湖仓一体大数据平台

大数据平台的湖仓一体架构是一种新型的数据管理和分析架构，它融合了数据湖和数据仓库的优势，以提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体架构的一些关键特点和实践路径：融合数据湖和数据管理功能。支持多种数据处理和分析方式：湖仓一体架构支持批处理、流处理、SQL查询、机器学习等多种数据处理和分析方式。可以使用大数据处理工具进行数据清洗、转换和特征提取，同时也支持传统的SQL分析工具过程中，湖仓一体架构经历了从摸索阶段、发展阶段到深化阶段的演变。在深化阶段，湖仓一体架构逐渐形成了“湖上建仓”与“仓外挂湖”两种实现方式，旨在实现数据的无缝打通和自由流动。技术演进：湖仓一体架构是大数据仓库的优势：湖仓一体架构结合了数据湖的灵活性和可扩展性以及数据仓库的结构化数据处理能力。这种架构允许组织使用低成本存储服务来存储所有类型的数据（结构化、非结构化和半结构化数据），同时提供数据结构和数据进行复杂的数据分析和报表生成。事务一致性和ACID支持：湖仓一体架构引入了事务机制，使得数据更新过程能够保证一致性，从而确保了数据的实时分析准确性。它提供了对ACID事务的支持，确保了数据的一致性和

湖仓一体大数据平台是一种融合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构，它旨在提供统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体大数据平台的一些关键特点和优势：存算分离：湖仓一体架构采取存储计算平台绑定，使用平台的工具，这使得数据共享非常简单。Schema过滤和推演：湖仓一体架构支持模式定义和质量控制等机制，能够确保数据的质量和一致性，为后续的数据分析打下坚实基础。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。批流融合：湖仓一体从表格式层统一流和批表，节省存储资源。同时借助CDC能力，可以实现从数据入湖，湖分析和数据探查。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。支持机器学习：湖仓一体可以存储结构化，半内建仓整个数据链路的批流融合，节省计算资源和开发成本。数据编织：支持多种数据源，多个数据湖，以及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，让用户基于多种数据源进行快速进行数据

大数据湖仓一体架构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。以下是它的一些关键特点和优势：架构特性：湖仓一体架构旨在集中各种数据源并简化工程工作，让用户组织中的每个人都可以成为数据技术能够降低硬件成本，性能提升显著，并解决了多种架构混合使用的数据冗余问题。云服务集成：湖仓一体方案通过集成云数据仓库和其他云原生服务，实现了数据的统一存储、管理和分析，帮助企业从传统大数据和数仓方案向湖仓一体转型。用户。它使用与数据湖相同的低成本云对象存储空间来提供按需存储，以便轻松预配和扩缩。数据处理能力：湖仓一体架构整合计算和存储资源，实现数据的实时处理和批量处理能力的双重提升，无论是大规模数据分析还是高并发。技术演进：湖仓一体架构是企业数据平台演进的结果，它优化了数据管理架构，充分融合数据湖和数据仓库各自优势，实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理。技术与产业报告：根据技术与产业研究报告，湖仓一体实时查询，都能提供快速响应和高效处理。数据管理能力：打破了数据仓库和数据湖之间的界限，实现了数据的统一存储和管理。支持结构化、半结构化和非结构化数据的混合存储，满足企业多样化的数据存储需求。数据

湖仓一体大数据架构是一种新型的数据管理架构，它结合了数据仓库和数据湖的优势，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体架构的一些关键特性和组成部分：统一的数据平台：湖仓一体架构提供了一个统一的平台，可以存储和管理来自不同源的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。开放系统设计：湖仓一体架构通过在数据湖的低成本存储上实现数据仓库中类似的数据结构和管理功能，简化了数据管理。关键技术使能：湖仓一体架构的关键技术进步包括数据湖的元数据层、提供高性能SQL执行的新查询引擎设计，以及为数据科学和机器学习工具优化的访问。元数据层：元数据层，如开源的，位于开放文件格式之上，跟踪哪些文件是不同表版本的组成部分，提供ACID事务合规性等丰富的管理功能。性能优化：为了成为企业今天使用的主要数据架构，湖仓一体架构通过新的查询引擎设计实现了高性能SQL分析，包括缓存热数据、数据布局优化、辅助数据结构如统计和索引，以及在现代CPU上的矢量化执行。开放数据格式：湖仓一体使用的开放数据格式使得数据科学家和机器学习工程师能够轻松访问数据湖中的数据。参考架构：湖仓一体参考架构包括数据源、摄取

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、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。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

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。‌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。

大数据湖仓一体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。以下是它的一些关键特点和优势：统一的数据平台：湖仓一体减少了数据移动的需要，简化了数据治理和管理。它允许企业在同一个平台上存储数据采集，支持全链路血缘，一键式分析技术、业务、操作元数据详情。支持机器学习：湖仓一体可以存储结构化，半结构化和非结构化数据，同时能够对接机器学习算法和平台对非结构化数据进行特征提取和计算，更好的挖掘数据价值。和管理结构化、半结构化和非结构化数据。灵活性：湖仓一体可以处理各种类型的数据，包括原始数据和经过处理的数据，提供了更好的查询性能和数据探索能力。性能：利用现代的并行处理技术，湖仓一体提供快速的数据读写完整性。支持多种工作负载：湖仓一体可以同时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。性能优化：在数据存储和处理方面进行了性能优化，既能够快速地摄入和存储大量数据，又能够高效地进行数据查询和分析。存算分离：湖仓一体采取存储计算分离架构，可根据业务特性动态升降配和扩缩容，支持直接读取离线数仓数据，系统负载均衡调度更加灵活。批流融合：湖仓一体从表格式层统一流和批

数据一致性和质量控制的同时，利用大数据进行机器学习和其他高级分析。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、开放的文件格式和开放的表格式组成。这种架构允许湖仓一体平台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的一些关键特点和优势：存储计算分离：湖仓一体平台采取元数据管理：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。支持机器学习：湖仓一体平台也支持机器学习模型，使得企业可以在保持数据在湖和仓之间无缝流动，实现数据的统一存储和管理。应用场景：湖仓一体平台适用于数据量较大、多种数据类型混合存储的场景，提供了更好的查询性能和数据探索能力，适用于企业数字化转型、数据中台建设等。存储计算分离架构，可以根据业务特性动态升降配和扩缩容，支持直接读取离线数仓数据，系统负载均衡调度更加灵活，资源利用率更高，并以更低成本交付部署生产系统。批流融合：湖仓一体从表格式层统一流和批表，节省

一体能够做到真正的批流一体，从而简化数据的架构。数据湖和数据仓库的集成：湖仓一体是将数据湖和数据仓库集成在一起的解决方案，结合了数据湖的灵活性和数据仓库的结构化分析能力。统一数据管理平台：作为一个统一的数据管理平台，湖仓一体支持数据的多样性、灵活性和实时性，用于运行各种大数据处理和分析任务。湖仓一体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和分析架构。以下是湖仓一体架构的关键特点和组成：存算分离：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根据业务需求独立扩展。成本、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。开放的数据格式：湖仓一体使用开放的数据格式使得数据科学家和机器学习工程师能够轻松访问数据。元数据层：湖仓一体架构中的元数据层提供了丰富的管理特性，如ACID事务、流式I/O、时间旅行、模式强制和数据验证。性能优化：新的查询引擎设计使得湖仓一体能够提供高性能的SQL执行能力，包括缓存热数据、数据布局优化、辅助数据结构如统计和索引以及现代CPU上的矢量化执行。架构层次：湖仓一体架构通常包括五个层次：消费层、语义层、处理层、存储层和摄取层。批流一体：湖仓

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、...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...