大数据平台自主可控

信创大数据平台软件：解锁数据新动能一、信创浪潮下的新宠在当今数字化时代，信息技术应用创新（信创）已成为推动国家经济发展和保障信息安全的关键力量。信创产业旨在实现信息技术领域的自主可控，涵盖了从芯片重要角色。它是实现数据自主可控的关键环节，能够确保数据的存储、处理和分析过程安全可靠。通过采用国产的硬件设备和软件系统，避免了因依赖国外技术而可能带来的安全风险。同时，信创大数据平台软件能够整合各行业的优势（一）自主可控保安全信创大数据平台软件基于国产硬件和软件构建，从底层芯片到操作系统，再到上层应用，都实现了自主研发和自主可控。这一特性从根本上保障了数据的安全性和主权，有效降低了因依赖国外技术而可能带来的安全风险。信创大数据平台软件采用国产加密算法和安全防护机制，对金融交易数据进行加密存储和传输，防止数据被窃取、篡改或泄露。同时，通过自主可控的身份认证和访问控制技术，确保只有授权人员能够访问、服务器、操作系统到应用软件等多个层面。而信创大数据平台软件，作为信创产业与大数据技术深度融合的结晶，正逐渐崭露头角，成为各行业数字化转型进程中不可或缺的关键要素。信创大数据平台软件在信创浪潮中扮演着

国产化大数据底座平台是指在大数据领域，从硬件到软件全部或主要采用国产自主研发的技术和产品构建的大数据基础平台，以实现自主可控和安全可靠的数据处理与管理。以下是对其的具体介绍：特点自主可控：核心技术和研发的工具或系统对数据进行全生命周期的管理和监控。应用场景政府领域：政府部门需要处理大量的政务数据，如人口信息、经济数据、城市运行数据等，国产化大数据底座平台可确保数据的安全和自主可控，为政府决策、公共因软硬件不兼容带来的系统故障和性能问题。技术创新：推动国内大数据技术的创新和发展，不断优化性能、提升功能，以满足国内市场日益增长的大数据处理和分析需求，如一些平台自主研发了高效的分布式计算引擎、分布式存储系统等。关键技术和组件硬件层：采用国产的服务器、存储设备等，这些服务器基于国产的CPU芯片，具有高性能、高可靠性等特点。操作系统层：使用国产操作系统，为大数据平台提供稳定、安全的运行环境。数据存储服务、社会治理等提供有力支持。金融行业：金融机构对数据的安全性和稳定性要求极高，国产化大数据底座平台可以满足金融数据的存储、分析和风险管控等需求，同时也符合金融信创的要求。能源行业：能源企业需要处理

国产化大数据底座平台是指在大数据领域，从硬件到软件全部或主要采用国产自主研发的技术和产品构建的大数据基础平台，以实现自主可控和安全可靠的数据处理与管理。以下是对其的具体介绍：特点自主可控：核心技术和生命周期的管理和监控。应用场景政府领域：政府部门需要处理大量的政务数据，如人口信息、经济数据、城市运行数据等，国产化大数据底座平台可确保数据的安全和自主可控，为政府决策、公共服务、社会治理等提供有因软硬件不兼容带来的系统故障和性能问题。技术创新：推动国内大数据技术的创新和发展，不断优化性能、提升功能，以满足国内市场日益增长的大数据处理和分析需求，如一些平台自主研发了高效的分布式计算引擎、分布式存储系统等。关键技术和组件硬件层：采用国产的服务器、存储设备等，这些服务器基于国产的CPU芯片，具有高性能、高可靠性等特点。操作系统层：使用国产操作系统，为大数据平台提供稳定、安全的运行环境。数据存储力支持。金融行业：金融机构对数据的安全性和稳定性要求极高，国产化大数据底座平台可以满足金融数据的存储、分析和风险管控等需求，同时也符合金融信创的要求。能源行业：能源企业需要处理大量的生产数据、设备运行数据

大数据平台国产化替换是指将原有的国外大数据平台或技术替换为国产的大数据平台及相关技术，以实现自主可控、安全可靠、符合国内法规和业务需求的数据处理与管理环境，主要包括以下几个方面：替换原因安全与自主原有的国外服务器、存储设备等硬件替换为主流国产CPU平台以及配套的国产存储设备等，确保硬件底层的自主可控。软件层面：操作系统：采用国产操作系统替代国外操作系统，为大数据平台提供稳定、安全的运行环境可控需求：随着数据安全重要性的日益提升，国外大数据平台可能存在数据安全隐患，如数据泄露风险、对国外技术供应商的依赖等。国产化替换可以使企业和组织对数据的存储、处理和管理拥有更高的控制权，减少外部安全威胁：国产大数据平台通常在成本方面具有一定优势，包括软件采购成本、维护成本等。同时，国内供应商能够提供更及时、本地化的技术支持和服务，方便企业快速解决问题，提高系统的运行效率和稳定性。替换内容硬件层面：将。数据库：把国外数据库替换成国产数据库，以满足数据存储和管理的需求，并实现更好的性能优化和功能扩展。大数据处理框架：用国产的大数据处理框架的自主优化版本或自研框架替代国外的类似框架，以提升数据处理效率和

大数据基础平台国产化是指在大数据处理的各个环节，从硬件到软件，全面采用国产技术和产品，以实现自主可控、安全可靠的大数据处理能力。以下从其重要性、涉及的关键技术与产品、面临的挑战及应对策略几个方面进行介绍：重要性保障国家安全：大数据涉及国家关键信息基础设施、民生等多领域的数据。实现大数据基础平台国产化，可避免因使用国外技术而带来的潜在安全威胁，如数据泄露、后门风险等，保障国家信息安全。推动产业自主大数据平台对计算资源的需求。存储设备：包括分布式存储系统，能够提供海量数据存储，具备高可靠性、可扩展性和数据冗余保护能力，保障大数据的安全存储。软件层面操作系统：国产操作系统在稳定性和安全性上不断提升，能够为大数据平台提供稳定的运行环境，支持多种硬件架构，适配不同的服务器设备。数据库：国产数据库具备处理大规模数据的能力，支持复杂查询和事务处理，满足大数据平台对结构化数据存储和管理的需求。同时，在与国产操作系统、服务器的兼容性方面表现良好。中间件：国产中间件产品，为大数据平台提供了应用支撑和集成能力，实现不同系统和组件之间的互联互通和协同工作。应对策略技术创新与合作：加大对国产大数据技术研发的投入

国产化大数据平台替换CDH是企业实现自主可控、保障数据安全和满足合规要求的重要举措，以下为你介绍一些相关的案例、难点、注意事项和步骤：替换难点技术兼容性：CDH有其特定的技术架构和生态体系，国产化大数据平台需要在数据存储格式、计算模型、接口等方面与CDH兼容，以确保原有数据和应用能够顺利迁移。比如部分国产平台的文件系统与CDH的HDFS在数据块大小、存储策略等方面存在差异，需要进行数据格式转换和，开发和测试的工作量较大。人才短缺：国产化大数据平台相对较新，市场上熟悉其技术和操作的专业人才相对较少。企业缺乏既有国产化平台技术知识，又有CDH替换经验的专业人员，给替换工作的实施和后续运维带来困难。注意事项充分评估需求：全面梳理企业当前的业务需求、数据量、数据处理场景等，结合国产化平台的功能和性能特点，确定是否能够满足企业未来发展需求。选择合适的平台：目前国产大数据平台众多，要从技术实力、产品，制定详细的替换方案和项目计划，明确各阶段的目标、任务和时间节点。准备阶段：根据选型结果，采购和部署国产化大数据平台所需的硬件设备和软件系统。搭建测试环境，对国产化平台进行功能和性能测试，确保其稳定可靠

可控。这一过程不仅涉及技术的自主创新，还包括与国产操作系统、芯片、数据库等生态系统的深度融合。我国在大数据平台国产化方面的努力，源于对信息安全和自主可控的迫切需求。长期以来，我国在大数据平台建设中依赖大数据平台国产化随着我国数字化转型的加速，大数据平台的国产化已成为保障信息安全、提升自主创新能力的重要战略方向。近年来，国内企业和科研机构在大数据平台的国产化技术研发和应用实践方面取得了显著进展，推动了国产大数据平台从概念走向成熟。一、大数据平台国产化的定义与背景大数据平台国产化是指在大数据处理、存储、分析等关键技术领域，采用国内自主研发的软硬件产品和服务，替代国外同类产品，实现数据处理的自主从根本上解决数据安全问题，避免因使用国外技术而带来的数据泄露风险。2.自主可控能力：通过自主研发和创新，我国能够在大数据领域掌握核心技术，减少对外部技术的依赖，提升国家整体信息安全水平。3.推动产业升级：大数据平台国产化能够带动国内相关产业的发展，促进数字经济的繁荣。三、大数据平台国产化的技术实现近年来，我国在大数据平台国产化方面取得了显著进展，涌现出一批具有自主知识产权的技术和产品。1.国产数据

自建大数据平台在数字化浪潮席卷全球的今天，大数据已成为企业决策、科学研究和社会治理的重要基础。对于许多组织而言，拥有自主可控的大数据处理能力变得愈发重要。自建大数据平台，虽然挑战不小，但能为组织带来长期的技术优势和成本效益。为何选择自建商业化的云端大数据服务虽然便捷，但长期使用成本较高，且存在数据主权和隐私保护的隐忧。自建平台可以完全掌控数据流向，根据实际需求灵活调整架构，避免供应商锁定问题。对于数据敏感性高的行业，如金融、医疗等领域，自主建设更是必要选择。从技术积累角度看，自建过程能够培养团队的大数据技术能力，这种知识资本的积累远比短期外包服务更有价值。当组织内部形成了成熟的数据处理能力后，响应业务需求的速度和质量都会有显著提升。基础架构设计一个完整的大数据平台通常包含数据采集、存储、计算和分析四个核心层次。在硬件层面，可以采用分布式集群架构，通过多台服务器协同工作来实现横向扩展能力。存储系统需要同时支持结构化数据和非结构化数据，常见的解决方案包括分布式文件系统和列式数据库。计算层是大数据平台的核心，需要根据业务特点选择合适的计算框架。对于批处理任务，可以采用成熟的分布式计算框架

组件，运维更加便捷。自主研发、安全可控，坚持自主创新研发，保障系统安全可控。星环科技多模型大数据平台技术架构统一数据操作/查询语言：统一接口处理不同业务、不同模型数据完整SOL支持数据库方言存储过程TranswarpDataHub-星环大数据基础平台TranswarpDataHub(TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。8大核心优势创新的多模型技术架构，轻松胜任高阶数据分析。统一的数据管理，保障数据一致，告别数据冗余。支持9种存储，开发&迁移成本低兼容性强统一分布式计算引擎：适配多种模型计算与优化流批一体跨模型数据流转&复杂关联分析跨平台联邦计算，高性能跨模型开发难度降低开发效率提升统一分布式数据管理系统：一个平台支持多种模型数据统一存储管理运维管理成本降低避免数据孤岛灵活拓展业务统一资源管理框架：基于容器编排操作系统统一管理配置操作系统，资源资源隔离互不影响部署扩容更便捷

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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...