你原本要买三套东西，现在是一套。
交易库、数据仓库、向量库——过去是三个团队、三份数据、三次对账。
高并发、低延迟，金融级高可用
原生分布式架构，应用透明线性扩展；兼容 MySQL 5.7 与 Oracle，应用改动小。单机或分布式都能部署，小场景不必一开始就上大集群。
近 PB 级，秒级实时分析
行列混存在同一份数据上，交易与分析不用搬数据。少一条 ETL、少一套数仓、少一个每天深夜跑批的窗口。
多模态数据与混合搜索
向量、全文、标量、空间一次查完；结构化与非结构化数据统一存放。RAG 与 Agent 要的上下文，不必再从三个系统拼出来。
一份数据，四种搜索。
结构化、半结构化、非结构化，不再各自为政。
向量
语义检索、相似度比对，喂给 RAG 与推荐。
全文
文件、合同、客服记录的关键字与词组检索。
标量
既有的结构化条件、权限与业务规则。
空间
地理围栏、距离计算、区域分析。
给 Agent 一个可以乱来的沙箱。
AI 要敢试错，前提是试错不会弄坏生产数据。
毫秒级数据沙箱
用克隆出来的数据副本让 Agent 跑测试、改结构、验流程。错了就丢掉，生产环境完全不受影响。
同一份数据，同一套权限
沙箱不是另一个世界，权限模型、审计轨迹跟生产一致——所以沙箱里验过的，上线才有意义。
换数据库，不换应用。
兼容 MySQL 5.7 与 Oracle；四步走完，每一步都能退。
兼容性与性能评估
用原厂 OMA 工具产出报告，把不兼容的语法、对象与性能风险在迁移前列清楚。
搭建测试与生产环境
依业务规模决定部署形态与可用区配置，先让测试环境跑通完整业务流程。
数据迁移与校验
OMS 完成结构与全量迁移、增量同步，并做全量比对，差异清零才进割接。
生产割接
替换连接串即可切换，保留反向增量通道，出问题可回切原库。
三笔钱，一起降。
实际幅度以 PoC 实测为准，我们不做没有数字的承诺。
多套收敛成一套
多租户隔离让多个业务共用一套集群，资源利用率从常见的 5–10% 提升到 40–50%，硬件采购与授权规模同步下降。
压缩后剩 1/5–1/4
自研行列混存编码先做一次瘦身，再套通用压缩；压缩在低峰合并时进行，不影响读写性能。
少一套系统要养
交易与分析共用一份数据，少一条 ETL、少一套数仓、少一组值班与备份策略。
五个行业，同一套判断标准。
以下为原厂公开案例涵盖的行业与场景，非 IUClouds 的客户名单。
金融
核心账务、信用卡、保险核心系统的国产化与分布式改造，要求强一致与可审计。
电信与政企
B／M／O 域核心系统升级，多租户整合与跨区容灾。
零售与消费
大促流量洪峰、会员与订单系统弹性伸缩。
制造
多工厂数据集中、MES／ERP 底层数据库统一，追求零故障运行。
互联网
全球化多基础设施、单机瓶颈突破、统一运维技术栈。
开源生态
200 万+ 下载、10 万+ 集群、2000+ 企业上生产（原厂公开数据）。
四件事，我们全做。
不做只卖授权的生意——数据库的价值在上线之后才开始。
实施
部署形态选择、可用区规划、参数调校、上线前压测。
迁移
兼容性评估、数据搬迁、双写验证、割接与回退预案。
运维
监控告警、备份演练、版本升级、容量与性能治理。
授权转售
依实际部署规模提供授权方案，含续约与扩容的衔接。
先把不适合的说清楚。
适合导入的情况
数据量或并发已超过单机舒适区；分库分表改到动不了；授权与硬件成本逐年上升；需要交易与分析共用一份数据；要为 AI 应用准备可信的数据底座；有跨区容灾与数据落地的硬要求。
先缓一缓的情况
数据量在单机可承受范围、团队没有专职 DBA、业务对停机窗口极度敏感且没有测试环境。这些情况先把现有架构整理干净，往往比换数据库划算。