构建湖仓一体技术

一体
星环科技湖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一架构,真正实现湖技术架构统。贯穿这四层架构,星环科技湖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,可确保在湖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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持续演进,湖一体的概念也应运而生。所谓湖一体,就是融合数据湖和数据仓库的种新型开放式数据平台架构,将数据湖和数据仓库的优势充分结合,构建在数据湖低成本的数据存储架构之上,又继承了数据仓库的数据处理、分析和管理功能。从技术角度看,“湖一体”架构是以多模型数据平台技术为依托,打破传统Hadoop+MPP混合部署模式,实现湖技术架构统。未来,湖一体作为新代大数据技术架构,将逐渐取代单数据湖和数据仓库架构。紫金农商银行基于星环科技分布式数据库ArgoDB的湖一体架构落地实践,聚焦于大数据平台的升级与迁移,以多模型数据平台技术为依托,实现湖技术架构统,对银行业进行湖一体化建设、提高数据多模存储与计算能力,具有较强的借鉴意义。随着企业数字化转型持续推进,数据分析需求在不断的拓展和提高,呈现数据类型多元化,分析场景多样化,分析时效实时化和数据管控统化的演进趋势。与此同时,为了满足多样化的数据分析需求,企业数据平台架构也在
构建湖一体架构涉及多个步骤和技术选择,以下是构建湖一体架构的主要步骤和方法:数据源的准备:确定数据源,包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等,并进行分类和整理,以确保可以顺利地获取数据源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。存储层包括云存储、开放的文件格式和开放的表格式。元数据管理:实现异构数据的统元数据管理,支持全链路血缘分析,键式分析技术、业务、操作元数据复杂性和成本开销。技术路线选择:选择技术路线,包括基于Hadoop体系的数据湖向数据仓库能力扩展、基于自身云平台进行架构构建、独立数据库厂商推动的路径。湖上建仓:在数据湖基础上实现数的功能,代替传统数格式。数据分析与可视化:利用BI工具直接在源数据上进行分析,无需复制和移动数据,提高分析效率并降低数据延时。监控与维护:实施监控和维护机制,确保数据的致性和正确性,以及系统的稳定运行。技术架构设计:湖详情。高可用性设计:使用云对象存储,具有高可用性和高耐用性,确保数据的安全和可靠性。事务处理与ACID特性:引入事务管理机制和分布式锁机制,支持事务的ACID特性,确保数据的致性和正确性。存储与计算
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一体搭建
致性差、数据孤岛现象严重、查询性能低下等,以便在搭建湖一体平台时针对性地解决这些问题。确定技术选型和架构方案:根据业务需求和数据现状,结合企业的技术实力和预算,选择合适的技术组件和架构模式。在存储层位置。数据安全与权限管理身份认证与授权:建立完善的身份认证机制,确保只有合法的用户能够访问湖一体平台中的数据。可以采用单点登录、LDAP等技术进行用户身份验证,并结合基于角色的访问控制或基于属性的访问控制应用可以基于Web技术进行开发,提供友好的用户界面,方便业务人员和分析师进行数据查询、分析和可视化展示。数据分析与挖掘:利用湖一体平台中的数据,开展数据分析和挖掘工作,包括描述性分析、诊断性分析湖一体搭建是个复杂但极具价值的过程,以下为你详细阐述其关键步骤和要点:需求分析与规划业务需求调研:与各业务部门紧密合作,深入了解他们的工作流程、数据分析需求以及期望从数据中获取的洞察。数据现状及时、准确地进入湖一体平台。在抽取过程中,根据数据的特点和业务需求,确定合适的抽取频率,并制定数据抽取的任务调度计划,保证数据的及时性和完整性。数据清洗与转换:对抽取到的数据进行清洗,去除噪声数据(如
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一体技术
流支持:湖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:湖一体架构融合了数和数据湖的优势,通过将数构建在数据湖上,在用于数据湖的低成本存储上实现与湖一体技术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。以下是湖一体技术些关键特点和实现方式:支持多种数据类型:湖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:湖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
和准实时计算。构建湖一体数据平台的步骤选择合适的存储服务:如对象存储服务,提供低成本、高弹性的存储解决方案。选择无服务器计算引擎:提供高效的数据处理能力。数据管理产品:提供统的数据开发、管理和治理。例如,太平人寿的报表数据产出时效从原来的小时级别缩短至平均5分钟。全栈融合创新:全面支持国产化生态,构建了分类分级、数据脱敏、数据鉴权、数据审计的一体化数据安全体系。技术架构数据湖:提供统的存储池平台。湖联动技术:实现数据湖与数据仓库的无缝对接和准实时计算。湖一体数据平台通过融合数据湖和数据仓库的优势,提供了高性能、实时高效的数据处理和管理能力。这种架构不仅提升了数据处理效率,还简化了数据管理和开发流程,为企业的数字化转型提供了强大的支持。湖一体数据平台湖一体数据平台是种将数据湖和数据仓库融合在起的数据架构,旨在提供数据仓库和数据湖的所有优点,同时消除两者的弱点。这种架构支持机器学习、商业智能和预测分析,使组织能够利用低成本治理成为现实。站式开发治理平台:简化了整体数据存储、计算和管理流程,不同部门、角色的用户可以基于统的数据平台进行数据的开发、消费与共建。实时高效的数据处理:借助湖一体架构,数据处理时效显著提升
建湖一体架构:数据管理的未来之路在数据爆炸式增长的时代,企业面临着数据管理的新挑战。传统的数据仓库和数据湖各自为政,难以满足企业对数据处理的多样化需求。湖一体架构应运而生,它融合了数据湖的了数据冗余和存储成本;灵活性,支持多种数据格式和分析需求;可扩展性,能够处理PB级甚至EB级的数据量。实施策略与实践搭建湖一体架构需要遵循以下步骤:首先,评估现有数据基础设施和业务需求,制定迁移计划。它不仅能够解决当前企业面临的数据孤岛和数据处理效率低下的问题,还为人工智能和机器学习等新兴技术的应用提供了坚实的基础。随着技术的不断进步和应用的深入,湖一体架构将成为企业数字化转型的核心支撑,推动数据驱动的创新和决策。灵活性和数据仓库的高效性,为企业提供了统的数据管理解决方案。湖一体的概念与优势湖一体架构是种新型的数据管理架构,它将数据湖的低成本存储和灵活性与数据仓库的高性能查询和严格管理相结合。这种架构允许企业在个统的平台上存储和处理结构化、半结构化和非结构化数据,同时支持实时分析和机器学习等多种工作负载。湖一体的主要优势包括:数据致性,消除了数据湖和数据仓库之间的数据同步问题;成本效益,减少
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建设湖一体
一体都能通过简单的资源配置调整来应对,这种弹性扩展能力是传统架构难以企及的。三、实施路径展望构建湖一体平台需要循序渐进。首先,企业需要评估现有数据基础设施,制定迁移策略。其次,选择合适的技术栈,或一体(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。、湖一体技术特征湖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、架构优势解析湖人工智能和物联网技术的发展,湖一体架构将发挥更大作用。它不仅是个数据管理平台,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,湖一体必将推动数据管理技术迈向新的高度。建设湖一体: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,正在被种创新的架构打破——湖
一体技术栈在数据管理领域,湖一体技术栈正逐渐成为企业构建现代化数据平台的主流选择。这一架构理念打破了传统数据湖与数据仓库之间的界限,创造了个既能存储原始数据又能支持高性能分析的统平台。技术,但缺乏完善的数据管理能力和高效的分析性能。湖一体架构正是在这两种技术优缺点互补的基础上发展而来。湖一体架构通常包含存储层、元数据层、计算层和服务层。存储层采用分布式文件系统或对象存储,支持多种还是非结构化文档。这种全方位的治理大大降低了数据管理的复杂度。在查询性能方面,湖一体架构采用了智能缓存、查询优化和索引等技术些实现还支持数据自动分层存储,将热数据保存在高性能存储介质,冷数据移至成本更低的存储层,在性能与经济性之间取得平衡。典型应用场景湖一体技术栈特别适合需要同时处理实时数据和历史数据的场景。例如在用户行为分析中,平台可以实时捕获点击流事件,同时支持对积累的历史数据进行复杂的的管理也不容忽视,要避免不同类型的工作负载相互干扰。随着技术的持续发展,湖一体架构正变得更加智能和自动化。未来可能会出现更多内置的优化功能,如自动调整数据布局、预测性缓存等,进步降低使用门槛。这一技术栈有望成为企业数据基础设施的标准配置,为各类数据应用提供统的基础支撑。
为给社会各界深入了解湖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《湖一体技术与产业研究报告(2023)》,聚焦于湖一体技术,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,业界在湖一体技术的研究主要集中在统元数据管理、统存储等方面,仍需概念实现湖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助力湖一体资源调度更顺畅。AI技术使得湖一体的运维、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。、湖一体实践路径,研究分析了湖一体产业现状,并对湖一体未来发展进行了展望与研判。报告认为,湖一体的本质是异构数据平台走向一体化的过渡阶段:➢湖一体行业正处在发展初期,总的来看湖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: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
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...
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...
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...
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...
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数据中台建设
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...
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、...
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...
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...