备存算分离、serverless能力，解决AI代理并发性能瓶颈[12] - 推出智能运维平台，整合大数据分析、机器学习、生成式AI技术[12] 信创加速与国产替代机遇 - 国产化替代从外围系统向核心系统深入，包括银行账务核心系统、运营商计费系统等[9] - 未来两三年国产数据库将面临洗牌，产品能力、交付能力和运维能力成关键竞争因素[15] - 南大通用GBase数据库连续10年蝉联国产分析型第一[15] - IDC报告显示南大通用为中国数仓市场本地部署数据库TOP4、国产独立数据库第一[15] 仓湖一体技术优势 - 仓湖一体为AI提供统一、高效、可靠且低成本数据基石，解决数据孤岛问题[13] - 将数据湖低成本存储灵活性与数据仓库高性能管理能力结合[13] - 所有类型数据存储统一平台，特征工程一站式完成，保证数据一致性[13] - 强管理能力引入，如ACID事务支持、数据版本管理、元数据管理[14] 智能运维能力提升 - 智能运维工具5-10分钟完成上万实例健康检查，故障分析时间从3-4小时缩短至5分钟[15] - SQL优化正确率达到80%-85%，随学习数据积累帮助将越来越大[15] - AI能力嵌入数据库内部引擎，包括内置机器学习模型，降低数据搬运成本和延迟[14]

GBase 8s SSC集群架构与工作原理 - SSC集群为共享存储集群，允许多个数据库实例同时访问和操作同一数据库，具备高可用性、高性能和负载均衡特性，并支持故障自动切换和故障自动重加入 [3] - 相比于HAC和RHAC集群，SSC集群无需在主从节点间传输逻辑日志文件，主节点仅需向从节点发送逻辑日志当前位置信息，从节点根据接收到的LSN从共享存储获取日志，减少了网络传输量 [8] - 主节点和从节点之间需要定时发送心跳信息以维护集群状态 [8] 网络交互优化与性能优势 - SSC集群通过优化网络交互，主节点仅向从节点传输网络心跳和逻辑日志当前位置信息，避免了逻辑日志本身的传输，从而减少了网络信息传递和延迟对同步性能的影响 [1] - 在无业务负载情况下，主节点每秒向从节点发送网络心跳；在有业务时，当逻辑日志buffer刷新到磁盘，主节点向从节点发送当前LSN [9] - 网络交互时序包括：主节点发送LSN、从节点读取日志、从节点重做日志更新内存、从节点返回LSN确认 [9] 网络吞吐量与数据包规格 - 在单从节点SSC集群且TPCC测试400并发下性能为100万tpmc的场景中，主从节点间网络吞吐量理论最大值约为3.5MB/s，主节点发送数据包速度为16666.7包/秒 [1] - 在SSC从节点支持更新且仅执行neworder业务的场景下，若TPCC性能达到100万tpmc，则网络吞吐量提升至248.9 MB/s，从节点发送数据包速度达到400000包/秒 [2] - 各类消息长度已明确量化：MACH11_PING为24字节，MACH11_PINGACK为16字节，IamAlive为16字节，logLPG为28字节，logLSN为24字节，SMX Header为20字节 [11][12] 实际网络包长度计算 - 无业务时，主节点发送的心跳包网络长度为114字节（含54字节协议头），从节点的心跳确认包网络长度为86字节 [13] - 有业务时，主节点发送的LSN网络包长度为126字节，从节点的LSN确认包网络长度为94字节 [13]