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

《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

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

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

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...

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，...

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，...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...