数据治理的技术实现方案

数据治理技术方案是一套系统化的方法和工具，用于确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性。以下是一些关键组成部分和实践：数据治理平台：数据治理平台提供核心功能，如数据资产管理、数据标准管理、数据质量：自动化工具可以提升数据治理的效率，包括数据清洗、监控和安全管理。数据融合技术：数据融合技术涉及将来自不同来源和格式的数据进行整合，以创建一个更全面、更准确、更有洞察力的数据集。最佳实践：建立统一的数据治理框架、制定清晰的数据治理策略、加强数据文化建设、采用自动化工具提升效率和持续优化与改进。监控、数据安全和数据建模中心。元数据管理：元数据管理系统帮助实现对数据资产的快速检索能力，提高数据使用的有效性和效率。数据质量管理：数据质量管理包括监控、规则阻断和告警，以确保数据质量并及时修复问题。数据标准管理：数据标准管理涉及字段标准、码值标准和字典管理，以统一业务源数据和中台数据的标准。数据安全：数据安全措施包括数据脱敏、安全分级和监控，以保护数据免受未授权访问和泄露。数据治理框架：包括数据接入、数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据服务、数据安全和主数据管理等关键领域。技术实施方法：技术实施包括业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理和数据使用。自动化数据治理

数据治理技术方案是一套系统化的方法和工具，用于确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性。以下是一些关键组成部分和实践：数据治理平台：数据治理平台提供核心功能，如数据资产管理、数据标准管理、数据质量：自动化工具可以提升数据治理的效率，包括数据清洗、监控和安全管理。数据融合技术：数据融合技术涉及将来自不同来源和格式的数据进行整合，以创建一个更全面、更准确、更有洞察力的数据集。最佳实践：建立统一的数据治理框架、制定清晰的数据治理策略、加强数据文化建设、采用自动化工具提升效率和持续优化与改进。监控、数据安全和数据建模中心。元数据管理：元数据管理系统帮助实现对数据资产的快速检索能力，提高数据使用的有效性和效率。数据质量管理：数据质量管理包括监控、规则阻断和告警，以确保数据质量并及时修复问题。数据标准管理：数据标准管理涉及字段标准、码值标准和字典管理，以统一业务源数据和中台数据的标准。数据安全：数据安全措施包括数据脱敏、安全分级和监控，以保护数据免受未授权访问和泄露。数据治理框架：包括数据接入、数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据服务、数据安全和主数据管理等关键领域。技术实施方法：技术实施包括业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理和数据使用。自动化数据治理

数据治理技术方案是一套系统化的方法和工具，用于确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性。以下是一些关键组成部分和实践：数据治理平台：数据治理平台提供核心功能，如数据资产管理、数据标准管理、数据质量：自动化工具可以提升数据治理的效率，包括数据清洗、监控和安全管理。数据融合技术：数据融合技术涉及将来自不同来源和格式的数据进行整合，以创建一个更全面、更准确、更有洞察力的数据集。最佳实践：建立统一的数据治理框架、制定清晰的数据治理策略、加强数据文化建设、采用自动化工具提升效率和持续优化与改进。监控、数据安全和数据建模中心。元数据管理：元数据管理系统帮助实现对数据资产的快速检索能力，提高数据使用的有效性和效率。数据质量管理：数据质量管理包括监控、规则阻断和告警，以确保数据质量并及时修复问题。数据标准管理：数据标准管理涉及字段标准、码值标准和字典管理，以统一业务源数据和中台数据的标准。数据安全：数据安全措施包括数据脱敏、安全分级和监控，以保护数据免受未授权访问和泄露。数据治理框架：包括数据接入、数据标准、数据开发、数据质量、数据资产、数据服务、数据安全和主数据管理等关键领域。技术实施方法：技术实施包括业务和数据资源梳理、数据采集清洗、数据库设计和存储、数据管理和数据使用。自动化数据治理

数据中台的技术方案通常包括以下几个关键组成部分：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据，包括日志实时采集工具和数据库实时同步工具。数据存储层：支持大规模数据存储和处理，常用的技术包括分布式要求的数据。数据中台架构：数据中台架构包括数据资源层、计算存储层、数据汇聚层、数据资产层、数据服务层。数据治理：数据中台通过数据治理框架，包括数据质量、数据安全、数据标准、数据集成与共享等方面，来管理和文件系统、消息队列、海量数据查询、搜索引擎和联机分析的列式数据库管理系统。计算引擎层：包括离线计算引擎和实时计算引擎。即席查询层：分析型查询。在线查询层：用于数据检索、满足高响应要求的数据、常规响应优化数据资产。数据服务：数据中台将数据资产转化为数据服务能力，服务于企业业务，包括数据目录、数据/模型展示（可视化、数据视图等）。运营监控：对数据中台的总体运营情况进行监控管理，包括硬件环境、软件环境，并确定监控指标，提供运营日报，处理告警信息。

数据中台的技术方案通常包括以下几个关键组成部分：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据，包括日志实时采集工具和数据库实时同步工具。数据存储层：支持大规模数据存储和处理，常用的技术包括分布式要求的数据。数据中台架构：数据中台架构包括数据资源层、计算存储层、数据汇聚层、数据资产层、数据服务层。数据治理：数据中台通过数据治理框架，包括数据质量、数据安全、数据标准、数据集成与共享等方面，来管理和文件系统、消息队列、海量数据查询、搜索引擎和联机分析的列式数据库管理系统。计算引擎层：包括离线计算引擎和实时计算引擎。即席查询层：分析型查询。在线查询层：用于数据检索、满足高响应要求的数据、常规响应优化数据资产。数据服务：数据中台将数据资产转化为数据服务能力，服务于企业业务，包括数据目录、数据/模型展示（可视化、数据视图等）。运营监控：对数据中台的总体运营情况进行监控管理，包括硬件环境、软件环境，并确定监控指标，提供运营日报，处理告警信息。

高校数据治理方案旨在通过建立完善的数据管理体系和安全保障措施，实现数据资源的高效整合、安全共享和深入分析，以支持教育决策和提升管理效能。针对高校数据治理方案，以下是一些关键点和建议：数据治理体系建设：高校应构建数据治理体系，将多源、异构、分散的数据转化成数据资产，实现数据的高效组织与科学管理。数据治理三层次模型：包括基础数据实体层、业务流程融合层和数据安全管理体系，明确数据治理工作的目标、任务意识、提高数据采集和处理质量，提升数据分析能力等举措，可以有效提升数据运用效能，提升高等教育管理数字化水平。这些方案和建议可以帮助高校构建有效的数据治理框架，提高数据管理效率，确保数据安全和合规性，同时最大化数据的价值。“谁主管谁负责、谁运营谁负责、谁使用谁负责”的原则对工作中数据的安全处理承担主体责任。数据管理制度体系和数据安全保障体系：不断建设和完善数据管理制度体系和数据安全保障体系，为学校开展数据治理工作提供理论指导和技术框架。数据中台建设：结合数据和业务视角，建设数据中台，构建完整的数据资产体系，对数据资产进行全方位、全功能、全生命周期的智能化管理。数据资源目录和数据标准建设：加快数据资源目录和数据标准建设

高校数据治理方案旨在通过建立完善的数据管理体系和安全保障措施，实现数据资源的高效整合、安全共享和深入分析，以支持教育决策和提升管理效能。针对高校数据治理方案，以下是一些关键点和建议：数据治理体系建设：高校应构建数据治理体系，将多源、异构、分散的数据转化成数据资产，实现数据的高效组织与科学管理。数据治理三层次模型：包括基础数据实体层、业务流程融合层和数据安全管理体系，明确数据治理工作的目标、任务意识、提高数据采集和处理质量，提升数据分析能力等举措，可以有效提升数据运用效能，提升高等教育管理数字化水平。这些方案和建议可以帮助高校构建有效的数据治理框架，提高数据管理效率，确保数据安全和合规性，同时最大化数据的价值。“谁主管谁负责、谁运营谁负责、谁使用谁负责”的原则对工作中数据的安全处理承担主体责任。数据管理制度体系和数据安全保障体系：不断建设和完善数据管理制度体系和数据安全保障体系，为学校开展数据治理工作提供理论指导和技术框架。数据中台建设：结合数据和业务视角，建设数据中台，构建完整的数据资产体系，对数据资产进行全方位、全功能、全生命周期的智能化管理。数据资源目录和数据标准建设：加快数据资源目录和数据标准建设

规性等方面的要求得到全面保障。要实现有效数据治理，需要制定一套完整的实施方案。以下是些实施数据治理方案的常用步骤：识别和分类数据资源：企业需要对所有数据进行分类，明确数据的来源、用途、安全级别和手动管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造数据治理（DataGovernance）是指通过规范化、管理和监督企业数据资源的过程，确保数据资源能够达到业务目标，实现数据价值。数据治理是数据管理的重要组成部分，可以确保数据质量、数据安全和数据合控制、身份验证数据加密、备份和恢复策略等，以保证数据的安全性和完整性。建立数据治理流程与工具：企业需要建立适用的数据治理流程和工具，包括数据调查、数据采集、数据分析和数据报告等，以实现对数据资源的全面管理和可持续发展。实施数据治理需要一整套完整的方案，涉及多个方面的内容，需要企业充分考虑企业的实际情况和需求来确定适合的实施方案。星环数据治理解决方案星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的

规性等方面的要求得到全面保障。要实现有效数据治理，需要制定一套完整的实施方案。以下是些实施数据治理方案的常用步骤：识别和分类数据资源：企业需要对所有数据进行分类，明确数据的来源、用途、安全级别和手动管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造数据治理（DataGovernance）是指通过规范化、管理和监督企业数据资源的过程，确保数据资源能够达到业务目标，实现数据价值。数据治理是数据管理的重要组成部分，可以确保数据质量、数据安全和数据合控制、身份验证数据加密、备份和恢复策略等，以保证数据的安全性和完整性。建立数据治理流程与工具：企业需要建立适用的数据治理流程和工具，包括数据调查、数据采集、数据分析和数据报告等，以实现对数据资源的全面管理和可持续发展。实施数据治理需要一整套完整的方案，涉及多个方面的内容，需要企业充分考虑企业的实际情况和需求来确定适合的实施方案。星环数据治理解决方案星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的

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...

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。...

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...

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"}...

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。

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

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：