国产数据中台大数据产品

国产化数据中台是指在数据中台的构建过程中，从硬件、软件到技术服务等多个层面，主要采用国产自主研发的产品和技术，以满足国内企业数据管理、整合、分析及应用等需求的中台系统。其目的是实现数据的汇聚、共享和价值挖掘，同时保障数据的安全性、可控性和合规性，减少对国外技术的依赖。硬件层面国产服务器和存储设备：国产化数据中台可基于国产服务器构建。在存储设备方面，像国产分布式存储系统，它们能够提供大规模的数据和视频）。软件层面国产操作系统和数据库：在操作系统方面，采用国产操作系统作为数据中台的运行环境。这些操作系统经过安全加固，能够提供稳定的运行支持，并且在与国产硬件的适配性方面表现良好，有助于提高系统的。这些工具在算法优化、可视化展示等方面也在不断进步，能够满足企业日益复杂的数据分析需求。技术服务层面本地化技术支持：国产化数据中台的一个重要优势是能够提供更及时、更有效的本地化技术支持。国内的技术团队可以数据治理方案，确保数据的使用符合相关法规和监管要求。数据安全与合规层面安全可控的数据环境：国产化数据中台有助于构建安全可控的数据环境。在数据存储方面，通过国产加密技术对数据进行加密，保障数据的安全性

国产化数据中台是指在数据中台的构建过程中，从硬件、软件到技术服务等多个层面，主要采用国产自主研发的产品和技术，以满足国内企业数据管理、整合、分析及应用等需求的中台系统。其目的是实现数据的汇聚、共享和价值挖掘，同时保障数据的安全性、可控性和合规性，减少对国外技术的依赖。硬件层面国产服务器和存储设备：国产化数据中台可基于国产服务器构建。在存储设备方面，像国产分布式存储系统，它们能够提供大规模的数据和视频）。软件层面国产操作系统和数据库：在操作系统方面，采用国产操作系统作为数据中台的运行环境。这些操作系统经过安全加固，能够提供稳定的运行支持，并且在与国产硬件的适配性方面表现良好，有助于提高系统的。这些工具在算法优化、可视化展示等方面也在不断进步，能够满足企业日益复杂的数据分析需求。技术服务层面本地化技术支持：国产化数据中台的一个重要优势是能够提供更及时、更有效的本地化技术支持。国内的技术团队可以数据治理方案，确保数据的使用符合相关法规和监管要求。数据安全与合规层面安全可控的数据环境：国产化数据中台有助于构建安全可控的数据环境。在数据存储方面，通过国产加密技术对数据进行加密，保障数据的安全性

国产化数据中台是指在数据中台的构建过程中，从硬件、软件到技术服务等多个层面，主要采用国产自主研发的产品和技术，以满足国内企业数据管理、整合、分析及应用等需求的中台系统。其目的是实现数据的汇聚、共享和价值挖掘，同时保障数据的安全性、可控性和合规性，减少对国外技术的依赖。硬件层面国产服务器和存储设备：国产化数据中台可基于国产服务器构建。在存储设备方面，像国产分布式存储系统，它们能够提供大规模的数据和视频）。软件层面国产操作系统和数据库：在操作系统方面，采用国产操作系统作为数据中台的运行环境。这些操作系统经过安全加固，能够提供稳定的运行支持，并且在与国产硬件的适配性方面表现良好，有助于提高系统的。这些工具在算法优化、可视化展示等方面也在不断进步，能够满足企业日益复杂的数据分析需求。技术服务层面本地化技术支持：国产化数据中台的一个重要优势是能够提供更及时、更有效的本地化技术支持。国内的技术团队可以数据治理方案，确保数据的使用符合相关法规和监管要求。数据安全与合规层面安全可控的数据环境：国产化数据中台有助于构建安全可控的数据环境。在数据存储方面，通过国产加密技术对数据进行加密，保障数据的安全性

着底层数据资源和上层业务应用，正逐渐成为推动企业数字化转型的核心引擎。什么是大数据服务中台大数据服务中台是一种介于底层数据基础设施和前端业务应用之间的中间层架构体系。它不同于传统的数据仓库或数据大数据服务中台：数字化转型的核心引擎在当今数据爆炸的时代，企业每天都会产生海量的数据信息。如何有效管理和利用这些数据资源，成为决定企业竞争力的关键因素。大数据服务中台应运而生，它如同一座桥梁，连接库系统，而是将分散在各个业务系统中的数据能力进行抽象、整合和标准化，形成可复用、可共享的数据服务能力集群。简单来说，大数据服务中台就像是一个"数据能力超市"，业务部门可以根据需要随时调用已经标准化、组件化的数据服务，而不必每次都从零开始建设。大数据服务中台的核心组成一个完整的大数据服务中台通常包含几个关键组成部分。数据资产层负责对原始数据进行采集、清洗和存储，这是整个中台的基础。数据开发层提供数据处理和加工的工具与环境，支持数据的转换和计算。数据服务层则将处理好的数据封装成标准化的API或服务接口，供业务系统调用。而数据治理层则贯穿始终，确保数据质量、安全性和合规性。大数据服务中台的价值体现大数据

大数据基础平台国产化是指在大数据处理的各个环节，从硬件到软件，全面采用国产技术和产品，以实现自主可控、安全可靠的大数据处理能力。以下从其重要性、涉及的关键技术与产品、面临的挑战及应对策略几个方面进行发展：促进国内大数据产业生态的完善，带动芯片、操作系统、数据库、中间件等上下游产业协同发展，减少对国外技术的依赖，提升我国在全球信息技术产业中的竞争力。满足合规要求：随着数据保护法规的完善，使用国产操作系统、服务器的兼容性方面表现良好。中间件：国产中间件产品，为大数据平台提供了应用支撑和集成能力，实现不同系统和组件之间的互联互通和协同工作。应对策略技术创新与合作：加大对国产大数据技术研发的投入介绍：重要性保障国家安全：大数据涉及国家关键信息基础设施、民生等多领域的数据。实现大数据基础平台国产化，可避免因使用国外技术而带来的潜在安全威胁，如数据泄露、后门风险等，保障国家信息安全。推动产业自主化平台能更好地满足国内数据安全和隐私保护的合规要求，确保企业和机构的数据处理活动合法合规。关键技术与产品硬件层面服务器：国产服务器厂商推出基于国产芯片的服务器产品。这些服务器具备高性能计算能力，可满足

大数据基础平台国产化是指在大数据处理的各个环节，从硬件到软件，全面采用国产技术和产品，以实现自主可控、安全可靠的大数据处理能力。以下从其重要性、涉及的关键技术与产品、面临的挑战及应对策略几个方面进行发展：促进国内大数据产业生态的完善，带动芯片、操作系统、数据库、中间件等上下游产业协同发展，减少对国外技术的依赖，提升我国在全球信息技术产业中的竞争力。满足合规要求：随着数据保护法规的完善，使用国产操作系统、服务器的兼容性方面表现良好。中间件：国产中间件产品，为大数据平台提供了应用支撑和集成能力，实现不同系统和组件之间的互联互通和协同工作。应对策略技术创新与合作：加大对国产大数据技术研发的投入介绍：重要性保障国家安全：大数据涉及国家关键信息基础设施、民生等多领域的数据。实现大数据基础平台国产化，可避免因使用国外技术而带来的潜在安全威胁，如数据泄露、后门风险等，保障国家信息安全。推动产业自主化平台能更好地满足国内数据安全和隐私保护的合规要求，确保企业和机构的数据处理活动合法合规。关键技术与产品硬件层面服务器：国产服务器厂商推出基于国产芯片的服务器产品。这些服务器具备高性能计算能力，可满足

大数据基础平台国产化是指在大数据处理的各个环节，从硬件到软件，全面采用国产技术和产品，以实现自主可控、安全可靠的大数据处理能力。以下从其重要性、涉及的关键技术与产品、面临的挑战及应对策略几个方面进行发展：促进国内大数据产业生态的完善，带动芯片、操作系统、数据库、中间件等上下游产业协同发展，减少对国外技术的依赖，提升我国在全球信息技术产业中的竞争力。满足合规要求：随着数据保护法规的完善，使用国产操作系统、服务器的兼容性方面表现良好。中间件：国产中间件产品，为大数据平台提供了应用支撑和集成能力，实现不同系统和组件之间的互联互通和协同工作。应对策略技术创新与合作：加大对国产大数据技术研发的投入介绍：重要性保障国家安全：大数据涉及国家关键信息基础设施、民生等多领域的数据。实现大数据基础平台国产化，可避免因使用国外技术而带来的潜在安全威胁，如数据泄露、后门风险等，保障国家信息安全。推动产业自主化平台能更好地满足国内数据安全和隐私保护的合规要求，确保企业和机构的数据处理活动合法合规。关键技术与产品硬件层面服务器：国产服务器厂商推出基于国产芯片的服务器产品。这些服务器具备高性能计算能力，可满足

全栈产品矩阵和行业深度应用，加速国产化替代进程，助力中国企业在数字化浪潮中实现安全可控与降本增效的双重目标。星环科技凭借技术和全产业链覆盖能力，成为国产替代的先锋力量。其自主研发的大数据平台。核心技术突破：全栈产品矩阵赋能国产替代星环科技以“多模型统一架构”为核心，打造了覆盖数据存储、计算、分析的全栈产品体系，实现从传统数据库到大数据平台的平滑迁移：大数据基础平台TDH：支持11种数据在数字经济高速发展的今天，数据已成为国家战略资源，而基础软件的自主可控则是保障数据安全、推动产业升级的关键。作为国产大数据基础软件的领军者，星环科技凭借自主研发的核心技术，持续突破“卡脖子”难题，以、分布式数据库等产品，不仅满足信创标准，更在性能、成本、安全性等方面实现对国外产品的超越。星环分布式分析型数据库ArgoDB的性价比可达Teradata的14倍，而大数据平台TDH性能较CDP提升5-25倍项目依托星环大数据平台，实现全省60余家政府部门数据互通，支撑地质灾害防治、金融监管等关键应用。医疗与能源：与华为合作的全国产化存算分离解决方案在医疗、交通等领域落地，保障数据安全与处理效率。在政策与

全栈产品矩阵和行业深度应用，加速国产化替代进程，助力中国企业在数字化浪潮中实现安全可控与降本增效的双重目标。星环科技凭借技术和全产业链覆盖能力，成为国产替代的先锋力量。其自主研发的大数据平台。核心技术突破：全栈产品矩阵赋能国产替代星环科技以“多模型统一架构”为核心，打造了覆盖数据存储、计算、分析的全栈产品体系，实现从传统数据库到大数据平台的平滑迁移：大数据基础平台TDH：支持11种数据在数字经济高速发展的今天，数据已成为国家战略资源，而基础软件的自主可控则是保障数据安全、推动产业升级的关键。作为国产大数据基础软件的领军者，星环科技凭借自主研发的核心技术，持续突破“卡脖子”难题，以、分布式数据库等产品，不仅满足信创标准，更在性能、成本、安全性等方面实现对国外产品的超越。星环分布式分析型数据库ArgoDB的性价比可达Teradata的14倍，而大数据平台TDH性能较CDP提升5-25倍项目依托星环大数据平台，实现全省60余家政府部门数据互通，支撑地质灾害防治、金融监管等关键应用。医疗与能源：与华为合作的全国产化存算分离解决方案在医疗、交通等领域落地，保障数据安全与处理效率。在政策与

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...

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。...

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

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"}...

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•...

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

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":...

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