医疗数据中台解决方案

数据中台解决方案是针对大规模数据处理和管理的综合性决方案，数据中台解决方案集成集成、存储、处理、分析、应用等多种功能，并提供数据质量控制、安全保障、共享交换等支持性服务。数据中台解决方案能够帮助企业快速构建数据架构，实现数据资产价值大化，提高数据服务水平效率和准确性，同时也能降低数据运营成本，提升企业数据治理能力和安全性。星环数据中台解决方案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。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的认可：在2021和2022年连续两年入选Gartner《中国ICT技术成熟度曲线报告

数据中台解决方案是针对大规模数据处理和管理的综合性决方案，数据中台解决方案集成集成、存储、处理、分析、应用等多种功能，并提供数据质量控制、安全保障、共享交换等支持性服务。数据中台解决方案能够帮助企业快速构建数据架构，实现数据资产价值大化，提高数据服务水平效率和准确性，同时也能降低数据运营成本，提升企业数据治理能力和安全性。星环数据中台解决方案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。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的认可：在2021和2022年连续两年入选Gartner《中国ICT技术成熟度曲线报告

数据中台解决方案是针对大规模数据处理和管理的综合性决方案，数据中台解决方案集成集成、存储、处理、分析、应用等多种功能，并提供数据质量控制、安全保障、共享交换等支持性服务。数据中台解决方案能够帮助企业快速构建数据架构，实现数据资产价值大化，提高数据服务水平效率和准确性，同时也能降低数据运营成本，提升企业数据治理能力和安全性。星环数据中台解决方案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。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的认可：在2021和2022年连续两年入选Gartner《中国ICT技术成熟度曲线报告

数据中台解决方案是指一套完整的体系，旨在帮助企业构建、管理和利用数据资产，以支持企业的数字化转型。以下是数据中台解决方案的主要功能和特点：数据整合：数据中台能够整合企业内部及外部的多源异构数据，实现，实现数据字典查询或翻译。数据鉴权服务：确保所有的数据服务请求都必须对请求方权限进行验证，确保其所访问的数据在权限允许范围内，是数据中台保证数据安全的核心。跨网跨域服务：实现内部数据、外部社会数据和内外部泛感知数据的整合，形成高质量的数据基础；在保证数据安全的前提下，通过边界防护，允许适当的公共网络跨越边界使用内部的数据服务，实现数据中台的跨网，跨域服务能力。分析工具和算法，支持多维度、多角度的数据分析和挖掘，帮助企业发现数据中的规律和趋势，支持决策和业务优化。数据可视化：通过图形化的方式展示数据分析的结果，使企业能够更直观地理解和分析数据，提升数据洞察数据的统一接入、清洗、转换和加载，消除信息孤岛，打破数据壁垒。数据存储：采用分布式存储架构，支持大规模数据的存储和管理，满足企业海量数据的存储需求，同时确保数据的安全性和隐私性。数据分析：提供多种数据

数据中台解决方案是指一套完整的体系，旨在帮助企业构建、管理和利用数据资产，以支持企业的数字化转型。以下是数据中台解决方案的主要功能和特点：数据整合：数据中台能够整合企业内部及外部的多源异构数据，实现，实现数据字典查询或翻译。数据鉴权服务：确保所有的数据服务请求都必须对请求方权限进行验证，确保其所访问的数据在权限允许范围内，是数据中台保证数据安全的核心。跨网跨域服务：实现内部数据、外部社会数据和内外部泛感知数据的整合，形成高质量的数据基础；在保证数据安全的前提下，通过边界防护，允许适当的公共网络跨越边界使用内部的数据服务，实现数据中台的跨网，跨域服务能力。分析工具和算法，支持多维度、多角度的数据分析和挖掘，帮助企业发现数据中的规律和趋势，支持决策和业务优化。数据可视化：通过图形化的方式展示数据分析的结果，使企业能够更直观地理解和分析数据，提升数据洞察数据的统一接入、清洗、转换和加载，消除信息孤岛，打破数据壁垒。数据存储：采用分布式存储架构，支持大规模数据的存储和管理，满足企业海量数据的存储需求，同时确保数据的安全性和隐私性。数据分析：提供多种数据

数据中台解决方案是指一套完整的体系，旨在帮助企业构建、管理和利用数据资产，以支持企业的数字化转型。以下是数据中台解决方案的主要功能和特点：数据整合：数据中台能够整合企业内部及外部的多源异构数据，实现，实现数据字典查询或翻译。数据鉴权服务：确保所有的数据服务请求都必须对请求方权限进行验证，确保其所访问的数据在权限允许范围内，是数据中台保证数据安全的核心。跨网跨域服务：实现内部数据、外部社会数据和内外部泛感知数据的整合，形成高质量的数据基础；在保证数据安全的前提下，通过边界防护，允许适当的公共网络跨越边界使用内部的数据服务，实现数据中台的跨网，跨域服务能力。分析工具和算法，支持多维度、多角度的数据分析和挖掘，帮助企业发现数据中的规律和趋势，支持决策和业务优化。数据可视化：通过图形化的方式展示数据分析的结果，使企业能够更直观地理解和分析数据，提升数据洞察数据的统一接入、清洗、转换和加载，消除信息孤岛，打破数据壁垒。数据存储：采用分布式存储架构，支持大规模数据的存储和管理，满足企业海量数据的存储需求，同时确保数据的安全性和隐私性。数据分析：提供多种数据

数据中台解决方案是指一套完整的体系，旨在帮助企业构建、管理和利用数据资产，以支持企业的数字化转型。以下是数据中台解决方案的主要功能和特点：数据整合：数据中台能够整合企业内部及外部的多源异构数据，实现，实现数据字典查询或翻译。数据鉴权服务：确保所有的数据服务请求都必须对请求方权限进行验证，确保其所访问的数据在权限允许范围内，是数据中台保证数据安全的核心。跨网跨域服务：实现内部数据、外部社会数据和内外部泛感知数据的整合，形成高质量的数据基础；在保证数据安全的前提下，通过边界防护，允许适当的公共网络跨越边界使用内部的数据服务，实现数据中台的跨网，跨域服务能力。分析工具和算法，支持多维度、多角度的数据分析和挖掘，帮助企业发现数据中的规律和趋势，支持决策和业务优化。数据可视化：通过图形化的方式展示数据分析的结果，使企业能够更直观地理解和分析数据，提升数据洞察数据的统一接入、清洗、转换和加载，消除信息孤岛，打破数据壁垒。数据存储：采用分布式存储架构，支持大规模数据的存储和管理，满足企业海量数据的存储需求，同时确保数据的安全性和隐私性。数据分析：提供多种数据

发展。同时，医疗数据中台还可以帮助医疗行业进行智能化创新，例如通过人工智能算法识别异常病例、预测疾病风险等，提高医疗效率和质量。星环数据中台解决方案星环数据中台聚合跨域数据，对数据进行清洗、转换、整合医疗数据中台集中存储和管理医疗领域的各类数据，包括患者信息、医生医疗记录、医疗设备数据等，通过数据的整合、共享和分析，为医疗机构、医生和患者提供更精确、高效的医疗服务。医疗数据中台可以提升医疗机构的管理效率和决能力。医疗机构通常面临着大量的数据，包括患者的基本信息、病例资料、诊断报告等这些数据分散在多个系统和部门中，导致信息孤岛，难以充分利用。而医疗数据中台可以将这些数据整合在一个平台上，通过科学的数据模型和算法，实现数据的清洗、标准化和统一管理，提升数据的可用性和准确性。医疗机构可以通过查看和分析这些数据，了解患者的疾病情况、治疗效果和预后情况，为医生决策提供更科学的依据。医疗数据中台可以改善医患之间的沟通和协作。在传统医疗模式下，医生和患者之间的信息流通通常通过纸质病历、电话等方式进行，存在信息传递不及时、不准确的问题。而医疗数据中台可以建立医患双方之间的电子健康档案，包括患者的

发展。同时，医疗数据中台还可以帮助医疗行业进行智能化创新，例如通过人工智能算法识别异常病例、预测疾病风险等，提高医疗效率和质量。星环数据中台解决方案星环数据中台聚合跨域数据，对数据进行清洗、转换、整合医疗数据中台集中存储和管理医疗领域的各类数据，包括患者信息、医生医疗记录、医疗设备数据等，通过数据的整合、共享和分析，为医疗机构、医生和患者提供更精确、高效的医疗服务。医疗数据中台可以提升医疗机构的管理效率和决能力。医疗机构通常面临着大量的数据，包括患者的基本信息、病例资料、诊断报告等这些数据分散在多个系统和部门中，导致信息孤岛，难以充分利用。而医疗数据中台可以将这些数据整合在一个平台上，通过科学的数据模型和算法，实现数据的清洗、标准化和统一管理，提升数据的可用性和准确性。医疗机构可以通过查看和分析这些数据，了解患者的疾病情况、治疗效果和预后情况，为医生决策提供更科学的依据。医疗数据中台可以改善医患之间的沟通和协作。在传统医疗模式下，医生和患者之间的信息流通通常通过纸质病历、电话等方式进行，存在信息传递不及时、不准确的问题。而医疗数据中台可以建立医患双方之间的电子健康档案，包括患者的

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

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

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。

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。...

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

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...

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•...

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：

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"}...