湖仓一体的建设

湖仓一体建设方案涉及将数据湖和数据仓库的优势结合起来，以形成一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是一些关键点，它们构成了湖仓一体建设方案的基础：建设目标：实现数据的统一存储、统一运维、统一计算、统一SQL，支持单平台多系统多租户，实现数据高效流转和最大化复用，提高数据价值产能，提升数据管理效率。技术架构：湖仓一体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。数据处理：仓模块完成多表关联、复杂的统计汇总及需要微批滚动的实时数据计算需求；湖模块融合多组件技术，具备离线分析、实时计算和交互式自助分析等能力。数据服务：湖仓一体平台基于数据中台对外提供统一的数据服务数据管理体系，确保数据的准确性和一致性。技术优势：湖仓一体通过存储与计算分离的设计，实现了资源的灵活扩展和高效利用。它支持多种数据类型（结构化、半结构化、非结构化）的并存，提供了统一的数据访问接口，降低了数据迁移和整合的复杂度。同时，湖仓一体还具备高可用性、高耐用性和ACID事务保证，确保了数据的一致性和安全性。实践路径：湖仓一体的实践过程经历了从摸索阶段、发展阶段到深化阶段的演变。在深化阶段，形成了“湖上建仓”与“仓外挂湖”两种湖仓一体实现方式，旨在实现数据的无缝打通和自由流动。

平台的统一管理，避免重复建设。相比于开源湖仓，TDH湖仓集一体具有支持四种事务隔离级别，支持小文件灵活自动合并、实时数据快速读写、无需流转，湖仓集一体化存储等优势，帮助用户降低开发运维成本，提高开发分析效率，提升数据处理分析性能。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

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、交互式查询、机器学习模型训练等。高可伸缩性：湖仓一体的低成本云对象存储空间允许将计算与存储空间分离，提供近乎无限的即时可伸缩性。数据一致性和治理加强：通过统一的数据治理机制，确保数据在整个生命周期内的一

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

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：湖仓一体支持实时提取数据和生成数据洞见，提供端到端流式传输能力。存算分离：湖仓一体支持计算资源和存储资源的分离，允许垂直和水平横向弹性伸缩，按需调用计算资源，无常驻资源，确保针对多种工作负载进行弹性扩缩。BI应用直接

平台的统一管理，避免重复建设。相比于开源湖仓，TDH湖仓集一体具有支持四种事务隔离级别，支持小文件灵活自动合并、实时数据快速读写、无需流转，湖仓集一体化存储等优势，帮助用户降低开发运维成本，提高开发分析效率，提升数据处理分析性能。湖仓一体将数据湖作为中心的数据存储层与数据仓库作为数据处理和分析层进行整合，形成湖仓一体架构。数据湖作为一个汇集地，具备存储大量原始和各式各样数据的能力，同时展现数据的弹性和灵活性。而数据仓库则用于加工、转换和聚合数据，为提供更高级别的查询和分析服务。湖仓一体架构使企业能更灵活地管理和利用大量数据，拓宽数据来源和类型，全面掌握数据以支持决策和业务需求。此外，湖仓一体架构还提供了更高的数据一致性和数据质量，避免了数据孤岛和冗余。云原生技术的应用还使湖仓一体架构实现了资源的高效利用和降低成本。湖仓一体的主要作用包括以下几个方面：数据存储与处理整合：将数据湖作为中心的数据存储层与数据仓库作为处理和和分析服务。通过数据仓库对数据进行加工和转换，可以更好地满足企业的数据分析和决策需求。数据管理和利用灵活性：湖仓一体架构使企业能更灵活地管理和利用大量数据。企业可以更全面地掌握数据，从更多的数据来源

湖仓一体（DataLakehouse）是当前大数据领域热度非常高的一个概念，简单来说，湖仓一体是将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性相结合的一种新型开放式架构。湖仓一体的关键特征‌统一的数据平台‌：湖仓一体架构减少了数据移动的需要，简化了数据治理和管理。提供了一个统一的数据存储和处理平台，使得不同类型的数据可以在同一个平台上进行处理和分析。‌灵活性‌：湖仓一体架构可以处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。企业能够更好地应对数据类型多样化的挑战。‌高性能‌：利用现代的并行处理技术，湖仓一体架构能够提供快速的数据读写和查询能力。企业能够更快地获取所需的数据和分析结果。‌成本效益‌：通过使用云存储服务，湖仓一体架构可以根据实际需求动态扩展存储和计算资源。弹性扩展能力降低了企业的固定成本，提高了资源利用效率。星环科技湖仓一体解决方案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，星环科技湖仓一体平台还提供全生命周期的数据

建设湖仓一体：数据管理的未来之路在数字经济时代，数据已成为企业宝贵的资产。如何高效管理和利用海量数据，成为每个组织面临的重大挑战。传统的数据仓库和数据湖各自为政的局面，正在被一种创新的架构打破——湖仓一体（Lakehouse）。这种新型数据架构正在重塑企业的数据管理方式，为数据驱动决策提供强大支撑。一、湖仓一体的技术特征湖仓一体架构融合了数据湖和数据仓库的优势，创造性地解决了传统架构的痛点。在数，大大简化了数据使用流程。这种架构的技术创新体现在多个层面：支持实时数据流处理、提供机器学习原生支持、实现细粒度的数据权限控制。这些特性使得湖仓一体能够满足现代企业对数据的多样化需求。二、架构优势解析湖仓一体的成本效益显著。它采用云原生的存储计算分离架构，企业只需为实际使用的资源付费，避免了传统数据仓库的高额固定成本。同时，开放的文件格式降低了数据锁定风险，增强了系统的灵活性。在性能表现上，湖仓一体人工智能和物联网技术的发展，湖仓一体架构将发挥更大作用。它不仅是一个数据管理平台，更将成为企业数字化转型的核心支撑。通过持续创新和优化，湖仓一体必将推动数据管理技术迈向新的高度。

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。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：创建数据治理策略需要考虑业务目标和一系列运营因素，并规划如何实现以下步骤/任务：设定数据治理目标、获得高级管理团队和数据治理委员会的支持、建立数据治理委员会以创建相关政策和程序、雇佣或培训必要的

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，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，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。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，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：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，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...