安全大数据平台

大数据平台安全是一个多维度、多层次的问题，涉及到技术、管理和法规等多个方面。以下是一些大数据平台安全的关键策略和工具：安全策略数据安全管理组织架构：建立规范的信息安全管理组织架构，包括策略层、管理层，保护用户隐私。数据销毁：使用国际标准进行数据清除、磁盘消磁以及物理销毁，避免数据泄漏风险。安全工具数据治理工具：提供数据治理框架，支持数据管理团队协作管理大数据资产和元数据。数据安全态势管理工具：帮助、评测手段和评测流程。大数据服务支撑体系：基于大数据资源为信息安全保障提供支撑服务，开展大数据在安全领域的研究及推广应用。专业人员映射不同云平台上的数据，并进行分类。数据安全运营管理平台：构建平台化、体系化、可视化、智能化的数据安全管理平台，实现数据安全的事前防护、事中监测、事后审计。数据脱敏工具：如行云管家提供的解决方案，包含数据脱敏、SQL指令拦截/审核、SQL指令审计等功能。最佳实践加密：在大数据管道中建立可扩展的加密实践，包括静态数据和传输中的数据。用户访问控制：基于角色的访问管理，遵循最小特权原则，限制对

星环科技在大数据领域有多年的积累，同时在数据安全领域有完善的解决方案。星环科技的数据安全管理平台Defensor+大数据基础平台TDH，就能够有效并快速地帮助企业构建安全可信大数据平台，解决数据要素时代面临的安全合规、数据流通问题。TranswarpDefensor是星环科技（星环信息科技）自主研发的数据安全管理平台，结合星环大数据平台的安全能力，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全、统一分布式存储管理、统一资源调度，统一内联架构高效搞定湖仓集一体、HTAP等复杂场景，无需拼凑组件散装架构。在构建安全可信大数据平台过程中，Defensor在上层提供了一些安全合规的工具集，能实现敏感识别与分类分级、敏感数据操作监测与审计、静态脱敏、数据水印，敏感资产风险评估以及基于分类分级的防护策略，而底层的大数据基础平台TDH支持服务安全隔离、容器隔离、网络隔离、数据库行列权限控制、数据或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。TranswarpDataHub（TDH）是星环科技（星环信息科技）自主研发的企业级一站式多模型大数据基础平台，采用领先的多模型统一技术架构，9种存储引擎支持包括

大数据平台管理涉及多个方面，其核心目的是确保大数据平台的有效运行、数据的安全与合规性、以及数据价值的最大化。以下是大数据平台管理的几个关键组成部分：数据治理：包括元数据管理、数据质量管理、数据、版本控制、测试等。系统测试与上线：进行系统测试和上线前的准备工作，确保系统质量和稳定性符合要求，并进行上线前的安全检查。持续优化与改进：根据实际运行情况和业务需求变化，持续优化和改进大数据平台的功能和性能。，以及不同分层的表模型构建。数据处理：提供一站式的可视化数据开发工具，基于多种大数据引擎实现工作流脚本编排，满足复杂业务需求，支持低代码生成ETL。平台管理：负责大数据平台的资源调度、系统监控和日志管理，支持弹性扩展与自动化运维。技术选型与部署：根据企业需求选择合适的大数据存储、处理和分析技术，并进行技术评估和测试。系统开发与实施：基于系统设计结果，组织开发人员完成系统的开发和实施工作，注重代码规范血缘关系追踪、数据目录工具等，用于支持数据治理活动，确保数据的准确性、一致性和可追溯性。数据安全：使用身份验证和授权机制保护数据和元数据，与不同的身份提供者集成以实现单点登录，并定义访问控制的角色和策略

大数据平台的实施是一个复杂的过程，涉及多个阶段和关键步骤。以下是一个详细的大数据平台实施策略，包括数据归集、数据处理、数据分析、数据安全与合规性、以及业务流程优化等方面。1.需求分析明确业务需求项目计划、执行和监控。敏捷开发和迭代：采用敏捷开发方法，以小步快走的方式进行大数据平台的建设和创新，持续改进并及时响应业务需求。8.数据治理建立数据治理机制：制定数据政策和标准，进行数据质量管理和数据安全管理。数据质量监控：持续监控数据质量，确保数据的准确性和一致性，定期进行数据质量评估。：确定大数据平台的目标和业务需求，包括数据类型、数据量、数据来源、数据处理频率等。确定技术需求：选择合适的技术架构和工具，以满足数据处理和分析的需求。2.数据归集数据源识别：确定并评估潜在的数据源，包括。数据转换：将不同格式的数据转换为统一的格式，进行数据标准化和归一化。数据加载：将清洗和转换后的数据加载到目标数据仓库或数据湖中。3.数据处理与分析构建数据处理流程：使用大数据处理框架进行数据清洗、转换和分析。实时数据监控：通过实时数据监控，快速响应市场和运营中的突发事件。数据分析与挖掘：利用数据分析技术，发现业务运营中的瓶颈和问题，预测市场趋势和客户需求。4.数据安全与合规性数据安全管理：建立完善

在设计大数据平台时，需要考虑多个核心原则和架构组件，以确保平台的高效性、可扩展性、安全性和易用性。核心设计原则需求驱动，明确目标：大数据架构设计应始于对业务需求的深刻理解，明确数据处理的目标和期望用户提供直观的数据可视化工具，降低操作门槛，简化数据接入、处理和分析的流程。大数据平台架构数据采集层：实现多数据源的统一采集，支持实时与批量采集，数据格式标准化。数据存储层：负责存储处理后的数据，可以实现的业务价值。可扩展性与灵活性：随着数据量的增长和业务需求的变化，大数据架构必须具备良好的可扩展性和灵活性。数据集成与统一视图：大数据架构应能够有效集成不同源的数据，并提供统一的数据视图，以支持跨部门的数据共享和分析。数据安全与合规性：通过加密、权限控制和审计机制保障数据安全，遵守数据隐私保护相关法规。开放性与兼容性：支持多种数据类型和提供标准化的接口，兼容主流数据工具与框架。易用性与可视化：为处理框架。数据分析层：利用机器学习、深度学习等算法对存储的数据进行分析，以识别潜在的风险模式和异常行为。数据安全与风险管理联防联控：以分类分级为核心的策略协同，实现对不同类别、不同级别数据资产的差异化

大数据平台国产化随着我国数字化转型的加速，大数据平台的国产化已成为保障信息安全、提升自主创新能力的重要战略方向。近年来，国内企业和科研机构在大数据平台的国产化技术研发和应用实践方面取得了显著进展可控。这一过程不仅涉及技术的自主创新，还包括与国产操作系统、芯片、数据库等生态系统的深度融合。我国在大数据平台国产化方面的努力，源于对信息安全和自主可控的迫切需求。长期以来，我国在大数据平台建设中依赖国外技术和产品，存在数据泄露、技术“卡脖子”等风险。因此，推动大数据平台国产化，不仅是技术发展的必然选择，更是国家战略安全的重要保障。二、大数据平台国产化的重要性1.信息安全保障：国产化大数据平台能够，推动了国产大数据平台从概念走向成熟。一、大数据平台国产化的定义与背景大数据平台国产化是指在大数据处理、存储、分析等关键技术领域，采用国内自主研发的软硬件产品和服务，替代国外同类产品，实现数据处理的自主从根本上解决数据安全问题，避免因使用国外技术而带来的数据泄露风险。2.自主可控能力：通过自主研发和创新，我国能够在大数据领域掌握核心技术，减少对外部技术的依赖，提升国家整体信息安全水平。3.推动产业升级

企业大数据平台是大数据场景中需要数据汇聚、密集计算并对外公开数据的重要业务场所，由于数据服务的开放性，数据安全风险随着数据服务规模的增长而同步增长。为此，需要设计一个能够支持数据安全技术落地的安全计算环境，外部的服务未经授权无法进入，减少数据对外暴露风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH在新版本上做了大量的安全加固，一个是引入了微隔离安全技术，第二个是数据库支持行列级权限控制、动态脱敏架构，同时辅助以行之有效的安全治理，保证数据中台的安全可靠运营。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，构建明日数据等新能力，优化了数据透明加密并支持了用国密的算法，第三是增强了数据审计能力。在数据资产层的安全防护上，星环科技数据安全管理平台Defensor可以帮助企业构建整个的数据安全管理域；数据流通平台世界。在数据安全方面，星环科技具备一系列产品和解决方案，提供矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规地开展。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

核心业务将无法开展，造成的损失不可估量。为更好地保障大数据平台海量数据安全，服务于各行业客户，星环科技与爱数强强联合，凭借双方在各自优势领域的技术积累，联合打造了AnyBackupTDH（TranswarpDataHub）大数据平台保护方案。AnyBackupTDH大数据平台保护方案，可实现数据高效、经济、安全的保护，为广大行业客户的数字化转型之旅保驾护航。不仅如此，星环科技与爱数已完成了兼容性测试，成功通过了双方的产品认证，能很好地保障TDH大数据平台数据安全。大数据分析已成为数字化转型战略中的第一要务，如何在享受大数据带来益处的同时，保障海量数据安全，也成为组织在数字化转型过程中亟待解决的问题。作为大数据和人工智能基础软件平台供应商，星环科技一直非常重视企业用户的数据安全问题。今年3月，星环科技发布了隐私计算和联邦学习技术，保障数据可以在加密状态下被计算、被共享，数据不会被攻击和被泄露数字化时代下，大数据平台已成为组织重要的基础设施，存储着众多核心业务数据，承载着关键业务的运行。如金融行业的“千人千面”、医疗行业通过大数据分析实现疫情的精准防控等。一旦大数据平台宕机，组织中诸多

治理管理系统的理念，能确保大数据平台的数据质量与安全，让数据真正成为企业的核心资产。一、前期规划（一）明确业务需求深入调研企业各业务部门的需求，了解他们在数据处理、分析、报表生成等方面的痛点与期望数据，可采用对象存储或文档数据库。考虑数据的备份与恢复策略，确保数据的安全性和可靠性。（二）数据处理技术大数据处理框架是平台的核心根据业务需求，选择合适的处理框架或组合使用。（三）数据分析工具选择适合大数据平台搭建指南在当今数据驱动的时代，搭建高效的大数据平台是企业充分挖掘数据价值、提升竞争力的关键。大数据平台不仅能整合海量数据，还能实现数据的快速处理与分析，为企业决策提供有力支持。同时，结合数据。例如，销售部门可能需要实时分析销售数据，预测销售趋势；财务部门则关注财务数据的准确性与合规性。根据业务需求，确定大数据平台的功能定位，如数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化等，确保平台能够满足企业）安装和配置大数据组件安装大数据框架，并进行相应的配置，如设置集群参数、分配资源等。安装数据存储系统、数据分析工具等，并与大数据框架进行集成。（三）数据迁移与整合将企业现有的数据迁移到大数据平台

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。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。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，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。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，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。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，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。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...