大数据平台存储计算分离
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。
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计算和存储分离
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。

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存算分离,什么是存算分离?
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

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什么是存算分离架构?
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

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大数据计算平台
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

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大数据存储平台
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

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大数据云平台
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

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大数据平台
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

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大数据计算平台
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

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数据平台选型
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。就像稳定性。以存算分离架构为例,它将计算和存储功能分离,使计算资源和存储资源可以独立扩展,互不干扰。这种架构具有诸多优势,在数据处理能力方面,数据平台需要具备高效的数据采集、清洗、转换和加载(ETL)能力、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简洁明了的可视化界面,企业管理者和业务人员能够快速洞察数据背后的信息,发现业务中的问题和机会。数据资产管理平台,则像是数据世界的“管家”。它负责对企业的数据资产进行全面管理,包括数据的采集、存储、整合一座巨型的数据仓库,容纳着企业各个角落产生的结构化、半结构化和非结构化数据。BI数据分析平台,是企业决策的“智慧大脑”。它专注于数据的可视化分析,将复杂的数据转化为直观易懂的图表、报表和仪表盘。通过
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常见的图数据库应用场景有哪些?
图数据库有许多适用场景,常见的应用场景有:社交媒体:社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据,可以实现更精确的社交关系分析。金融:在金融领域中,图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如,通过在图中存储和分析不同实体(如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等)之间的关系,可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输:物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如,通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息,可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学:在生命科学领域,图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据,帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏:游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据,实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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...

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数据要素安全流通服务
数据要素是数字经济发展的关键生产要素,是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作,对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累,星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具,在各方数据不出域的前提下,为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动,分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术,从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层,星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS,它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描,还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术,从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境,外部的服务未经授权无...

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图数据库有哪些特点?
图数据库是现代数据库系统中的一种,它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理,而图数据库则是构建了节点和边的图形结构,可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点:1.基于图形结构:图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式,使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析:图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图,传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法,图数据库更能够快速地获得结果,提高查询速度。3.可扩展性:由于采用了分布式的技术设计,使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时,图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且,图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作,提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量:图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

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国产化替代升级实践
新时代需要新技术,企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展,已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库,演进到分布式、多模型、云原生的形态,并在很多场景应用落地,带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展,国产软件加速发展,国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心,同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此,应该抓住国产化改造的机遇,用新技术去替代老技术,实现自主可控的同时,完成旧系统的改造升级,这也是信创的主旨。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,在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品;提出了创新的多模型统一技术架构,支持业内主流的10种数据模型,Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例,论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等,星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

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金融、医疗知识图谱平台
垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求,通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前,知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践,被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景,并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期,集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性,平台还从业务场景出发,沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型,可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前,星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地,在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中,也获得了多项荣誉和权威认可:入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

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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。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点: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层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库:内置丰富的算法库,几十种图算法开箱即用,优化的分布式并行图算法,千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能:支持用户权限认证、集群状态监控、日...

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分布式隐私计算平台
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。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。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数据,生成群租房预测名单。在联合建模过程中,全程明文数据不出,有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献,为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景,通过纵向联邦学习,车企安全引入了多方数据,丰富用户特征维度,对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中,全程明文数据...

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银行图数据库应用场景有哪些?
银行图数据库的应用场景:反洗钱:图数据库可以将可疑交易数据存储于其中,帮助银行更快速地提取、分析与关系,识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理:银行图数据库可以将客户的不同信息(如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等)进行整合,并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求,提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理:银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据,图数据库可以找出潜在的风险点,提前控制风险。数字化转型:图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来,并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域,图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销:银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等,这样可以更加精确地预测客户习惯,对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景,可以在多个角度上支持银行的业务发展,提高服务的质量和效率。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...