大数据平台 分布式系统

分布式大数据平台是一种为处理海量、复杂的大数据而设计的系统架构，它利用分布式计算和存储技术，实现高效的数据处理和分析。一、基本原理分布式存储数据被分割成多个块或分片，存储在集群中的多个节点上。采用、谷歌，需要处理海量的网页数据。通过分布式大数据平台，可以快速地抓取、索引和搜索网页。同时，还可以根据用户的搜索历史和行为数据，进行个性化搜索结果推荐。金融行业银行可以利用分布式大数据平台进行风险评估。通过分析大量的客户交易数据、信用记录和市场数据，识别潜在的信用风险和市场风险。物联网行业在工业物联网中，工厂里的大量传感器会产生连续的数据流，如温度、压力、设备运行状态等数据。分布式大数据平台可以实时收集和分析这些数据，实现设备故障预警、生产流程优化等功能。分布式存储系统可以存储PB级甚至EB级的数据。分布式计算计算任务也被分解成多个子任务，分配到集群中的不同节点上并行执行。这种分布式计算方式可以大大提高计算效率。二、应用场景互联网行业搜索引擎公司如百度

随着企业数字化进程的进一步深入，企业为了解决大数据的“4个V”问题，往往需要构建多个不同技术栈的大数据平台，其中不乏会使用到分布式相关的存储、计算、资源管理技术。分布式系统的出现解决了单机系统无法如Snowflake等。这些新的分布式技术的出现和逐渐成熟，让大数据的业务化发展有更快的趋势。不过随着企业数字化进程的进一步深入，企业为了解决大数据的“4个V”问题，往往需要构建多个不同技术栈的大数据技术总体上可以概括为分布式计算技术、分布式存储技术和分布式资源管理技术，我们将对这些技术分别展开论述。—分布式数据存储技术—分布式存储技术是相对于集中式存储技术来说的，在大数据技术被广泛使用就是要将一个大的计算任务拆分为多个小的计算任务，并且让这些任务可以并行起来，还需要尽量减少分布式网络带来的网络和数据shuffle开销。通常情况下，这个分布式系统都是通过局域网连接，各个服务器可能存在GoogleFileSystem在内的著名的3篇论文，打开了分布式技术快速发展的大门。2006年，Apache基金会创建了Hadoop开源项目，用来解决大规模的数据存储和离线计算的难题，开始解决商业场景下

分布式数据管理系统指分布式环境下用于管理数据库中数据创建、删除、读取、更新的软件系统。分布式数据管理系统是一种软件系统，在分布式环境下用于管理数据库中的数据创建、删除、读取和更新。分布式数据管理系统提供了透明的数据访问和管理，使得多台计算机之间的数据能够在不同上进行分布式存储和处理。通常，分布式数据管理系统采用了一种分布式体系结构，其中包括多个数据库服务器这些服务器可以在不同的物理位置上，并且通过网络进行通信。这些服务器共同合作，协调数据的存储和处理，以提高性能和高可靠性的数据管理服务。分布式数据管理系统的主要目标是提供以下功能和特性：数据分布和复制：系统能够将数据分布到多个节点上，提供数据的冗余和复制，以提高系统的可用性和容错性。数据一致性：系统能够保证在多个节点上的数据副本之间的一致性，即使在面对网络故障或节点故障时也能保持一致。数据访问和查询：系统能够提供高效的数据访问和查询接口，支持复杂的查询操作。数据安和隐私保护：系统能够提供数据的安全性和隐私保护，防止未授权的访问和数据泄漏。扩展性：系统能够根据需求动态扩展，以支持更大规模的数据存储和处理。

分布式技术星环科技基于分布式软件架构设计了全新的大数据技术栈，实现了统一的分布式计算技术、分布式一致性技术、分布式存储管理技术和分布式事务技术，使用统一融合的数据平台架构取代了业界的混合架构。星环大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试并经官方审计的产品，基于分布式架构构建的基础软件在海量数据的计算和分析上达到业界先进水平。分布式计算技术是支持大数据分析的核心技术，星环自主研发的能力。同时，通过将数据分布在多个节点上，分布式技术还能够提供更高的存储容量和可靠性。分布式技术被广泛应用于大规模数据处理、云计算、物联网等领域，分布式技术的出现极大地推动了计算机技术的发展和应用。星环复杂分析。分布式一致性技术是分布式系统的核心基础技术，公司自主研发的统一的分布式数据管理系统实现了分布式一致性协议，提高了分布式存储系统的可靠性、可用性和可扩展性，并且支持跨数据中心的部署，提供数据灾备能力和实时故障迁移能力。分布式技术是一种在计算机系统中使用的技术，它将计算和存储分散在不同的机器上，以实现更高效和可扩展的系统。通过将任务分解为多个子任务，并在多个计算机节点上并行执行，分布式技术能够大大提高计算速度和处理

大数据分布式存储是一种将海量数据分散存储在多个节点上的存储技术，旨在解决传统存储系统在处理大规模数据时面临的容量、性能和可靠性等问题。基本原理数据分片：将大数据集按照一定的规则分割成多个较小的数据片可用性和高性能等特点，能够支持大规模的文件存储和并发访问。分布式数据库：是专门为处理大规模结构化数据而设计的数据库系统。分布式数据库采用分布式架构，将数据存储在多个节点上，并通过分布式事务处理和数据，每个数据片可以独立存储和处理。数据分片可以基于数据的属性、范围或哈希值等进行划分，确保数据在分布式系统中的均匀分布。分布式存储：将数据片存储在多个不同的存储节点上，这些节点可以是普通的服务器、磁盘阵列或专门的存储设备。通过网络连接，各个节点协同工作，共同提供数据存储和访问服务。数据冗余：为了提高数据的可靠性和可用性，分布式存储系统通常会采用数据冗余技术，在多个节点上存储相同的数据副本。当部分节点出现故障时，可以通过其他正常节点上的副本恢复数据。关键技术分布式文件系统：提供了一种分布式的文件存储方式，将文件分割成多个数据块，并将这些数据块存储在不同的节点上。分布式文件系统具有高可扩展性、高

TDFS(TranswarpDistributedFileSystem)是星环科技自主设计研发的企业级分布式文件系统。随着国产化基础软件研发进程的加速，星环科技凭借着自身强大的研发能力，在大数据的生态，既兼容主流的分布式文件系统生态，同时又能完美的契合星环系自研的软件生态，大大地降低产品的使用和运维成本，同时也简化了企业已有的分布式文件系统集群向TDFS产品的迁移过程，降低迁移成本。分布式文件系统领域，创新传统分布式文件系统的结构设计，突破传统分布式文件系统海量文件存储的瓶颈，更快更稳定的服务于企业。TDFS将助力各大企业更快更平稳的进行数字化转型。星环分布式文件系统TDFS有着良好

服务。资源共享：系统中的资源（如计算资源、存储资源等）可以被多个节点共享使用，提高资源利用率。应用场景：广泛应用于各种需要高可用性、高扩展性和资源共享的场景，如云计算、大数据处理、分布式计算、分布式存储能够保持一致性和完整性。应用场景：适用于需要处理大规模数据、高并发访问和跨地域分布式部署的场景，如大型互联网应用、金融服务、物联网应用等。联系与区别联系：分布式数据库是分布式系统的一种特例，专注于数据的分布式系统和分布式数据库都是现代信息技术中的重要概念，它们在架构、目标和实现方式上有一些相似之处，但也存在显著的区别。以下是对它们的详细对比：分布式系统定义：分布式系统是由多个独立的计算机节点组成的等。分布式数据库定义：分布式数据库是一种将数据和数据库操作分散到多个节点上的数据库管理系统。这些节点可以位于不同的地理位置或不同的硬件设备上，通过网络连接在一起，共同提供数据的存储、查询和更新服务存储和管理。它们都采用了分布式架构，通过多个节点的协同工作来提高系统的性能和可用性。区别：分布式系统是一个更广泛的概念，可以包括分布式计算、分布式存储、分布式网络等多个领域，而分布式数据库仅专注于

解锁分布式向量数据库：大模型时代的数据新引擎向量数据库：AI时代的新宠在当今数字化的时代，数据犹如一座蕴藏着无尽价值的宝藏，而数据库则是开启这座宝藏的关键钥匙。随着人工智能技术的飞速发展，特别是大的数据库系统，并且采用了分布式架构来处理和管理数据。它的核心在于处理和存储高维向量数据，这些向量数据通常来自于机器学习和深度学习模型对非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）的编码处理。以图像数据为在多个节点上，每个节点只负责存储和处理一部分数据，从而实现了对大规模数据的有效管理。即使数据量达到PB级，也能轻松应对，不会出现性能大幅下降的情况。高扩展性：采用分布式架构，使得分布式向量数据库具有可用性。这种高扩展性使得分布式向量数据库能够适应不断变化的业务需求，为企业的发展提供有力支持。实时读写：在许多应用场景中，如实时推荐系统、实时监控等，需要对数据进行实时的读写操作。分布式向量数据库具备含义，返回最相关的文本信息。这种强大的能力，使得向量数据库在人工智能的各个领域都得到了广泛的应用。分布式向量数据库揭秘（一）什么是分布式向量数据库分布式向量数据库，是一种专门设计用于存储和查询向量数据

分布式关系型数据库有哪些？星环科技在基础软件产品领域积累多年,在大数据平台TDH的研发过程中积累了大量的SOL、PL/SOL、数据库优化器、分布式事务等基础技术和专利,相关的技术优势可以在关系数据企业核心业务数据库升级改造、核心分析系统建设、创新应用开发国产化替代等业务场景提供完备的能力支撑。TranswarpArgoDB-星环分布式数据库TranswarpArgoDB是星环科技自主研发的面向和可运维性保证，满足自主可控的数据系统建设的需求。KunDB提供全链路高可用、一致性备份恢复等容灾能力，以及完备的安全管理、资源管理能力，可以为不同业务场景保驾护航。而且KunDB已经通过了工信部分布式数据库中再次落地,从而加速分布式数据库的研发效率。采用新一代的基于分布式计算的数据库技术,自主研发了分布式交易型数据库KunDB和分布式数据库ArgoDB。基于KunDB与ArgoDB的数据库解决方案,为数据分析型业务场景的国产化分布式多模数据库,能够一站式替代Hadoop+MPP混合架构,提供多模分析、实时数据处理、存算解耦、混合负载、数据联邦、异构服务器混合部署等先进技术能力，一站式满足数据

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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...