第四範式獲信通院尖峰開源項目及開源人物雙料大獎 受國家級認可

　　2021年9月17日，在中國信息通信研究院(以下簡稱“信通院”)、中國通信标準化協會聯合主辦的“2021 OSCAR 開源産業大會"上，第四範式榮獲“OSCAR尖峰開源案例”雙料大獎——開源機器學習數據庫OpenMLDB斬獲“開源社區及開源項目”獎項，第四範式基礎架構負責人鄭曌作為OpenMLDB等開源項目發起人成功當選“開源人物”，獲認可。

　　在“開源社區及開源項目”領域，通過雲計算标準和開源推進委員會成員對來自衆多知名企業170多個項目的層層評選，第四範式OpenMLDB脫穎而出，攜手PingCAP TiDB、華為MindSpore、亞馬遜雲科技DGL、Apache Doris等諸多業界知名開源項目共同獲得該獎項。

　　在“開源人物”獎項評選中，鄭曌在内的10名開源共同榮獲“尖峰開源人物”稱号。

　　此外，第四範式OpenMLDB以創始成員身份加入了由信通院牽頭成立的可信開源社區共同體(TWOS)，并獲得可信開源項目認證評估。

　　OpenMLDB是一款開源機器學習數據庫，區别于事務型數據庫、分析型數據庫、傳統數倉等傳統數據系統，OpenMLDB為機器學習提供了正确、高效的數據供給，有效解決了機器學習面臨的線上線下數據不一緻性、時序穿越、閉環鍊路斷裂等三大核心數據問題，廣泛應用于廣告投放、千人千面資訊推薦、交易反欺詐、AIOps等場景中。

　　在性能優化方面，OpenMLDB面向機器學習數據庫的訪、存、算等高 IOPS 環節，通過對數據庫邏輯執行計劃、物理執行計劃分層優化，實現了高并行度的調度規劃策略，相比傳統數據庫實現了 10 倍的性能提升。在成本節省方面，OpenMLDB 基于非易失性存儲的算力優化特性，将整體的 TCO 降低68%，該成果也被收錄于2021數據庫會議VLDB中。在易用性方面，OpenMLDB提供了簡單易用的代碼，幫助開發者快速上手，同時支持JDBC、Restfull 、SQL等主流接口，使用更加方便。

　　未來，第四範式将在開源領域持續加碼，貢獻更多的開源項目，攜手衆多開源廠商、社區，共同推動以開源為基礎的人工智能技術在各領域的廣泛應用。