大数据平台部署软件

星环大数据基础平台
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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部署大数据平台是一个复杂的过程,以下是一般情况下部署大数据平台的主要步骤:需求分析与规划明确业务需求:与各相关部门和用户沟通,了解其对大数据平台的具体需求,如数据处理量、数据类型、分析需求、应用配置安装操作系统:在服务器上安装适合大数据平台运行的操作系统,并进行基本的系统配置,如设置主机名、时区、防火墙等。安装大数据组件:按照选定的技术选型,依次安装大数据平台的各个组件。配置参数调整:根据硬件资源和业务需求,对大数据组件的配置参数进行调整。数据接入与集成数据采集:使用数据采集工具,从各种数据源采集数据,将数据传输到大数据平台的存储系统中,支持实时采集和批量采集两种方式。数据清洗与转换:对之间的关联关系,方便后续的数据分析和应用。平台测试与优化功能测试:对大数据平台的各项功能进行测试,包括数据采集、存储、查询、分析、可视化等功能,确保平台能够正常运行,满足业务需求。性能测试:通过模拟:根据业务需求和数据特点,选择合适的大数据技术栈,并确定相关的组件和工具。规划硬件资源:根据数据规模和计算需求,估算所需的服务器数量、存储容量、网络带宽等硬件资源,并考虑硬件的扩展性和容错性。硬件环境
容器化部署大数据平台是指利用容器技术来构建、部署和管理大数据平台的一种方法。它将大数据组件封装到容器中,从而实现快速部署、弹性扩展、高效运维和环境一致性。以下是容器化部署大数据平台的核心概念和优势:1.容器化部署的基本概念容器化部署是将应用程序及其依赖项打包到一个独立的容器中,容器运行在宿主机的操作系统之上,共享内核,但彼此隔离。2.容器化部署大数据平台的优势容器化部署大数据平台相比传统的部署实际需求动态分配资源,避免资源浪费,降低硬件成本。3.容器化部署大数据平台的典型架构一个典型的容器化大数据平台架构包括以下部分:(1)容器运行时Docker:用于创建和管理容器。容器镜像仓库:如大数据平台的步骤以下是容器化部署大数据平台的基本步骤:(1)环境准备安装Docker和Kubernetes(如果需要)。配置容器镜像仓库。(2)构建容器镜像为每个大数据组件编写Dockerfile,将方式,具有以下显著优势:(1)快速部署标准化:容器将应用程序及其依赖项打包在一起,形成一个标准化的单元,可以在任何支持容器技术的环境中快速部署。简化安装:无需在每台机器上手动安装和配置大数据组件,只需拉
的速度。部署方式本地数据中心部署:企业在自己的办公场所或专门的数据中心内,购置服务器、存储设备、网络设备等硬件资源,然后将大数据平台软件安装部署在这些硬件上,构建完全属于自己的大数据平台。私有云部署私有化部署大数据平台是指企业或组织将大数据平台搭建在自己的内部服务器或私有云环境中,而非使用第三方云服务提供商的公共云平台,以下是关于它的详细介绍:特点数据安全性高:数据存储和处理都在企业内部、数据处理速度、分析模型等,以及对数据安全、合规性等方面的要求。硬件选型与采购:根据需求分析结果,选择合适的服务器、存储设备、网络设备等硬件,并进行采购和安装调试。软件安装与配置:将大数据平台软件,安装网络,企业可以完全掌控数据的访问权限和安全策略,能有效防止数据泄露、被第三方非法获取等风险,满足对数据安全要求极高的行业,如金融、医疗等的合规需求。高度定制化:企业可根据自身业务特点和需求,对大数据平台的决定平台的扩展、优化等工作,不受第三方服务提供商的限制。性能优化潜力:在私有环境中,可以针对企业的具体数据量和业务负载,对硬件资源进行专门的优化配置,使大数据平台能够更好地发挥性能,提高数据处理和分析
,能够满足各种复杂的应用需求。无论是政府政务、金融、医疗、能源还是制造业等行业,信创大数据平台软件都能根据行业特点和业务需求进行定制化开发和部署。信创大数据平台软件:解锁数据新动能一、信创浪潮下的新宠在当今数字化时代,信息技术应用创新(信创)已成为推动国家经济发展和保障信息安全的关键力量。信创产业旨在实现信息技术领域的自主可控,涵盖了从芯片、服务器、操作系统到应用软件等多个层面。而信创大数据平台软件,作为信创产业与大数据技术深度融合的结晶,正逐渐崭露头角,成为各行业数字化转型进程中不可或缺的关键要素。信创大数据平台软件在信创浪潮中扮演着重要角色。它是实现数据自主可控的关键环节,能够确保数据的存储、处理和分析过程安全可靠。通过采用国产的硬件设备和软件系统,避免了因依赖国外技术而可能带来的安全风险。同时,信创大数据平台软件能够整合各行业的数据资源,打破数据孤岛,实现数据的互联互通和共享共用,为各行业的数字化转型提供强大的数据支撑。二、探秘信创大数据平台软件(一)定义与内涵信创大数据平台软件,是在信息技术应用创新的背景下,融合了大数据
信创大数据平台软件:解锁数据新动能一、探秘信创大数据平台软件(一)定义与内涵信创大数据平台软件,是在信息技术应用创新的背景下,融合了大数据处理、存储、分析等一系列关键技术的综合性软件平台。它以实现数据的自主可控和高效利用为核心目标,通过整合云计算、人工智能、分布式计算等多种前沿技术,搭建起一个能够对海量、多样、高速的数据进行全生命周期管理的技术体系。从技术构成来看,信创大数据平台软件基于国产的学习算法,信创大数据平台软件具备了强大的数据分析和挖掘能力,能够从海量数据中自动发现潜在的模式、关联和趋势,为用户提供有价值的决策支持。在实际应用中,信创大数据平台软件可以广泛应用于政府、金融、医疗、能源等多个行业。以政府政务大数据为例,信创大数据平台软件可以整合来自不同部门的海量数据,如人口信息、企业登记信息、税务数据等,通过对这些数据的清洗、转换、分析和挖掘,为政府部门提供精准的决策支持,助力政府实现智能化的社会治理和公共服务。(二)核心功能数据采集与接入:信创大数据平台软件具备强大的数据采集能力,能够从多种数据源获取数据,无论是来自企业内部业务系统的结构化数据,如数据库中的交易记录、客户
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事务处理能力用于数据仓库等核心数据业务系统中。TDH采用容器技术来部署、调度和管理,从而可以适配更复杂的异构硬件资源以及降低系统的运维难度,是行业内较早实现基于容器技术管理大数据基础软件的产品大数据软件是一类专门处理数据软件,能够有效地处理、分析、存储、管理和可视化大量结构化和非结构化数据。随着互联网的发展和应用场景的不断拓展,大数据技术已经成为了各个领域的核心技术。这些大数据软件包括大数据存储系统、大数据处理系统、大数据分析系统等。大数据软件可以帮助企业和组织挖掘更多有价值的数据,并且通过数据分析得到更深入的洞察力,从而实现更好的业务决策。同时,大数据软件也可以帮助企业实现数据的自动化处理和智能化管理,提升企业的效率和竞争力。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础平台TDH是公司自主研发的一站式大数据基础平台,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。TDH是通用的高性能大数据平台
大数据平台软件都有哪些?大数据时代,各类组织都需要处理海量、高速、多样的数据资源。为应对这一挑战,市场上涌现出多种大数据平台软件,它们各具特色,适用于不同场景。本文将介绍大数据平台软件的主要类别和。数据安全工具包括认证、授权、加密和审计组件,保护敏感数据不被未授权访问。数据治理工具则帮助制定和执行数据标准、政策和流程,确保数据资产的合规使用。大数据平台软件构成了一个庞大而复杂的生态系统,从底层存储到上层应用,涵盖了数据处理的全生命周期。不同软件针对特定场景优化,组织需要根据自身的数据规模、处理需求和技能储备选择合适的组合。随着技术的发展,这些平台正变得更加智能化、自动化和一体化,降低了大数据技术的使用门槛,让更多组织能够从数据中获取价值。流进行持续查询和聚合,及时洞察业务变化。运维管理工具大数据平台的运维管理同样重要。集群资源管理系统负责分配计算资源,平衡负载,提高资源利用率。监控工具收集各个节点的性能指标和日志,提供可视化仪表板和告警功能代表性技术,帮助读者了解这一领域的基本情况。分布式存储系统大数据处理的首要问题是数据存储。传统数据库难以应对PB级数据的存储需求,分布式文件系统和分布式数据库应运而生。分布式文件系统能够将文件分割
大数据模型平台是一种集成了数据处理、模型构建、训练、评估和部署等多种功能的综合性软件平台。它以大数据为基础,通过运用各种数据挖掘、机器学习、深度学习等算法构建模型,为企业或组织提供数据分析、预测、决策支持等服务。平台架构与功能组件数据处理层数据接入:能够连接多种数据源,包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统、实时数据流。数据清洗与预处理:对采集到的数据进行清洗,去除噪声数据(如错误,让数据科学家和开发人员能够方便地选择算法,设置模型参数,并使用预处理后的数据集对模型进行训练。在训练过程中,可以利用分布式计算框架加快训练速度,尤其是对于大规模数据集。超参数优化:支持对模型的超参数。可以将模型部署为Web服务、微服务或者嵌入到其他应用程序中。实时预测与决策支持:在实际业务场景中,利用部署后的模型对新的数据进行实时预测和决策支持。例如,在金融交易中,利用风险评估模型实时评估每一笔记录、重复记录)、处理缺失值(如填充或删除)和异常值(如通过统计方法识别并修正)。同时进行数据标准化、归一化等预处理操作,使数据符合模型训练的要求。特征工程:从原始数据中提取、选择和构造对模型有意义的特征。这可
持久化,而管理节点则协调整个集群的运行。云部署方案则提供了弹性伸缩的优势,能够根据负载动态调整资源,降低初期投资成本。在软件架构方面,主流大数据平台通常采用分布式系统设计。核心组件包括分布式文件系统大数据平台部署方案在当今数据驱动的时代,企业需要处理的数据量呈指数级增长,传统的数据处理方法已难以满足需求。大数据平台作为一种能够高效存储、处理和分析海量数据的解决方案,正成为各类组织的技术基础设施。本文将介绍大数据平台的基本部署方案,帮助读者理解其核心要素和实施路径。大数据平台部署的首要步骤是需求分析与规划。这一阶段需要明确业务目标、数据类型、处理规模和预期性能指标。不同类型的数据(结构化、半计算等多种计算模式,满足不同场景下的分析需求。数据采集与集成是大数据平台的关键环节。现代企业数据来源多样,可能包括数据库日志、传感器数据、社交媒体流和事务记录等。部署方案需要包含数据摄取工具,能够从各种源头实时或批量收集数据,并进行初步的清洗和转换。数据管道设计应考虑吞吐量、延迟和可靠性要求,确保数据能够高效、准确地流入平台。安全与治理是部署过程中不可忽视的方面。大数据平台往往涉及敏感信息,需要
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。
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...
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...
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、...
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...
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数据中台建设
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...
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...
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...
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...