可靠大数据平台

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管理的技术体系。从技术构成来看，信创大数据平台软件基于国产的芯片、服务器、操作系统等硬件和基础软件设施，构建起稳定可靠的运行环境。在数据处理层面，它运用分布式计算框架，将大规模的数据处理任务分解为多个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、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数据资源，打破数据孤岛，实现数据的互联互通和共享共用，为各行业的数字化转型提供强大的数据支撑。二、探秘信创大数据平台软件（一）定义与内涵信创大数据平台软件，是在信息技术应用创新的大背景下，融合了大数据

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

大数据平台方案旨在构建一个高效、可靠、可扩展的大数据处理和分析平台，实现数据的集中存储、快速处理和深度挖掘，为企业的决策制定、业务优化、客户服务等提供有力支持，提升企业的核心竞争力和创新能力。核心运营维护：将平台投入实际业务应用，监控运行状态，定期进行系统升级和功能扩展。成功实施大数据平台的关键因素高层支持：企业领导层的重视和支持是项目成功的基础。团队能力建设：组建一支技术过硬、业务理解深刻的跨部门团队。明确的实施路径：遵循“小步快跑、迭代优化”的原则，逐步实现平台目标。持续的数据治理：建立完善的数据标准、质量控制和安全管理机制。技术与业务融合：将大数据技术与业务场景紧密结合，创造业务价值。设计原则业务需求导向：平台设计和功能开发应基于企业实际业务需求。分布式与弹性架构：采用分布式架构，确保系统的高可用性和可扩展性。数据安全与合规性：通过加密、权限控制和审计机制保障数据安全，并遵守数据隐私隐私。平台管理层：负责平台的资源调度、系统监控和日志管理等。实施步骤需求调研与目标设定：深入了解企业的业务需求和数据现状，确定平台的目标。架构设计与技术选型：根据需求设计平台架构，选择合适的技术栈

如何构建大数据平台在当今数据驱动的时代，构建一个有效可靠的大数据平台已成为许多企业和组织的核心需求。大数据平台能够帮助我们从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定和业务创新。下面将介绍构建大数据平台的关键步骤和考虑因素。明确需求与目标构建大数据平台的开始是明确业务需求和技术目标。需要回答几个基本问题：平台主要用于什么类型的分析？需要处理的数据量有多大？对实时性要求如何？预期的用户是谁？这些问题的答案将直接影响后续的技术选型和架构设计。例如，以批量处理为主的离线分析平台与需要实时响应的流处理平台在架构上有显著差异。数据采集与接入数据是大数据平台的基础。构建平台需要考虑如何从各种数据源采集数据应尽量减少对源系统的性能影响。数据存储与管理大数据平台的核心组件是存储系统。根据数据类型和使用场景的不同，可能需要选择多种存储技术组合。结构化数据通常需要分布式数据库或数据仓库解决方案；非结构化数据则适合使用分布式文件系统或对象存储。现代大数据平台往往采用分层存储架构，将热数据、温数据和冷数据分别存储在不同性能的介质上，以平衡成本和效率。数据处理与分析数据处理层是大数据平台的价值创造中心。这一层通常

大数据服务平台是为各类企业和机构提供数据存储、数据处理、数据分析等服务的综合性平台。大数据服务平台是大数据生态系统中的重要组成部分，为企业和机构提供了一个高效、可靠、安全的数据处理环境，帮助其解决数据处理难题，发掘数据价值，提高业务水平。大数据服务平台的构建需要综合运用各种技术，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘等。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台TDH是公司自主研发的一站式大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。TDH是通用的高性能大数据平台，提供标准的SQL开发接口，有着优秀的数据库兼容性，不仅可以帮助各个行业用户开发创新的数字化业务复杂的异构硬件资源以及降低系统的运维难度，是行业内较早实现基于容器技术管理大数据基础软件的产品。2018年3月，TDH5.1成为全球第一个通过TPC-DS基准测试并经过TPC官方审计的数据平台。从

如何创建一个大数据平台？在当今数据驱动的时代，大数据平台已成为企业获取洞察、优化决策的重要基础设施。构建一个有效可靠的大数据平台并非易事，需要综合考虑技术架构、数据处理流程和业务需求。本文将简要介绍不容忽视。随着数据量增长，确保数据质量、一致性和安全性变得尤为重要。建立元数据管理、数据血缘追踪和访问控制机制，可以大幅提高平台的可靠性和合规性。部署和优化是持续过程。大数据平台通常采用分布式部署，需要创建大数据平台的关键步骤和考量因素。理解大数据平台的基本构成大数据平台的核心目标是收集、存储、处理和分析海量数据。一个完整的大数据平台通常包含以下几个关键组件：数据采集层负责从各种来源获取数据，包括数据库、应用程序日志、传感器、社交媒体等。这一层需要处理不同格式和协议的数据输入，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，需要能够容纳结构化、半结构化和非结构化数据。现代大数据存储方案适应不同场景。数据分析层提供查询、机器学习和可视化工具，使业务用户和数据科学家能够从数据中提取价值。这一层直接面向用户，需要平衡灵活性和性能。构建大数据平台的步骤明确业务需求是开始。不同行业和应用

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，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

大数据平台的选型需要考虑以下几个方面：数据规模：需要考虑平台能够处理的数据量大小和速度。数据来源：需要考虑数据的来源，例如是否需要持多来源数据的异构化整合。数据处理能力：需要考虑平台的数据处理能力，数据备份和恢复方案等。成本和ROI（投资回报率）：需要考虑平台的成本和ROI，例如平台的部署、维护和升级成本，以及平台带来业务收益。基于以上因素，可以选择适合自身需求的大数据平台。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台（TDH)是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空，例如支持的数据处理算法和运行效率。数据存储和访问：需要考虑平台的数据存储和访问能力，例如支持的数据存储格式和访问方式，以及数据的可扩展性。安全性和靠性：考虑平台的安全性和可靠性，例如支持的安全控制方式地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前TDH已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地，支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...