主流数据湖平台

数据
星环科技数据解决方案帮助企业对接各类业务系统,汇集各个数据源,实现数据的融通,并对数据进行分类分级、编目治理、安全设计以及质量控制等,实现入“”形成有效数据资源。

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仓一体技术栈在数据管理领域,仓一体技术栈正逐渐成为企业构建现代化数据平台主流选择。这一架构理念打破了传统数据数据仓库之间的界限,创造了一个既能存储原始数据又能支持高性能分析的统一平台。技术或工具形式开放给用户。核心功能特性仓一体架构显著的特点是同时支持事务处理和分析处理。通过实现ACID事务特性,这类平台能够确保数据更新的原子性和一致性,同时不牺牲分析查询的性能。这种双重能力使得企业可以在同一个平台上完成从数据摄入、转换到分析应用的全流程。统一的数据治理是另一关键特性。仓一体平台通常提供细粒度的访问控制、数据血缘追踪和质量监控功能,这些能力覆盖所有类型的数据,无论是结构化表格成本更低的存储层,在性能与经济性之间取得平衡。典型应用场景仓一体技术栈特别适合需要同时处理实时数据和历史数据的场景。例如在用户行为分析中,平台可以实时捕获点击流事件,同时支持对积累的历史数据进行复杂的架构演进早期的数据仓库专注于结构化数据的存储与分析,采用严格的模式设计,虽然保证了查询性能,却难以应对半结构化和非结构化数据的处理需求。随后出现的数据技术解决了这一问题,能够以原始格式存储各类数据
数据中台数据仓库数据:现代企业数据管理的三大支柱在数字化转型浪潮中,企业数据管理架构不断演进,形成了数据中台、数据仓库和数据三大主流解决方案。这三种架构各有特点,相互补充,共同构成了现代企业场景是数据仓库的传统强项。然而,数据仓库对非结构化数据处理能力有限,且数据准备周期较长,难以满足快速变化的业务需求。数据:原始数据的"蓄水池"与数据仓库形成对比的是数据,它像一个大型蓄水池,可以存储各种格式的原始数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据数据采用"先存储后处理"的模式,数据在进入时不强制要求定义结构或模式,这大大提高了数据采集的灵活性。数据特别适合机器学习、分析和处理社交媒体、物联网设备生成的海量多样化数据。它解决了数据仓库无法处理非结构化数据的痛点,为数据科学家提供了丰富的原材料。但数据也面临挑战,如缺乏数据治理可能导致"数据沼泽",以及查询性能不如数据仓库高效等问题能给各业务部门。数据中台的核心价值在于打破数据孤岛,实现数据资产化和服务化。它通常包含数据开发工具、数据资产管理、数据服务总线等组件,既能利用数据仓库的结构化处理能力,也能整合数据的多样化数据资源。当
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实时平台
星环科技基于ArgoDB构建的实时平台,提供统一元数据管理、多模式计算引擎、数据实时入、高性能查询响应、跨平台数据集成、数据治理与质量、数据安全与合规等能力,可实现落地即分析、实时数仓增量多种混合业务。实时入查询与分析:数据能够高吞吐低延时地实时接入平台存储,接入的结构化数据可以直接进行分析与查询,快速变现数据价值多模态数据统一管理:SQL入口、计算引擎、存储管理、资源管理四层统一同步:基于Raft协议数据一致性,支持故障自动迁移恢复,支持跨机房两地三中心部署,支持跨数据中心双活、多活,保障业务不中断仓集统一运维管理:平台统一运维,自动健康检查智能预警;平台统一权限管理,计算、一体化流式处理等。结合仓集一体技术架构,ArgoDB支持一种数据格式,满足数据实时入、数仓模型加工、高性能集市在线分析;通过行列混存技术实现基于一张表提供高并发精确查询、即席分析、复杂批处理等操作系统混合部署,最大化利用资源,让用户逐步实现国产化平滑替代目前,星环科技实时平台已经在金融、政府、交通、邮政、医疗、能源等行业以及大型国有企业落地应用,用创新的技术帮助用户打造自主可控、满足业务未来发展的数字底座。
仓一体数据平台仓一体数据平台是一种将数据数据仓库融合在一起的数据架构,旨在提供数据仓库和数据的所有优点,同时消除两者的弱点。这种架构支持机器学习、商业智能和预测分析,使组织能够利用低成本、灵活的存储服务来存储所有类型的数据(结构化、非结构化和半结构化数据),同时提供数据结构和数据管理功能。核心优势一体化数据存算平台:融合了数据数据仓库的优势,突破了传统架构的局限,让数据的统一分析与治理成为现实。一站式开发治理平台:简化了整体数据存储、计算和管理流程,不同部门、角色的用户可以基于统一的数据平台进行数据的开发、消费与共建。实时高效的数据处理:借助仓一体架构,数据处理时效显著提升,支持任意规模、任意类型、任意产生速度的数据存储,并可无缝对接多种计算分析平台数据仓库:提供高性能的数据处理和分析能力,支持结构化数据的高效管理和查询。仓联动:通过技术实现数据数据仓库的无缝对接平台仓联动技术:实现数据数据仓库的无缝对接和准实时计算。仓一体数据平台通过融合数据数据仓库的优势,提供了高性能、实时高效的数据处理和管理能力。这种架构不仅提升了数据处理效率,还简化了数据管理和开发流程,为企业的数字化转型提供了强大的支持。
仓一体数据平台融合了数据数据仓库的优势,是一种新型的数据管理和分析平台。以下是关于仓一体数据平台的介绍:架构统一存储层:采用分布式文件系统或云存储,支持多种数据格式,能存储结构化、半结构化和,使存储和计算可以独立扩展,提高资源利用率和系统的灵活性、可扩展性,存储层可采用分布式存储系统,计算层可根据需求动态调配计算资源。优势融合性优势:克服了数据数据仓库各自的局限性,既能灵活处理进行数据查询和分析。应用场景企业数字化转型:作为数据基础设施,满足企业对数据的全面管理和深度利用的需求,帮助企业将各种业务数据存储在平台中进行整合、分析和挖掘,为业务决策提供支持。数据中台建设:作为数据中台的核心架构,帮助企业构建统一的数据平台,实现数据的共享和复用,将企业内部分散的数据集中起来统一加工和处理,提供给不同业务部门使用,提高企业的数据协同能力。人工智能与机器学习应用:为人工智能和机器非结构化数据,如用Parquet格式存储结构化数据、JSON格式存储半结构化数据,还能存储图像、视频等非结构化数据数据治理层:提供数据质量控制、元数据管理、数据安全和权限管理等全面的数据治理功能,可
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数据
数据是一种基于云计算技术构建的数据架构,它将数据的功能与云计算的优势相结合,为企业提供了更加灵活、高效、低成本的大数据存储和分析解决方案。存储对象存储为主:通常基于云平台的对象存储服务构建处理与分析丰富的计算引擎选择:支持多种主流的大数据计算引擎,用户可根据不同的业务场景和数据处理需求灵活选择。同时,云平台通常会对这些计算引擎进行优化,提高运行效率和稳定性。Serverless分析服务低成本存储层,实现成本与性能的优化平衡。数据加密与安全:云平台提供强大的安全机制,包括数据加密、访问控制、身份验证等,确保数据在存储和传输过程中的安全性和隐私性,企业无需自行搭建复杂的安全系统。数据平台的流计算能力,对实时数据进行快速处理和分析,如实时监控业务指标、用户行为分析、实时推荐等,帮助企业及时掌握市场动态和用户需求,做出快速响应。。这些对象存储具有高可扩展性、高耐久性和低成本的特点,能够存储海量的各种类型数据。存储分层:利用云存储的分层特性,可将数据根据访问频率和成本等因素进行分层存储,如热数据存储在高性能存储层,冷数据存储在
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数据选型
数据选型需要综合多方面因素进行考量,以下是一些关键要点和主流产品的对比:选型要点存储能力与性能存储规模:需支持海量数据存储,具备可扩展性,能应对PB级甚至EB级数据增长,如对象存储通常具有无限扩展读写。数据管理与治理元数据管理:强大的元数据管理功能可方便数据的查找、理解和使用,支持元数据的自动抽取、存储和关联整合,建立数据血缘关系1。数据质量:具备数据清洗、转换、校验等功能,确保入数据质量,同时提供数据质量监控和告警机制。数据安全与隐私:支持数据加密、访问控制、数据脱敏等安全措施,确保数据在存储和使用过程中的安全性和隐私性。计算生态支持计算引擎兼容性:与主流的大数据计算引擎兼容,支持多种能力。数据类型支持:要能很好地支持结构化、半结构化和非结构化数据,不同数据类型在存储和处理上有不同要求。读写性能:为满足数据分析和处理需求,需具备高读写性能,尤其对于实时性要求高的数据,要能实现低延迟计算模式,如批处理、流处理、交互式查询等。生态系统集成:能与企业现有的数据处理和分析工具、应用系统等进行集成,实现数据的无缝流转和共享。成本与性价比硬件成本:考虑存储和计算硬件的采购、维护成本,以及
解锁数据平台:数字化时代的超级引擎一、数据平台是什么简单来说,数据平台是一个能够存储各类数据的大型可扩展存储库,它就像自然界中的湖泊一样,汇聚了来自不同源头的水流,只不过这里的“水流”是各种各样的数据。无论是企业内部业务系统产生的结构化数据,如订单信息、客户资料;还是社交媒体、日志文件等产生的半结构化和非结构化数据,像用户评论、系统操作日志,都能被数据平台收入囊中,并以原始格式进行存储。在传统的数据管理模式中,数据往往被分散存储在各个孤立的系统中,形成一个个“数据孤岛”,这使得数据的整合与分析变得困难重重。而数据平台的出现,打破了这种孤立局面,它为企业提供了一个集中的数据存储和管理中心,让所有数据都能在这个“湖泊”中汇聚,为后续的处理和分析提供了便利。二、数据平台的核心能力(一)强大的数据集成能力数据集成是数据建设的首要环节,就好比修建水利工程时,要先打通各个水源的引流渠道,才能让水流汇聚到湖泊中。数据平台需要从众多不同的数据源中获取数据,这些数据源可谓五花八门,有企业内部的业务数据库,像记录着客户信息的CRM系统、管理订单流程的订单系统;也有外部的社交媒体平台,以及
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仓一体平台
仓一体平台是一种新兴的数据管理和分析架构,它结合了数据仓库和数据的优点,旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是仓一体平台的一些关键特点和优势:存储计算分离:仓一体平台采取元数据管理:支持异构数据的统一元数据管理,实现端到端的数据链路的自动化元数据采集,支持全链路血缘,一键式分析技术、业务、操作元数据详情。支持机器学习:仓一体平台也支持机器学习模型,使得企业可以在保持数据和仓之间无缝流动,实现数据的统一存储和管理。应用场景:仓一体平台适用于数据量较大、多种数据类型混合存储的场景,提供了更好的查询性能和数据探索能力,适用于企业数字化转型、数据中台建设等。存储计算分离架构,可以根据业务特性动态升降配和扩缩容,支持直接读取离线数仓数据,系统负载均衡调度更加灵活,资源利用率更高,并以更低成本交付部署生产系统。批流融合:仓一体从表格式层统一流和批表,节省存储资源。同时借助CDC能力,可以实现从数据内建仓整个数据链路的批流融合,节省计算资源和开发成本。支持事务ACID:提供ACID保证数据写入一致性;提供高读写并发能力;提供快速更新和删除能力极大
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...
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、...
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数据中台建设
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...
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...
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。
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...
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...
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...
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...
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...