高可用数据中台

银行数据中台是指银行机构为了实现数据的高可用、高复用和高价值，构建的一套数据管理和服务系统。以下是银行数据中台的几个关键特点：数据整合与共享：银行数据中台通过集成和整合内部各业务系统的数据，打破部门间的数据孤岛，构建统一、高效的数据后台，为全渠道服务和智能化运营提供基础。数据治理：银行数据中台的建设和运营过程中，数据治理是关键，包括数据来源路径分析、数据问题跟踪分析等，需要业务与技术的配合，从上到下对数据中台进行数据治理的重视与规划。风险管理：数据中台在风险管理方面发挥巨大作用，通过实时收集和分析交易数据，快速识别异常交易行为，进行风险预警和控制，利用大数据技术进行欺诈检测和反洗钱活动。客户体验提升：数据中台利用大数据分析和机器学习技术，对客户行为进行深入洞察，实现个性化推荐和精准营销，提升客户体验。技术平台：银行数据中台作为技术平台，提供数据服务和API，支持业务创新和服务优化。

银行数据中台是指银行机构为了实现数据的高可用、高复用和高价值，构建的一套数据管理和服务系统。以下是银行数据中台的几个关键特点：数据整合与共享：银行数据中台通过集成和整合内部各业务系统的数据，打破部门间的数据孤岛，构建统一、高效的数据后台，为全渠道服务和智能化运营提供基础。数据治理：银行数据中台的建设和运营过程中，数据治理是关键，包括数据来源路径分析、数据问题跟踪分析等，需要业务与技术的配合，从上到下对数据中台进行数据治理的重视与规划。风险管理：数据中台在风险管理方面发挥巨大作用，通过实时收集和分析交易数据，快速识别异常交易行为，进行风险预警和控制，利用大数据技术进行欺诈检测和反洗钱活动。客户体验提升：数据中台利用大数据分析和机器学习技术，对客户行为进行深入洞察，实现个性化推荐和精准营销，提升客户体验。技术平台：银行数据中台作为技术平台，提供数据服务和API，支持业务创新和服务优化。

，确保数据中台系统的高可用性。采用主备模式或集群模式部署系统，当主节点出现故障时，备节点能够自动接管工作，保证系统的不间断运行。使用负载均衡器将请求分发到多个节点上，避免单个节点负载过高。灾备策略：制定打造稳定可靠的数据中台系统：企业数字化转型的基石在数字化浪潮中，企业积累的数据量呈爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据成为关键。数据中台系统应运而生，它作为企业数据处理和应用的核心枢纽，为企业提供了数据共享、分析和决策支持的能力。而一个稳定可靠的数据中台系统，更是企业实现数字化转型的基石。一、稳定可靠的数据中台架构设计分层架构：采用分层架构设计，将数据中台分为数据采集层、数据存储层、数据处理层采集阶段，对数据进行校验和清洗，去除错误数据和重复数据；在数据存储和处理过程中，定期进行数据质量评估，及时发现和解决数据质量问题。数据安全保障：数据中台涉及大量企业核心数据，数据安全至关重要。采取、技术选型与系统优化选择成熟的技术栈：在技术选型时，优先选择成熟、稳定、开源的技术产品和框架。性能优化：持续对数据中台系统进行性能优化，提高系统的响应速度和处理能力。通过优化数据存储结构、索引设计和查询

，确保数据中台系统的高可用性。采用主备模式或集群模式部署系统，当主节点出现故障时，备节点能够自动接管工作，保证系统的不间断运行。使用负载均衡器将请求分发到多个节点上，避免单个节点负载过高。灾备策略：制定打造稳定可靠的数据中台系统：企业数字化转型的基石在数字化浪潮中，企业积累的数据量呈爆炸式增长，如何有效管理和利用这些数据成为关键。数据中台系统应运而生，它作为企业数据处理和应用的核心枢纽，为企业提供了数据共享、分析和决策支持的能力。而一个稳定可靠的数据中台系统，更是企业实现数字化转型的基石。一、稳定可靠的数据中台架构设计分层架构：采用分层架构设计，将数据中台分为数据采集层、数据存储层、数据处理层采集阶段，对数据进行校验和清洗，去除错误数据和重复数据；在数据存储和处理过程中，定期进行数据质量评估，及时发现和解决数据质量问题。数据安全保障：数据中台涉及大量企业核心数据，数据安全至关重要。采取、技术选型与系统优化选择成熟的技术栈：在技术选型时，优先选择成熟、稳定、开源的技术产品和框架。性能优化：持续对数据中台系统进行性能优化，提高系统的响应速度和处理能力。通过优化数据存储结构、索引设计和查询

数据中台：高并发应用背后的强大引擎数据中台与高并发应用的时代背景在数字化浪潮的汹涌推动下，我们已然步入一个数据爆炸式增长的时代。互联网的普及使得各类业务呈现出爆发式的扩张态势，高并发应用如雨后春笋般数据处理效率低下，无法满足高并发应用对数据实时性的严格要求，而且在面对海量数据的处理时，容易出现系统性能瓶颈，导致响应迟缓、甚至系统崩溃。数据中台作为一种全新的数据架构模式，应运而生。它就像是一座桥梁，连接着企业的前台业务与后台数据资源，旨在打破数据孤岛，实现数据的统一管理、共享与复用。通过整合企业内外部的各类数据，进行清洗、转换、存储和分析，数据中台能够为高并发应用提供高效、稳定的数据支持，确保在高并发场景下，应用能够快速响应用户请求，为用户提供流畅的体验。数据中台如何支撑高并发应用强大的数据存储与管理数据中台具备强大的横向扩展能力，这是其应对高并发应用数据量增长的关键特性。数据中台还拥有提供了坚实的数据基础。实时数据同步与处理数据中台的实时数据同步能力是支撑高并发应用的重要保障。在社交媒体平台中，用户的每一次点赞、评论、分享等操作都需要实时反映在系统中。高效的数据治理与开发数据治理是

数据中台：高并发应用背后的强大引擎数据中台与高并发应用的时代背景在数字化浪潮的汹涌推动下，我们已然步入一个数据爆炸式增长的时代。互联网的普及使得各类业务呈现出爆发式的扩张态势，高并发应用如雨后春笋般数据处理效率低下，无法满足高并发应用对数据实时性的严格要求，而且在面对海量数据的处理时，容易出现系统性能瓶颈，导致响应迟缓、甚至系统崩溃。数据中台作为一种全新的数据架构模式，应运而生。它就像是一座桥梁，连接着企业的前台业务与后台数据资源，旨在打破数据孤岛，实现数据的统一管理、共享与复用。通过整合企业内外部的各类数据，进行清洗、转换、存储和分析，数据中台能够为高并发应用提供高效、稳定的数据支持，确保在高并发场景下，应用能够快速响应用户请求，为用户提供流畅的体验。数据中台如何支撑高并发应用强大的数据存储与管理数据中台具备强大的横向扩展能力，这是其应对高并发应用数据量增长的关键特性。数据中台还拥有提供了坚实的数据基础。实时数据同步与处理数据中台的实时数据同步能力是支撑高并发应用的重要保障。在社交媒体平台中，用户的每一次点赞、评论、分享等操作都需要实时反映在系统中。高效的数据治理与开发数据治理是

数据中台：高并发应用背后的强大引擎数据中台与高并发应用的时代背景在数字化浪潮的汹涌推动下，我们已然步入一个数据爆炸式增长的时代。互联网的普及使得各类业务呈现出爆发式的扩张态势，高并发应用如雨后春笋般数据处理效率低下，无法满足高并发应用对数据实时性的严格要求，而且在面对海量数据的处理时，容易出现系统性能瓶颈，导致响应迟缓、甚至系统崩溃。数据中台作为一种全新的数据架构模式，应运而生。它就像是一座桥梁，连接着企业的前台业务与后台数据资源，旨在打破数据孤岛，实现数据的统一管理、共享与复用。通过整合企业内外部的各类数据，进行清洗、转换、存储和分析，数据中台能够为高并发应用提供高效、稳定的数据支持，确保在高并发场景下，应用能够快速响应用户请求，为用户提供流畅的体验。数据中台如何支撑高并发应用强大的数据存储与管理数据中台具备强大的横向扩展能力，这是其应对高并发应用数据量增长的关键特性。数据中台还拥有提供了坚实的数据基础。实时数据同步与处理数据中台的实时数据同步能力是支撑高并发应用的重要保障。在社交媒体平台中，用户的每一次点赞、评论、分享等操作都需要实时反映在系统中。高效的数据治理与开发数据治理是

且成本高痛点描述：企业为了满足不同业务的数据需求，可能采用了多种不同的技术架构和工具，导致技术架构复杂，运维成本高，且不同技术之间的兼容性和协同性存在问题。解决方式：数据中台采用了统一的技术架构和数据数据中台主要解决了企业在数据管理和业务发展过程中的一系列痛点，以下是详细介绍：数据分散与孤岛问题痛点描述：企业内各业务系统独立建设，数据分散在不同的数据库和应用中，形成数据孤岛，导致数据难以整合和共享，无法进行全面的数据分析和挖掘。解决方式：数据中台通过数据集成技术，将分散在各个业务系统中的数据抽取、清洗、转换后汇聚到统一的数据湖中，打破数据孤岛，实现数据的集中存储和管理，为企业提供统一的数据视图。数据质量参差不齐痛点描述：不同业务系统对数据的录入和管理标准不一致，导致数据存在大量的缺失、错误、重复等质量问题，影响数据分析的准确性和决策的可靠性。解决方式：数据中台建立了数据质量监控和治理体系下，数据分析师和开发人员需要从各个业务系统中获取数据，进行复杂的清洗、转换和整合工作，开发周期长，效率低下，且代码复用率低。解决方式：数据中台提供了丰富的数据开发工具和组件，如数据仓库构建工具、ETL

且成本高痛点描述：企业为了满足不同业务的数据需求，可能采用了多种不同的技术架构和工具，导致技术架构复杂，运维成本高，且不同技术之间的兼容性和协同性存在问题。解决方式：数据中台采用了统一的技术架构和数据数据中台主要解决了企业在数据管理和业务发展过程中的一系列痛点，以下是详细介绍：数据分散与孤岛问题痛点描述：企业内各业务系统独立建设，数据分散在不同的数据库和应用中，形成数据孤岛，导致数据难以整合和共享，无法进行全面的数据分析和挖掘。解决方式：数据中台通过数据集成技术，将分散在各个业务系统中的数据抽取、清洗、转换后汇聚到统一的数据湖中，打破数据孤岛，实现数据的集中存储和管理，为企业提供统一的数据视图。数据质量参差不齐痛点描述：不同业务系统对数据的录入和管理标准不一致，导致数据存在大量的缺失、错误、重复等质量问题，影响数据分析的准确性和决策的可靠性。解决方式：数据中台建立了数据质量监控和治理体系下，数据分析师和开发人员需要从各个业务系统中获取数据，进行复杂的清洗、转换和整合工作，开发周期长，效率低下，且代码复用率低。解决方式：数据中台提供了丰富的数据开发工具和组件，如数据仓库构建工具、ETL

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。

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

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...

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。...

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"}...

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：

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

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

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•...

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":...