国产数据仓库选型

数据仓库
星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、极简易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模,传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性,但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。

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数据仓库选型
数据仓库选型是一个复杂的过程,需要考虑多个因素以确保选择的解决方案能够满足企业当前和未来的需求。以下是一些关键的选型标准和考虑因素:业务需求和技术架构匹配:首先需要明确企业的业务需求和现有技术架构,以选择能够与之匹配的数据仓库数据整合能力:企业的数据源通常分布在不同的系统中,数据仓库的整合能力成为选型中的重要因素。好的数据仓库应该能够处理不同类型的数据源,支持多种数据格式和协议,并能高效进行速度、查询方式和分析工具等。数据可视化:数据可视化有助于企业更好地理解和利用数据选型时需关注数据仓库产品是否支持多种数据可视化方式。可扩展性和可维护性:考虑数据仓库产品的可扩展性和可维护性,以适应业务的发展和变化。成本效益:除了功能和性能,成本效益也是选型时需要考虑的重要因素。企业需要根据自身经济能力选择能够满足需求且成本合理的数据仓库产品。服务和支持:考虑供应商的技术支持、培训服务、二次开发ETL操作。实时性与数据处理能力:随着实时决策需求的增强,数据仓库需要支持流数据处理和实时数据更新,以确保业务决策的及时性。数据安全性与合规性:数据仓库必须提供数据访问控制和安全措施,以保护敏感数据,并
在选择数据仓库技术时,企业需要考虑多个因素以确保选型符合业务需求和未来发展。以下是一些关键的考虑因素和常见数据仓库技术的概述:选型考虑因素:数据规模:评估企业数据规模的大小,以确定合适的数据仓库技术工具。成本效益:评估数据仓库技术的成本效益,以确保所选技术的性价比合理。技术支持:评估供应商的技术支持和服务水平,以确保企业能够顺利实施和运维数据仓库。已有技术:评估企业已有的技术和基础设施,以确保所选技术能够与企业现有技术进行集成和协同。常见数据仓库技术:关系型数据库管理系统:适用于大规模的数据仓库应用场景。大数据平台:提供了分布式存储、计算和处理海量数据的能力,适用于处理大规模的半结构化和非结构化数据数据仓库系统(DW):集成了关系型数据库、多维OLAP和数据挖掘等功能,适用于复杂的数据仓库应用场景。云数据仓库趋势:随着云计算的普及,云数据仓库因其弹性扩展、按需付费、维护简单等优势而越来越受欢迎。实时数据仓库:企业对实时数据处理的需求不断增加,数据仓库也开始向实时化方向发展。实时数据仓库能够帮助企业及时捕获业务动态,支持即时决策和快速响应。
国产数据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
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构建数据仓库
应用利用数据仓库中的数据进行销售趋势分析、库存预测、客户画像等,以支持业务决策。11.技术选型在选择数据仓库技术时,考虑可扩展性、可靠性、性能、安全性、数据集成、成本效益以及支持和社区等因素。12.长期发展选择能够支持未来业务需求和技术发展的数据仓库技术,如人工智能和机器学习。构建数据仓库是一个涉及多个步骤和最佳实践的复杂过程。以下是构建数据仓库的关键步骤和考虑因素:1.明确业务需求和目标在构建数据仓库之前,首先需要与业务部门和利益相关者沟通,明确他们对数据仓库的期望和需求。2.数据源整合整合来自不同业务系统的数据,如电商平台、支付系统、物流系统等,为数据仓库提供全面的数据基础。3.数据模型设计采用星型模型或雪花模型设计数据模型,包括事实表和维度表,以支持复杂的分析查询。4.ETL过程通过ETL工具对数据进行抽取、清洗、转换和加载,确保数据的一致性和准确性。5.数据分层架构设计数据仓库通常采用分层架构,包括操作数据层(ODS)、数据仓库细节层(DWD)等,以优化优化选择合适的数据存储技术,如关系型数据库、非关系型数据库或分布式文件系统,并进行性能优化。9.安全与隐私保护确保数据仓库技术提供足够的安全保障,包括数据加密、访问控制和备份恢复策略。10.数据分析与
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搭建数据仓库
搭建数据仓库是一个复杂的过程,涉及到需求分析、技术选型、架构设计、数据建模、ETL过程等多个步骤。以下是搭建数据仓库的一般流程和关键点:1.明确需求与目标在搭建数据仓库之前,首先要明确业务需求和数据应用场景。了解企业的业务需求、数据分析目标以及未来的数据增长趋势,是确定数据仓库规模和架构的重要基础。2.选择适合的技术栈根据业务需求和技术储备,选择适合的数据仓库技术栈。当前主流的数据仓库技术包括基于Hadoop的分布式存储与计算平台、关系型数据库以及新兴的云数据仓库服务。3.设计与规划进行数据仓库的逻辑设计和物理设计。逻辑设计包括确定数据模型(如星型模型、雪花模型等)、主题划分、维度定义等;物理设计则涉及数据表设计、索引策略、存储格式选择等。同时,还需要规划数据仓库的架构、部署环境以及数据安全策略。4.数据整合与ETL过程数据仓库的核心功能之一是将来自不同数据源的异构数据整合成统一的格式转换的数据加载到数据仓库中,以便后续查询和分析使用。5.数据建模与架构设计根据企业的实际情况和业务需求,设计合理的数据仓库架构。数据仓库架构包括数据源层、数据抽取层、数据存储层和数据访问层。6.实施阶段
维护和精度控制:按照数据仓库设计规范和标准,定期进行数据维护和精度控制,保证数据的完整性、正确性和一致性。数据仓库建设需要全面考虑业务需求、数据质量、技术选型和成本效益等方面,建设过程需要与业务部门数据仓库建设通常包括以下步骤:需求分析:确定业务需求、数据来源、数据范围和数据定期更新等。数据收集:收集并整理各种数据数据,包括结构化、半结构化和非结构化数据数据清洗和转换:对收集到的数据进行预处理、清洗、整理和转换,以满足数据仓库的规范和标准。数据建模:设计数据模型、主题、维度、度量、数据仓库数据集市结构等。数据存储:确定数据存储方式和技术,包括关系型数据库、列式数据库、NoSQL数据库等。数据提取和加载:将经过转换和清洗的数据加载到数据仓库中,同时建立和维护相关元数据等。数据查询和分析:利用OLAP和数据挖掘等技术,实现对数据仓库数据的查询、分析和挖掘,得出有用的信息和结果。数据、技术人员和数据专家等相互配合,共同完成数据仓库建设和管理。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模,传统的数据仓库负荷严重超出。不
信创国产数据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
以下是一个数据仓库私有化部署方案:部署前准备需求分析:深入了解企业的业务需求、数据规模、数据类型、访问频率等,明确数据仓库需要支持的功能和性能指标,以便选择合适的架构和技术。硬件选型:根据数据仓库的操作系统;确定合适的数据仓库软件;安装数据库管理系统;考虑使用容器技术,实现软件环境的快速部署和迁移。环境搭建操作系统安装:在服务器上安装选定的操作系统,并进行必要的配置和优化,如设置主机名、关闭不必要的服务、配置网络参数等。数据库部署:根据数据仓库软件的要求,安装并配置数据库管理系统,创建数据库实例,设置数据库参数,以满足数据仓库的性能和存储需求。容器环境搭建:如果采用容器技术,需在服务器上安装Docker等容器运行时环境,并配置相关的网络和存储插件,以便后续部署数据仓库容器。数据仓库部署私有化一键部署:在目标服务器上,从资源服务器下载离线资源包,解压后根据部署脚本进行安装和配置。部署过程中,需确保各组件之间的网络连通性,配置好数据库连接、服务端口等参数。安全配置网络隔离:将数据仓库部署在内网环境中,通过防火墙等设备限制外部访问,只允许授权的内部用户和系统进行数据访问和操作。数据加密
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数据仓库建设
数据、进行清洗、转换和加载到数据仓库数据仓库技术选型:选择合适的数据库管理系统和其他技术工具,如数据集成工具、OLAP工具等。数据仓库架构设计:设计数据仓库的物理架构,包括数据存储、索引、分区和复制数据仓库建设是一个复杂的过程,涉及多个阶段和组件。以下是建设数据仓库的一般步骤和关键考虑因素:需求分析:确定业务需求,包括需要支持的报告、分析和决策过程。概念设计:定义数据仓库的高级架构,包括确定数据仓库将覆盖的主题域。数据源识别:确定将被整合到数据仓库中的数据源。数据模型设计:设计数据模型,包括星型模型或雪花模型等多维数据模型。数据抽取、转换和加载(ETL):开发ETL流程,用于从源系统抽取策略。数据治理和质量管理:制定数据治理政策,确保数据的质量和一致性。元数据管理:实施元数据管理,以跟踪数据的来源、结构和使用情况。性能优化:优化数据仓库的性能,包括查询优化、存储优化等。安全性和合规性:确保数据仓库的安全性,包括数据加密、访问控制和审计。测试和验证:对数据仓库进行测试,确保数据的准确性和系统的稳定性。用户培训和文档:为用户提供培训和文档,帮助他们理解如何使用数据仓库。部署和上线:将
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。
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、...
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...
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...
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...
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数据中台建设
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...