数据中台方案厂商

数据中台厂商哪家好？在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业构建数据驱动能力的核心基础设施。面对市场上众多数据中台解决方案提供商，企业该如何选择适合自身需求的厂商？本文将从多个维度分析评估数据中台厂商。评估厂商时，应关注其在目标行业的成功案例数量与质量，了解其是否具备行业专属的数据模型和解决方案。不同行业对数据中台的需求差异显著。例如，零售行业注重用户行为分析和库存优化，金融行业关注风险控制和合规的关键因素，帮助读者建立科学的选型框架。技术能力评估优秀的数据中台厂商首先应具备坚实的技术基础。在数据处理能力方面，厂商需要支持从数据采集、清洗、存储到分析的全链路技术，能够处理结构化与非结构化数据，应对高并发、大容量的数据场景。实时计算能力已成为现代数据中台的标配，厂商是否支持流批一体处理架构是重要考量点。在技术架构方面，云原生已成为行业共识，评估厂商是否采用微服务架构、容器化部署以及DevOps实践至关重要。同时，数据安全技术也不容忽视，包括数据加密、访问控制、审计追踪等能力都应纳入评估范围。行业经验积累数据中台建设不是单纯的IT项目，而是业务与技术的深度融合。因此，厂商的行业经验尤为重要

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数据中台厂商哪家好？在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业构建数据驱动能力的核心基础设施。面对市场上众多数据中台解决方案提供商，企业该如何选择适合自身需求的厂商？本文将从多个维度分析评估数据中台厂商。评估厂商时，应关注其在目标行业的成功案例数量与质量，了解其是否具备行业专属的数据模型和解决方案。不同行业对数据中台的需求差异显著。例如，零售行业注重用户行为分析和库存优化，金融行业关注风险控制和合规的关键因素，帮助读者建立科学的选型框架。技术能力评估优秀的数据中台厂商首先应具备坚实的技术基础。在数据处理能力方面，厂商需要支持从数据采集、清洗、存储到分析的全链路技术，能够处理结构化与非结构化数据，应对高并发、大容量的数据场景。实时计算能力已成为现代数据中台的标配，厂商是否支持流批一体处理架构是重要考量点。在技术架构方面，云原生已成为行业共识，评估厂商是否采用微服务架构、容器化部署以及DevOps实践至关重要。同时，数据安全技术也不容忽视，包括数据加密、访问控制、审计追踪等能力都应纳入评估范围。行业经验积累数据中台建设不是单纯的IT项目，而是业务与技术的深度融合。因此，厂商的行业经验尤为重要

数据中台厂商哪家好？在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业构建数据驱动能力的核心基础设施。面对市场上众多数据中台解决方案提供商，企业该如何选择适合自身需求的厂商？本文将从多个维度分析评估数据中台厂商。评估厂商时，应关注其在目标行业的成功案例数量与质量，了解其是否具备行业专属的数据模型和解决方案。不同行业对数据中台的需求差异显著。例如，零售行业注重用户行为分析和库存优化，金融行业关注风险控制和合规的关键因素，帮助读者建立科学的选型框架。技术能力评估优秀的数据中台厂商首先应具备坚实的技术基础。在数据处理能力方面，厂商需要支持从数据采集、清洗、存储到分析的全链路技术，能够处理结构化与非结构化数据，应对高并发、大容量的数据场景。实时计算能力已成为现代数据中台的标配，厂商是否支持流批一体处理架构是重要考量点。在技术架构方面，云原生已成为行业共识，评估厂商是否采用微服务架构、容器化部署以及DevOps实践至关重要。同时，数据安全技术也不容忽视，包括数据加密、访问控制、审计追踪等能力都应纳入评估范围。行业经验积累数据中台建设不是单纯的IT项目，而是业务与技术的深度融合。因此，厂商的行业经验尤为重要

中台的主要厂商类型在数据中台领域，提供解决方案的厂商大致可以分为三类，各自有着不同的技术背景和服务特点。一类是传统大数据平台提供商。这类厂商通常拥有多年的大数据处理经验，技术积累深厚，产品功能全面。它们的数据中台解决方案往往基于原有的大数据平台进行扩展，强调数据的存储、计算和分析能力，适合对数据处理性能要求较高的大型企业。第二类是新兴的云服务商。随着云计算技术的普及，这类厂商利用云端弹性扩展的优势，提供了灵活部署的数据中台服务。它们的解决方案通常采用微服务架构，强调敏捷性和易用性，能够快速响应业务变化，特别适合正在上云或已经上云的企业。第三类是专注于垂直行业的解决方案商。这类厂商深耕特定行业梳理数据资产，设计合理的运营体系。未来，数据中台将向更加平台化、服务化的方向发展，厂商之间的竞争也将从单纯的产品功能转向整体解决方案能力和业务价值创造能力的比拼。对于企业而言，选择适合自身发展阶段和业务需求的厂商，建立可持续演进的数据能力体系，才是实现数据驱动的关键。数据中台，有哪些厂商？数据中台的概念与价值数据中台是近年来企业数字化转型过程中兴起的重要架构理念，它介于前台业务系统和后台数据仓库之间，扮演着数据资产化、服务化和价值化的关键角色。简单来说，数据中台

数据中台是一种数字化综合解决方案。狭义来看，数据中台是一套实现数据资产化和服务复用的工具；广义来看，数据中台是一套运用数据推动企业数字化转型升级的机制和方法论。数据中台始于业务数据的沉淀积累，用于数据的收集、整合、分析及应用，循环往复，形成生态闭环。在大数据、云原生、人工智能等技术发展和企业数字化转型加速的双重驱动下，数据中台在多场景快速落地。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。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

中台的主要厂商类型在数据中台领域，提供解决方案的厂商大致可以分为三类，各自有着不同的技术背景和服务特点。一类是传统大数据平台提供商。这类厂商通常拥有多年的大数据处理经验，技术积累深厚，产品功能全面。它们的数据中台解决方案往往基于原有的大数据平台进行扩展，强调数据的存储、计算和分析能力，适合对数据处理性能要求较高的大型企业。第二类是新兴的云服务商。随着云计算技术的普及，这类厂商利用云端弹性扩展的优势，提供了灵活部署的数据中台服务。它们的解决方案通常采用微服务架构，强调敏捷性和易用性，能够快速响应业务变化，特别适合正在上云或已经上云的企业。第三类是专注于垂直行业的解决方案商。这类厂商深耕特定行业梳理数据资产，设计合理的运营体系。未来，数据中台将向更加平台化、服务化的方向发展，厂商之间的竞争也将从单纯的产品功能转向整体解决方案能力和业务价值创造能力的比拼。对于企业而言，选择适合自身发展阶段和业务需求的厂商，建立可持续演进的数据能力体系，才是实现数据驱动的关键。数据中台，有哪些厂商？数据中台的概念与价值数据中台是近年来企业数字化转型过程中兴起的重要架构理念，它介于前台业务系统和后台数据仓库之间，扮演着数据资产化、服务化和价值化的关键角色。简单来说，数据中台

中台的主要厂商类型在数据中台领域，提供解决方案的厂商大致可以分为三类，各自有着不同的技术背景和服务特点。一类是传统大数据平台提供商。这类厂商通常拥有多年的大数据处理经验，技术积累深厚，产品功能全面。它们的数据中台解决方案往往基于原有的大数据平台进行扩展，强调数据的存储、计算和分析能力，适合对数据处理性能要求较高的大型企业。第二类是新兴的云服务商。随着云计算技术的普及，这类厂商利用云端弹性扩展的优势，提供了灵活部署的数据中台服务。它们的解决方案通常采用微服务架构，强调敏捷性和易用性，能够快速响应业务变化，特别适合正在上云或已经上云的企业。第三类是专注于垂直行业的解决方案商。这类厂商深耕特定行业梳理数据资产，设计合理的运营体系。未来，数据中台将向更加平台化、服务化的方向发展，厂商之间的竞争也将从单纯的产品功能转向整体解决方案能力和业务价值创造能力的比拼。对于企业而言，选择适合自身发展阶段和业务需求的厂商，建立可持续演进的数据能力体系，才是实现数据驱动的关键。数据中台，有哪些厂商？数据中台的概念与价值数据中台是近年来企业数字化转型过程中兴起的重要架构理念，它介于前台业务系统和后台数据仓库之间，扮演着数据资产化、服务化和价值化的关键角色。简单来说，数据中台

中台的主要厂商类型在数据中台领域，提供解决方案的厂商大致可以分为三类，各自有着不同的技术背景和服务特点。一类是传统大数据平台提供商。这类厂商通常拥有多年的大数据处理经验，技术积累深厚，产品功能全面。它们的数据中台解决方案往往基于原有的大数据平台进行扩展，强调数据的存储、计算和分析能力，适合对数据处理性能要求较高的大型企业。第二类是新兴的云服务商。随着云计算技术的普及，这类厂商利用云端弹性扩展的优势，提供了灵活部署的数据中台服务。它们的解决方案通常采用微服务架构，强调敏捷性和易用性，能够快速响应业务变化，特别适合正在上云或已经上云的企业。第三类是专注于垂直行业的解决方案商。这类厂商深耕特定行业梳理数据资产，设计合理的运营体系。未来，数据中台将向更加平台化、服务化的方向发展，厂商之间的竞争也将从单纯的产品功能转向整体解决方案能力和业务价值创造能力的比拼。对于企业而言，选择适合自身发展阶段和业务需求的厂商，建立可持续演进的数据能力体系，才是实现数据驱动的关键。数据中台，有哪些厂商？数据中台的概念与价值数据中台是近年来企业数字化转型过程中兴起的重要架构理念，它介于前台业务系统和后台数据仓库之间，扮演着数据资产化、服务化和价值化的关键角色。简单来说，数据中台

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。

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

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...

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•...

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：

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。...

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

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"}...