湖仓一体技术哪家强

湖仓一体技术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的一些关键特点和实现方式：支持多种数据类型：湖仓一体技术能够支持包括结构化、半结构化和非结构化数据的存储和分析。数据可治理：在保证数据完整性的同时，湖仓一体技术具有健全的治理和审计机制，能够避免数据沼泽现象。事务支持：湖仓一体技术提供对事务ACID的支持，确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问模式下。BI支持：湖仓一体技术能够支持直接在源数据上使用BI工具，加快分析效率，降低数据延迟。存算分离：湖仓一体技术采用存算分离架构，使系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。开放性：湖仓一体技术采用开放、标准化的存储格式，并提供丰富的API支持，使得各种工具和引擎可以高效地对数据进行直接访问。支持多种工作负载：湖仓一体技术可以支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多种负载类型。端到端流支持：湖仓一体技术实现了对流的支持，不再需要为实时数据服务构建专用的系统。数据平台架构发展趋势：湖仓一体架构融合了数仓和数据湖的优势，通过将数仓构建在数据湖上，在用于数据湖的低成本存储上实现与

为给社会各界深入了解湖仓一体技术与产业提供有价值的参考，大数据技术标准推进委员会牵头，联合行业专家共同编制《湖仓一体技术与产业研究报告(2023)》，聚焦于湖仓一体技术，详细梳理了数据平台发展历程技术攻关工作，而是技术逐步融合、整合的过程。➢湖仓一体的核心是实现“湖里”和“仓里”数据、元数据无缝打通，并可自由流动。➢目前，业界在湖仓一体技术的研究主要集中在统一元数据管理、统一存储等方面，仍需概念实现湖仓一体无服务器化部署。Severless化可简化使用流程和优化成本，帮助用户更专注业务本身，而非技术逻辑;提供按需计费，实现高效资源利用。三是AI助力湖仓一体资源调度更顺畅。AI技术使得湖仓一体的运维、部署更加智能，资源调度更加顺畅，打通数据和业务智能化之间的阻隔，实现价值闭环。、湖仓一体实践路径，研究分析了湖仓一体产业现状，并对湖仓一体未来发展进行了展望与研判。报告认为，湖仓一体的本质是异构数据平台走向一体化的过渡阶段：➢湖仓一体行业正处在发展初期，总的来看湖仓一体并不是个纯持续深耕。报告认为的三点趋势分别是一体化、Serverless化、智能化：一是进一步简化数据架构实现一体化，屏蔽底层复杂性，一站式满足企业实时分析、交互查询、智能探索等高价值数据洞察诉求。二是利用云原生

和去重产生的费用。提高可靠性：减少了多个系统之间的ETL数据传输，降低了数据移动时出现质量问题或技术问题的可能性。改进的数据治理：通过数据湖仓一体将数据和资源整合在一起，更轻松地实现、测试及交付治理和查询能力，能够打破数据孤岛。数据实时性：湖仓一体的技术架构可以实现实时数据的处理和分析，提高数据实时性。数据成本控制：湖仓一体的架构可以降低数据存储和处理的成本，通过将数据按照不同的存储需求进行分类，实现成本和资源的优化控制。湖仓一体架构融合了数据湖和数据仓库的优势，具有以下几个显著优势：简化的架构：湖仓一体消除了数据湖和数据仓库两个独立平台的孤岛，简化了数据管理流程，只需专注于管理和维护单个数据存储库。提高数据质量：在湖仓一体架构中，可以强制执行结构化数据和数据完整性的架构，以确保一致性，缩短提供新数据的时间，确保数据更新及时。费用更低：在低成本存储空间中存储大量数据，无需维护数据仓库和数据湖，有助于降低ETL流程安全控制措施。减少数据重复：借助数据湖仓一体，可以减少不同系统中存在的数据副本，降低数据不一致和不可信的风险。多种工作负载支持：湖仓一体可以支持多种不同的数据工作负载，如实时数据处理、批处理、交互式

控制：湖仓一体的技术架构可以保证数据一致性，将不同数据源的数据集中存储在一起，通过数据湖和数据仓库之间的数据同步与集成，可以保证数据的一致性和准确性，避免了数据冗余和不一致的问题。同时，湖仓一体的架构湖仓一体流批一体架构结合了数据湖和数据仓库的优势，并在此基础上实现了流处理和批处理的深度融合。以下是湖仓一体流批一体的几个主要优势和应用场景：实时响应与数据一致性：流批一体架构能够实时处理数据流和高效利用。简化开发与运维：湖仓一体架构通过支持实时数据流处理和批处理，能够快速响应用户的查询请求，尤其适合于实时数据分析场景。此外，湖仓一体架构还能够自动构建索引和缓存，加速查询。数据多样性与成本可以降低数据存储和处理的成本，通过将数据按照不同的存储需求进行分类，可以实现成本和资源的优化控制，提高数据存储和处理的效率。应用场景：湖仓一体流批一体架构在多个场景下展现出亮点，包括流式数据计算、实时多维分析、流批数据复用等。弹性扩展：通过统一的计算引擎和调度系统，流批一体架构能够更高效地利用计算资源，避免资源的闲置和浪费，降低企业的IT成本。此外，存算分离架构允许企业根据业务需求动态调整存储和计算资源，实现资源的弹性扩展

访问：BI应用可以直接访问湖仓一体中的源数据，减少了数据重复和提高了效率。数据仓库建模方法：湖仓一体采用数据仓库的建模方法和技术，对企业的数据进行规范化和标准化处理，确保数据的质量和可靠性。实时性和时效性：湖仓一体注重数据的实时性和时效性，支持实时数据的采集和处理，为企业提供及时的数据分析和决策支持。湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构。以下是湖仓一体数据仓库的一些关键特点和功能：统一的数据存储和管理：湖仓一体提供了一个统一的平台，可以存储和管理高质量的结构化数据以及非结构化数据。它结合了数据仓库的规范化和数据湖的灵活性，使得数据可以在同一个存储中进行操作，同时支持数据治理。低成本存储：湖仓一体利用数据湖的低成本存储特性，同时提供数据仓库的管理功能和工具，实现数据的统一管理和共享。数据管理功能：湖仓一体支持数据管理功能，包括架构、数据治理、ETL流程和数据清理，以确保数据的一致性、完整性和准确性。事务支持：湖仓一体提供ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性的事务支持，确保多个用户同时读取和写入数据时的数据一致性。开放的数据存储格式：湖仓一体采用标准化的开放存储格式，解除数据锁定，提供开放的数据存储格式，可供任何外部系统使用。端到端流式传输：湖仓一体支持实时

数据湖仓一体是一种新型的数据架构，湖仓一体打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来。这种架构可以在底层支持多种数据类型并存，实现数据间的相互共享，并通过统一封装的接口进行访问。它还支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。数据湖仓一体的优势主要包括：存算分离：数据湖仓一体采用存储计算分离架构，可以根据业务特性动态调整和扩缩容，同时支持直接读取离线数仓数据，使系统负载均衡调度更加灵活，提高资源利用率，并降低成本。批流融合：数据湖仓一体从表格式层统一流和批处理，减少存储资源消耗。同时，借助CDC能力，可以实现从数据入湖到湖内建仓整个数据链路的批流融合，进一步节省计算资源和开发成本。支持事务ACID：数据湖仓一体提供ACID保证数据写入一致性，同时提供高读写并发能力以及快速更新和删除能力，可以极大地缩小数据库入仓的延迟。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓集一体架构，打破数据湖、数据仓库、数据集市的边界，基于湖仓集一体平台，所有人都可以访问实时的数据、历史的数据、原始的数据、加工过的数据，如业务分析师可以直接访问原始的数据，数据工程师

湖仓一体技术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架构，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体技术架构的关键组成部分：存储层：存储层是湖仓一体架构的基础，负责存储结构化、非结构化和半结构化数据。数据通常以开源文件格式存储在对象存储中，这些存储解决方案支持任何类型的数据，并且可以扩展到几乎无限的容量。文件格式：在湖仓一体架构中，文件格式负责在对象存储中存储实际的原始数据。这些开放格式允许多个引擎为不同的工作负载消费数据。表格式：湖仓一体架构的一个关键组件是表格式，它是开放的，并作为文件格式之上的元数据层。该层通过在不可变的数据文件上定义模式来抽象物理数据结构的复杂性，允许不同的引擎同时读取和写入同一数据集，并支持ACID事务。计算引擎：计算引擎在湖仓一体中负责处理数据，并确保高效的读写性能。它与表格式提供的读写API交互，以使用数据。计算引擎针对特定分析的格式。摄入层可以使用协议连接内部和外部源，如数据库管理系统、NoSQL数据库、社交媒体等。API层：API层提供了数据访问和操作的接口，使得不同的应用程序和服务可以与湖仓一体架构交互。消费层：消费层是最终用户或应用程序与数据互动的地方，包括数据查询、分析和可视化等功能。

湖仓一体数据治理是确保数据湖仓一体架构中数据的准确性、一致性和可靠性的关键。以下是湖仓一体数据治理的一些核心组成部分和实践步骤：数据治理策略：数据治理策略是业务的数据治理操作模型，定义了组织如何计划指标：建立关键绩效指标(KPIs)和数据治理指标对于衡量任何数据治理部署的有效性至关重要。选择合适的KPIs和指标来支持数据治理目标。统一的数据管理：湖仓一体架构需要一个强大的数据治理框架来确保数据质量、元数据管理和血统追踪。数据湖仓一体特性：湖仓一体可以提供数据版本控制、治理、安全性和ACID属性。它支持在数据摄入阶段就进行数据校验和清洗，确保数据的准确性和一致性。据源、数据转换和数据血统，这些技术使得更好的数据理解、数据发现和数据治理执行成为可能。数据质量管理：数据质量管理是数据治理过程中的一个关键步骤，影响数据的正确性、可靠性和使用。需要建立程序、指标和标准来评估实现数据治理目标。它包括确保数据的准确性、一致性和可信度，帮助数据用户快速找到高质量数据，提高生产力和决策速度。提高运营效率和降低成本：有效的数据治理可以为组织创建数据资产的单一真实来源，防止数据扩散

湖仓一体技术解决了一系列数据管理和分析的问题，以下是其关键技术特点和优势：存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，这种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，无需两者同步的引擎读取。元数据管理：湖仓一体架构提供了元数据管理功能，使得数据的血缘、治理和安全更加容易管理。灵活性和扩展性：湖仓一体架构提供了灵活性和扩展性，使得组织可以在一个平台上使用类似于SQL的工具和技术，存储分析数据。和数据仓库的优势：湖仓一体使用新的系统设计：直接在用于数据湖的低成本存储上实现与数据仓库相似的数据管理特性和高效访问性能，支持多样数据分析和计算。支持结构化和非结构化数据：湖仓一体平台能够存储大量结构化和非结构化数据，并轻松用于AI、ML和分析工作。减少数据搬迁：湖仓一体架构减少了数据搬迁的需求，数据可靠性、一致性和实时性得到了保障。支持丰富的计算引擎和范式：湖仓一体支持多种计算引擎和范式，包括SQL等，使得数据分析更加灵活和强大。数据组织和索引优化：支持数据组织和索引优化，使得查询性能更优。开放的数据格式：湖仓一体架构支持开放的数据格式，这些格式被多种数据处理引擎所支持，使得数据可以直接被不同

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...