多租户

多租户指指软件架构支持一个实例服务多个用户（Customer），每一个用户被称之为租户（Tenant），软件给予租户可以对系统进行部分定制的能力。多租户（Multi-tenancy）是一种软件架构模式，它允许单个软件例同时为多个用户提供服务，并给予每个用户对系统的一定程度定制的能力。在多租户架构中，每个用户被视为一个独立的租户，他们可以自定义自己的配置、数据和功能，同时与其他用户的数据相互隔离。多租户架构的出现主要是为了满足云计算时带来的需求。传统的单租户架构，即每个用户都独立拥有自己的软件实例，导致资源利用率低下、部署复杂、成高昂、管理困难等问题。而多租户架构通过共享单个实例的方式，实现了资源的共享和高效利用，从而降低了成本，提高了管理的灵活性和效率。在多租户架构中，租户的数据和配置是相互隔离的，个租户都有自己独立的数据库实例或数据分区。这使得每个租户能够完全掌控自己的数据，并且不受其他租户的影响。同时，多租户架构通过灵活的配置选项和可定制的功能，允许每个租户根据自身的需求进行定制，例如自定义界面、添加或删除功能模块等。在多租户架构中，关键的设计要素包括多租户隔离、多租户管理和多

多租户指指软件架构支持一个实例服务多个用户（Customer），每一个用户被称之为租户（Tenant），软件给予租户可以对系统进行部分定制的能力。多租户（Multi-tenancy）是一种软件架构模式，它允许单个软件例同时为多个用户提供服务，并给予每个用户对系统的一定程度定制的能力。在多租户架构中，每个用户被视为一个独立的租户，他们可以自定义自己的配置、数据和功能，同时与其他用户的数据相互隔离。多租户架构的出现主要是为了满足云计算时带来的需求。传统的单租户架构，即每个用户都独立拥有自己的软件实例，导致资源利用率低下、部署复杂、成高昂、管理困难等问题。而多租户架构通过共享单个实例的方式，实现了资源的共享和高效利用，从而降低了成本，提高了管理的灵活性和效率。在多租户架构中，租户的数据和配置是相互隔离的，个租户都有自己独立的数据库实例或数据分区。这使得每个租户能够完全掌控自己的数据，并且不受其他租户的影响。同时，多租户架构通过灵活的配置选项和可定制的功能，允许每个租户根据自身的需求进行定制，例如自定义界面、添加或删除功能模块等。在多租户架构中，关键的设计要素包括多租户隔离、多租户管理和多

多租户指指软件架构支持一个实例服务多个用户（Customer），每一个用户被称之为租户（Tenant），软件给予租户可以对系统进行部分定制的能力。多租户（Multi-tenancy）是一种软件架构模式，它允许单个软件例同时为多个用户提供服务，并给予每个用户对系统的一定程度定制的能力。在多租户架构中，每个用户被视为一个独立的租户，他们可以自定义自己的配置、数据和功能，同时与其他用户的数据相互隔离。多租户架构的出现主要是为了满足云计算时带来的需求。传统的单租户架构，即每个用户都独立拥有自己的软件实例，导致资源利用率低下、部署复杂、成高昂、管理困难等问题。而多租户架构通过共享单个实例的方式，实现了资源的共享和高效利用，从而降低了成本，提高了管理的灵活性和效率。在多租户架构中，租户的数据和配置是相互隔离的，个租户都有自己独立的数据库实例或数据分区。这使得每个租户能够完全掌控自己的数据，并且不受其他租户的影响。同时，多租户架构通过灵活的配置选项和可定制的功能，允许每个租户根据自身的需求进行定制，例如自定义界面、添加或删除功能模块等。在多租户架构中，关键的设计要素包括多租户隔离、多租户管理和多

多租户指指软件架构支持一个实例服务多个用户（Customer），每一个用户被称之为租户（Tenant），软件给予租户可以对系统进行部分定制的能力。多租户（Multi-tenancy）是一种软件架构模式，它允许单个软件例同时为多个用户提供服务，并给予每个用户对系统的一定程度定制的能力。在多租户架构中，每个用户被视为一个独立的租户，他们可以自定义自己的配置、数据和功能，同时与其他用户的数据相互隔离。多租户架构的出现主要是为了满足云计算时带来的需求。传统的单租户架构，即每个用户都独立拥有自己的软件实例，导致资源利用率低下、部署复杂、成高昂、管理困难等问题。而多租户架构通过共享单个实例的方式，实现了资源的共享和高效利用，从而降低了成本，提高了管理的灵活性和效率。在多租户架构中，租户的数据和配置是相互隔离的，个租户都有自己独立的数据库实例或数据分区。这使得每个租户能够完全掌控自己的数据，并且不受其他租户的影响。同时，多租户架构通过灵活的配置选项和可定制的功能，允许每个租户根据自身的需求进行定制，例如自定义界面、添加或删除功能模块等。在多租户架构中，关键的设计要素包括多租户隔离、多租户管理和多

多租户指指软件架构支持一个实例服务多个用户（Customer），每一个用户被称之为租户（Tenant），软件给予租户可以对系统进行部分定制的能力。多租户（Multi-tenancy）是一种软件架构模式，它允许单个软件例同时为多个用户提供服务，并给予每个用户对系统的一定程度定制的能力。在多租户架构中，每个用户被视为一个独立的租户，他们可以自定义自己的配置、数据和功能，同时与其他用户的数据相互隔离。多租户架构的出现主要是为了满足云计算时带来的需求。传统的单租户架构，即每个用户都独立拥有自己的软件实例，导致资源利用率低下、部署复杂、成高昂、管理困难等问题。而多租户架构通过共享单个实例的方式，实现了资源的共享和高效利用，从而降低了成本，提高了管理的灵活性和效率。在多租户架构中，租户的数据和配置是相互隔离的，个租户都有自己独立的数据库实例或数据分区。这使得每个租户能够完全掌控自己的数据，并且不受其他租户的影响。同时，多租户架构通过灵活的配置选项和可定制的功能，允许每个租户根据自身的需求进行定制，例如自定义界面、添加或删除功能模块等。在多租户架构中，关键的设计要素包括多租户隔离、多租户管理和多

基本介绍租户配额用于限制多团队共用同一集群资源，避免资源使用倾斜，对每个团队的资源进行总量限制，同时实现多团队间资源逻辑隔离。租户配额支持流程化申请与分配，租户管理员在每个“租户”内可在线申请资源工单，系统管理员在ECO平台中进行工单审批与资源自动下发，实现资源统一管控。使用版本TDC2.5.0及以上版本使用说明前提条件已成功部署了一套TDC大数据云平台；已创建租户；在TDC大数据云平台上，仅允许租户管理员创建租户。操作登录TDC“租户管理员”登录TDC创建租户点击「创建租户」按钮，系统进行租户初始化；创建成功后，系统默认给此租户分配配额；requests.cpu(核)limits.cpu(核)requests.memory(Gi)limits.memory(Gi)requests.storage(Ti)-持久储存pods(个)21060060017002001000租户配额申请点击菜单【管理】-【租户资源管理】进入租户资源管理界面，界面显示当前租户总Quota、已使用值、剩余值等信息；点击「租户配额申请」按钮，进行租户的配额申请，如：参考以下参数：参数描述类型标题可自定义标题必填

TranswarpDataHub底座就地升级到TDC；基于多租户技术的内部数据共享，打破数据孤岛；基于TDC打造的外部数据流通，帮助企业提升数据开放能力。支持大数据基础平台TDH底座就地升级到TDCTDH底座升级到TDC后，利用，这些租户可以销毁，所以才能够做到秒级冗余的效率，它的资源是完全动态化的。所以让上层计算的场景、计算的应用，可以非常贴合计算和存储两种方式，来达到性能的优化。基于多租户技术的内部数据共享，解决存算解耦，让MPP/大数据技术，在同一个集群/服务器上分库/schema，数据逻辑隔离，计算不隔离。基于多租户的数据实验室采用多租户云计算技术，计算资源充足，数量较大，业务需求非常复杂，采用多租户隔离机制，保障数据，释放运维人员的时间与精力，大幅提升运维效率；第三，保障数据安全与隔离，通过多租户隔离技术，实现各个业务部门之间的数据隔离和独立，更稳定、更安全。以某金融机构经典的数仓场景为例，企业需要建设一些数据挖掘平台时，可能面临算力不足，此时简单的扩容方式是在原有的节点上继续扩展，但这种方式不具备云原生资源灵活调度的能力。如果把资源扩展到TDC上，可以将原有的TDH集群当成一个TDC租户来管理，并且把数据共享

租户是一组用户及其所能使用的资源的集合，通常按照公司/组织或部门来划分。租户之间的资源是隔离的，以保障数据安全。点击ECO平台上方导航栏的“租户”标签，可以进入租户标签页，对租户及租户管理员进行管理。租户列表在租户列表页，您可以查看平台的租户及运行状态，以及进行一些操作：点击列表上方的“导出”按钮，可以将租户列表导出至本地。对于“故障”状态的租户，点击标签旁的更多信息图标，可以查看故障有关的详细信息。点击右侧的可以删除相应租户。点击任意租户名，可以进入租户详细信息页面。租户详细信息租户信息概览概览界面显示当前租户对“配额（Quota）”、“真实资源用量”等情况，可以通过资源“真实使用值”和“request”用量判断资源是否分配不均。点击【租户】进入租户列表页，点击要查询的租户信息，默认显示租户的【概览】信息。配额：显示租户的ResourceQuota信息，“已分配”表示租户内配额已使用信息；参数含义已分配表示Quota的使用值，对应参数如：Used.requests.cpu配额表示租户总Quota值，对应参数如：Hard.request.cpu租户资源使用：表示租户内对物理资源的真实

功能简述以平台用户身份登录TDC平台后，可以创建新的租户。前提条件已经以平台用户身份登录TDC平台；允许能创建的租户个数未达上线。可以看到如下页面截图里的【租户列表】右侧有个“已创建租户：5/10”，代表该租户管理员一共能创建10个，目前已创建了5个。功能入口使用平台用户账号登录后，点击如下页面中【创建租户】按钮，进入创建租户页面。操作步骤第一步，点击相应输入框，输入租户名（必填）及其他字段；按照以下说明填写参数：参数含义示例租户名●必填；●不超过100字符，租户名全局唯一，与已创建的租户名不可重复。星环租户123租户ID●选填；●由小写字母、数字或连字符“-”组成，只能由小写字母开头，小写字母或数字结尾，不超过63字符；●租户ID全局唯一，是租户的唯一标识，与已创建和删除的租户ID不可重复；●租户ID将作为重要信息展示在多个页面，因此定义一个有意义的租户ID将帮助您快速识别和了解租户信息，建议您根据实际需求自定义租户ID。同时，TDC仍旧保留了随机分配ID的功能，您也可以选择不填写租户ID，由系统自动分配。TransWarp-tenant123租户描述●选填。N/A选择标签●选填

租户是一组用户及其所能使用的资源的集合，通常按照公司/组织或部门来划分。租户之间的资源是隔离的，以保障数据安全。点击ECO平台上方导航栏的“租户”标签，可以进入租户标签页，对租户及租户管理员进行管理。租户列表在租户列表页，您可以查看平台的租户及运行状态，以及进行一些操作：点击列表上方的“导出”按钮，可以将租户列表导出至本地。对于“故障”状态的租户，点击标签旁的更多信息图标，可以查看故障有关的详细信息。点击右侧的可以删除相应租户。点击任意租户名，可以进入租户详细信息页面。租户详细信息租户信息概览概览界面显示当前租户对“配额（Quota）”、“真实资源用量”等情况，可以通过资源“真实使用值”和“request”用量判断资源是否分配不均。点击【租户】进入租户列表页，点击要查询的租户信息，默认显示租户的【概览】信息。配额：显示租户的ResourceQuota信息，“已分配”表示租户内配额已使用信息；参数含义已分配表示Quota的使用值，对应参数如：Used.requests.cpu配额表示租户总Quota值，对应参数如：Hard.request.cpu租户资源使用：表示租户内对物理资源的真实

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...