金融大数据平台架构

大数据平台架构是一个复杂且多层次的系统，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和应用等多个环节。以下是大数据平台架构的主要组成部分：数据源层：这是大数据平台的基础，提供了企业所需的各种数据。数据源可以模式和规律，使用工具进行数据分析和可视化。数据应用层：是大数据平台的输出端，为企业提供各种数据服务，如报表、数据分析、数据挖掘等。应用层可以根据企业的实际需求进行定制和开发。数据治理架构：包括数据标准来自不同的业务系统、数据库、数据仓库等。数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据。常见的数据源包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。大数据平台层（计算存储平台）：负责数据的集成、数据存储、数据处理和数据服务四个部分，旨在提高数据的可访问性和可用性，降低数据管理成本。数据中台架构：涉及工具平台层、数据资产层、数据应用层，提供数据采集、存储、处理、分析和应用的全生命周期管理。技术架构：为有效支持数据治理的开展，需要高效、灵活的技术架构和信息管控工具作承载数据标准和数据模型。管理、元数据/数据模型管理、数据质量管理、数据安全管理、数据生命周期管理等基本的管理组件。数据安全架构：是保障数据安全的关键手段，其核心目标是维护数据的保密性、完整性和可用性。数据共享架构：包括数据

数据平台架构是一个复杂的系统，它涉及到数据的集成、存储、计算、治理、安全等多个方面。以下是数据平台架构的一些关键组成部分和设计原则：分层架构：数据平台通常采用分层架构，各层应用采用微服务化方式构建。这种架构有助于实现敏捷开发和快速部署，同时降低对技术人才的需求，使得数据的使用成本更低。数据集成：数据集成是大数据平台的第一个环节，涉及到数据的采集、传输和加载。数据集成的效率和稳定性直接影响到业务方对大数据平台的信任度。存储与计算：数据平台需要提供高效的数据存储和计算能力。这包括选择合适的存储引擎和计算引擎来处理大规模数据集。分布式调度：大数据平台需要分布式调度系统来管理和优化资源分配，确保数据处理任务的高效执行。查询分析：数据平台应提供强大的查询分析能力，支持复杂的数据分析和业务决策。数据治理：数据治理是提升数据价值的重要手段，包括元数据管理、数据血缘、数据资产管理等。数据安全：数据平台推送等。技术成熟稳定：选择技术时应考虑其成熟度和稳定性，以确保系统的可靠性。系统组合最小化：在设计数据平台时，应尽量减少系统组件的数量，以简化管理和降低成本。选型适度超前：在技术选型时，应适度考虑未来的技术发展趋势，以保持系统的前瞻性。

大数据平台架构在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会发展的核心资源。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为各行各业面临的共同挑战。大数据平台架构正是为解决这一问题而诞生的技术体系，它通过直观地理解数据分析结果，并据此做出决策。在某些场景下，分析结果还会直接反馈到生产系统中，形成数据驱动的自动化闭环。架构设计的关键考量设计大数据平台架构时，需要综合考虑多种因素。可扩展性是首要考虑点，平台必须访问控制，确保只有授权用户才能接触特定数据。数据传输和存储过程中的加密、操作日志的完整记录、敏感数据的脱敏处理等都是必不可少的保护措施。大数据平台架构作为数据价值挖掘的基础设施，正在变得越来越智能和自动化。未来，它将继续减少数据使用的技术门槛，让更多组织能够从数据中获取洞察，推动数字化转型的深入发展。一系列精心设计的组件和流程，使组织能够从庞杂的数据中提取有价值的信息。大数据平台的基本组成一个完整的大数据平台通常由数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据应用层四个主要部分构成。这四层相互协作，形成数据层的关键在于确保数据的完整性和及时性，同时要能应对高并发的数据输入。数据存储层是整个平台的基础设施。面对海量数据，传统的关系型数据库往往力不从心，因此大数据平台通常采用分布式文件系统和分布式数据库作为

数据治理平台架构是一个涵盖数据治理各环节与功能的分层架构体系，通过多层面技术组件协作实现对企业数据的全面管理与优化，以下是一个概括性介绍：数据治理平台架构概述数据治理平台架构通常包括数据集成层、数据存储层、元数据管理层、数据质量管理层、数据安全管理层、数据标准管理层、数据管控层以及数据服务层等多个层次，各层次相互协作，共同实现数据治理的目标。各层具体介绍数据集成层：作为数据的入口，负责从各种数据源中抽取、转换和加载数据，支持多种数据格式和传输协议，将异构数据源中的数据整合到统一的数据存储中。数据存储层：存储经过集成处理的数据，根据数据的特点和使用需求，选择合适的存储方式，如关系型数据库、分布式文件系统、NoSQL数据库等，为后续的数据处理和分析提供基础。元数据管理层：对数据的定义、来源、关系等元数据进行集中管理，包括业务元数据、技术元数据和管理元数据等，通过元数据管理工具，实现元数据的采集、存储、查询和维护，为数据治理提供统一的元数据视图。数据质量管理层：建立数据质量评估指标体系，对数据的完整性、准确性、一致性、时效性等质量特性进行监控和评估，通过数据清洗、数据修复、数据验证等

模型训练平台架构设计模型训练平台架构设计是构建高效、可靠、易用的机器学习基础设施的关键环节。优秀的架构设计能够支撑从小规模实验到大规模生产的全流程需求，同时保持足够的灵活性和扩展性。平台架构的核心是策略和配额管理。训练服务层实现具体的训练功能，包括数据预处理、模型训练、评估和部署等。用户接口层提供各种访问方式，如Web界面、命令行工具和API。分布式训练支持是架构设计的重点。需要实现数据并行、模型子系统处理训练产出的管理。模型仓库存储不同版本的模型及其元数据。模型转换工具支持不同格式的导出。模型分析功能可以评估模型性能和公平性。部署模块简化模型上线过程，支持多种服务化方式。监控和运维系统保障平台稳定运行。资源监控跟踪CPU、GPU、内存等使用情况。任务监控记录训练进度和性能指标。告警系统及时发现异常情况。日志收集和分析帮助问题定位。这些功能对大规模生产环境尤为重要。架构设计需要考虑多个质量属性。可扩展性确保平台能随着需求增长而演进。可靠性要求关键组件有冗余设计。安全性需要贯穿各个层次。性能优化要针对训练工作负载特点。易用性影响用户采纳程度。这些属性之间需要权衡取舍。未来架构演进将更加

大数据平台架构及业务方案在当今数字化时代，数据已成为企业宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长，传统的数据处理方式已无法满足现代业务需求，大数据平台应运而生。大数据平台不仅能够高效存储和处理海量数据，还能从中提取有价值的信息，为企业的决策提供有力支持。本文将介绍大数据平台的基本架构、关键技术组件以及典型的业务应用方案，帮助读者理解大数据平台如何赋能企业数字化转型。大数据平台的基本架构大数据平台通常采用分层架构设计，每一层都有其特定的功能和职责。这种分层设计使得平台具备良好的扩展性和灵活性，能够适应不同规模和需求的企业。数据采集层是大数据平台的基础，负责从各种数据源收集数据。数据源可能包括趋势。金融行业利用大数据平台进行风险管理、欺诈检测和智能投顾。通过分析交易模式、客户行为和外部经济指标，金融机构能够及时发现异常交易，评估信用风险，并提供个性化的投资建议。大数据技术还支持高频交易和算法企业内部的关系型数据库、日志文件、传感器数据，以及外部的社交媒体、公开数据集等。数据采集层需要支持实时和批处理两种模式，以适应不同的业务场景。数据存储层是大数据平台的核心组件之一。传统的关系型数据库在处理

大数据平台架构介绍和搭建大数据平台概述在数字化时代，数据已成为重要的生产要素。大数据平台作为处理海量数据的核心基础设施，能够对结构化和非结构化数据进行采集、存储、处理和分析，为企业决策提供数据支撑发现问题，保证平台的稳定运行。大数据平台的搭建不是一劳永逸的工作，而是一个持续演进的过程。随着业务需求的变化和技术的发展，平台架构也需要不断调整和优化，以充分发挥数据价值。。一个完整的大数据平台通常具备高吞吐量、高容错性、高扩展性等特点，能够应对PB级甚至EB级的数据处理需求。核心架构组成大数据平台的架构一般分为五层：数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和数据服务层。数据采集层负责从各种数据源实时或批量获取数据，包括数据库日志、传感器数据、社交媒体信息等。这一层需要解决多源异构数据的接入问题，确保数据的完整性和及时性。数据存储层是大数据平台的基础，通常采用分布式文件系统和分布式数据库相结合的方式。这种设计能够实现海量数据的高效存储，同时保证数据的安全性和可靠性。根据数据访问频率的不同，可以采用热数据、温数据和冷数据的分层存储策略。数据处理层是大数据平台的

大数据平台架构搭建大数据平台构建方案大数据平台的兴起与价值在当今数字化时代，数据已成为企业重要的资产之一。随着互联网、物联网和移动设备的普及，数据量呈爆炸式增长，传统数据处理方式已无法满足需求。大数据平台应运而生，它能够高效存储、处理和分析海量数据，为企业决策提供有力支持。构建一个稳定、高效的大数据平台，已成为众多企业的迫切需求。大数据平台架构设计原则搭建大数据平台需要遵循几个核心原则。首先是可原则共同构成了大数据平台架构设计的基础。大数据平台的核心组件一个完整的大数据平台通常包含多个核心组件。数据采集层负责从各种数据源收集数据，包括结构化数据和非结构化数据。数据存储层提供海量数据的存储能力。大数据平台构建步骤构建大数据平台需要系统化的方法。第一步是需求分析，明确业务目标和技术要求。第二步是架构设计，确定平台的技术选型和组件配置。第三步是环境搭建，包括硬件配置和软件安装。第四步是数据接入，建立数据采集通道和数据清洗流程。第五步是应用开发，根据业务需求开发分析模型和可视化界面。还有测试和优化，确保平台稳定高效运行。整个过程需要循序渐进，不断迭代完善。大数据平台的技术选型在技术选型方面，大数据

星环科技综合利用大数据、云计算、机器学习、深度学习等技术，提出并实践先进的大数据分析与机器学习平台架构，帮助该商业银行将机器学习建模开发流程平台化、工具化，为模型实验室的搭建提供工具层支持。

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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服务，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...