数字底座与数字中台

数字底座系统是数字化转型进程中的关键基础设施，为各类数字化应用和服务提供全方位的数据支持与技术保障。以下是数字底座系统的主要特点和功能：数据集成与管理：数字底座系统能够集成和管理各种类型的数据，提供数据治理、数据仓库、数据中心等服务。数据处理与分析：系统支持对数据进行处理和分析，以支持企业的决策和运营。数据安全与治理：数字底座系统强调数据安全，确保数据在存储、处理和传输过程中的安全，防止数据泄露、篡改和非法访问。数据服务与应用：系统支持基于数据的服务和应用开发，以实现数据的商业价值。技术集成：数字底座集聚物联网、大数据、区块链、5G、人工智能、可视化技术等各种不断升级的数字化技术，实现物理世界的数字化。设备连接与管理：数字底座系统能够管理调度海量异构资源，提供支撑应用开发和运行的编程接口。支持多场景应用：系统能够支持多种应用场景，包括智能产品研发、产品智能设计、产品智能生产、产品智能运维和区域中小企业云平台等。快速构建与部署：数字底座系统支持场景的快速构建和运行，加速工业智能化应用软件的开发与部署。技术特征：数字底座系统具有设备接入物联化、核心能力解耦化、开源开放、通用性、迭代升级

数字底座系统是数字化转型进程中的关键基础设施，为各类数字化应用和服务提供全方位的数据支持与技术保障。以下是数字底座系统的主要特点和功能：数据集成与管理：数字底座系统能够集成和管理各种类型的数据，提供数据治理、数据仓库、数据中心等服务。数据处理与分析：系统支持对数据进行处理和分析，以支持企业的决策和运营。数据安全与治理：数字底座系统强调数据安全，确保数据在存储、处理和传输过程中的安全，防止数据泄露、篡改和非法访问。数据服务与应用：系统支持基于数据的服务和应用开发，以实现数据的商业价值。技术集成：数字底座集聚物联网、大数据、区块链、5G、人工智能、可视化技术等各种不断升级的数字化技术，实现物理世界的数字化。设备连接与管理：数字底座系统能够管理调度海量异构资源，提供支撑应用开发和运行的编程接口。支持多场景应用：系统能够支持多种应用场景，包括智能产品研发、产品智能设计、产品智能生产、产品智能运维和区域中小企业云平台等。快速构建与部署：数字底座系统支持场景的快速构建和运行，加速工业智能化应用软件的开发与部署。技术特征：数字底座系统具有设备接入物联化、核心能力解耦化、开源开放、通用性、迭代升级

、分析和应用构成了数字底座的基石。平台服务：数字底座提供了一系列的平台服务，如数据中台、业务中台、AI中台等，这些平台能够支持上层应用的开发和运行。安全保障：随着数字化进程的加快，数据安全和隐私保护变得数字底座（DigitalFoundation）是一个综合性的概念，它指的是支撑数字化转型和智能化升级的基础设施和服务平台。这个概念在智慧城市、企业数字化转型、工业互联网等领域中尤为重要。以下是数字底座的一些核心组成部分和概念：技术基础设施：包括云计算平台、数据中心、网络设施（如5G、物联网IoT）等，它们为数字底座提供了必要的技术支撑。数据资源：数据是数字底座的核心资产。数据的采集、存储、处理越来越重要。数字底座需要有强大的安全机制来保护数据不被非法访问和滥用。标准和规范：为了确保不同系统和平台之间的互操作性，数字底座需要遵循一系列的标准和规范。应用生态：数字底座不仅仅是技术层面的，它还包括了一个丰富的应用生态，支持各种业务应用的开发和部署。智能化能力：数字底座通过集成人工智能、机器学习等技术，提供了智能化的分析和决策支持。可持续发展：数字底座的设计和建设需要考虑环境影响和资源利用效率，以实现可持续发展。

数据中台底座是企业数字化转型中一个重要的概念，它为企业的数据管理和应用提供了基础支撑。以下是数据中台底座的定义、功能和架构的概述：定义与范围数据底座：数据底座是企业数据资产的基础存储和管理设施，是数据能够从各种数据源顺利进入存储系统。对企业业务的作用基础保障：数据底座为企业提供了数据的基础保障，是数据的“根基”。它确保企业的数据有地方存储，并且能够被稳定地访问和管理。数据中台与数据底座的关系一个综合性的数据存储体系。它整合了各种数据源，包括企业内部的业务系统、数据库、文件系统，以及外部的数据源。功能数据存储和管理：数据底座负责海量数据的存储，包括结构化、半结构化和非结构化数据。它为数据中台互补性：数据中台和数据底座作为数据架构和数据治理的两个重要概念，二者之间具有着密切的关系和互补性。数据中台作为数据架构的核心，主要负责数据的整合和共享，而数据底座则为数据中台提供了技术上的支撑和保障，实现了数据的高效存储和处理。、可靠的数据基础设施。架构与组件存储架构：数据底座包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统和数据湖等，用于存储不同格式的数据。数据采集组件：包含多种数据采集工具、日志采集工具和消息队列，确保

数据中台底座是企业数字化转型中一个重要的概念，它为企业的数据管理和应用提供了基础支撑。以下是数据中台底座的定义、功能和架构的概述：定义与范围数据底座：数据底座是企业数据资产的基础存储和管理设施，是数据能够从各种数据源顺利进入存储系统。对企业业务的作用基础保障：数据底座为企业提供了数据的基础保障，是数据的“根基”。它确保企业的数据有地方存储，并且能够被稳定地访问和管理。数据中台与数据底座的关系一个综合性的数据存储体系。它整合了各种数据源，包括企业内部的业务系统、数据库、文件系统，以及外部的数据源。功能数据存储和管理：数据底座负责海量数据的存储，包括结构化、半结构化和非结构化数据。它为数据中台互补性：数据中台和数据底座作为数据架构和数据治理的两个重要概念，二者之间具有着密切的关系和互补性。数据中台作为数据架构的核心，主要负责数据的整合和共享，而数据底座则为数据中台提供了技术上的支撑和保障，实现了数据的高效存储和处理。、可靠的数据基础设施。架构与组件存储架构：数据底座包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统和数据湖等，用于存储不同格式的数据。数据采集组件：包含多种数据采集工具、日志采集工具和消息队列，确保

、分析和应用构成了数字底座的基石。平台服务：数字底座提供了一系列的平台服务，如数据中台、业务中台、AI中台等，这些平台能够支持上层应用的开发和运行。安全保障：随着数字化进程的加快，数据安全和隐私保护变得数字底座（DigitalFoundation）是一个综合性的概念，它指的是支撑数字化转型和智能化升级的基础设施和服务平台。这个概念在智慧城市、企业数字化转型、工业互联网等领域中尤为重要。以下是数字底座的一些核心组成部分和概念：技术基础设施：包括云计算平台、数据中心、网络设施（如5G、物联网IoT）等，它们为数字底座提供了必要的技术支撑。数据资源：数据是数字底座的核心资产。数据的采集、存储、处理越来越重要。数字底座需要有强大的安全机制来保护数据不被非法访问和滥用。标准和规范：为了确保不同系统和平台之间的互操作性，数字底座需要遵循一系列的标准和规范。应用生态：数字底座不仅仅是技术层面的，它还包括了一个丰富的应用生态，支持各种业务应用的开发和部署。智能化能力：数字底座通过集成人工智能、机器学习等技术，提供了智能化的分析和决策支持。可持续发展：数字底座的设计和建设需要考虑环境影响和资源利用效率，以实现可持续发展。

、分析和应用构成了数字底座的基石。平台服务：数字底座提供了一系列的平台服务，如数据中台、业务中台、AI中台等，这些平台能够支持上层应用的开发和运行。安全保障：随着数字化进程的加快，数据安全和隐私保护变得数字底座（DigitalFoundation）是一个综合性的概念，它指的是支撑数字化转型和智能化升级的基础设施和服务平台。这个概念在智慧城市、企业数字化转型、工业互联网等领域中尤为重要。以下是数字底座的一些核心组成部分和概念：技术基础设施：包括云计算平台、数据中心、网络设施（如5G、物联网IoT）等，它们为数字底座提供了必要的技术支撑。数据资源：数据是数字底座的核心资产。数据的采集、存储、处理越来越重要。数字底座需要有强大的安全机制来保护数据不被非法访问和滥用。标准和规范：为了确保不同系统和平台之间的互操作性，数字底座需要遵循一系列的标准和规范。应用生态：数字底座不仅仅是技术层面的，它还包括了一个丰富的应用生态，支持各种业务应用的开发和部署。智能化能力：数字底座通过集成人工智能、机器学习等技术，提供了智能化的分析和决策支持。可持续发展：数字底座的设计和建设需要考虑环境影响和资源利用效率，以实现可持续发展。

、分析和应用构成了数字底座的基石。平台服务：数字底座提供了一系列的平台服务，如数据中台、业务中台、AI中台等，这些平台能够支持上层应用的开发和运行。安全保障：随着数字化进程的加快，数据安全和隐私保护变得数字底座（DigitalFoundation）是一个综合性的概念，它指的是支撑数字化转型和智能化升级的基础设施和服务平台。这个概念在智慧城市、企业数字化转型、工业互联网等领域中尤为重要。以下是数字底座的一些核心组成部分和概念：技术基础设施：包括云计算平台、数据中心、网络设施（如5G、物联网IoT）等，它们为数字底座提供了必要的技术支撑。数据资源：数据是数字底座的核心资产。数据的采集、存储、处理越来越重要。数字底座需要有强大的安全机制来保护数据不被非法访问和滥用。标准和规范：为了确保不同系统和平台之间的互操作性，数字底座需要遵循一系列的标准和规范。应用生态：数字底座不仅仅是技术层面的，它还包括了一个丰富的应用生态，支持各种业务应用的开发和部署。智能化能力：数字底座通过集成人工智能、机器学习等技术，提供了智能化的分析和决策支持。可持续发展：数字底座的设计和建设需要考虑环境影响和资源利用效率，以实现可持续发展。

、分析和应用构成了数字底座的基石。平台服务：数字底座提供了一系列的平台服务，如数据中台、业务中台、AI中台等，这些平台能够支持上层应用的开发和运行。安全保障：随着数字化进程的加快，数据安全和隐私保护变得数字底座（DigitalFoundation）是一个综合性的概念，它指的是支撑数字化转型和智能化升级的基础设施和服务平台。这个概念在智慧城市、企业数字化转型、工业互联网等领域中尤为重要。以下是数字底座的一些核心组成部分和概念：技术基础设施：包括云计算平台、数据中心、网络设施（如5G、物联网IoT）等，它们为数字底座提供了必要的技术支撑。数据资源：数据是数字底座的核心资产。数据的采集、存储、处理越来越重要。数字底座需要有强大的安全机制来保护数据不被非法访问和滥用。标准和规范：为了确保不同系统和平台之间的互操作性，数字底座需要遵循一系列的标准和规范。应用生态：数字底座不仅仅是技术层面的，它还包括了一个丰富的应用生态，支持各种业务应用的开发和部署。智能化能力：数字底座通过集成人工智能、机器学习等技术，提供了智能化的分析和决策支持。可持续发展：数字底座的设计和建设需要考虑环境影响和资源利用效率，以实现可持续发展。

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...