大数据平台部署软件
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
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

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容器化部署大数据平台
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

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私有化部署大数据平台
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。性能优化潜力大: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

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信创大数据平台软件
,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大背景下,融合了大数据

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信创大数据平台软件
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大背景下,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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大数据软件
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的软件,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

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大数据平台软件都有哪些?
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大文件分割

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AI大模型部署
AI大模型部署涉及选择合适的部署策略、硬件和软件环境、监控维护、自动化流程、性能优化和安全设置,以确保模型的高效、稳定和安全运行。部署策略:在模型训练和优化完成后,企业需要考虑私有化部署策略,包括提高部署效率并减少人为错误的关键。硬件选择:强大的计算能力是运行AI大模型的关键,建议选择配备高性能CPU和足够内存的计算机。如果条件允许,还可以考虑添加GPU以加速模型推理和训练。软件环境:选择一个更适合对数据安全和控制有严格要求的企业。监控与维护:部署后,企业需要设立性能监控系统,实时跟踪模型的运行状况。性能监控包括监控模型的准确性、响应时间、资源消耗等关键指标。自动化部署:自动化部署流程的实施是基础设施的准备和配置,如服务器设置、网络环境和安全措施的建立。云部署与本地部署:企业面临的主要选择是云部署和本地部署。云部署提供了更高的灵活性和可扩展性,适合需要快速扩展服务规模的企业。而本地部署则稳定且支持AI大模型运行的操作系统,如Windows、Linux或macOS,并安装Python等编程语言环境以及相关的深度学习框架和工具。模型获取:可以从多个来源获取AI大模型的权重文件和模型结构

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大数据模型平台
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
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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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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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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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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
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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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分布式隐私计算平台
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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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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...