稳定的大数据平台

如何打造优秀大数据平台在当今数据驱动的时代，构建一个优秀的大数据平台已成为企业数字化转型的核心任务。一个高效、稳定的大数据平台能够帮助企业从海量数据中提取价值，支持决策制定，优化业务流程，甚至创造新增加维护成本和系统不稳定性。确保数据质量与安全数据质量是大数据平台能否发挥价值的关键因素。低质量的数据会导致分析结果失真，甚至误导决策。因此，平台需要建立完善的数据治理机制，包括数据清洗、数据标准化的商业模式。那么，如何打造一个优秀的大数据平台呢？本文将从几个关键方面进行探讨。明确业务需求与目标构建大数据平台的开始是明确业务需求和目标。不同行业、不同规模的企业对大数据平台的需求各不相同。有的企业可能更注重实时数据分析，有的则更关注历史数据的深度挖掘。在平台设计之初，需要与业务部门充分沟通，了解他们的痛点与期望，确保平台能够真正解决业务问题，而不是成为技术堆砌的产物。合理规划技术架构优秀的大数据平台需要建立在合理的技术架构之上。现代大数据架构通常包括数据采集层、存储层、处理层和分析层。在数据采集层，需要考虑如何高效地从各种数据源获取数据；在存储层，要根据数据类型和访问频率选择合适的存储方案

大数据底座平台是大数据系统的基础支撑部分，它整合了多种数据技术和工具，为数据的采集、存储、处理和分析等一系列操作提供稳定、高效、安全的底层架构和服务。二、主要功能组件（一）数据采集模块多源数据接入，大数据底座平台可以整合企业内部各个业务系统的数据，如ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）、SCM（供应链管理）等系统的数据，为企业的数据分析、决策支持、业务流程优化等提供数据基础。智慧城市管理在智慧城市建设中，大数据底座平台可以收集和处理来自交通、环保、安防、市政等多个领域的数据，为城市的智能化管理提供支持。互联网服务提供商互联网公司（如电商平台、社交媒体平台等）利用大数据底座平台存储和质量管理建立数据质量评估标准和规则，对数据的准确性、完整性、一致性等质量指标进行监测和评估。当发现数据质量问题时，可以及时采取措施进行修复或改进。三、应用场景企业数据中心建设作为企业数据中心的基础平台能力能够连接各种各样的数据源，包括传统的关系型数据库、非结构化数据存储、实时数据源以及外部接口。数据采集工具和技术运用多种数据采集工具，如网络爬虫（用于从网页抓取数据）、ETL

企业级大数据平台的选型需要从多个方面进行考虑，包括业务需求、厂商实践经验、平台开放性、系统稳定性、可扩展性、安全性以及成本效益等。通过全面评估和比较不同产品，可以找到适合企业的大数据平台。业务需求企业业务的快速发展和创新。如果平台不够开放和灵活，将难以支撑企业业务的快速创新发展。可扩展性和稳定性：企业级大数据平台需要具备可扩展性和稳定性，能够随着业务的发展进行扩展，同时保证系统的稳定运行。安全性：数据安全是企业级大数据平台必须考虑的问题，需要保证数据的安全性和隐私性。成本效益：在选择企业级大数据平台时，需要考虑成本效益，选择性价比高的产品。在行业内的实践经验和成功案例。一个有良好实践经验和成功案例的厂商，通常具备解决实际问题和可落地性的能力。开放性和灵活性：对于平台，需要重点考察其开放性和灵活性。一个优秀的平台应该能够支持持续迭代，以适应：不同的行业和企业会有不同的业务需求和痛点，这些需求和痛点需要从企业所属行业的特性和实践经验出发。可以借鉴其他行业的解决方案，并根据实际情况进行调整和优化。实践经验和成功案例：对于厂商，需要重点考察其

大数据架构平台搭建指南在当今数据驱动的时代，大数据架构平台的搭建已成为企业数字化转型的核心环节。一个效率高且稳定的大数据平台能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息，支持业务决策和创新。本文将介绍大数据架构平台的基本概念、关键组件以及搭建步骤，为读者提供一份实用的指南。大数据架构平台的基本概念大数据架构平台是指用于存储、处理和分析大规模数据集的系统框架。其核心目标是解决传统数据处理技术无法应对的数据量、速度和多样性问题。大数据平台通常具备高扩展性、高容错性和实时处理能力，能够适应不断变化的业务需求。关键组件一个完整的大数据架构平台通常包含以下几个关键组件：1.数据采集层：负责从各种数据源收集数据以图表、仪表盘等形式展示，便于非技术人员理解和使用。可视化工具能够增强数据的可读性和交互性。搭建步骤搭建一个大数据架构平台需要系统化的规划和执行。以下是主要步骤：1.需求分析：明确业务目标和技术需求环境准备：搭建硬件和软件环境。大数据平台通常运行在分布式集群上，需要配置服务器、网络和存储资源。云服务为资源管理提供了便利选项。4.系统集成：将各组件集成到一个协调的系统中。确保数据能够顺畅地流经各个

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

大数据运维平台是确保大数据系统稳定、高效运行的关键基础设施，它涵盖了对硬件、软件、数据以及整个系统流程的监控、管理和优化。一、平台架构数据采集层功能：从大数据系统的各个组件（如服务器、存储设备方便地管理大数据系统的各个组件。这包括系统配置管理、任务调度管理、资源分配管理等功能。用户交互：运维人员可以通过Web界面或命令行工具，对系统进行操作，如启动或停止数据处理任务、添加或删除服务器节点及时发现硬件故障隐患，如过热、硬件损坏等情况。软件监控：对大数据系统中的各种软件组件进行监控。监测软件的进程状态、服务可用性、资源占用情况以及软件内部的性能指标（如数据处理速度、查询响应时间等）。数据：根据大数据系统的任务需求和资源使用情况，合理分配计算资源、存储资源和网络资源（如带宽）。资源调度：制定资源调度策略，以提高资源的利用效率。这包括任务排队、优先级设置、资源抢占等机制。例如，在任务繁忙时期，根据任务的优先级和紧急程度，合理安排任务的执行顺序，确保重要任务能够及时得到资源并执行。任务管理任务调度：负责大数据系统中各种任务（如数据采集任务、数据处理任务、数据分析任务等）的计划和安排

构建大数据平台在当今信息爆炸的时代，数据已成为推动社会进步和商业创新的核心动力。构建一个效率高且稳定的大数据平台，对于企业和组织来说尤为重要。本文将介绍大数据平台的基本概念及构建要素。大数据平台概述大数据平台是指能够存储、处理和分析海量数据的技术架构。它不同于传统的数据处理系统，主要特点在于能够应对数据量大、种类多、速度快和价值密度低的"四V"特征。一个完整的大数据平台通常包括数据采集、存储、计算、分析和可视化等多个环节。随着云计算技术的发展，大数据平台的构建方式也变得更加灵活。既可以选择自建物理集群，也可以采用云服务模式，或者采用混合架构。不同的构建方式各有优劣，需要根据具体需求和资源状况进行选择。核心组件与技术构建大数据平台需要考虑几个关键组件。首先是数据存储层，需要选择适合不同数据类型和访问模式的存储方案。结构化数据、半结构化数据和非结构化数据往往需要不同的存储技术支持。分布式文件系统和各类数据库系统在这一层扮演重要角色。其次是数据处理层，这一层负责数据的清洗、转换和计算。批处理和流处理是两种主要的数据处理模式，分别适用于不同时效性要求的场景。现代大数据平台通常需要同时支持

、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。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，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

大数据平台是为存储、管理和处理大规模数据而设计的大数据系统。大数据平台能把来自不同渠道的海量数据整合在一个平台上，并提供多种数据处理工具和技术，以帮助企业分析和挖掘大数据。大数据平台的主要功能包括数据采集、清洗、存储、加工、分析和可视化。企业可以利用大数据平台进行更深入的数据分析，发现和解决问题，并更好地理解他们的业务表现和客户需求，进一步优化业务决策。为了应对企业海量数据存储、分析和处理的需求，大数据平台的建设越来越受到企业的关注。如何搭建大数据平台？需求分析：在搭建大数据平台之前，企业需要对自身的需求全面剖析，比如数据量、类型、来源、处理方式、应用场景、用户数量、性能要求等方面，以此为基础来进行后续的工作。基础设施建设：大数据平台的基础设施包括硬件和软件，硬件设施需要考虑的因素包括服务器、网络、存储等，软件层面则包括操作系统、虚拟化技术、Hadoop集群、数据库、数据仓库、数据清洗能够为后续的数据分析和处理提供更全面和准确的支持。大数据存储和分析：大数据平台中核心的任务是存储和分析数据，因此需要选择合适的数据存储和分析技术，以应对数据量迅速增长和带来的挑战。Hadoop是大数据平台

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...

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。

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...