国产数据湖选型

数据湖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，确保入湖数据质量能力。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，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

国产化数据库选型需要综合多方面因素进行考量，以下是一些常见的国产数据库及选型要点：选型考量因素技术层面架构特性：根据业务场景选择集中式或分布式架构。集中式数据库适合一致性与稳定性要求高、复杂SQL查询快的场景；分布式数据库则适用于海量数据弹性扩展业务与海量数据的OLAP业务。性能容量：关注数据库的TPCC数据等基准性能，还要针对生产环境典型应用场景进行压力测试，同时考虑数据库架构能否支撑原有数据库的容量。高可用与可靠：了解不同数据库保证数据一致性和高可用的实现原理，如物理日志记录传输、逻辑日志、分布式协议等方式，以及各自在同步效率、延迟和适用场景上的差异。兼容性：包括与现有系统、应用程序、SQL语法以及数据格式等的兼容性，确保替换后业务能正常运行。产品层面内核研发团队：强大的研发团队是数据库持续优化、升级和提供技术支持的保障，可关注团队的技术实力、研发经验和创新能力。金融级案例：有金融级应用案例的数据库，通常在稳定性、安全性和性能方面经过了更严格的考验，能更好地满足企业关键业务需求。生态层面开源社区：活跃的开源社区意味着丰富的技术资源、快速的问题解决和持续的功能迭代，可降低使用和维护

信创国产化数据库选型在信息技术应用创新（信创）战略背景下，数据库作为信息系统的核心组件，其国产化选型已成为各行业数字化转型中的关键议题。随着国际形势变化和技术自主可控需求提高，国产数据库正迎来功能完整性、性能指标上逐步接近国际领先水平。同时，云原生数据库的兴起为国产数据库提供了弯道超车的机会。选型关键考量因素数据库选型需要综合考虑多方面因素。技术指标方面，应评估产品的SQL兼容性、事务处理前所未有的发展机遇。国产数据库发展现状近年来，国产数据库技术取得了长足进步，产品形态日益丰富。从技术路线看，主要分为关系型和非关系型两大类。关系型数据库在事务处理方面表现优异，能够满足金融、电信等对ACID特性要求严格的场景；非关系型数据库则在大数据处理、高并发读写等场景中展现出独特优势。在架构设计上，国产数据库既有基于开源代码深度优化的产品，也有完全自主研发的解决方案。部分产品已通过国际标准认证，在。成本因素不仅包含软件授权费用，还应计算硬件投入、人员培训、迁移改造等全生命周期成本。选型实施路径科学的选型过程应遵循系统化方法。首先要开展需求分析，明确业务场景特点、数据规模预期、性能指标要求等核心需求

数据湖建设是一个涉及规划、技术选型、实施和管理的复杂过程。以下是数据湖建设的关键步骤和考虑因素：需求分析：明确数据湖的目标和用途，包括支持的业务场景、数据源、数据类型和预期的数据量。技术选型：选择合适的技术栈，包括存储系统、计算框架、数据治理工具等。架构设计：设计数据湖的架构，包括数据存储、处理、分析和安全等各个层面。数据源识别：确定数据来源，包括内部数据和外部数据，以及数据的类型和格式。数据一致性，包括数据校验和清洗。数据访问和分析：提供数据访问接口，支持数据科学家和分析师进行数据探索和分析。性能优化：根据数据访问模式和查询性能，优化数据存储和计算资源。成本管理：评估和管理数据湖的总拥有成本，包括硬件、软件、人力和能源消耗。监控和维护：实施数据湖的监控和维护策略，确保系统的稳定性和可靠性。用户培训和文化建设：对用户进行数据湖使用和最佳实践的培训，建立数据驱动的文化。扩展性和灵活性：确保数据湖架构的可扩展性和灵活性，以适应未来的变化和增长。云服务集成：考虑将数据湖部署在云上，利用云服务提供的数据湖解决方案和服务。

数据湖建设方案涉及多个方面，包括技术选型、架构设计、数据治理等。以下是一个通用的数据湖建设方案示例，明确建设目标与需求业务目标：确定数据湖建设期望达成的业务成果，例如提高数据分析效率、支持实时决策对数据湖的使用需求，包括数据查询、分析工具的偏好，数据处理的时效性要求，以及是否需要支持机器学习和人工智能应用等。数据湖架构设计存储层选择分布式文件系统：具备高扩展性、容错性强的特点，适合存储海量的各类分层架构，如原始数据层、明细数据层、汇总数据层和应用数据层，便于数据的管理和高效查询。数据管理层元数据管理：部署元数据管理工具，自动或手动采集数据湖中的元数据信息，包括数据的定义、来源、格式、关系等，为数据的查找、理解和治理提供支持，并实现元数据的可视化展示和共享。数据治理：建立数据治理框架，制定数据标准、规范数据质量规则，通过数据质量监控工具定期对数据湖中的数据进行质量评估和问题发现，确保数据的交互式查询工具，满足用户对数据湖中的数据进行即席查询和快速探索分析的需求，提供低延迟的数据查询响应。应用层数据分析与挖掘工具：集成R、Python等数据分析和机器学习库，以及商业智能工具，方便数据

湖仓一体化架构的出现，对于国产基础软件来说，是发展红利。从大环境上来讲，数据底层国产化，可以为中国企业数字化转型提供更安全、可控和高效的技术底座支撑。在大数据行业，解决核心技术关键环节“卡脖子”问题，数据管理软件逐步由集中式架构向分布式架构演进。在这个过程中，国外的传统巨头既有优势无法发挥作用，国产厂商有希望在这场技术演进中实现弯道超车。在国产替代初期，大数据软件市场正面临着巨大的机遇。湖仓一体新市场至关重要，这将为中国的数字经济发展带来重要的意义和长远的价值。这个趋势已然不可逆转。今天的企业数据库市场，正处在从集中式向分布式转变的时期，传统的关系型数据库在高并发、分析等方面存在劣势，相应地的出现，必将进一步加速和推动这一趋势的发生。加速国产化替代浪潮席卷而来，然而，我们也应该认识到，国产化替代是个系统的工程。中国企业数字化转型，需要国产基础软件企业以先进的技术和领先的数字化理念提供产品和解决方案。目前看来，在大数据基础软件领域，本土企业不仅拥有雄厚的技术实力，而且具备高速成长和快速创新的空间。

建设数据湖涉及数据摸底、技术选型、数据接入、应用治理和业务支撑等关键步骤，选择合适的存储和计算引擎，确保系统的稳定性和灵活性，以支持企业的数据管理和分析需求。1.数据湖的概念和特征数据湖是一种企业数据架构方法，具有以下核心特征：保真性：数据湖中存储业务系统中的数据的完整拷贝，保持数据的原始格式和内容不变。灵活性：数据湖支持“读取型schema”，能够灵活应对业务的不确定性，支持数据的按需处理。支持流批处理：同时支持批量处理和流式处理。支持数据更新：允许数据的更新和修改。支持事务（ACID）：确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。可扩展的元数据：支持丰富的元数据管理。2.数据湖建设的基本过程数据湖的建设可以分为以下几个阶段：数据摸底数据调研：全面了解企业内部的数据来源、数据类型、数据形态、数据模式、数据总量和数据增量。组织结构梳理：明确数据和组织结构之间的关系，为后续的用户角色、权限设计和服务方式奠定基础。技术选型存储选型：选择分布式对象存储系统。计算引擎选型：选择支持批处理和SQL处理的计算引擎。数据接入确定数据源：根据数据摸底结果，确定需要接入的数据源。数据抽取：完成数据的

搭建数据湖需明确业务需求并设计数据架构与技术选型，做好数据采集存储、处理分析、管理治理及应用开发集成工作，同时持续监控优化，从而构建起一个集多源数据存储、高效处理分析及安全管理于一体的综合性数据平台整体架构，包括数据存储层、计算层、数据管理层和应用层等。确定各层的功能和相互关系，规划数据的流入、存储、处理和流出路径。技术选型：根据业务需求和数据特点，选择适合的数据湖技术栈。数据采集与存储数据接入。以下是具体的搭建步骤：规划与设计明确业务需求：与业务部门密切合作，深入了解企业的业务流程、数据分析需求和决策支持需求，确定数据湖需要存储和处理的数据类型、规模和使用场景。数据架构设计：设计数据湖的：建立数据接入通道，将企业内外部的各种数据源接入数据湖。存储配置：配置数据湖的存储系统，根据数据的类型和访问频率，选择合适的存储策略。例如，对于经常访问的热数据，可以存储在高性能的存储介质上；对于历史归档数据，可以存储在低成本的存储介质上。数据处理与分析计算引擎集成：将选定的计算引擎与数据湖集成，确保计算引擎能够高效地访问和处理数据湖中的数据。数据处理流程构建：根据业务需求，构建数据处理流程。可以

总体架构，包括存储层、计算层、数据治理层等的初步规划。考虑数据湖是基于云计算还是本地部署，以及如何与现有系统集成。二、技术选型存储系统选型分布式文件系统：适合存储大规模的非结构化和半结构化数据，具有高满足不同的数据访问需求。数据仓库（可选）：如果需要对结构化数据进行高效的分析和查询。数据治理工具选型元数据管理工具：用于管理数据湖中的元数据，包括数据的来源、定义、关系等信息，帮助用户更好地理解和管理响应速度。数据更新与演进随着业务的发展和数据的变化，及时更新数据湖中的数据。包括定期导入新的数据、更新已有的数据、删除过期的数据等。根据业务需求的变化，对数据湖的架构、技术选型、数据治理策略等进行调整和演进，以适应新的业务场景和数据处理要求。数据湖体系建设是一个复杂的系统工程，以下是详细的建设步骤：一、需求分析与规划业务需求理解与企业内各业务部门（如销售、市场、财务等）深入沟通，了解业务流程和数据分析需求。例如，销售部门可能需要分析客户购买行为、销售趋势等数据，以制定销售策略；市场部门可能关注营销活动效果评估。确定数据湖能够支持的业务场景，如实时数据分析、批量数据处理、数据挖掘等。数据来源梳理盘点企业内部和外部的数据源，包括数据

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...