知名的数据湖架构

数据湖的技术架构是一个复杂的系统，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和治理等多个方面。存储层：数据湖的存储层通常基于分布式文件系统，这些系统以块为单位存储数据，并将其分散到多个存储节点，提供高安全策略管理、审计和加密功能。分层架构设计：数据湖通常采用多层设计来处理数据的不同生命周期，包括原始数据层、清洗层、聚合层和访问层。微服务架构与数据湖结合：数据湖的架构设计可以采用微服务架构，构建专注于业务功能并可独立部署的小型服务，以实现解耦、敏捷和可扩展性。云原生数据湖架构：云原生数据湖架构，如阿里云的数据湖解决方案，提供了统一存储各类数据的存储层、服务化的管控与优化的管控层、多元的计算与分析层，以及面向湖和仓完善的数据开发体系和数据治理平台。可用性和冗余。数据管理与元数据层：数据湖需要有效的元数据管理，它提供数据分类、元数据搜索和数据血缘分析的功能。数据治理与安全层：数据治理与安全是数据湖的重要组成部分，安全与访问控制框架，提供细粒度的

数据湖的架构通常由多个层次组成，以下是一个典型的数据湖架构：数据采集层负责从各种数据源收集数据，并将其传输到数据湖存储系统中。数据源可以包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、日志文件、物联网。数据管理层元数据管理负责对数据湖中的数据进行元数据的定义、存储和管理。元数据包括数据的来源、格式、结构、关系、语义等信息，帮助用户理解和使用数据。数据质量管理确保数据湖中的数据质量符合业务需求，通过数据清洗、转换、验证等操作，提高数据的准确性、完整性、一致性和时效性。数据安全管理保护数据湖中的数据安全，防止数据泄露、篡改和非法访问。通过身份认证、授权访问、数据加密、审计等手段，确保只有合法的用户和应用程序能够访问和使用数据。数据处理与分析层批处理对存储在数据湖中的大量数据进行批量处理，如数据挖掘、统计分析、报表生成等流处理对实时产生的数据进行实时处理和分析，如实时监控、实时预警、实时决策等。交互式分析支持用户对数据湖中的数据进行交互式查询和分析，以便快速获取数据洞察。数据应用层将数据湖中的数据通过各种应用程序和工具进行展示和利用，为企业的业务决策、运营管理、客户服务等提供支持。数据应用

湖仓一体架构是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据管理和分析架构。以下是湖仓一体架构的关键特点和组成：存算分离：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以根据业务需求独立扩展。成本科学家和机器学习工程师能够轻松访问数据。元数据层：湖仓一体架构中的元数据层提供了丰富的管理特性，如ACID事务、流式I/O、时间旅行、模式强制和数据验证。性能优化：新的查询引擎设计使得湖仓一体能够提供高性能的SQL执行能力，包括缓存热数据、数据布局优化、辅助数据结构如统计和索引以及现代CPU上的矢量化执行。架构层次：湖仓一体架构通常包括五个层次：消费层、语义层、处理层、存储层和摄取层。批流一体：湖仓一体能够做到真正的批流一体，从而简化数据的架构。数据湖和数据仓库的集成：湖仓一体是将数据湖和数据仓库集成在一起的解决方案，结合了数据湖的灵活性和数据仓库的结构化分析能力。统一数据管理平台：作为一个统一的数据管理平台，湖仓一体支持数据的多样性、灵活性和实时性，用于运行各种大数据处理和分析任务。、高一致性的场景尤为重要。多种数据源支持：支持多种数据源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。开放的数据格式：湖仓一体使用开放的数据格式使得数据

数据湖架构是一种以数据湖为核心的数据存储和处理架构，旨在实现对海量、多源、异构数据的集中存储、管理和分析。数据湖存储层分布式文件系统：是数据湖的底层存储基础，具有高可扩展性、高容错性和高吞吐量等特点自动化决策、预测分析等功能。数据湖架构的优势数据多样性支持：能够存储和处理各种类型的数据，满足企业对不同数据的需求，为数据分析和挖掘提供丰富的数据资源。灵活性和可扩展性：具有高度的灵活性和可扩展性，可根据。数据仓库：用于存储经过处理和整合的结构化数据，为数据分析和决策支持提供高效的数据访问。可以与数据湖协同工作，实现数据的双向流动等。数据管理层元数据管理：对数据湖中的数据进行元数据描述和管理，包括数据的来源、格式、结构、语义等信息，方便用户快速了解和查找数据。数据治理：制定数据标准、规范数据流程、进行数据质量监控和评估等，确保数据湖中的数据质量和一致性。数据治理平台可帮助企业建立完善的数据治理体系。数据安全：采取数据加密、访问控制、审计等措施，保护数据湖中的数据安全，防止数据泄露和非法访问。数据处理层批处理：用于对大规模数据进行批量处理，如数据清洗、转换、聚合等操作。流处理：对实时产生的数据进行即时

数据湖架构是一种融合了多种技术，用于存储、管理和分析海量、多源异构数据的综合性架构。整体架构分层数据源层：作为数据的源头，涵盖了企业内外部的各种数据来源，包括但不限于关系型数据库、非关系型数据的数据和资源进行保护。架构特点存储与计算分离：数据湖采用存储与计算分离的架构设计，使得存储和计算资源可以独立扩展，提高了系统的灵活性和可扩展性。多源异构数据支持：能够兼容各种类型的数据，无论是结构化库、文件系统、日志文件、物联网设备数据、社交媒体数据等。数据存储层：是数据湖的核心存储区域，负责存储海量的原始数据和经过处理的数据。通常采用分布式文件系统，具有高可扩展性、容错性和高吞吐量等特点。同时，为了满足不同类型数据的存储需求，还会结合使用对象存储等。数据处理层：对存储在数据湖中的数据进行加工处理，包括数据清洗、转换、聚合等操作，以提高数据质量和可用性。该层主要使用批处理框架和流处理框架。数据湖中的元数据，包括数据的来源、格式、结构、处理过程等信息。通过元数据管理，用户可以更好地了解数据湖中的数据资产，提高数据的可管理性和可搜索性。数据目录：是数据湖中的数据资产清单，提供数据的分类、搜索和

湖仓一体平台的技术架构是一种融合了数据湖和数据仓库优点的新型数据管理架构。以下是湖仓一体平台技术架构的关键组成部分和特点：统一数据存储层：湖仓一体的核心在于其统一的数据存储层，负责将结构化、半结构化数据处理引擎：湖仓一体架构集成了多种高效的数据处理引擎，支持数据的实时处理、批量处理以及交互式查询等多种场景。这些处理引擎能够充分利用分布式计算资源，实现数据的快速处理和高效分析。灵活的数据分析平台：湖仓一体架构提供了灵活的数据分析平台，支持多种数据分析方法和工具，包括传统的SQL查询、报表生成以及复杂的机器学习、数据挖掘等高级分析任务。强大的数据治理与安全机制：湖仓一体架构注重数据治理与安全性的质量和可信度。开放的生态系统与可扩展性：湖仓一体架构采用开放的生态系统设计，支持多种数据源、处理引擎和分析工具的接入，能够轻松集成到企业的现有IT架构中，实现与现有系统的无缝对接。具有良好的可扩展性，能够根据企业的业务需求和数据量的增长进行灵活扩展，确保系统的稳定性和性能。存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以分别根据业务的需求进行独立扩展，无需两者同步增加或减少

数据湖架构详解现代企业级数据湖架构是一个复杂的系统工程，其核心架构通常包含五个关键层次，每一层都承担着特定的功能职责。最基础的存储层采用分布式文件系统（如HDFS）或对象存储（如S3），提供高可靠8倍。随着技术演进，新一代数据湖架构正将云原生、实时计算等能力作为标准配置，某电信运营商基于云原生数据湖架构，成功实现了5G网络数据的实时分析和优化。、高可扩展的底层存储能力，支持PB级甚至EB级数据的存储需求。元数据层作为架构的中枢神经系统，不仅记录数据的位置和格式信息，还维护完整的数据血缘关系，实现数据的可追溯性。计算层整合了多种处理引擎，包括批处理（如Spark）、流计算（如Flink）、交互式查询（如Presto）等，满足不同场景下的计算需求。安全层则提供细粒度的访问控制、数据加密和审计日志等功能，确保数据安全合规。星环科技在标准架构基础上创新性地引入了智能管理层，通过机器学习算法实现数据的自动分类、智能优化和资源调度，经实际测试可提升查询性能30%以上，同时降低运维复杂度。该架构在实际企业应用中展现出显著的技术优势。首先，其分布式

数据湖分层架构是一种对数据湖中的数据进行有效组织和管理的方式，有助于提升数据的可管理性、可用性以及分析效率，以下是一种常见的数据湖分层架构介绍：原始数据层功能与特点：这是数据进入数据湖的第一层，主要的质量和准确性会直接影响到上层数据的可用性。同时，各层的设计和处理逻辑都是围绕着更好地满足最终的业务分析需求来展开的，通过分层架构可以有效地隔离不同阶段的数据处理复杂度，提升整个数据湖的数据管理和分析效率。负责接收和存储来自各个数据源的原始数据，保持数据的原貌，不对数据做过多的处理和转换，数据类型涵盖结构化、半结构化以及非结构化数据。数据源极为广泛，包括企业内部的业务系统、外部的第三方数据以及各类日志数据等。数据存储格式通常与数据源的格式一致，例如文本文件、CSV文件、JSON文件、数据库备份文件等，只是进行简单的采集和存储操作，方便追溯数据的最初状态。贴源数据层功能与特点：也被称为明细数据层，主要对原始数据层的数据进行初步的清洗、解析等处理，将数据整理成更易于后续分析和使用的格式。针对结构化数据，可能会进行数据格式的统一、字段的补齐或去除无效数据等操作；对于半结构化和非结构化数据，会进行一定的

湖仓一体的技术架构是一种融合了数据湖和数据仓库优势的新型数据管理和分析架构。以下是湖仓一体技术架构的关键组成部分和特点：存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以分别根据仓一体架构使用云对象存储，具有高可用性和高耐用性。存储层：湖仓一体的存储层主要由云存储、开放的文件格式和开放的表格式组成。云存储提供高可用性、持久性和可扩展性，而开放格式和表格式则支持数据的统一管理和访问。计算层：计算层的数据来源于存储层，湖仓一体架构可以利用高性能计算引擎，直接在数据湖上执行BI和大数据处理。批流一体：Lakehouse能够做到真正的批流一体，从而简化数据的架构。开放的数据。数据一致性：提供ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证，确保数据写入的一致性，这对于需要高并发、高一致性的场景尤为重要。多种数据源支持：支持多种数据源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。统一元数据管理：支持异构数据的统一元数据管理，实现端到端的数据链路的自动化元数据采集，支持全链路血缘，一键式分析技术、业务、操作元数据详情。高可用性：湖

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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。

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...