可控的大数据底座

国产化大数据底座平台是指在大数据领域，从硬件到软件全部或主要采用国产自主研发的技术和产品构建的大数据基础平台，以实现自主可控和安全可靠的数据处理与管理。以下是对其的具体介绍：特点自主可控：核心技术和研发的工具或系统对数据进行全生命周期的管理和监控。应用场景政府领域：政府部门需要处理大量的政务数据，如人口信息、经济数据、城市运行数据等，国产化大数据底座平台可确保数据的安全和自主可控，为政府决策、公共服务、社会治理等提供有力支持。金融行业：金融机构对数据的安全性和稳定性要求极高，国产化大数据底座平台可以满足金融数据的存储、分析和风险管控等需求，同时也符合金融信创的要求。能源行业：能源企业需要处理大量的生产数据、设备运行数据等，国产化大数据底座平台可以帮助能源企业实现数据的高效管理和分析，提高能源生产效率和管理水平。工业领域：在工业互联网、智能制造等场景中，国产化大数据底座平台可以实现对工业生产过程中的海量数据进行采集、存储、分析和应用，助力企业实现智能化生产和管理。因软硬件不兼容带来的系统故障和性能问题。技术创新：推动国内大数据技术的创新和发展，不断优化性能、提升功能，以满足国内市场日益增长的大数据处理和分析需求，如一些平台自主研发了高效的分布式计算引擎、分布式

国产化大数据底座平台是指在大数据领域，从硬件到软件全部或主要采用国产自主研发的技术和产品构建的大数据基础平台，以实现自主可控和安全可靠的数据处理与管理。以下是对其的具体介绍：特点自主可控：核心技术和生命周期的管理和监控。应用场景政府领域：政府部门需要处理大量的政务数据，如人口信息、经济数据、城市运行数据等，国产化大数据底座平台可确保数据的安全和自主可控，为政府决策、公共服务、社会治理等提供有力支持。金融行业：金融机构对数据的安全性和稳定性要求极高，国产化大数据底座平台可以满足金融数据的存储、分析和风险管控等需求，同时也符合金融信创的要求。能源行业：能源企业需要处理大量的生产数据、设备运行数据等，国产化大数据底座平台可以帮助能源企业实现数据的高效管理和分析，提高能源生产效率和管理水平。工业领域：在工业互联网、智能制造等场景中，国产化大数据底座平台可以实现对工业生产过程中的海量数据进行采集、存储、分析和应用，助力企业实现智能化生产和管理。因软硬件不兼容带来的系统故障和性能问题。技术创新：推动国内大数据技术的创新和发展，不断优化性能、提升功能，以满足国内市场日益增长的大数据处理和分析需求，如一些平台自主研发了高效的分布式计算引擎、分布式

在当今数字时代，大数据的应用日益普及，大数据底座作为对接上层业务的基础设施，其作用愈加重要。数据底座可以通过数据的采集、处理、存储与分析产生有效的务反馈和支持，具备决策、应用及运营等方面功能，是企业进行数据化转型的基石。什么是大数据底座？大数据底座是由一系列技术组成的完整系统包括数据采集、数据处理、数据存储和数据分析，可以对接不同业务系统的数据，实现跨系统业务数据的集成和分析。一般来说，大数据数据和处理过的数据，可通过数据仓库等技术进行归档和管理。大数据底座的特点数据量：底座能够处理的数据量是海量的，能够快速响应、持续的各种大规模数据的处理需求。数据类型：相对于一般的数据库，底座更加灵活，能够处理各种类型的数据。比如结构化、半结构化和非结构化的数据格式。响应时间：大数据底座对响应时间和实时性的要求较高，需要快速响应，进行实时数据处理。这对于一些数据驱动型的应用和业务发展是非常重要的。架构：大数据底座使用的是分布式架构，简单的说就是一个底座可以由众多节点组成，能够更好地扩展系统的能力。大数据底座的应用场景基于大数据底座的应用场景很广泛，比如说智慧城市、智能制造、物流管理、电商等。在

解锁大数据底座系统：数字时代的幕后英雄大数据底座系统是什么？大数据底座系统，从本质上来说，是大数据时代的基石，是一套复杂且强大的体系。它就像是一座高楼大厦的根基，看似不那么引人注目，却支撑着整个大数据应用的“摩天大楼”。大数据底座系统涵盖了硬件、软件、网络和存储等一系列关键的基础设施。在硬件方面，它包括高性能的服务器、存储设备以及各类计算芯片等，这些硬件设备是承载大数据的物理基础，为数据的存储和非结构化的数据，非关系型数据库；分布式计算框架，它们能够将庞大的计算任务分解成多个小任务，并行处理，大大提高了数据处理的效率。网络在大数据底座系统中扮演着数据传输的“高速公路”角色。高速稳定的网络连接是确保数据能够在不同设备和系统之间快速、准确传输的关键。无论是企业内部的数据中心网络，还是连接外部数据源的广域网，都需要具备高带宽、低延迟的特性，以满足大数据实时处理和分析的需求。存储部分是大数据底座的可靠性，还便于大规模数据的管理和扩展。大数据底座系统的核心使命，是为大数据的处理和分析提供全方位的支持。它就像一个强大的数据工厂，将源源不断输入的数据进行清洗、转换、存储和分析，为企业和组织的决策

大数据底座是大数据生态系统的基础支撑部分，是一个综合性的基础设施架构，为大数据的采集、存储、处理、分析等一系列操作提供坚实的底层支持。它就像一个稳固的平台，承载着海量数据和各种大数据应用，确保数据的的数据，支持从简单的数据查询到复杂的数据分析和机器学习应用。企业可以利用大数据底座进行大规模的用户行为分析、市场预测等。确保数据质量和安全：通过数据治理和安全体系，保障数据的质量和安全，降低数据风险。这使得企业可以放心地使用数据进行决策，并且符合法律法规对数据的要求。提高系统的灵活性和可扩展性：可以根据企业业务的发展和数据量的增长，灵活地调整硬件和软件资源，如增加服务器、扩展存储容量、升级计算框架等。这使得大数据底座能够适应企业长期的数据战略需求。存储系统中的存储节点。网络设备：高性能的网络交换机和路由器等设备，确保数据在不同服务器之间、数据中心内部以及与外部网络之间的高速传输。在处理实时大数据流时，良好的网络设备能够减少数据传输延迟。数据，保证数据质量。数据安全：采取多种安全措施，如用户认证和授权、数据加密、访问控制等。在金融和医疗等敏感数据领域，数据安全尤为重要。作用和优势数据整合与统一管理：大数据底座能够将来自企业内外部不同渠道

大数据底座是大数据系统的基础支撑部分，它为大数据的存储、处理、分析和管理等一系列操作提供了底层的基础设施、技术框架和数据资源管理能力。可以将其视为构建大数据应用大厦的“地基”，是保障大数据系统稳定灵活地调整计算资源的规模，在数据量突然增大或处理任务增多时，快速扩展计算能力。存储资源：存储是大数据底座的重要组成部分。传统的存储方式包括磁盘阵列（RAID），用于提供高性能和可靠的数据存储。而在大数据体系：大数据底座包含数据治理的相关功能，包括数据标准制定、数据质量控制、数据生命周期管理等。还包括数据资产管理，对企业的数据资产进行盘点和评估，明确数据资产的价值、使用情况和存储位置等信息，以便更好地利、高效运行的关键。基础设施层面计算资源：包括服务器、集群计算环境等。例如，在一个企业级大数据应用中，可能会有大量的物理服务器组成计算集群，像使用基于英特尔至强处理器的服务器，这些服务器通过高速网络连接。数据处理技术框架层面批处理框架：它将大数据处理任务分解为多个Map（映射）和Reduce（归约）阶段。随着技术的发展，出现了更高效的批处理框架，它提供了更丰富的API，支持多种编程语言，并且可以方便地与其

数据底座建设是指构建一个基础设施或平台，用于支撑大数据的存储、处理、分析和应用。以下是数据底座建设的几个关键方面：目标与愿景：统一管理结构化和非结构化数据，将数据视为资产，追溯数据的产生者、业务源头数据维护和使用成本。保障数据安全可控，基于数据安全管理策略，利用数据权限控制，实现对涉密数据和隐私数据的合法、合规消费。技术架构：数据底座的架构通常包括数据存储、计算和网络三个部分。涉及的技术包括关系型数据库、分布式文件系统、对象存储等数据存储技术；批处理、实时处理等计算技术；以及数据高效传输和交换的网络技术。数据处理：数据处理是数据底座的重要组成部分，包括数据的清洗、转换和加载（ETL）。数据分析：数据分析是数据底座的最终目标，通过对数据的分析，机构可以洞察业务趋势，做出数据驱动的决策。数据安全：数据底座建设中，数据安全是核心原则之一，应遵循用户权限、数据密级、隐私基本等管理要求，确保数据的安全性和合规性。数据入湖：数据入湖是数据底座建设的一个重要环节，涉及明确数据owner、发布数据标准、认证数据源、定义数据密级、数据质量评估和元数据注册等标准。数据主题联接：通过多维模型、图模型、标签

大数据底座平台是大数据系统的基础支撑部分，它整合了多种数据技术和工具，为数据的采集、存储、处理和分析等一系列操作提供稳定、高效、安全的底层架构和服务。二、主要功能组件（一）数据采集模块多源数据接入，大数据底座平台可以整合企业内部各个业务系统的数据，如ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）、SCM（供应链管理）等系统的数据，为企业的数据分析、决策支持、业务流程优化等提供数据基础。智慧城市管理在智慧城市建设中，大数据底座平台可以收集和处理来自交通、环保、安防、市政等多个领域的数据，为城市的智能化管理提供支持。互联网服务提供商互联网公司（如电商平台、社交媒体平台等）利用大数据底座平台存储和能力能够连接各种各样的数据源，包括传统的关系型数据库、非结构化数据存储、实时数据源以及外部接口。数据采集工具和技术运用多种数据采集工具，如网络爬虫（用于从网页抓取数据）、ETL存储在多个节点上，通过数据冗余（如副本策略）来提高数据的可靠性和可用性。存储格式优化针对不同类型的数据采用合适的存储格式。对于结构化数据，可以使用列式存储来提高存储效率和查询性能，因为列式存储在进行聚合

大数据数字底座是一种支持海量数据存储、处理、分析和应用的分布式系统。它通过整合和管理不同类型的数据，为企业提供数据洞察和决策支持。以下是大数据数字底座的几个关键特点和应用方向：数据存储与管理：大数据算法。数据可视化：大数据数字底座支持数据可视化工具，实现数据的可视化分析，帮助企业洞察业务趋势，做出数据驱动的决策。技术架构：大数据数字底座的架构可以分为数据层、处理层、分析层和应用层，每一层都承担着不同的功能和责任。应用案例：在智慧医疗领域，大数据数字底座可以收集和分析患者的病历、诊断报告、医疗影像等数据，帮助医生进行疾病诊断和治疗方案制定。在工业制造领域，它可以对生产数据进行分析和监控，提高生产效率和产品质量。在智慧城市领域，它可以整合和分析城市各项数据，帮助政府做出智能和有效的城市规划和管理决策。未来展望：随着云计算、人工智能、物联网等技术的不断发展，大数据数字底座将面临更多的机遇和挑战。未来的发展方向包括混合云架构、人工智能赋能、物联网应用和区块链技术的应用。支持数字化转型：大数据数字底座是企业数字化转型不可或缺的基础设施，它不仅能够为企业提供强大的数据处理和分析能力，还能帮助企业

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...