大数据平台 选型

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。

大数据平台选型在当今数据驱动的时代，大数据平台已成为企业挖掘数据价值、提升竞争力的关键工具。然而，市场上大数据平台种类繁多，特性各异，如何从中选择最适合企业自身需求的平台，成为了众多企业面临的难题。以下将从多个关键维度为你详细介绍大数据平台选型要点。一、明确业务需求与目标梳理业务场景：深入调研企业各业务部门的工作流程和数据使用情况，明确哪些业务环节需要大数据支持。例如，营销部门可能需要大数据平台结构化数据（如XML、JSON格式数据）和非结构化数据（如文本、图像、视频等）。不同的数据规模和类型对大数据平台的存储和处理能力有不同要求。设定性能指标：根据业务需求，确定大数据平台应满足的性能指标发展前景：关注供应商的产品路线图，了解其对大数据平台未来的发展规划和技术投入方向。选择具有良好发展前景的平台，可确保企业在未来能够持续获得新的功能和技术支持，适应不断变化的业务需求。，如数据处理的时效性（实时处理还是批量处理）、查询响应时间、系统吞吐量等。对于实时性要求高的业务，如金融交易监控，平台需要具备毫秒级的响应能力。二、考量技术特性数据存储能力：存储架构：考察平台采用的存储

大数据平台的选型在当今数据驱动的时代，企业面临着海量数据的存储、处理和分析需求，选择合适的大数据平台成为一项关键决策。大数据平台的选型不仅关系到当前业务的顺利运行，更影响着企业未来的数据战略和与扩展性技术架构是选型的首要考虑因素。分布式架构已成为大数据平台的标准配置，它通过多节点协作来提高处理能力和可靠性。在评估时，需要关注平台的横向扩展能力，即能否通过增加普通服务器来提升整体性能。同时，必须确认平台能够满足这些强制性标准，避免日后出现合规风险。大数据平台选型是一个复杂的决策过程，需要技术、业务和管理层的共同参与。理想的平台应当既能满足当前需求，又具备面向未来的适应能力。企业应当进行充分发展潜力。理解大数据平台的核心功能一个完整的大数据平台通常需要具备四大核心能力：数据采集与接入、数据存储与管理、数据处理与分析，以及数据可视化与应用。数据采集需要支持多种来源和格式，包括结构化数据、半结构化减少软件成本，但可能需要更多的技术团队投入。企业需要根据自身数据规模和发展预期，找到性价比较好的平衡点。生态兼容性与人才储备成熟的大数据平台通常拥有丰富的生态系统，包括各种连接器、插件和第三方工具支持

企业级大数据平台的选型需要从多个方面进行考虑，包括业务需求、厂商实践经验、平台开放性、系统稳定性、可扩展性、安全性以及成本效益等。通过全面评估和比较不同产品，可以找到适合企业的大数据平台。业务需求企业业务的快速发展和创新。如果平台不够开放和灵活，将难以支撑企业业务的快速创新发展。可扩展性和稳定性：企业级大数据平台需要具备可扩展性和稳定性，能够随着业务的发展进行扩展，同时保证系统的稳定运行。安全性：数据安全是企业级大数据平台必须考虑的问题，需要保证数据的安全性和隐私性。成本效益：在选择企业级大数据平台时，需要考虑成本效益，选择性价比高的产品。在行业内的实践经验和成功案例。一个有良好实践经验和成功案例的厂商，通常具备解决实际问题和可落地性的能力。开放性和灵活性：对于平台，需要重点考察其开放性和灵活性。一个优秀的平台应该能够支持持续迭代，以适应

大数据平台搭建是一个复杂的系统工程，涉及到硬件选型、软件配置、数据处理流程设计等多个方面。以下是大数据平台搭建的基本步骤和要点：需求分析与规划明确业务需求：与各业务部门深入沟通，了解他们对数据的需求，如数据量、数据类型、分析需求、实时性要求等，确定大数据平台的功能和性能目标。规划数据架构：根据业务需求，设计大数据平台的整体架构，包括数据采集、存储、处理、分析和可视化等环节，确定各环节的技术选型的网络设备，如交换机、路由器等，确保网络带宽能够满足数据传输的需求。集群部署：将服务器、存储设备和网络设备进行连接和配置，搭建大数据集群。根据平台设计，合理分配资源，配置节点角色，如主节点、从节点决问题。安全与监控安全配置：配置大数据平台的安全机制，如身份认证、授权访问、数据加密等，防止数据泄露和非法访问。对网络、系统、应用等进行安全漏洞扫描和修复，确保平台的安全性。监控与告警：建立监控系统，对大数据平台的硬件、软件、数据等进行实时监控，监控指标如CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O等，设置告警阈值，及时发现异常情况并发出告警。测试与优化功能测试：对大数据平台的各项功能进行测试，如数据采集、存储

，提高社会治理的精准性和有效性。建设大数据平台的关键步骤构建大数据平台需要综合考虑业务需求、技术选型、数据治理和应用开发等多个方面。以下是建设大数据平台的关键步骤：（1）需求分析与目标设定明确业务需求：与从0到1：解锁大数据平台建设密码建设大数据平台，为什么刻不容缓？在数字化转型的浪潮中，建设大数据平台已然成为企业和社会发展刻不容缓的任务，其意义深远且重大。打破数据孤岛，实现数据互联互通随着企业业务的不断拓展和信息化建设的推进，各个部门往往会独立建设自己的信息系统，这些系统如同一个个“数据孤岛”，数据分散且难以共享。大数据平台的出现，就像一座桥梁，能够将这些分散的数据连接起来，实现数据的互联互通。为决策提供精准依据，提升决策效率和科学性数据是决策的基础，而大数据平台能够对海量的数据进行收集、存储、分析和挖掘，为企业和政府的决策提供精准依据。沉淀数据资产，创造长期价值数据已成为企业和社会的重要资产，而大数据平台是沉淀数据资产的关键工具。通过对数据的收集、整理、存储和管理，企业可以将分散的数据转化为有价值的数据资产，并进行长期的积累和利用。这些数据资产不仅可以为企业的决策提供支持，还可以通过数据

搭建大数据平台产品是个复杂工程，涉及多方面技术与架构，以下为你介绍搭建步骤：明确需求与目标业务需求调研：与各业务部门深入交流，了解他们的数据处理、分析和应用需求。确定平台目标：依据需求调研结果，确定大数据平台的核心目标，如提高数据处理效率、支持实时数据分析、提升决策准确性等。架构设计数据采集层：确定从不同数据源获取数据的方式，如数据库、文件系统、日志文件、传感器等。数据存储层：根据数据类型和应用：选择合适的服务器硬件、操作系统和虚拟化技术。大数据框架：基于架构设计，选择主流的大数据框架和工具。评估各框架的性能、稳定性、社区活跃度和技术支持情况。平台开发模块开发：按照架构设计，分模块进行开发、压力测试和安全测试，发现并修复潜在的问题。数据迁移与加载数据迁移规划：制定数据迁移策略，确定从现有数据源迁移到大数据平台的顺序和方法。对于大规模数据迁移，需要考虑数据的一致性和完整性，以及对业务的影响。数据加载：利用数据迁移工具将数据加载到大数据平台的存储层。在加载过程中，进行数据清洗和转换，确保数据符合平台的格式和质量要求。平台部署与优化部署：将开发和测试完成的大数据平台部署到生产环境，可以

大数据平台的搭建与运维是一个复杂的过程，涉及到多个方面，包括架构设计、技术选型、性能优化、安全保障等。大数据平台架构大数据平台架构通常分为五层：数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层步骤搭建大数据平台的关键步骤包括需求分析、数据架构设计、技术选型、平台搭建与部署、数据治理体系构建、开发与测试。这些步骤需要综合考虑数据架构、技术选型、系统设计及运营维护等多个方面。性能优化性能优化是。每一层都有其特定的功能和组件。例如，数据源层提供业务数据，数据采集层负责数据的采集和转换，大数据平台层负责数据的存储、处理和计算，数据仓库层进行数据的整合和分析，应用层则提供数据的可视化和应用。搭建大数据平台运维中的重要部分，包括数据存储优化、计算资源管理、查询优化、并行处理、数据预处理、使用高级分析工具和技术、监控与调优等。例如，选择合适的文件格式可以提高查询效率，资源调度和弹性伸缩可以确保任务高效分配和资源合理利用，而索引和缓存机制可以加快查询速度。安全保障大数据平台的安全建设需要考虑网络安全、身份认证、授权、审核和数据加密等多个方面。运维管理大数据运维包括对数据存储、处理、传输等方面

数据平台选型指南：开启数据驱动新时代一、数据平台全景概览（一）数据平台类型大盘点大数据平台，堪称数据处理的“超级工厂”。它具备强大的分布式存储与计算能力，能够轻松应对海量数据的存储与复杂运算。就像、身份认证等安全机制，保护企业数据的安全和隐私。稳定性则关系到数据平台能否持续稳定运行，为企业提供可靠的服务，减少因系统故障而导致的业务中断和数据丢失风险。（四）易用程度：操作门槛影响大数据平台的易用互联互通，让数据真正成为企业的资产，为企业的业务创新和发展提供坚实的数据基础。二、选型要点深度剖析（一）业务需求：精准匹配是关键企业的业务需求是数据平台选型的指南针，不同的业务场景对数据平台有着不同的要求简单，数据量较小，可能只需要一个功能较为基础的数据分析平台，用于日常的报表生成和简单的数据统计分析。因此，企业在选型时，必须深入了解自身的业务场景，明确数据的规模、类型和分析需求，选择能够精准匹配业务需求的数据平台，避免盲目追求功能强大的平台而导致资源浪费或无法满足实际需求。（二）经济考量：成本效益需平衡数据平台的成本是企业选型时不可忽视的重要因素，它涵盖了多个方面。采购成本是首先要考虑的，不同

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...

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...

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、...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...