隐私计算的技术架构

隐私计算架构是一种融合了多种技术和组件，旨在实现数据隐私保护与数据价值挖掘双重目标的系统架构。总体架构分层基础设施层：为隐私计算提供底层的硬件和网络支持，包括服务器、存储设备、网络设备等。该层需要有效的整合和管理，同时确保数据的隐私和安全。隐私计算核心层：是整个架构的核心，包含了各种隐私计算技术和算法，如安全多方计算、同态加密、差分隐私、联邦学习等。该层根据具体的应用场景和需求，选择合适的隐私的安全共享和交换。架构模式集中式架构：存在一个中心节点或服务器，负责协调和管理整个隐私计算过程。数据所有者将数据发送到中心节点，中心节点利用隐私计算技术进行处理，并将结果返回给数据所有者或其他授权用户节点进行协调和管理，又有多个分布式节点参与数据处理和计算。这种架构可以根据具体的应用场景和需求，灵活调整集中和分布的程度，实现性能和隐私的平衡。安全与隐私保护机制访问控制：通过身份认证、授权等技术，对计算技术来实现数据的隐私保护和计算。应用层：基于隐私计算核心层提供的功能，开发各种具体的应用，如医疗数据分析、金融风险预测、智慧城市管理等。应用层直接面向用户和业务需求，通过友好的界面和接口，为用户

隐私计算架构是一种融合了多种技术和组件，旨在实现数据隐私保护与数据价值挖掘双重目标的系统架构。总体架构分层基础设施层：为隐私计算提供底层的硬件和网络支持，包括服务器、存储设备、网络设备等。该层需要有效的整合和管理，同时确保数据的隐私和安全。隐私计算核心层：是整个架构的核心，包含了各种隐私计算技术和算法，如安全多方计算、同态加密、差分隐私、联邦学习等。该层根据具体的应用场景和需求，选择合适的隐私的安全共享和交换。架构模式集中式架构：存在一个中心节点或服务器，负责协调和管理整个隐私计算过程。数据所有者将数据发送到中心节点，中心节点利用隐私计算技术进行处理，并将结果返回给数据所有者或其他授权用户节点进行协调和管理，又有多个分布式节点参与数据处理和计算。这种架构可以根据具体的应用场景和需求，灵活调整集中和分布的程度，实现性能和隐私的平衡。安全与隐私保护机制访问控制：通过身份认证、授权等技术，对计算技术来实现数据的隐私保护和计算。应用层：基于隐私计算核心层提供的功能，开发各种具体的应用，如医疗数据分析、金融风险预测、智慧城市管理等。应用层直接面向用户和业务需求，通过友好的界面和接口，为用户

妥善的保护。隐私计算还包含了支持海量用户、高并发、高效能隐私保护的系统设计理论与架构。随着大数据和云计算技术的发展，数据处理的需求越来越大，对隐私保护的要求也越来越高。隐私计算通过优化系统设计和架构，能够在满足海量数据处理需求的同时，保证隐私信息的高效保护。隐私计算（PrivacyCompute）致力于在保护数据本身不被泄露的前提下，实现数据的分析计算，从而确保了数据隐私和数据分析的双重需求。隐私计算不仅仅是一种技术集合，更是一种面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法。隐私计算的技术特点体现在多个层面。在处理包括视频、音频、图像、图形、文字、数值以及泛在网络行为性信息流等多种类型的信息时，隐私计算能够对所涉及的隐私信息进行全面而细致的描述、度量，数据往往分散在多个系统中，如何在这些系统中实现隐私信息的有效保护是一个重要的问题。隐私计算通过其独特的技术手段，能够在不同的系统之间实现隐私信息的无缝对接和融合，从而确保数据在整个生命周期内都能得到、评价和融合等操作。这意味着，无论是何种形式的数据，隐私计算都能够精准地把握其中的隐私成分，并进行科学化的处理。隐私计算形成了一套符号化、公式化且具有量化评价标准的理论体系。这一特点使得隐私计算不再是

妥善的保护。隐私计算还包含了支持海量用户、高并发、高效能隐私保护的系统设计理论与架构。随着大数据和云计算技术的发展，数据处理的需求越来越大，对隐私保护的要求也越来越高。隐私计算通过优化系统设计和架构，能够在满足海量数据处理需求的同时，保证隐私信息的高效保护。隐私计算（PrivacyCompute）致力于在保护数据本身不被泄露的前提下，实现数据的分析计算，从而确保了数据隐私和数据分析的双重需求。隐私计算不仅仅是一种技术集合，更是一种面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法。隐私计算的技术特点体现在多个层面。在处理包括视频、音频、图像、图形、文字、数值以及泛在网络行为性信息流等多种类型的信息时，隐私计算能够对所涉及的隐私信息进行全面而细致的描述、度量，数据往往分散在多个系统中，如何在这些系统中实现隐私信息的有效保护是一个重要的问题。隐私计算通过其独特的技术手段，能够在不同的系统之间实现隐私信息的无缝对接和融合，从而确保数据在整个生命周期内都能得到、评价和融合等操作。这意味着，无论是何种形式的数据，隐私计算都能够精准地把握其中的隐私成分，并进行科学化的处理。隐私计算形成了一套符号化、公式化且具有量化评价标准的理论体系。这一特点使得隐私计算不再是

妥善的保护。隐私计算还包含了支持海量用户、高并发、高效能隐私保护的系统设计理论与架构。随着大数据和云计算技术的发展，数据处理的需求越来越大，对隐私保护的要求也越来越高。隐私计算通过优化系统设计和架构，能够在满足海量数据处理需求的同时，保证隐私信息的高效保护。隐私计算（PrivacyCompute）致力于在保护数据本身不被泄露的前提下，实现数据的分析计算，从而确保了数据隐私和数据分析的双重需求。隐私计算不仅仅是一种技术集合，更是一种面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法。隐私计算的技术特点体现在多个层面。在处理包括视频、音频、图像、图形、文字、数值以及泛在网络行为性信息流等多种类型的信息时，隐私计算能够对所涉及的隐私信息进行全面而细致的描述、度量，数据往往分散在多个系统中，如何在这些系统中实现隐私信息的有效保护是一个重要的问题。隐私计算通过其独特的技术手段，能够在不同的系统之间实现隐私信息的无缝对接和融合，从而确保数据在整个生命周期内都能得到、评价和融合等操作。这意味着，无论是何种形式的数据，隐私计算都能够精准地把握其中的隐私成分，并进行科学化的处理。隐私计算形成了一套符号化、公式化且具有量化评价标准的理论体系。这一特点使得隐私计算不再是

妥善的保护。隐私计算还包含了支持海量用户、高并发、高效能隐私保护的系统设计理论与架构。随着大数据和云计算技术的发展，数据处理的需求越来越大，对隐私保护的要求也越来越高。隐私计算通过优化系统设计和架构，能够在满足海量数据处理需求的同时，保证隐私信息的高效保护。隐私计算（PrivacyCompute）致力于在保护数据本身不被泄露的前提下，实现数据的分析计算，从而确保了数据隐私和数据分析的双重需求。隐私计算不仅仅是一种技术集合，更是一种面向隐私信息全生命周期保护的计算理论和方法。隐私计算的技术特点体现在多个层面。在处理包括视频、音频、图像、图形、文字、数值以及泛在网络行为性信息流等多种类型的信息时，隐私计算能够对所涉及的隐私信息进行全面而细致的描述、度量，数据往往分散在多个系统中，如何在这些系统中实现隐私信息的有效保护是一个重要的问题。隐私计算通过其独特的技术手段，能够在不同的系统之间实现隐私信息的无缝对接和融合，从而确保数据在整个生命周期内都能得到、评价和融合等操作。这意味着，无论是何种形式的数据，隐私计算都能够精准地把握其中的隐私成分，并进行科学化的处理。隐私计算形成了一套符号化、公式化且具有量化评价标准的理论体系。这一特点使得隐私计算不再是

隐私计算技术是一系列在保护数据隐私的同时实现数据处理和分析的先进技术，以下是对一些主要隐私计算技术的详细介绍：多方安全计算（MPC）基本原理：基于密码学技术，通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个创建一个可信的执行环境，该环境与操作系统和其他应用程序隔离，确保在其中运行的代码和数据的安全性和隐私性。技术实现：通过硬件指令和内存加密等手段，为应用程序提供一个安全的执行空间，即使在操作系统或其他软件被攻击的情况下，也能保证数据的隐私和计算的完整性。医院可通过联邦学习共同训练疾病诊断模型，各方利用本地病历数据训练模型，然后加密聚合模型参数，提高模型对疾病的诊断能力，同时保护患者隐私。同态加密（HE）加密特点：同态加密允许直接对密文进行特定的计算密文的乘法运算；全同态加密则能实现任意类型的计算操作。应用示例：在云计算环境中，用户可将加密数据上传至云端，云端利用同态加密技术直接对密文进行计算，如数据统计分析、机器学习模型预测等，计算结果返回给示例：在统计机构发布人口普查数据或经济统计数据时，可采用差分隐私技术对数据进行处理，在保证数据统计分析价值的同时，保护个体的隐私信息不被泄露。可信执行环境（TEE）工作原理：通过硬件隔离技术，在处理器中

隐私计算技术是一系列在保护数据隐私的同时实现数据处理和分析的先进技术，以下是对一些主要隐私计算技术的详细介绍：多方安全计算（MPC）基本原理：基于密码学技术，通过将计算任务分解为多个子任务，并在多个创建一个可信的执行环境，该环境与操作系统和其他应用程序隔离，确保在其中运行的代码和数据的安全性和隐私性。技术实现：通过硬件指令和内存加密等手段，为应用程序提供一个安全的执行空间，即使在操作系统或其他软件被攻击的情况下，也能保证数据的隐私和计算的完整性。医院可通过联邦学习共同训练疾病诊断模型，各方利用本地病历数据训练模型，然后加密聚合模型参数，提高模型对疾病的诊断能力，同时保护患者隐私。同态加密（HE）加密特点：同态加密允许直接对密文进行特定的计算密文的乘法运算；全同态加密则能实现任意类型的计算操作。应用示例：在云计算环境中，用户可将加密数据上传至云端，云端利用同态加密技术直接对密文进行计算，如数据统计分析、机器学习模型预测等，计算结果返回给示例：在统计机构发布人口普查数据或经济统计数据时，可采用差分隐私技术对数据进行处理，在保证数据统计分析价值的同时，保护个体的隐私信息不被泄露。可信执行环境（TEE）工作原理：通过硬件隔离技术，在处理器中

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。

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：

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":...

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

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...

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...