OmniData算子下推特性是一种将大数据引擎的算子下推到存储节点的服务，从而实现近数据计算，减少网络带宽占用，提升查询引擎的查询性能。该特性支持Spark组件下推Filter、Aggregation、Limit算子到存储节点CPU，支持对ORC/Parquet等主流数据类型的访问，实现近数据计算，减少无效数据在网络上的传输，提升大数据计算性能。
OmniOperator算子加速特性是一种采用Native Code（C/C++）实现大数据SQL算子来提高查询性能的特性，通过列式存储和向量化执行技术，同时利用鲲鹏向量化指令，提升算子的执行效率，从而提升查询引擎的查询性能。
OmniShuffle Shuffle加速特性是一个大数据引擎Spark的性能加速组件，运行在客户数据中心的大数据集群内，通过内存池统一编址、数据内存语义交换及融合Shuffle等关键特性，减少数据磁盘I/O开销，提高数据分析的时效性和集群资源利用率。
OmniShuffle Shuffle加速作为Spark的性能加速组件，通过Spark提供的插件机制，实现Shuffle Manager和Broadcast Manager插件接口，无侵入式替换Spark的原生Shuffle和Broadcast。
OmniMV物化视图特性是通过AI算法从历史SQL查询中推荐出最优物化视图，并在Spark和ClickHouse中自动对用户SQL进行物化视图匹配，将匹配成功的物化视图替换用户执行计划的部分SQL，大幅减少重复计算，提升查询性能。该特性支持用户将SQL任务提交给Spark集群或者ClickHouse集群，集群管理节点进行任务分配，分发多个子任务到对应的多个计算节点执行。
OmniAdvisor参数调优特性首先对历史的Spark、Hive SQL任务进行参数解析，然后利用AI算法智能化的对任务进行参数采样调优，最终对该任务实现端到端在线参数调优。
OmniHBaseGSI全局二级索引特性是使用独立的索引表存储索引数据，加速SingleColumnValueFilter条件查询。当给定的查询条件可以命中索引时，将对数据表的全表查询转换为对索引表的精确范围查询，提升查询速度。
OmniShield机密大数据特性是一个大数据引擎Spark的机密计算组件，运行在客户数据中心的TEE环境内，通过在基于硬件的TEE环境中执行计算过程对数据进行加解密，保证数据在REE侧也是安全隐私的。