通信网络数据治理

，通过各种终端设备和通信网络获取原始数据；其次是数据清洗，剔除无效或错误信息；接着是数据转换，将不同格式的数据统一处理；然后是数据存储，将整理好的信息分类存放。这一系列操作看似简单，实则面临诸多技术挑战，可以精准掌握人流分布和迁徙规律，为交通规划、应急管理提供科学依据。在商业领域，运营商通过分析用户通信模式，能够优化网络资源配置，提升服务质量。医疗健康领域则可以利用可穿戴设备产生的通信数据，实现远程监护和疾病预警。通信数据归集作为数字基础设施的重要组成部分，正在默默编织着信息社会的神经网络。它不仅是技术进步的产物，更是推动社会数字化转型的关键力量。在享受其带来便利的同时，我们也需要持续关注并解决随之而来的安全与伦理问题，共同塑造一个更加智慧、更加安全的数字未来。通信数据归集：数字时代的脉络与挑战在当今这个万物互联的时代，通信数据如同空气一般无处不在。从清晨手机闹铃响起的那一刻，到深夜浏览最后一条社交媒体信息，我们的每一天都在产生海量的通信数据。这些看似零散的数据碎片，经过系统的归集与整合，正悄然改变着我们的生活、工作和社会运行方式。通信数据归集，简而言之就是将分散在不同源头、不同格式的通信信息进行收集、整理和存储的过程。这些数据可能来自手机通话记录

。那么，通信数据究竟是如何被归集的呢？本文将介绍几种常见的通信数据归集方法。传统的数据归集主要依赖于集中式采集。这种方法通常在企业或机构的内部网络中应用，通过部署中央服务器收集来自各个终端设备的数据。这种方法减轻了中心节点的压力，提高了系统整体的容错能力。边缘计算就是分布式归集的典型代表，它通过在数据产生源头附近进行处理，有效减少了网络带宽的占用。日志归集是另一种常见的数据收集方式。几乎所有的通信数据，这些数据对于分析用户行为和改进产品体验至关重要。随着无线通信技术的发展，传感器网络数据归集也变得越来越重要。在环境监测、智慧城市等场景中，大量传感器节点持续采集温度、湿度、位置等信息。这些节点通常采用自组织网络的形式，通过多跳传输将数据汇聚到网关设备。为了节省能源，传感器网络常采用数据融合技术，即在传输过程中就对冗余数据进行过滤和聚合。值得一提的是，现代通信数据归集越来越注重实时性。流式数据处理框架能够持续接收数据流，并实现近乎实时的分析和响应。这种技术在金融交易监控、网络舆情分析等领域发挥着关键作用。从这些方法可以看出，通信数据归集不是一个简单的搬运过程，而是需要根据应用场景、数据特点和技术条件，选择合适的方法和工具。理解这些基础知识，有助于我们更好地把握数字时代的通信脉络。

Flannel是由CoreOS提出的跨主通信容器网络解决方案，通过分配和管理全局唯一容器IP以及实现跨组网络转发的方式，构建基于OverlayNetwork的容器通信网络。作为早出现的网络编排方案，Flannel协议，实现三层网络Overlay网络处理跨主通信的问题。但是由于数据在内核和用户态经过了多次拷贝：容器是用户态，docker0和flannel0是内核态，flanneld是用户态，终又要通过内核将数据host-gw模式下，数据包直接以容器IP包的形式在网络中传递，每个宿主机就是通信链路中的网关。Host-Gateway模式工作模式图https://www.cnblogs.com/chenqionghe/p、异地数据中心互联等，更加适合私有云部署的复杂场景。另外，TCOS也保留了host-gw模式，为小规模企业的扁平化网络提供通信方案，或者网络拓扑较简单的公有云环境下使用。TCOS还对Flannel可以通过共用宿主机的NetworkNamespace的方式，凭借宿主机的网络栈进行通讯。这样的方式也导致了一系列问题，比如征用宿主机端口时使端口资源很快不足使得通信规模受限，以及容器与宿主机共享的网络会暴露

流程数据规划：结合电网企业的战略规划和业务需求，制定数据治理的总体目标、规划和实施路线图，明确数据治理的范围和重点。数据采集与传输：从电网的各个业务环节采集数据，并通过可靠的通信网络将数据电网数据治理是对电网企业在生产、运营、管理等过程中产生的海量数据进行管理和优化的过程，旨在提高数据质量，保障数据安全，提升数据价值。治理背景和目标背景：随着智能电网建设的推进和电力物联网的发展，电网数据量呈爆发式增长，数据来源广泛且类型复杂，包括设备运行数据、电力交易数据、用户用电数据等。目标：通过数据治理，实现数据的标准化、规范化、一致化，提高数据的准确性、完整性和及时性，为电网的安全稳定运行、高效运营管理和智能化决策提供有力支撑。治理难点数据来源与类型复杂：电网数据涵盖了从发电、输电、变电、配电到用电的各个环节，既有结构化数据如设备参数、电量计量数据，也有大量非结构化数据如设备巡检图像、视频等，整合难度大。数据质量问题突出：由于数据采集设备故障、通信干扰、人为录入错误等因素，导致数据存在缺失、错误、重复等质量问题，影响数据分析和应用的可靠性。数据安全风险高：电网数据涉及国家能源安全和

—Flannel是由CoreOS提出的跨主通信容器网络解决方案，通过分配和管理全局唯一容器IP以及实现跨组网络转发的方式，构建基于OverlayNetwork的容器通信网络。作为早出现的网络编排方案一种包头协议，实现三层网络Overlay网络处理跨主通信的问题。但是由于数据在内核和用户态经过了多次拷贝：容器是用户态，docker0和flannel0是内核态，flanneld是用户态，终又要通过内核。所以host-gw模式下，数据包直接以容器IP包的形式在网络中传递，每个宿主机就是通信链路中的网关。Host-Gateway模式工作模式图https://www.cnblogs.com复杂网络场景如跨子网通信、异地数据中心互联等，更加适合私有云部署的复杂场景。另外，TCOS也保留了host-gw模式，为小规模企业的扁平化网络提供通信方案，或者网络拓扑较简单的公有云环境下使用。TCOS共用宿主机的NetworkNamespace的方式，凭借宿主机的网络栈进行通讯。这样的方式也导致了一系列问题，比如征用宿主机端口时使端口资源很快不足使得通信规模受限，以及容器与宿主机共享的网络会暴露

为主要特点的平台型组织、人才和文化。平台型组织需要组织结构扁平化、组织关系网络化、组织规模灵活化，形成“小前端+大平台+富生态+共治理”的组织，培养数字化文化。星环科技助力通信行业数字化转型星环科技为借助对方的平台实现客户的引流。并通过融合用户数据形成新的业务模式和业务增长点。建立数字化企业架构：运营商需要优化和完善通信企业系统架构，以“平台和应用”的模式为基础。底层资源层要实现CTI/IT/业务云统一云平台，中间平台层要整理各域能力，提升数据要素效能。构建智慧运营体系：运营商需要将数据要素贯通全流程，实现生产自动化、经营可视化、网络资源可视化和管理高效化，以业务模式重构倒逼流程优化。加强网业协同：运营商需要完善网络基础设施局、提升网络质量，并通过大数据、人工智能等手段实现网络资源的精准配置和不断优化，以全面提升网络资源效能。培育数字化人才：运营商需要打造以层级扁平、协同共享、敏捷响应、生态创新随着互联网行业的不断冲击和客户需求的不断升级，运营商的产业格局发生了巨大的变化。传统的基础通信优势正在被挤压，运营商需要进行数字化转型来适应市场需求。通信行业数字化转型的主要包括提供数字化服务，打造

《数据治理产业图谱1.0》。星环科技入选其综合类治理产品-数据管理一体化平台；数据治理服务-咨询服务、咨询实施综合类服务、实施服务四大板块。《数据治理产业图谱1.0》由中国信息通信研究院、中国通信近日，在由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会指导，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSATC601）主办的第五届数据资产管理大会上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所发布了标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSATC601）共同发起，旨在梳理数据治理产业上下游相关企业、产品、服务的分布情况，掌握数据治理市场现状，洞察数据治理产业发展趋势。图谱收录了来自98家企业的144款数据治理产品和53项数据治理相关的服务，覆盖超过15个行业领域。随着全球数字化进程加速，数据资源的战略价值日益凸显，《“十四五”大数据产业发展规划》中指出：“鼓励开展数据治理相关技术、理论、工具及标准研究，培育数据治理咨询和解决方案服务能力，提升行业数据治理水平。”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

发布《数据要素产业图谱1.0》和《数据治理产业图谱2.0》。星环科技凭借在数据要素与治理领域的卓越表现和领先实力，成功入选两大产业图谱。数据要素产业图谱1.0《数据要素产业图谱1.0》由中国通信2.0》由中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSATC601）编制，旨在梳理数据治理相关产品及服务的市场现状，洞察数据产业发展现状及未来发展趋势，为各方在数据治理领域的布局规划提供参考。《数据近日，由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会主办，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（CCSATC601）承办的“2023数据资产管理大会“上，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所重磅技术厂商的“数据治理、数据流通、数据分析应用、数据存储与计算、数据安全”全部五大板块，充分彰显了在数据要素领域的领先地位和出色表现。作为国内领先的企业级大数据基础软件开发商，星环科技在数据要素市场化领域企业在数据分类分级、个人信息保护、数据供应链安全、数据安全监测、数据出境管理上的安全体系要求；数据数据治理方面，星环科技大数据开发工具TDS提供数据集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和服务等数据处理全

无论是隔离防护功能还是边界防护功能主要是主动或者被动防护的功能，还需要星环科技数据云平台TDC中的workloads之间通信的身份认证。TDC中的workloads之间网络通信都是不可信的，需要一个近年来星环科技围绕数据安全做了大量的工作，形成了数据安全的产品体系。本文主要为大家介绍星环科技数据云平台TDC基于零信任安全理念在网络安全上的思考与实践。首先对星环科技数据云平台TDC的安全需求进行梳理和分类，大致可分为四类：数据应用层需要可信的数据应用机制，能够通过对内授权、对外隐私计算等方式帮助数据安全流通。数据资源层需要对进行数据安全治理和安全防护，对数据分级分类、脱敏、溯源，管理权限等具备对应的安全产品来提供相应的服务能力：在数据应用层能提供可信数据流通和可信隐私计算。在数据资源层提供数据安全治理、数据安全防护。在大数据平台层提供了数据传输存储安全、数据安全射进、平台权限管控产品安全区功能针对大数据业务场景，星环科技对微隔离功能进行了深度打磨，从基本元语/元素到功能/特性实现做了大量的工作。不再使用传统网络中的五元组作为基本元素，而是更多的使用多元化的逻辑标识作为微隔离的基本

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...

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。

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...

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...

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...

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。...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，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。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。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。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。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

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...

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...

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...