大数据平台实时分发

什么是实时分析？实时分析指的是在流数据生成时对其进行收集和分析的做法，数据生成与数据分析之间的延迟时间极短。实时分析通常用于数据的及时性至关重要的应用中，如个性化广告或优惠、智能定价或预测性维护。实时分析建立在数据流的基础能力之上。实时分析有哪些应用场景？电子商务：可以实时监控客户的浏览行为、购买历史和偏好，从而提供个性化的产品推荐和有针对性的促销活动。金融服务：银行和其他金融机构利用实时分析监控交易、识别欺诈和检测异常。运输和物流：通过实时分析，公司可以跟踪车辆、监控交货时间、优化路线，并识别和降低风险。医疗保健：实时分析用于监控病人的生命体征、检测异常情况并提醒医疗服务提供者注意潜在的健康风险。社交媒体：利用实时分析技术，社交媒体公司可以跟踪热门话题、监控用户情绪并立即识别有影响力的人。制造业：该行业利用实时分析技术监控设备性能、确定维护需求并检测异常情况。能源和公用事业：实时分析用于监控电网、检测和应对停电以及优化能源使用。

实时数仓是提供实时数据的采集、存储和实时分析能力的数据系统。实时数仓能够帮助企业更好地了解实时业务数据，追踪时间敏感的事件，并快速做出基于这些数据的决策。实时数仓通常使用流式数据处理技术，以收集和处理来自不同数据源的实时数据。实时数仓的优点包括：更快的响应时间：实时数仓能够在数据发生变化的同时更新数据，并提供实时查询和分能力，从而使企业能够更快地做出决策。更好的数据可靠性：实时数仓可以在数据到达时对其进行验证和清洗，从而确保数据的准确性和完整性。更高的数据处理效率：实时数仓可以通过使用流式数据处理技术，如ApacheKafka、ApacheStorm或ApacheFlink，实现高并的数据处理，从而提高数据处理效率。更好的数据可视化：实时数仓可以将数据可视化，帮助企业更好地理解业务数据，并在数据发生变化时及时发现问题解决问题。实时数仓可以帮助企业更好地了解实时业务数据，并快速做出基于这些数据的决策。

实时数据平台是一种大数据基础设施平台，它提供数据端到端的实时处理能力，能够对接多数据源进行实时数据抽取，并为多数据应用场景提供实时数据消费。实时数据平台旨在提供毫秒级、秒级或分钟级的数据延迟处理能力，它能够实现数据的实时抽取、处理和分析，以支持快速的业务决策和响应。功能数据采集：实时数据平台能够从各种数据源，如数据库、日志、传感器等，实时抽取增量或全量数据。消息系统：利用分布式消息系统实现数据的高吞吐量和实时传输。流式处理：平台支持流式数据处理，允许在数据流中进行实时计算和分析。计算存储：提供开放的技术组件选型，用户可根据数据特性选择合适的数据存储解决方案。数据可视化：支持数据可视化和交互需求，整合其他数据应用，提供可视化解决方案。实时数据处理：平台能够执行自定义业务逻辑和分析功能，如机器学习推理及规则。应用场景互联网：实时搜索、实时推荐、实时流量监控等。金融：实时风险监控、实时交易系统、实时报价等。电商：实时销售数据分析、实时库存监控、实时促销活动等。物联网：实时设备监控、实时位置信息分析、实时能源管理等。实时运营分析：如实时BI、实时驾驶舱、实时决策等场景，需要实时数据的预处理和

实时大数据平台是一种大数据基础设施平台，能够提供数据端到端的实时处理能力，支持从多数据源进行实时数据抽取，并为多数据应用场景提供实时数据消费。它在现代数据应用中发挥着关键作用，能够快速处理和分析实时数据，从而支持实时决策。2.功能实时大数据平台通常具备以下核心功能：数据实时化：能够实时同步和流式处理数据，从数据源抽取数据，经过流转、计算处理，最终实时落库并提供给后续消费使用。数据虚拟化：通过统一业务人员能够在同一个平台上发挥各自所长。全链路覆盖：涵盖数据采集、处理、存储、分析和可视化等全流程。3.应用场景实时大数据平台在多个行业和领域都有广泛的应用，包括但不限于：金融行业：监控交易数据、识别异常交易、防止欺诈行为，提供实时市场分析和预测。零售行业：实时监控销售数据、库存数据和用户行为数据，优化库存策略和销售策略。物联网行业：实时监控设备状态和数据，及时发现设备故障并进行维修。互联网行业：实时分析用户行为数据，进行智能推荐和个性化服务。的交互方式和查询语言（如SQL）访问数据，简化数据访问的复杂性。数据平民化：提供可视化和自助配置能力，使普通用户无需专业大数据技术背景即可使用数据。数据协作化：支持多租户和分工协作，使技术人员和

大数据监控平台是一种利用大数据技术对各种数据进行收集、整合、分析和可视化展示，以实现对特定对象进行实时或近实时监控的软件系统。数据收集与整合功能多源数据采集：可以从多种不同的数据源获取数据。例如，从监测网络的健康状况。还能收集业务系统（如电商平台的订单系统、金融机构的交易系统）产生的数据，如交易金额、订单数量、用户操作记录等，用于监控业务的运行状态。数据格式整合：大数据监控平台会将采集到的不同格式的数据（如结构化的数据库记录、半结构化的日志文件和非结构化的文本或图像数据）进行整合。数据分析功能实时分析：能够对刚收集到的数据立即进行分析。例如，在金融交易监控中，对每一笔交易的金额、交易地点、交易时间等信息进行实时分析，判断是否存在异常交易模式，如短时间内大量异常大额交易，可能提示存在欺诈风险。对于物联网设备监控，实时分析设备传感器传来的数据（如温度、湿度、压力等），一旦数据超出正常范围，立即劣势区域。可视化展示功能仪表盘展示：以直观的仪表盘形式呈现监控数据。例如，一个系统性能监控仪表盘可能会有多个小部件，分别展示CPU使用率、内存使用率、网络带宽利用率等指标的实时数据和历史趋势图

、保险客户分析、物流实时看板、交易明细查询等。通过实时数仓，企业可以实现对销售数据、库存情况、用户活跃度等关键指标的实时监控和报表生成，确保决策的及时性和准确性。湖仓一体：大数据时代的到来，企业数据中非结构化实时数仓平台是一种能够实时处理和分析数据的数据仓库系统。它突破了传统数据仓库基于批处理模式的局限，通过实时数据流的方式，将数据在产生的同时进行处理和分析，从而提供更快的决策支持和更灵活的数据应用。以下是实时数仓平台的定义、功能和应用场景：定义实时数仓是一种能够实时或近实时地处理和分析数据的仓库架构。它结合了流处理和批处理的优点，实现了对数据的快速采集、处理、存储和查询。实时数仓不仅能够提供实时的数据汇集到一个统一的平台，实时数仓能够更好地进行数据管理和分析。实时的数据分析和查询：实时数仓具备实时查询和分析的能力，能够满足企业对数据的即时需求。无论是实时监控业务运营情况，还是进行实时决策实时处理和高效分析。技术实现实时数仓平台通常包括以下技术组件：数据收集层：负责接收和传输数据。数据存储层：用于实时数据存储。实时计算层：用于实时计算和分析。实时应用层：用于数据分析和挖掘。优势更快的决策

、实时作业管理等实时分析，以及时序数据检索、时序数据开发等。同时利用星环科技分布式数据库ArgoDB进行湖仓集一体化建设，实现了大数据灵活分析、离线作业管理等功能，进一步增强了企业业务数据离线分析能力：替换InfluxDB配套的grafana等运维监控组件，借助星环科技多模数据平台监控软件AquilaInsight、大数据安全管理软件Guardian等组件，完成对既有业务系统的完全国产化替换。打造实时达到10倍，有效节约企业硬件成本；联合分布式数据库ArgoDB满足了之前未能实现的实时数仓与离线数仓联合查询的业务需求。携手头部券商，打造智能投研一体化平台，提升投研效率金融行业数据往往具有数据架构大、异常性。同时，在人工智能的浪潮下，时序数据作为大数据、机器学习、实时预测基础数据的作用日益凸显。各类应用产生的时序数据量爆炸式增长，呈现出海量性、关联性、时效性、实时性等特征，对数据库写入、存储、分析TimeLyre的实时数据存储、分析能力，打造了高性能时序数据平台。通过星环科技实时流计算引擎Slipstream实时的将散布在数万传感器中的时序数据抽取到TimeLyre中，以此为基础进一步开展行业算子计算

分布式数据库ArgoDB，某交警总队共部署了10个节点对集指过车数据进行实时入库和实时分析，补足集成指挥应用和支撑分析报表、实时分析等应用。以过车数据为基础数据来源，保留原集成指挥平台设计架构，在其不改，提供对集指应用更稳定的支撑和业务保障；2.升级管理组件纳管星环高性能的分布式数据库ArgoDB，可以支撑海量集指过车数据的多维分析和研判应用，让集指平台的大数据分析能力提升一个数量级；3.管理组件的升级能增强集指大数据底座的功能扩展性，能纳管星环时空数据库、时序数据库、图数据库、全文检索数据库等多种类型数据库，为集指大数据的深化应用提供更多可能。基于星环科技的实时流计算引擎Slipstream和的丰富性。四、实施效果短期看，集成指挥平台数据多维分析能力建设响应了部局建设规划，优化了平台服务性能，有利于增加情报高级分析能力，提升执法水平，提高研判能力，提升运维水平，保障集群运行安全稳定，降低故障率；长期看，升级大数据底座可兼容更多大数据高级分析组件，为集指数据的深化应用打下了坚实基础。、推进“四项建设”的重要举措。为早日实现这一目标，2018年3月，公安部交通管理局在长沙市召开城市道路交通管理勤务机制改革现场推进会。要求各地公安交管部门要充分运用大数据、云计算、物联网、互联网、人工智能

。在学术竞赛中，流计算平台更是为学生提供了展示才华的舞台。许多数据挖掘、大数据分析类的竞赛都涉及到对实时数据流的处理和分析。学生们组成团队，利用流计算平台对竞赛提供的实时数据进行分析和挖掘，提出创新性的富有挑战性的实践环境。例如，在数据科学相关课程中，教师可以引入实际的数据流项目，如社交媒体数据的实时分析、电商交易数据的实时监控等。学生们利用流计算平台，对这些实时数据流进行处理和分析，完成从数据采集解锁科研教学新引擎：流计算平台流计算平台：科研教学的革新力量在大数据时代，数据如同汹涌的浪潮，源源不断地产生。从科研实验中的海量监测数据，到教学过程中记录的学生学习行为数据，这些数据蕴含着丰富的信息，等待着被挖掘和利用。而流计算平台，正是应对这一数据洪流的有力工具，它在科研与教学领域正发挥着变革性的作用。对于科研工作者而言，流计算平台能实时处理实验产生的动态数据，帮助他们快速捕捉到关键信息，加速科研教学（一）在科研领域的应用计算机科学领域的机器学习研究也离不开流计算平台。在模型训练过程中，数据通常是实时产生的，如在线学习场景下，新的用户行为数据、图像数据、文本数据等不断涌入。以图像识别模型

高性能是图数据库重要的特点之一。与传统关系型数据库相比，图数据库在处理大规模图数据时，具有更快的读写速度和更强大的查询能力。以下是一些高性能的图数据库TranswarpStellarDB的介绍：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。高性能图数据库StellarDB的优势：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，具有良好的可扩...

图数据库是一种用于存储和管理图数据的数据库，其数据模型采用图结构，由节点和边组成，并可以存储节点和边的属性，实现复杂关系的存储和查询。图数据库广泛应用于社交媒体、金融、物流、医疗、能源等领域。以下是图数据库主要应用场景：社交媒体：图数据库可以对社交网络中的关系和行为进行建模和分析，帮助社交媒体企业更好地了解用户需求和行为，实现精准定向广告和推荐。金融：图数据库可以帮助金融机构识别和预测欺诈行为、洗钱、风险管理等，从而提高金融业务的安全性和可靠性。物流：图数据库可以管理物流中的运输网络和物流信息，实现物流运输过程的可视化、实时监控和优化。医疗：图数据库可以帮助医疗机构分析医疗记录、患者病史、药品治疗效果等数据，优化医疗服务流程，支持医疗决策和疾病预测。能源：图数据库可以帮助能源企业管理能源产业链上的复杂关系和数据，提高能源效率、降低成本、控制风险。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服务，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openCy...

TranswarpDefensor是星环科技自主研发的数据安全管理平台，具备五大核心能力，包括了：敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图；提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源；能识别敏感数据操作并进行监测，能够识别流动中的敏感数据并触发对应的管理策略；大数据平台和数据库的操作审计，避免违规操作带来的数据安全风险；基于GB/T37964-2019《信息安全技术个人信息去标识化指南》《信息安全技术个人信息去标识化效果分级评估规范》实现自动化个人信息识别、去标识化以及去标识化评级，实现企业个人信息资产保护。基于以上五大核心能力，Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。目前Defensor在交通、医疗、金融、高校等多个领域有落地案例。在车联网领域，随着智能化发展，云端产生了大量个人隐私数据，为了避免个人隐私泄露，防止不...

TranswarpStellarDB是一款为企业级图应用而打造的分布式图数据库，用于快速查找数据间的关联关系，并提供强大的算法分析能力。StellarDB克服了万亿级关联图数据存储的难题，通过自定义图存储格式和集群化存储，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，在社交网络、金融领域都有巨大应用潜力。TranswarpStellarDB具有以下优势：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，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的...

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。StellarDB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，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图...

Sophon是星环科技推出的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。智能制造方面，星环科技联合行业专家和合作伙伴，形成“平台、经验、应用”三轮驱动的服务模式，为化工、钢铁、冶金、设备制造、风电、光伏、发电等多个领域用户，提供包括数字孪生、仪表数据管理、实...

什么是时空数据库？时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。时空数据库典型应用场景时空数据库具有广泛的应用场景，主要涵盖以下几个方面：交通运输领域：时空数据库可以应用于公路、铁路、航空等交通模式的时空分析和智能调度，如交通拥堵预测、路况优化、航班调度等。城市规划和管理：时空数据库可以应用于城市规划、交通规划、城市公共服务等领域，通过分析城市的时空数据，提高城市运营效率和公共服务水平，如...

企业数字化转型面临跨模型开发复杂、IT架构复杂（运维复杂；运维成本高；跨平台开发成本高；容易形成数据孤岛；数据流转复杂，一致性难以保障；数据存储冗余；计算/存储资源之间存在竞争）等困难，因此需要多模型支撑，引入多模型数据库。星环科技一直致力于国产化数据库的自主研发，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB。作为一款领先的多模型数据库，ArgoDB支持关系型、搜索、文本、对象、图等10种数据模型，能够帮助用户简化系统架构、减少开发运维成本、提升用户体验和数据洞察力，满足更多复杂业务需求。ArgoDB可以替代Hadoop+MPP混合架构。支持标准SQL语法，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。通过一个ArgoDB数据库，就可以满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、AETP、联邦计算等各种需求。不同于传统方案为不同类型的数据单独部署和使用不同的数据库产品，基于星环科技ArgoDB的多模型统一技术架构，用户可以实现不同模型数据的统一存储管理，并且用户只需用一句SQL就能同时访问这3种存储模型进行联合分析，替代了之前3段代码...

随着全球数字化进程加速，数据资源的战略价值日益凸显，《“十四五”大数据产业发展规划》中指出：“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，培育数据治理咨询和解决方案服务能力，提升行业数据治理水平。”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。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地实现数字化转型。星环科技数据治理整体解决方案框架包括了战略、机制、能力和平台四块，我们的愿景和目标，是为企业开展体系化数据治理、打造企业核心数据资产和持续赋能企业的业务价值创造。在机制层，可以为客户提供组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。未来星环科技还将一如既往发挥自身技术优势，赋能企业实现高效的数据治理...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台提供多种开箱即用的工具，方便用户在隐私场景下进行数据处理、分析、特征工程等工作，并快速建立AI模型。加密网络通信模块负责节点间大量多批次加密信息的传输，多种加密安全手段和优异的通信架构，确保平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技基于隐私计算的数据流通产品支持多方AI协作，可以提供端到端的数据安全防护、隐私保护与隐私计算技术；提供基于硬件安全防护的可信计算提供卓越的联合建模能力，保障数据可用不可见；提供基于零信任架构和TEE技术，保证企业数据的安全和合规使用的能力。支持隐私查询、隐私求交、匿踪查询、横纵向学习等多种多个参与方的隐私计算场景；内置联邦风控、联邦反欺诈、联邦推荐等通用模板，帮助企业迅速借助数据流通建立个性化业务。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水...