数据科学平台做的好的公司
Sophon Base作为企业级一站式数据科学平台,支持数据管理、可视化建模、编程式建模、模型管理、任务流调度和模型服务等功能模块,覆盖从数据接入、数据预处理,到模型训练、模型部署、监控运维的机器学习模型的全生命周期流程,助力企业客户实现人工智能产业落地。
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星环科技(以下简称:星环)定位大数据基础软件公司,而非数据库公司,为何却在数据库重金投入,甚至做的比很多数据库公司的数据库产品更好更全?“我们认为,大数据是个技术,数据库是它好的产品形态”,星环科技研发总监刘汪根对笔者说。很多人也许并不清楚,基于大数据技术的星环数据平台产品家族包含三个部分:分布式数据库产品实时计算平台数据科学平台很显然,星环的核心竞争力,其实以数据库为主,而数据科学与实时计算平台,在笔者看来,只是对数据技术生态的补充。从上图可以看出,星环是国内少有能够覆盖OLAP、OLTP、NoSQL几乎全部数据库品类的厂商。分析数据库(OLAP),星环有两款产品,Inceptor是基于,ArgoDB在性能测试中也取得了亮眼成绩。交易数据库(OLTP),星环有KunDB,这个产品起步稍晚,近2年,星环才开始做,目前功能比较全,而这块是未来是星环会重点投入的,主打金融行业并向全行业复制通过测试,并得到TPC组织审核通过的大数据平台,这标志着星环科技的大数据产品已经处于世界的领先地位。多模态数据存储,星环攻克了万亿级的文档类数据库技术,能做到万亿级数据搜索秒级返回,万亿级图数据分析能力

星环科技(以下简称:星环)定位大数据基础软件公司,而非数据库公司,为何却在数据库重金投入,甚至做的比很多数据库公司的数据库产品更好更全?“我们认为,大数据是个技术,数据库是它好的产品形态”,星环科技研发总监刘汪根对笔者说。很多人也许并不清楚,基于大数据技术的星环数据平台产品家族包含三个部分:分布式数据库产品实时计算平台数据科学平台很显然,星环的核心竞争力,其实以数据库为主,而数据科学与实时计算平台,在笔者看来,只是对数据技术生态的补充。从上图可以看出,星环是国内少有能够覆盖OLAP、OLTP、NoSQL几乎全部数据库品类的厂商。分析数据库(OLAP),星环有两款产品,Inceptor是基于,ArgoDB在性能测试中也取得了亮眼成绩。交易数据库(OLTP),星环有KunDB,这个产品起步稍晚,近2年,星环才开始做,目前功能比较全,而这块是未来是星环会重点投入的,主打金融行业并向全行业复制通过测试,并得到TPC组织审核通过的大数据平台,这标志着星环科技的大数据产品已经处于世界的领先地位。多模态数据存储,星环攻克了万亿级的文档类数据库技术,能做到万亿级数据搜索秒级返回,万亿级图数据分析能力

行业资讯
数据科学平台
数据科学平台指利用数据、算法、机器学习和AI技术发现模式并构建预测的平台。随着人工智能和大数据技术的飞速发展,数据分析和利用已经成为了当代企业和机构所面临的为关键的挑战。而针对这个问题,数据科学平台已经成为了众多企业和机构进行大规模数据分析和处理的必备工具。数据科学平台是一个集成了数据管理、数据可视化、数据挖掘与分析、机器学习、模型构建、预测与优化等多种功能的平台。主要的目的是将开发者和数据科学家所使用的不同工具整合到一个面向业务需求的平台中,使得他们能够更加高效地处理数据、发现数据模式,并进一步构建出相关的预测模型和优化方案。在数据科学平台中,数据管理是其中为重要的一环。因为数据分析的结果质量取决于所使用的数据集的质量和时效性。因此,数据科学平台通过内建的数据管道和自动化工作流程,能够有效地管理数据质量、数据集成、数据规范化和数据抽取。同时,用户可以基于平台中的数据目录,更加高效地实现数据的发现和集成。另外,数据科学平台还提供了数据可视化服务,这是使得用户更加容易理解和掌握数据模式的一种方式。能够通过平台上预设的可视化组件,更加直观地展示数据。同时,这些预设组件能够支持各种标准的

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数据科学平台指利用数据、算法、机器学习和AI技术发现模式并构建预测的平台。随着人工智能和大数据技术的飞速发展,数据分析和利用已经成为了当代企业和机构所面临的为关键的挑战。而针对这个问题,数据科学平台已经成为了众多企业和机构进行大规模数据分析和处理的必备工具。数据科学平台是一个集成了数据管理、数据可视化、数据挖掘与分析、机器学习、模型构建、预测与优化等多种功能的平台。主要的目的是将开发者和数据科学家所使用的不同工具整合到一个面向业务需求的平台中,使得他们能够更加高效地处理数据、发现数据模式,并进一步构建出相关的预测模型和优化方案。在数据科学平台中,数据管理是其中为重要的一环。因为数据分析的结果质量取决于所使用的数据集的质量和时效性。因此,数据科学平台通过内建的数据管道和自动化工作流程,能够有效地管理数据质量、数据集成、数据规范化和数据抽取。同时,用户可以基于平台中的数据目录,更加高效地实现数据的发现和集成。另外,数据科学平台还提供了数据可视化服务,这是使得用户更加容易理解和掌握数据模式的一种方式。能够通过平台上预设的可视化组件,更加直观地展示数据。同时,这些预设组件能够支持各种标准的

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数据科学平台指利用数据、算法、机器学习和AI技术发现模式并构建预测的平台。随着人工智能和大数据技术的飞速发展,数据分析和利用已经成为了当代企业和机构所面临的为关键的挑战。而针对这个问题,数据科学平台已经成为了众多企业和机构进行大规模数据分析和处理的必备工具。数据科学平台是一个集成了数据管理、数据可视化、数据挖掘与分析、机器学习、模型构建、预测与优化等多种功能的平台。主要的目的是将开发者和数据科学家所使用的不同工具整合到一个面向业务需求的平台中,使得他们能够更加高效地处理数据、发现数据模式,并进一步构建出相关的预测模型和优化方案。在数据科学平台中,数据管理是其中为重要的一环。因为数据分析的结果质量取决于所使用的数据集的质量和时效性。因此,数据科学平台通过内建的数据管道和自动化工作流程,能够有效地管理数据质量、数据集成、数据规范化和数据抽取。同时,用户可以基于平台中的数据目录,更加高效地实现数据的发现和集成。另外,数据科学平台还提供了数据可视化服务,这是使得用户更加容易理解和掌握数据模式的一种方式。能够通过平台上预设的可视化组件,更加直观地展示数据。同时,这些预设组件能够支持各种标准的

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数据科学平台指利用数据、算法、机器学习和AI技术发现模式并构建预测的平台。随着人工智能和大数据技术的飞速发展,数据分析和利用已经成为了当代企业和机构所面临的为关键的挑战。而针对这个问题,数据科学平台已经成为了众多企业和机构进行大规模数据分析和处理的必备工具。数据科学平台是一个集成了数据管理、数据可视化、数据挖掘与分析、机器学习、模型构建、预测与优化等多种功能的平台。主要的目的是将开发者和数据科学家所使用的不同工具整合到一个面向业务需求的平台中,使得他们能够更加高效地处理数据、发现数据模式,并进一步构建出相关的预测模型和优化方案。在数据科学平台中,数据管理是其中为重要的一环。因为数据分析的结果质量取决于所使用的数据集的质量和时效性。因此,数据科学平台通过内建的数据管道和自动化工作流程,能够有效地管理数据质量、数据集成、数据规范化和数据抽取。同时,用户可以基于平台中的数据目录,更加高效地实现数据的发现和集成。另外,数据科学平台还提供了数据可视化服务,这是使得用户更加容易理解和掌握数据模式的一种方式。能够通过平台上预设的可视化组件,更加直观地展示数据。同时,这些预设组件能够支持各种标准的

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10 Hippo 运维
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•...
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5.10 任务相关
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":...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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5.8 查看集群信息
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:
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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8 性能分析
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。...
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5.3 写入类操作
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...
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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5.18 全文检索
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。
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5.7 查询类操作
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"}...