湖仓一体技术解决方案

湖仓一体解决方案是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是一些湖仓一体解决方案的关键特点和技术架构：技术架构存储与计算分离：湖仓一体可用性：湖仓一体架构使用云对象存储，具有高可用性和高耐用性。解决方案特点多模存储：星环科技湖仓一体平台具备多元异构数据统一存储、统一管控能力，支持多种数据模型。技术创新：打破传统Hadoop+MPP混合架构，真正实现湖仓技术架构统一，提升数据处理效率。批流协同：支持批流一体，实现跨模态数据融合分析。统一SQL：跨模态数据融合分析、批流协同开发等均通过统一接口访问，全面支持SQL语法，通用、易用、好用成本。数据一致性：提供ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证，确保数据写入的一致性，这对于需要高并发、高一致性的场景尤为重要。多种数据源支持：支持多种数据源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。统一元数据管理：支持异构数据的统一元数据管理，实现端到端的数据链路的自动化元数据采集，支持全链路血缘，一键式分析技术、业务、操作元数据详情。高

湖仓一体平台解决方案是一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据仓库和数据湖的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体平台解决方案的一些关键特点和优势：存储与计算分离，一键式分析技术、业务、操作元数据详情。高可用性：湖仓一体架构使用云对象存储，具有高可用性和高耐用性。技术架构：湖仓一体的架构由存储层和计算层组成，计算层的数据来源于存储层。存储层主要由云存储、开放的：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以分别根据业务的需求进行独立扩展，无需两者同步增加或减少，有助于节省资源并降低系统的总成本。成本效益：利用低成本的对象存储实现高效益的数据存储商业查询引擎，实践路径：湖仓一体的实践路径包括“湖上建仓”和“仓外挂湖”，通过统一调用接口方式调用计算引擎，实现数据的统一存储和管理。多种数据源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。统一元数据管理：支持异构数据的统一元数据管理，实现端到端的数据链路的自动化元数据采集，支持全链路血缘

星环湖仓集一体解决方案星环湖仓集一体解决方案加强数据湖和数据仓库技术相结合，通过统一的SQL编译引擎、统一的计算引擎、统一的存储管理系统以及统一的资源管理系统四个统一技术，避免数据移动，将原始的”。湖仓集一体优势亮点架构统一：打破传统Hadoop+MPP混合架构,真正实现湖仓集底层技术架构统一。降本增效：通过统一SQL,统一入口,统一资源,统一运维极大降低用户开发和管理成本,通过云原生调度实现、加工清洗的、模型化的数据，共同存储于一体化的“湖仓”中，既能面向业务实现高并发、精准化、高性能的历史数据、实时数据的查询服务，又能承载分析报表、批处理、数据挖掘等分析型数据集市业务，实现“湖仓集一体资源高效利用。多模融合：支持跨模型关联计算与分析，自适应模型优化算法。流批智协同：批流一体协同开发，AI原生平台实现湖上数据与模型及算力天然打通。联邦计算：支持读取第三方数据库进行跨库联邦查询与计算,算子下推深度优化。高容错：有向无环图DAG分布式任务调度,子任务容错重试;基于Raft一致性协议的存储引擎,具备自动故障迁移、自动数据修复的能力。高性能：高性能OLAP分析引擎，计算

。同时，对于复杂的分析查询，利用数据仓库加速层的优化技术，能够在短时间内返回准确的结果，提高了企业的决策效率。降低成本和复杂性：相比于传统的数据湖和数据仓库分离的架构，湖仓一体解决方案减少了数据冗余存储和湖仓一体解决方案是一种融合了数据湖和数据仓库优势的综合性数据管理架构，旨在为企业提供更加高效、灵活、智能的数据处理与分析能力，以下为你详细介绍：架构设计统一存储层：利用分布式文件系统或云存储服务构建。核心优势数据一致性和共享性高：通过统一的元数据管理和数据治理，湖仓一体解决方案确保了数据在数据湖和数据仓库之间的一致性，避免了数据的重复存储和不一致问题。企业内不同部门和业务线可以共享同一结构化的数据库数据，还是半结构化的数据，或是非结构化的图像、音频、视频数据，都可以纳入到湖仓一体架构中进行处理和分析，为企业的创新业务提供了有力的数据支持。实时性与高性能兼备：结合了数据湖的实时产品和服务，增强企业在市场中的竞争力。智能数据分析与决策：满足企业日益增长的数据分析需求，包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和处方性分析等。企业的分析师和数据科学家可以在湖仓一体平台上，利用多种计算引擎

湖仓一体架构融合了数据湖与数据仓库的优势，解决了传统架构数据处理流程复杂、数据难以共享等痛点，为企业提供高效统一的数据管理与分析能力。以下从关键技术、优势、实施步骤和应用场景为你阐述其解决方案：优势欺诈交易行为。医疗行业：集成患者病历数据、医疗影像数据、临床研究数据等，支持医学研究、疾病预测和医疗质量评估。例如，研究人员可基于湖仓一体架构对大量患者数据进行分析，寻找疾病的潜在治疗方案和发病规律。，加快开发周期。实施步骤评估与规划：对企业现有数据架构、业务需求和数据量进行全面评估，确定哪些数据适合纳入湖仓一体架构，规划数据迁移路线图。例如，分析企业各业务部门的数据使用情况，确定核心业务数据优先迁移原有数据仓库和数据湖中的数据迁移至新的湖仓一体架构中，并进行必要的数据格式转换和清洗。例如，将关系型数据库中的结构化数据转换为适合存储在对象存储中的Parquet或ORC格式。开发与测试：基于新架构能、数据质量等指标，及时处理故障和问题。应用场景零售行业：整合线上线下销售数据、用户行为数据、库存数据等，通过湖仓一体架构进行实时分析，实现精准营销、库存优化和供应链管理。例如，根据实时销售数据和用户

数据湖仓一体解决方案现代数据湖仓一体解决方案通常采用分层架构设计，主要包括统一存储层、计算引擎层和应用服务层。存储层采用分布式对象存储技术，支持各类数据格式的原生存储；计算层整合批处理、流计算等多种基准测试中表现优异。从应用效果来看，优秀的数据湖仓一体解决方案需要具备四个关键能力：高性能的数据处理、灵活的资源扩展、便捷的运维管理和可靠的安全保障。在实际部署中，这类方案通常能使企业数据管理效率提升处理模式；服务层提供数据开发、治理等工具链。这种架构设计既保证了系统的扩展性，又确保了处理效率，成为当前的主流技术路线。星环科技的解决方案在技术实现上具有多个创新点：首先是"存算分离+智能协同"的架构50%以上，基础设施成本降低30%-40%。随着技术发展，解决方案正朝着智能化、实时化和云原生的方向持续演进。设计，通过智能缓存和动态调度提升资源利用率；其次是内置的多模计算引擎，支持SQL、机器学习等多样化工作负载；最后是完善的数据治理功能，包括数据血缘、质量检查等企业级特性。这些技术创新使该方案在多个行业

湖仓一体架构的关键技术主要包括以下几个方面：多种数据源支持：湖仓一体架构支持多种数据源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。统一元数据管理：支持异构数据的统一元数据管理，实现端到端的数据链路的自动化元数据采集，支持全链路血缘，一键式分析技术、业务、操作元数据详情。高可用性：湖仓一体架构使用云对象存储，具有高可用性和高耐用性。存储层技术：存储层仓一体架构通过引入事务管理机制和分布式锁机制，支持事务的ACID特性，确保数据的一致性和正确性。存储与计算分离：湖仓一体架构采用存储与计算分离的架构设计，使得系统能够轻松扩展到更大规模的并发能力和数据容量。开放性：湖仓一体架构采用开放、标准化的存储格式和丰富的API支持，使得各种工具和引擎能够高效地对数据进行直接访问。支持各种使用方式：Lakehouse架构支持BI报表查询、ETL、AI/ML机器主要由云存储、开放的文件格式和开放的表格式组成。湖仓数据集成能力：包括统一外部关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等数据源的管理，以及实时与批量数据入湖、入仓能力。事务处理与ACID特性：湖

认识湖仓一体湖仓一体的概念湖仓一体，作为大数据领域的创新架构，巧妙地融合了数据仓库和数据湖的优势，为企业的数据管理与分析带来了全新的解决方案。数据仓库，自诞生以来，一直是企业进行数据分析和决策支持的各种类型的数据进行高效的存储、处理和分析。通过这种融合，湖仓一体不仅解决了数据仓库处理非结构化数据的难题，也弥补了数据湖数据治理不足的短板，为企业提供了一个更加全面、高效的数据管理平台。湖仓一体的特性企业及时掌握市场动态，做出快速响应。湖仓一体的应用场景服务于数据中台的实时数仓：数据中台要求数据库在分析处理过程中强调事务一致性，保持低延迟并提升实时处理能力，而这些正是湖仓一体的典型技术特性。在金融务的数据融合底座：在微服务架构中，各个服务之间的数据交互和融合是一个关键问题。湖仓一体可以作为数据融合底座，将来自不同微服务的数据进行整合和管理，有效解决扩展困难以及维护困难的问题。全量数据实时访问平台保证，容易陷入“数据沼泽”的困境。湖仓一体则是在两者的基础上取长补短，实现了新的突破。它在数据湖低成本、高扩展性的存储基础上，融入了数据仓库的数据管理和分析能力，使得企业可以在一个统一的平台上，对

星环科技湖仓一体平台依托多模型数据管理平台，打破传统Hadoop+MPP混合架构,提供统一资源管理、统一存储管理、统一计算引擎和统一数据操作四层统一架构，真正实现湖仓技术架构统一。贯穿这四层架构，星、事件存储10种数据模型。技术创新：星环科技湖仓一体平台打破传统Hadoop+MPP混合架构，真正实现湖仓技术架构统一，大大提升数据处理效率。批流协同：星环科技湖仓一体平台支持批流一体，实现了跨模态数据环科技湖仓一体平台还提供全生命周期的数据管控能力，可以实现多模态数据以及元数据的统一管控，同时支持统一的多租户管理，可确保在湖仓一体平台上的租户从资源层、数据层、应用层等都能实现完整隔离。统一资源管理多模存储：星环科技湖仓一体平台具备多元异构数据统一存储、统一管控能力，支持关系型数据存储、宽表存储、图关系存储、日志存储、时空轨迹存储、实时数据计算和存储、时序数据存储、键值数据存储、文档型数据存储：提供标准的SQL语法支持，实现统一接口处理不同业务和数据模型，只需简单的SQL语句即可完成各种复合跨模型数据查询。解决因场景切换、数据库切换而造成接口、开发语言切换等问题，降低开发和迁移成本。方案优势

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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服务，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...