范式技术再次得到国家级标准认证了！

近日，由上海交通大学委托，国内权威评测机构北京新国信软件评测技术有限公司依据国家标准 GB/T 25000.51:2016，对范式发起的开源机器学习数据库OpenMLDB v0.9.3 版本进行了全面、严格的委托测评。

测试结论显示，OpenMLDB 在功能、性能效率、可靠性及兼容性四大维度均符合相关标准要求，特别是自研的双层跳表索引和预聚合技术在高并发实时特征计算场景中取得了卓越的性能表现。

01 百项场景淬炼，范式硬实力再获权威认证

本次评测覆盖了安装部署、数据导入、SQL 执行、实时/批处理引擎等核心功能，共设计并执行 19 项测试用例，通过率高达 100%，完全满足《测评委托申请表》中关于功能、性能、可靠性及兼容性的所有严格需求。

OpenMLDB 起源于范式的内部商业产品，历经上百个企业级场景的大规模实践检验，具备坚实的生产级能力。范式所提供的商业化人工智能平台，覆盖机器学习端到端应用开发和落地的全流程，包括数据治理、特征工程、模型训练和推理、模型管理等各个方面。

此次评测结果，是对 OpenMLDB 历经多年场景锤炼的技术成熟度的又一次权威认可。

02 自研技术打破瓶颈，毫秒级响应护航实时智能

在人工智能工程化落地中，高并发与低延迟往往是实时特征计算的最大痛点。OpenMLDB 在此次性能效率测试中交出了一份令人瞩目的答卷：

• 单表特征计算 QPS 突破 5.5 万：在模拟 100 用户并发访问的场景下，QPS （每秒查询率）达到 55397.3 次/秒，充分满足企业级高并发业务需求。

• 平均响应时间仅 1 毫秒：在高负载压力下，系统平均响应时间稳定在 1 毫秒级别，这得益于 OpenMLDB 自研的双层跳表索引和预聚合技术，能够完美支撑风控反欺诈、个性化推荐等对时间极为敏感的业务场景。

• 多表特征计算同样保持 1 毫秒：即使面对涉及多表关联的复杂特征计算， OpenMLDB 的平均响应时间依然稳定在 1 毫秒，展现了复杂场景下的卓越性能。

03 企业级可靠性与生态兼容

除性能外，稳定性与易用性同样关键：

• 高可用容错：在存储节点、计算节点部分断线的故障模拟下，OpenMLDB 系统仍能正常运行，验证了其分布式架构的成熟度，确保了生产环境下的服务连续性。

• 生态无缝集成：OpenMLDB 完美兼容主流大数据生态，能够与 HDFS V2.8.2 和 ZooKeeper V3.4.14 等支持软件在同一环境中稳定运行，用户可无缝接入现有技术栈。

04 范式持续深耕AI基础设施，赋能千行万业

作为起源于范式的开源项目，OpenMLDB 在开源前即经过长达五年的实践检验，落地场景超过 100个。

此次通过国家级权威评测，既是对 OpenMLDB 技术成熟度的又一次权威认可，也表明其已具备大规模上线的企业级能力。

范式始终通过技术开放协同、共建开源社区，推动 AI 基础设施的持续创新与普及。未来，范式将继续以 OpenMLDB 等核心技术为底座，助力千行万业低成本、高效率地完成智能化转型升级。