数据中台建设架构方案

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的，哪些数据存在孤岛现象，以及不同系统之间的数据交互需求。确定建设目标与范围根据业务需求，明确数据中台建设的短期和长期目标。短期目标可能是整合部分关键业务数据，实现数据的共享和初步的数据分析支持；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的，哪些数据存在孤岛现象，以及不同系统之间的数据交互需求。确定建设目标与范围根据业务需求，明确数据中台建设的短期和长期目标。短期目标可能是整合部分关键业务数据，实现数据的共享和初步的数据分析支持；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的，哪些数据存在孤岛现象，以及不同系统之间的数据交互需求。确定建设目标与范围根据业务需求，明确数据中台建设的短期和长期目标。短期目标可能是整合部分关键业务数据，实现数据的共享和初步的数据分析支持；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的，哪些数据存在孤岛现象，以及不同系统之间的数据交互需求。确定建设目标与范围根据业务需求，明确数据中台建设的短期和长期目标。短期目标可能是整合部分关键业务数据，实现数据的共享和初步的数据分析支持；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的，哪些数据存在孤岛现象，以及不同系统之间的数据交互需求。确定建设目标与范围根据业务需求，明确数据中台建设的短期和长期目标。短期目标可能是整合部分关键业务数据，实现数据的共享和初步的数据分析支持；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部

必要性，接下来我们深入探讨其建设方案。建设目标：明确方向，精准发力统一数据管理，打破孤岛数据中台建设的首要目标便是实现统一的数据管理，彻底打破数据孤岛的困境。通过建立统一的数据标准和接口规范，如同搭建，如同为大厦打造稳固的地基，其重要性不言而喻。在数据中台建设方案中，它是确保数据管理和处理统一性与一致性的关键环节。统一数据标准是标准化建设的核心任务之一。企业需制定一套全面、细致且科学合理的统一数据标准解锁数据中台建设：开启企业数字化转型新征程数据中台：数字化时代的关键枢纽过去，企业在信息化建设进程中，各业务系统往往独立发展，犹如一个个孤立的“数据孤岛”。客户数据可能分散在销售系统、客服系统；运营以基于整合后的全面数据，进行宏观分析与战略规划，引领企业驶向正确的发展方向。数据中台让数据在企业内部自由流动，实现了数据的价值最大化，真正成为企业数字化转型的“助推器”，这也凸显了建设数据中台的紧迫性与数字化重塑，将数据贯穿于研发、生产、销售、服务等各个业务环节，实现数据的实时流通与共享，提升业务流程的效率和透明度。建设方法：步步为营，构建坚实基础标准化建设，奠定基石标准化建设是数据中台建设的根基

资产的可视化和可管理。四、实施路径与方法数据中台建设采用"总体规划、分步实施"的策略。首先进行业务需求调研和数据资产盘点，然后设计整体架构方案。实施过程分为三个阶段：第一阶段搭建基础平台，实现数据采集和搭建一套数据中台整体架构方案在数字化转型的浪潮中，数据中台已成为企业构建数据驱动能力的核心基础设施。数据中台不是简单的技术堆砌，而是一套完整的体系架构，旨在实现数据资产的价值最大化。本文将为您解析数据中台的整体架构方案。一、数据中台的核心价值数据中台的核心价值在于打破数据孤岛，实现数据资源的统一管理和共享。通过构建标准化的数据资产体系，数据中台能够为企业提供一致的数据视图，支持快速的数据服务创新技术团队的紧密配合。企业应该根据自身特点，制定符合实际需求的实施方案。通过数据中台的建设，企业将获得数据驱动的核心竞争力，在数字化时代赢得先机。未来，随着人工智能技术的发展，数据中台将进一步向智能化方向演进，为企业创造更大的价值。。它不仅解决了数据分散、标准不一的问题，更重要的是为企业构建了数据驱动的能力基础。二、整体架构设计数据中台采用"三横两纵"的架构设计。"三横"指数据采集与接入层、数据开发与治理层、数据服务与开放层

必要性，接下来我们深入探讨其建设方案。建设目标：明确方向，精准发力统一数据管理，打破孤岛数据中台建设的首要目标便是实现统一的数据管理，彻底打破数据孤岛的困境。通过建立统一的数据标准和接口规范，如同搭建，如同为大厦打造稳固的地基，其重要性不言而喻。在数据中台建设方案中，它是确保数据管理和处理统一性与一致性的关键环节。统一数据标准是标准化建设的核心任务之一。企业需制定一套全面、细致且科学合理的统一数据标准解锁数据中台建设：开启企业数字化转型新征程数据中台：数字化时代的关键枢纽过去，企业在信息化建设进程中，各业务系统往往独立发展，犹如一个个孤立的“数据孤岛”。客户数据可能分散在销售系统、客服系统；运营以基于整合后的全面数据，进行宏观分析与战略规划，引领企业驶向正确的发展方向。数据中台让数据在企业内部自由流动，实现了数据的价值最大化，真正成为企业数字化转型的“助推器”，这也凸显了建设数据中台的紧迫性与数字化重塑，将数据贯穿于研发、生产、销售、服务等各个业务环节，实现数据的实时流通与共享，提升业务流程的效率和透明度。建设方法：步步为营，构建坚实基础标准化建设，奠定基石标准化建设是数据中台建设的根基

资产的可视化和可管理。四、实施路径与方法数据中台建设采用"总体规划、分步实施"的策略。首先进行业务需求调研和数据资产盘点，然后设计整体架构方案。实施过程分为三个阶段：第一阶段搭建基础平台，实现数据采集和搭建一套数据中台整体架构方案在数字化转型的浪潮中，数据中台已成为企业构建数据驱动能力的核心基础设施。数据中台不是简单的技术堆砌，而是一套完整的体系架构，旨在实现数据资产的价值最大化。本文将为您解析数据中台的整体架构方案。一、数据中台的核心价值数据中台的核心价值在于打破数据孤岛，实现数据资源的统一管理和共享。通过构建标准化的数据资产体系，数据中台能够为企业提供一致的数据视图，支持快速的数据服务创新技术团队的紧密配合。企业应该根据自身特点，制定符合实际需求的实施方案。通过数据中台的建设，企业将获得数据驱动的核心竞争力，在数字化时代赢得先机。未来，随着人工智能技术的发展，数据中台将进一步向智能化方向演进，为企业创造更大的价值。。它不仅解决了数据分散、标准不一的问题，更重要的是为企业构建了数据驱动的能力基础。二、整体架构设计数据中台采用"三横两纵"的架构设计。"三横"指数据采集与接入层、数据开发与治理层、数据服务与开放层

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：

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...

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"}...

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

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。...

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...

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。

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":...