大数据平台存储计算分离

技术，根据需要随时更改。可靠性：分离后，如果计算节点出现故障，存储节点不会受到影响，反之亦然。安全性：存储可以更容易地管理加密，保护数据的安全性。性能：通过将计算和存储分开，可以根据需要分配更多的资源来计算和存储分离指负责存储功能的系统和负责计算功能的系统分别控制对应的资源，不相互耦合。计算和存储分离的好处包括：可扩展性：计算和存储可以独立扩展，不影响彼此的性能。灵活性：计算和存储可以使用不同的优化性能。成本：通过使用更便宜的硬件来扩展存储和计算，并进行更好的利用，可以降低成本。计算和存储分离是一种灵活、可扩展、可靠、安全和性能良好的架构方式，适用于各种规模和类型的应用程序。

在传统的计算机应用程序中，存储和计算密切相关，会存在存储和计算之间的耦合。存算分离则将存储和计算从应用程序中分开，从而提高应用程序的可重用性、可扩展性和可维护性。存算分离的核心原则是：将数据存储在发送到数据访问层，数据访问层则负责与持久层进行交互，从而满足应用程序的数据需求。存算分离可以带来很多好处：可以提高应用程序的可重用性。由于存储和计算被分离，应用程序的业务逻辑可以与数据操作逻辑分离应用程序中，应该使用一个中间层来处理存储和计算之间的交互。这个中间层通常被称为“数据访问层”或“仓储层”。数据访问层提供了一套接口，供应用程序访问和操作持久层中的数据。应用程序可以把自己的数据操作请求应用程序的可维护性。由于存储和计算被分离，应用程序的代码变得更加简单和易于理解，从而更容易进行维护和调试当然。持久层，而不是在内存中或应用程序中。这样可以确保数据和应用程序之间没有任何耦合关系，从而能够有效降低应用程序的复杂性。持久层可以是数据库、文件系统或其他类似的存储介质，这取决于具体的应用程序需求。在

支持默认弹性，在负载低时可以使用少量计算资源，而在负载高时操作系统将自动化扩容。—Cloudera大数据平台的存算分离—在解决存储层和计算层的资源隔离性的问题上，Cloudera期望借助于很多的企业在探索存算分离架构的落地，目前该架构在公有云领域落地较多，而在私有化领域该技术还在快速发展中，推动相关技术发展的有几个流派，包括大数据平台厂商、云厂商、存储厂商以及数据库厂商。这些不同的路线在上，我们将大数据平台与服务总体抽象为四层：云操作系统层、数据存储层、计算层和数据应用服务层。云操作系统层负责将CPU、GPU、内存、SSD和HDD等资源抽象为一个统一的资源池，这样无论各个服务器的配置技术实现上有很多的相似性，也有各自的独特性。—星环大数据平台的存算分离—星环科技从2015年开始探索大数据的云化，并且选择了Kubernetes和Docker技术来实现这一路径，并且在2018年完成数据文件所在的服务器上运行，这样就可以发挥本地IO的性能，避免大量点对点的数据传输导致的网络单点瓶颈问题。下图描述了这个设计，每个工作节点上都有存储服务和计算服务。从一个抽象的角度，存算分离架构如下

提供数据存储、数据处理、数据分析和数据可视化的功能。大数据计算平台的主要优势是能够处理规模庞大的数据以及提供高效的数据处理能力，能够帮助企业更好地进行业务分析和决策。大数据计算平台的应用场景非常广泛大数据计算平台是指能够处理大规模数据的计算平台，在其内部运行的大数据处理系统处理复杂的数据并提供有效的处理解决方案。这些平台包括基于云计算的平台、分布式计算框架、数据仓库和大数据处理引擎。它们通常不断增长，大数据计算平台的应用将越来越广泛，对于企业的数据化转型和业务展将起到重要作用。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，涵盖了各行各业的数据处理需求。以下是一些典型的应用场景：金融：能够处理海量的交易数据和客户数据，进行风险分析和信评估等方面的应用。汽车：能够处理汽车生产和销售的大量数据，提高生产效率和销售业绩等。医疗

大数据存储平台是专门设计用于处理和存储大规模数据集的系统，它们具备一系列功能、特点，并适用于多种应用场景。以下是大数据存储平台的主要功能、特点和应用场景的概述：功能数据采集：大数据存储平台能够从多种数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。云化改造：数据存储与计算技术与云融合，提升资源利用率，实现弹性扩缩容。融合一体化：数据存储平台趋向于融合多种技术，提供一体化的解决方案。应用场景商业智能和数据源采集数据，包括数据库、日志、API、传感器等。数据存储：提供海量数据的存储能力，支持结构化、半结构化和非结构化数据。数据处理：具备数据清洗、转换、聚合等功能，以准备数据供进一步分析。数据分析：支持对存储的数据进行深入分析，包括批处理和实时数据处理。数据可视化：将数据分析结果以图形或图表的形式展示，提高数据的可理解性。数据交换：支持数据在不同系统或组织间的共享和交换。数据销毁：提供数据的安全管理，包括数据的销毁机制，以符合数据保护法规。特点高扩展性：能够随着数据量的增长快速增加存储容量，适应PB甚至EB级别的数据存储需求。高性能：提供高吞吐量的数据访问，平衡高吞吐与低延迟的需求，支持批量

大数据云平台是一种基于云计算技术构建的平台，用于存储、处理和分析海量数据。它整合了云计算的弹性计算、存储和网络资源，以及大数据处理技术，如分布式存储、分布式计算、数据挖掘和机器学习等，为企业和组织提供了强大的数据处理能力。通过大数据云平台，用户可以轻松地获取、管理和利用大数据，以支持业务决策、产品创新和市场竞争等。架构层次基础设施层（IaaS）：这是大数据云平台的底层基础，由云服务提供商提供计算可以根据用户的需求动态调整资源。当数据处理任务增加时，用户可以快速获取更多的计算和存储资源；当任务减少时，可以释放资源，降低成本。降低成本：企业无需构建和维护自己的大数据基础设施，避免了高额的硬件采购和运维管理。应用场景与优势应用场景：企业数据仓库与数据分析：企业可以利用大数据云平台构建数据仓库，整合来自不同业务系统的数据，进行全面的数据分析互联网行业的用户行为分析：互联网公司可以通过大数据云平台领域，大数据云平台可以用于风险评估，如信用风险、市场风险和操作风险评估。通过分析客户的财务数据、交易记录和信用历史，金融机构可以评估客户的信用风险，做出合理的信贷决策。优势弹性资源配置：大数据云平台

大数据平台是处理海量、个性化、多样化的数据存储、计算及流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。随着互联网技术的发展和各种物联网备的涌现，数据的产生量呈指数级增长。许多业为了挖掘数据价值和提升自身竞争优势，开始进行大数据分析。大数据分析需要有强大的处理和计算能力，而大数据平台就是为了实现这个目的而生。数据平台是一种基于互联网技术的、集中处理不来源和类型数据的技术平台，它拥有强大的数据存储、数据处理和计算能力，能够实现对海量、个性化多样化的数据进行分析、处理和挖掘，同时也能够实现大数据实时计算、数据可视化等功能。数据平台分为以下几个方面：数据采集：数据采集是大数据平台的第一步，也是重要的一步。数据采集可通过不同的方式进行，包括传感器、网站、、社交媒体、电商平台等多种途径。数据存储：数据存储大数据平台的核心部分，通过数据存储可以将高速产生的数据持续地进行存储、管理并进行搜索，以满足数据对企业或者其他形式的可视化展现，以便人们观察和理解这些数据。数据可视化可以有效地帮助决策者分析数据和制定决策。大数据平台主要包括数据采集、存储、处理和挖掘、可视化等模块。这些模块相互之间互通，形成了一个完的

解锁大数据计算平台：开启数据驱动新时代一、大数据计算平台是什么（一）定义与概念大数据计算平台，是一种能够对海量、高速、多样的数据进行采集、存储、处理、分析和可视化的综合性技术系统。它就像是一个智能的数据工厂，能够将各种来源、各种格式的数据进行加工处理，最终转化为有价值的信息，为企业和组织的决策提供有力支持。（二）核心构成数据存储：数据存储是大数据计算平台的基础，负责保存海量的数据。由于数据量巨大，传统的单机存储方式无法满足需求，因此大数据计算平台通常采用分布式存储系统，分布式文件系统等。这些系统将数据分散存储在多个节点上，通过冗余备份和数据校验机制，确保数据的高可靠性和可用性。同时，分布式存储系统还具备良好的扩展性，可以根据数据量的增长动态添加存储节点，满足不断增长的数据存储需求。计算引擎：计算引擎是大数据计算平台的核心组件，负责对存储的数据进行各种计算和分析操作。数据处理工具：为了满足不同用户和业务场景的需求，大数据计算平台还提供了丰富的数据处理工具。这些核心组件相互协作，构成了一个完整的大数据计算平台。数据存储为计算引擎提供数据支持，计算引擎对数据进行处理和分析，数据处理工具则

存算分离是指将存储和计算两个核心部分分开，部署在不同的硬件设备和系统中。这种架构的出现主要是由于以下几个原因：可以提高数据处理的效率和速度：随着数据量指数级增长，传统的存储和计算一体化的架构已经无法满足大规模数据处理的需求。传输和处理如此庞大的数据需要消耗大量的计算资源，因此需要将计算与存储分开来进行，以提高数据处理的效率和速度。可以实现资源的弹性伸缩：这种架构可以根据实际需求动态调整计算和存储资源，以满足不同业务场景下的需求变化。通过将计算和存储分离，可以有针对性地对存储和计算资源进行独立的扩展和调整，提高资源利用效率。可以降低维护和管理成本：由于计算和存储分离开来，可以独立进行维护和管理，降低系统维护的复杂性。同时，不同的硬件设备可以按照各自的特点进行专门的管理，提高系统的稳定性和可靠性。可以实现数据的隔离和安全：通过将计算和存储分开，可以将存储设备放置在专门的数据中心或存储系统中，加强数据的保护和隐私安全，降低数据被攻击和泄露的风险。存算分离的出现是为了提高数据处理的效率和性能，降低成本和管理复杂性，保护数据安全和隐私。已经成为现代数据中心和云计算的重要组成部分。

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、...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...

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...