隨著移動網際網路、IoT、人工智慧等技術的迅速發展，資料產生的規模空前增長，據知名諮詢機構統計，預計未來5年資料規模年均增速達30%，面對快速膨脹的資料規模，各類企業、機構需要更快、更全面的掌握分析資料，挖掘內在價值，支撐經營決策和最佳化管理，資料倉庫作為核心查詢分析平臺，必須要具備大規模叢集能力，也是資料庫廠商需要突破的核心技術點之一。
大規模資料倉庫叢集不僅僅是將眾多伺服器“攢”起來，更需要解決大併發複雜查詢下的通訊連線風暴問題。並且在數千節點的叢集中，平均每天都會有硬體故障發生，如何應對“硬體不可靠”帶來的問題？如何在硬體亞健康情況下資料倉仍能提供穩定的效能，如何在作業系統“軟死”情況下資料倉庫不出現卡頓、無響應等問題，是技術面臨的極大挑戰。在2048節點大規模叢集認證的背後，是GaussDB(DWS)強大“硬核科技”的表現。
一、 Multi-Streams多流通訊技術在2048節點規模下，叢集進行全並行資料交換時，叢集內可達百億級的並行連線，出現通訊連線風暴，已遠遠超出TCP連線埠號和socket檔案控制代碼上限。
GaussDB(DWS)自研的Multi-Streams多流通訊技術，將連線數提升5個數量級，突破物理機TCP連線埠限制，能夠支援叢集內百億級通訊連線，並且理論支援節點數無上限。
Multi-Streams多流通訊採用邏輯連線技術，避免了TCP物理連線的三次握手的機制，單資料節點建連效能達到100萬次/s，提升20倍。
該技術基於全非同步無阻塞代理通訊架構，支援跨邏輯連線的socket合併，將網路吞吐能力提升3倍。
二、高可用設計及叢集管理技術GaussDB(DWS)設計之初，充分考慮高可用性，其具備多層級高可用及容災能力，在程序級、節點級、叢集級出現軟硬體異常的情況下具備平滑處理能力。
在棘手的硬體亞健康、“軟死”問題上，GaussDB(DWS)具備完善的智慧檢測和處理機制，能夠實時監測任意節點狀態，包括伺服器亞健康狀態、磁碟慢盤、靜默損壞等等場景，透過自動感知、剔除、平滑切換等高可用策略，提高業務的連續性。
並且，在物理元件發生故障的情況下，Server端Multi-Retries技術能夠大幅減少故障失敗的業務感知，保障業務持續執行。
在叢集管理上，針對超大節點數場景，透過邏輯重構，實現叢集起停的全並行處理，2048節點規模下具備分鐘級起停能力。
三、大規模場景下的並行資料備份恢復技術完全線上：資料備份期間，採用全程無加鎖技術，任何業務SQL、包括DDL均不受影響
多層級並行極速備份：每節點獨立多併發、多通道備份，提供10PB級資料快速備份恢復效能
全域性一致性快照：叢集級全域性一致性快照，資料強一致性保證
細粒度資料恢復：支援多粒度資料恢復，滿足客戶誤刪、個別表損壞等緊急恢復需求。