国产数据中台厂家

有较强的关联性，是企业独有的且能复用的，数据中台是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。数据中台厂家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数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务中台领域布局，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中台建设。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的认可：在2021和2022年连续两年入选Gartner《中国ICT技术成熟度曲线报告

有较强的关联性，是企业独有的且能复用的，数据中台是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。数据中台厂家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数据中台是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。数据中台把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务中台领域布局，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中台建设。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的认可：在2021和2022年连续两年入选Gartner《中国ICT技术成熟度曲线报告

国产化数据中台是指在数据中台的构建过程中，从硬件、软件到技术服务等多个层面，主要采用国产自主研发的产品和技术，以满足国内企业数据管理、整合、分析及应用等需求的中台系统。其目的是实现数据的汇聚、共享和价值挖掘，同时保障数据的安全性、可控性和合规性，减少对国外技术的依赖。硬件层面国产服务器和存储设备：国产化数据中台可基于国产服务器构建。在存储设备方面，像国产分布式存储系统，它们能够提供大规模的数据和视频）。软件层面国产操作系统和数据库：在操作系统方面，采用国产操作系统作为数据中台的运行环境。这些操作系统经过安全加固，能够提供稳定的运行支持，并且在与国产硬件的适配性方面表现良好，有助于提高系统的。这些工具在算法优化、可视化展示等方面也在不断进步，能够满足企业日益复杂的数据分析需求。技术服务层面本地化技术支持：国产化数据中台的一个重要优势是能够提供更及时、更有效的本地化技术支持。国内的技术团队可以数据治理方案，确保数据的使用符合相关法规和监管要求。数据安全与合规层面安全可控的数据环境：国产化数据中台有助于构建安全可控的数据环境。在数据存储方面，通过国产加密技术对数据进行加密，保障数据的安全性

国产化数据中台是指在数据中台的构建过程中，从硬件、软件到技术服务等多个层面，主要采用国产自主研发的产品和技术，以满足国内企业数据管理、整合、分析及应用等需求的中台系统。其目的是实现数据的汇聚、共享和价值挖掘，同时保障数据的安全性、可控性和合规性，减少对国外技术的依赖。硬件层面国产服务器和存储设备：国产化数据中台可基于国产服务器构建。在存储设备方面，像国产分布式存储系统，它们能够提供大规模的数据和视频）。软件层面国产操作系统和数据库：在操作系统方面，采用国产操作系统作为数据中台的运行环境。这些操作系统经过安全加固，能够提供稳定的运行支持，并且在与国产硬件的适配性方面表现良好，有助于提高系统的。这些工具在算法优化、可视化展示等方面也在不断进步，能够满足企业日益复杂的数据分析需求。技术服务层面本地化技术支持：国产化数据中台的一个重要优势是能够提供更及时、更有效的本地化技术支持。国内的技术团队可以数据治理方案，确保数据的使用符合相关法规和监管要求。数据安全与合规层面安全可控的数据环境：国产化数据中台有助于构建安全可控的数据环境。在数据存储方面，通过国产加密技术对数据进行加密，保障数据的安全性

图谱厂商构建知识图谱中台的案例，在与国产服务器、国产操作系统适配等方面取得了较多的实践经验，对券商行业构建具有自主可控能力的图谱中台具有示范效应。案例背景中信证券股份有限公司于2021年启动国产图数据库项目。项目开展之前，中信证券已基于主流的Neo4j开源产品构建了企业图谱及相关应用，但是随着应用的广泛深入，Neo4j开源产品也遇到了不少难题，包括只能部署成单实例，不能做集群；社区开源版本多用到4个内核，计算能力有限；没有统一资源管理和权限管理等。随着国产图数据库越来越成熟，大型银行已广泛布局国产图数据库。中信证券基于星环科技分布式图统一管理，将数据存储到大数据组件hive中，实现了历史数据的数据迁移，也安排了全量和增量的抽取调度任务。首日迁移时使用全量调度任务，平时按照增量调度。依托强大的组件技术，图谱管理系统拥有统一的集群运维管理全新的企业图谱管理系统，实现了一站式的运维管理、调度管理和权限管理等，在部分应用效果中相比neo4j社区版性能有了较大提升，并在业务易用性方面也有了长足进步，具体如下：架构提升方面：实现了软硬件国产

深度剖析业务中台、数据中台、AI中台：数字化转型的关键引擎在数字化转型的浪潮中，越来越多的企业意识到，要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，仅靠传统的业务模式和技术架构远远不够。业务中台、数据中台、AI中商平台、线下门店以及移动端应用都能协同运作，为消费者提供无缝的购物体验。二、数据中台：企业的数据“智慧大脑”（一）概念与定义数据中台是将企业内外部的多源数据进行采集、整合、清洗、存储，并提供数据分析、挖掘和应用的平台。它打破了数据孤岛，让数据在企业内部自由流通，为企业决策提供有力的数据支持。比如，一家制造业企业的数据中台，整合了生产数据、销售数据、供应链数据等，通过对这些数据的深度分析，企业可以精准营销和客户服务。数据价值挖掘：运用大数据分析技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业提供决策依据，如预测市场趋势、发现潜在客户等。（三）典型应用场景金融机构利用数据中台进行风险管理。通过整合客户的信用数据、交易数据以及外部的市场数据，数据中台可以建立风险评估模型，实时监控客户的信用风险，为信贷审批、风险预警等提供数据支持，有效降低金融风险。三、AI中台：企业的“智能助手”（一）概念与定义AI

深度剖析业务中台、数据中台、AI中台：数字化转型的关键引擎在数字化转型的浪潮中，越来越多的企业意识到，要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，仅靠传统的业务模式和技术架构远远不够。业务中台、数据中台、AI中商平台、线下门店以及移动端应用都能协同运作，为消费者提供无缝的购物体验。二、数据中台：企业的数据“智慧大脑”（一）概念与定义数据中台是将企业内外部的多源数据进行采集、整合、清洗、存储，并提供数据分析、挖掘和应用的平台。它打破了数据孤岛，让数据在企业内部自由流通，为企业决策提供有力的数据支持。比如，一家制造业企业的数据中台，整合了生产数据、销售数据、供应链数据等，通过对这些数据的深度分析，企业可以精准营销和客户服务。数据价值挖掘：运用大数据分析技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业提供决策依据，如预测市场趋势、发现潜在客户等。（三）典型应用场景金融机构利用数据中台进行风险管理。通过整合客户的信用数据、交易数据以及外部的市场数据，数据中台可以建立风险评估模型，实时监控客户的信用风险，为信贷审批、风险预警等提供数据支持，有效降低金融风险。三、AI中台：企业的“智能助手”（一）概念与定义AI

深度剖析业务中台、数据中台、AI中台：数字化转型的关键引擎在数字化转型的浪潮中，越来越多的企业意识到，要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，仅靠传统的业务模式和技术架构远远不够。业务中台、数据中台、AI中商平台、线下门店以及移动端应用都能协同运作，为消费者提供无缝的购物体验。二、数据中台：企业的数据“智慧大脑”（一）概念与定义数据中台是将企业内外部的多源数据进行采集、整合、清洗、存储，并提供数据分析、挖掘和应用的平台。它打破了数据孤岛，让数据在企业内部自由流通，为企业决策提供有力的数据支持。比如，一家制造业企业的数据中台，整合了生产数据、销售数据、供应链数据等，通过对这些数据的深度分析，企业可以精准营销和客户服务。数据价值挖掘：运用大数据分析技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业提供决策依据，如预测市场趋势、发现潜在客户等。（三）典型应用场景金融机构利用数据中台进行风险管理。通过整合客户的信用数据、交易数据以及外部的市场数据，数据中台可以建立风险评估模型，实时监控客户的信用风险，为信贷审批、风险预警等提供数据支持，有效降低金融风险。三、AI中台：企业的“智能助手”（一）概念与定义AI

深度剖析业务中台、数据中台、AI中台：数字化转型的关键引擎在数字化转型的浪潮中，越来越多的企业意识到，要想在激烈的市场竞争中脱颖而出，仅靠传统的业务模式和技术架构远远不够。业务中台、数据中台、AI中商平台、线下门店以及移动端应用都能协同运作，为消费者提供无缝的购物体验。二、数据中台：企业的数据“智慧大脑”（一）概念与定义数据中台是将企业内外部的多源数据进行采集、整合、清洗、存储，并提供数据分析、挖掘和应用的平台。它打破了数据孤岛，让数据在企业内部自由流通，为企业决策提供有力的数据支持。比如，一家制造业企业的数据中台，整合了生产数据、销售数据、供应链数据等，通过对这些数据的深度分析，企业可以精准营销和客户服务。数据价值挖掘：运用大数据分析技术，从海量数据中挖掘出有价值的信息，为企业提供决策依据，如预测市场趋势、发现潜在客户等。（三）典型应用场景金融机构利用数据中台进行风险管理。通过整合客户的信用数据、交易数据以及外部的市场数据，数据中台可以建立风险评估模型，实时监控客户的信用风险，为信贷审批、风险预警等提供数据支持，有效降低金融风险。三、AI中台：企业的“智能助手”（一）概念与定义AI

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...