通信行业 数据治理

通信行业在数字化转型中面临着来自互联网行业的竞争和客户需求的升级，需要调整企业结构，利用数字化手段提升服务质量和客户感知。提供数字化服务：运营商通过全在线体验和智能化方式，如服务在线化、营销服务企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环智能化，提升客户体验，从通信服务转向信息服务。打造创新生态平台：通过与合作伙伴共建生态，融合资源和产品，创造新的业务增长点，实现客户引流和业务模式创新。建立数字化企业架构：优化通信企业的系统架构，基于“平台+应用”模式，以支持高效敏捷的业务发展。数据驱动：数据是关键驱动要素，运营商需管理并使用数据资源，同时承担公共数据资源的社会供给责任。应对产业格局变化：面对互联网冲击，运营商需利用新技术调整内部结构，用数字化工具替代传统工作流程。星环科技助力企业数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为

通信行业在数字化转型中面临着来自互联网行业的竞争和客户需求的升级，需要调整企业结构，利用数字化手段提升服务质量和客户感知。提供数字化服务：运营商通过全在线体验和智能化方式，如服务在线化、营销服务企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环智能化，提升客户体验，从通信服务转向信息服务。打造创新生态平台：通过与合作伙伴共建生态，融合资源和产品，创造新的业务增长点，实现客户引流和业务模式创新。建立数字化企业架构：优化通信企业的系统架构，基于“平台+应用”模式，以支持高效敏捷的业务发展。数据驱动：数据是关键驱动要素，运营商需管理并使用数据资源，同时承担公共数据资源的社会供给责任。应对产业格局变化：面对互联网冲击，运营商需利用新技术调整内部结构，用数字化工具替代传统工作流程。星环科技助力企业数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为

通信行业在数字化转型中面临着来自互联网行业的竞争和客户需求的升级，需要调整企业结构，利用数字化手段提升服务质量和客户感知。提供数字化服务：运营商通过全在线体验和智能化方式，如服务在线化、营销服务企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环智能化，提升客户体验，从通信服务转向信息服务。打造创新生态平台：通过与合作伙伴共建生态，融合资源和产品，创造新的业务增长点，实现客户引流和业务模式创新。建立数字化企业架构：优化通信企业的系统架构，基于“平台+应用”模式，以支持高效敏捷的业务发展。数据驱动：数据是关键驱动要素，运营商需管理并使用数据资源，同时承担公共数据资源的社会供给责任。应对产业格局变化：面对互联网冲击，运营商需利用新技术调整内部结构，用数字化工具替代传统工作流程。星环科技助力企业数字化转型星环科技为企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为

为主要特点的平台型组织、人才和文化。平台型组织需要组织结构扁平化、组织关系网络化、组织规模灵活化，形成“小前端+大平台+富生态+共治理”的组织，培养数字化文化。星环科技助力通信行业数字化转型星环科技为随着互联网行业的不断冲击和客户需求的不断升级，运营商的产业格局发生了巨大的变化。传统的基础通信优势正在被挤压，运营商需要进行数字化转型来适应市场需求。通信行业数字化转型的主要包括提供数字化服务，打造借助对方的平台实现客户的引流。并通过融合用户数据形成新的业务模式和业务增长点。建立数字化企业架构：运营商需要优化和完善通信企业系统架构，以“平台和应用”的模式为基础。底层资源层要实现CTI/IT/业务云统一企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和创新，为客户和合作伙伴提供更好用更强大的工具；加强生态建设，联合客户和合作伙伴，为各个行业进行数字化转型，树立典型案例和标杆案例，为全行业进行数字化转型提供参考。

为主要特点的平台型组织、人才和文化。平台型组织需要组织结构扁平化、组织关系网络化、组织规模灵活化，形成“小前端+大平台+富生态+共治理”的组织，培养数字化文化。星环科技助力通信行业数字化转型星环科技为随着互联网行业的不断冲击和客户需求的不断升级，运营商的产业格局发生了巨大的变化。传统的基础通信优势正在被挤压，运营商需要进行数字化转型来适应市场需求。通信行业数字化转型的主要包括提供数字化服务，打造借助对方的平台实现客户的引流。并通过融合用户数据形成新的业务模式和业务增长点。建立数字化企业架构：运营商需要优化和完善通信企业系统架构，以“平台和应用”的模式为基础。底层资源层要实现CTI/IT/业务云统一企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和创新，为客户和合作伙伴提供更好用更强大的工具；加强生态建设，联合客户和合作伙伴，为各个行业进行数字化转型，树立典型案例和标杆案例，为全行业进行数字化转型提供参考。

为主要特点的平台型组织、人才和文化。平台型组织需要组织结构扁平化、组织关系网络化、组织规模灵活化，形成“小前端+大平台+富生态+共治理”的组织，培养数字化文化。星环科技助力通信行业数字化转型星环科技为随着互联网行业的不断冲击和客户需求的不断升级，运营商的产业格局发生了巨大的变化。传统的基础通信优势正在被挤压，运营商需要进行数字化转型来适应市场需求。通信行业数字化转型的主要包括提供数字化服务，打造借助对方的平台实现客户的引流。并通过融合用户数据形成新的业务模式和业务增长点。建立数字化企业架构：运营商需要优化和完善通信企业系统架构，以“平台和应用”的模式为基础。底层资源层要实现CTI/IT/业务云统一企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和创新，为客户和合作伙伴提供更好用更强大的工具；加强生态建设，联合客户和合作伙伴，为各个行业进行数字化转型，树立典型案例和标杆案例，为全行业进行数字化转型提供参考。

为主要特点的平台型组织、人才和文化。平台型组织需要组织结构扁平化、组织关系网络化、组织规模灵活化，形成“小前端+大平台+富生态+共治理”的组织，培养数字化文化。星环科技助力通信行业数字化转型星环科技为随着互联网行业的不断冲击和客户需求的不断升级，运营商的产业格局发生了巨大的变化。传统的基础通信优势正在被挤压，运营商需要进行数字化转型来适应市场需求。通信行业数字化转型的主要包括提供数字化服务，打造借助对方的平台实现客户的引流。并通过融合用户数据形成新的业务模式和业务增长点。建立数字化企业架构：运营商需要优化和完善通信企业系统架构，以“平台和应用”的模式为基础。底层资源层要实现CTI/IT/业务云统一企业进行数字化转型提供数据全生命周期的处理工具，包括大数据平台、分布式数据库、数据开发和智能分析工具、以及容器化的资源管理平台。为企业数字化转型提供“底座”或者“引擎”。星环科技在二十多个行业的客户使用这些产品进行数字化转型，赋能合作伙伴为客户打造包括数据湖、数据仓库、数据云、智能分析、实时计算等方面的应用和解决方案，同时，星环科技加强产品研发和创新，为客户和合作伙伴提供更好用更强大的工具；加强生态建设，联合客户和合作伙伴，为各个行业进行数字化转型，树立典型案例和标杆案例，为全行业进行数字化转型提供参考。

通信数据归集方法在当今信息爆炸的时代，通信数据已经成为社会运转的重要基础。从手机通话记录到互联网浏览痕迹，从物联网设备上传的数据到卫星传输的信号，这些通信数据的归集与处理直接影响着信息技术的应用效率。那么，通信数据究竟是如何被归集的呢？本文将介绍几种常见的通信数据归集方法。传统的数据归集主要依赖于集中式采集。这种方法通常在企业或机构的内部网络中应用，通过部署中央服务器收集来自各个终端设备的数据。这种方法减轻了中心节点的压力，提高了系统整体的容错能力。边缘计算就是分布式归集的典型代表，它通过在数据产生源头附近进行处理，有效减少了网络带宽的占用。日志归集是另一种常见的数据收集方式。几乎所有的通信数据，这些数据对于分析用户行为和改进产品体验至关重要。随着无线通信技术的发展，传感器网络数据归集也变得越来越重要。在环境监测、智慧城市等场景中，大量传感器节点持续采集温度、湿度、位置等信息。这些节点通常采用自组织网络的形式，通过多跳传输将数据汇聚到网关设备。为了节省能源，传感器网络常采用数据融合技术，即在传输过程中就对冗余数据进行过滤和聚合。值得一提的是，现代通信数据归集越来越注重实时性。流式

通信数据归集：数字时代的脉络与挑战在当今这个万物互联的时代，通信数据如同空气一般无处不在。从清晨手机闹铃响起的那一刻，到深夜浏览最后一条社交媒体信息，我们的每一天都在产生海量的通信数据。这些看似零散的数据碎片，经过系统的归集与整合，正悄然改变着我们的生活、工作和社会运行方式。通信数据归集，简而言之就是将分散在不同源头、不同格式的通信信息进行收集、整理和存储的过程。这些数据可能来自手机通话记录，通过各种终端设备和通信网络获取原始数据；其次是数据清洗，剔除无效或错误信息；接着是数据转换，将不同格式的数据统一处理；然后是数据存储，将整理好的信息分类存放。这一系列操作看似简单，实则面临诸多技术挑战。例如，如何实时处理每秒数以万计的数据包？如何确保不同运营商、不同设备产生的数据能够无缝对接？这些都是工程师们需要解决的难题。通信数据归集的价值体现在多个层面。在城市管理方面，通过对移动通信数据的分析，可以精准掌握人流分布和迁徙规律，为交通规划、应急管理提供科学依据。在商业领域，运营商通过分析用户通信模式，能够优化网络资源配置，提升服务质量。医疗健康领域则可以利用可穿戴设备产生的通信数据，实现远程

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：

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

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...

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。

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

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

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"}...

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•...

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":...