湖仓一体公司

一体
星环科技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,提供统资源管理、统存储管理、统计算引擎和统数据操作四层统架构,真正实现技术架构统。贯穿这四层架构,星环科技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管控,同时支持统的多租户管理,可确保在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。

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一体种新兴的数据架构,被称为DataLakehouse。它综合了数据仓库和数据的优点,为数据分析师和数据科学家提供了个集中化的数据存储平台,并为公司的数据治理带来更多便利。在过去,我们个大型数据仓库和多个小型数据。这种方式导致数据在存储中存在冗余。一体的出现旨在融合数据仓库和数据的优势,通过在数据湖上构建数据仓库,实现存储成本更低、更具弹性性,并提高数据质量,减少数据冗余。在一体的构建中,ETL(抽取、转换、加载)起关键作用,将未规整的数据中的数据转换为结构化的数据存储在数据仓库中。星环科技一体解决方案星环科技一体架构,打破数据、数据仓库、数据集市的边界,基于SQL引擎和统计算引擎,实现集数据的统处理、查询、加工,支撑多种应用场景,配合统的运维、审计、权限、告警等功能实现平台的统管理,避免重复建设。相比于开源,TDH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,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。
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数据一体
数据一体种新型的数据架构,一体打通了数据仓库和数据,将数据仓库的高性能及管理能力与数据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。数据一体的优势主要包括:存算分离:数据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:数据一体从表格式层统流和批处理,减少存储资源消耗。同时,借助CDC能力,可以实现从数据入内建仓整个数据链路的批流融合,进步节省计算资源和开发成本。支持事务ACID:数据一体提供ACID保证数据写入致性,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。星环科技一体解决方案星环科技一体架构,打破数据、数据仓库、数据集市的边界,基于一体平台,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
一体流批一体架构结合了数据和数据仓库的优势,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: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,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:一体的技术架构可以保证数据致性,将不同数据源的数据集中存储在起,通过数据和数据仓库之间的数据同步与集成,可以保证数据的致性和准确性,避免了数据冗余和不致的问题。同时,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: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
一体种结合了数据和数据仓库优势的新型数据架构。以下是一体数据仓库的些关键特点和功能:统的数据存储和管理:一体提供了个统的平台,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的灵活性,使得数据可以在同个存储中进行操作,同时支持数据治理。低成本存储:一体利用数据的低成本存储特性,同时提供数据仓库的管理功能和工具,实现数据的统管理和共享。数据管理功能: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,以确保数据的致性、完整性和准确性。事务支持:一体提供ACID(原子性、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致性。开放的数据存储格式: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: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: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
一体数据治理是确保数据一体架构中数据的准确性、致性和可靠性的关键。以下是一体数据治理的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。统的数据管理:一体架构需要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。数据一体特性: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致性。实现数据治理目标。它包括确保数据的准确性、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
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一体技术
一体技术是种融合了数据和数据仓库优势的新型数据管理和分析架构。以下是一体技术的些关键特点和实现方式:支持多种数据类型: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,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:一体技术提供对事务ACID的支持,确保数据并发访问的致性、正确性,尤其是在SQL的访问模式下。BI支持: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: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: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: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: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:一体架构融合了数和数据的优势,通过将数构建在数据湖上,在用于数据的低成本存储上实现与
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一体架构
一体架构是种结合了数据和数据仓库优势的新型数据管理和分析架构。以下是一体架构的关键特点和组成:存算分离: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,包括多个数据和多级数据的联邦查询能力,能够打破数据孤岛,减少数据搬迁和数据致性问题。开放的数据格式: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: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: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。批流一体一体能够做到真正的批流一体,从而简化数据的架构。数据和数据仓库的集成:一体是将数据和数据仓库集成在起的解决方案,结合了数据的灵活性和数据仓库的结构化分析能力。统数据管理平台:作为个统的数据管理平台,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。
为给社会各界深入了解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《一体技术与产业研究报告(2023)》,聚焦于一体技术,详细梳理了数据平台发展历程、一体实践路径,研究分析了一体产业现状,并对一体未来发展进行了展望与研判。报告认为,一体的本质是异构数据平台走向一体化的过渡阶段:➢一体行业正处在发展初期,总的来看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。➢一体的核心是实现“湖里”和“里”数据、元数据无缝打通,并可自由流动。➢目前,业界在一体技术的研究主要集中在统元数据管理、统存储等方面,仍需概念实现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助力一体资源调度更顺畅。AI技术使得一体的运维、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:是进步简化数据架构实现一体化,屏蔽底层复杂性,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
一体架构融合了数据和数据仓库的优势,具有以下几个显著优势:简化的架构:一体消除了数据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,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:通过数据一体将数据和资源整合在起,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:借助数据一体,可以减少不同系统中存在的数据副本,降低数据不致和不可信的风险。多种工作负载支持: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: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。数据致性和治理加强:通过统的数据治理机制,确保数据在整个生命周期内的
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...
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数字政府建设
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...
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边缘计算平台
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...
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...
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...
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、...
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、...
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...