智慧城市数据要素

城市数字底座是指城市服务的数字基础设施，它是城市数字化发展的根本支撑，是城市数字生态系统的基础。城市数字底座包括数据中、互联网、智能网联设备、物联网设备、5G通信基站等硬件设施以及大数据、人工智能、高效化以及数据资源的共享。城市数字底座的建设需要大量的投资和技术支持，因此需要政府和企业共同努力实现。城市数字底座的建设有助于城市产业发展。城市数字底座通过提供丰富、多彩的服务能力，打通各种业务应用的成为智慧、宜居、绿色、可持续的城市。基于城市数字底座的数字化转型，可以达到优化城市治理和提高城市服务水平的目的。通过数字化转型，城市能够实现对城市交通、空气质量、能源、人流等面的实时监控和管理，能够对城市资源和环境进行智能调控，提供更加安全、便捷、高效的城市服务。城市数字底座还能够加速城市智能交通、数字医疗、智慧城市、数字金融等新兴服务的发展，加快城市数字经济的转型与升级。城市数字底座的建设是城市数字化转型的重要支撑，它将加速城智慧化进程，提升城市服务水平，实现城市可续发展的目标。在未来的数字化时代，城市数字座将成为城市赋能的重要力量，为城市各种业务提供数字化支持和创新技术，推动城市成为时代的

城市数字底座是指城市服务的数字基础设施，它是城市数字化发展的根本支撑，是城市数字生态系统的基础。城市数字底座包括数据中、互联网、智能网联设备、物联网设备、5G通信基站等硬件设施以及大数据、人工智能、高效化以及数据资源的共享。城市数字底座的建设需要大量的投资和技术支持，因此需要政府和企业共同努力实现。城市数字底座的建设有助于城市产业发展。城市数字底座通过提供丰富、多彩的服务能力，打通各种业务应用的成为智慧、宜居、绿色、可持续的城市。基于城市数字底座的数字化转型，可以达到优化城市治理和提高城市服务水平的目的。通过数字化转型，城市能够实现对城市交通、空气质量、能源、人流等面的实时监控和管理，能够对城市资源和环境进行智能调控，提供更加安全、便捷、高效的城市服务。城市数字底座还能够加速城市智能交通、数字医疗、智慧城市、数字金融等新兴服务的发展，加快城市数字经济的转型与升级。城市数字底座的建设是城市数字化转型的重要支撑，它将加速城智慧化进程，提升城市服务水平，实现城市可续发展的目标。在未来的数字化时代，城市数字座将成为城市赋能的重要力量，为城市各种业务提供数字化支持和创新技术，推动城市成为时代的

智慧城市数据中台是以数据为核心的城市智能化建设的重要组成部分，是实现城市数字化型的基础设施。智慧城市数据中台是一种以数据采集、存储、处理、分析、应用为主要功能，为城市治理提供决支持、信息发布、公共服务等一系列服务的综合性平台。智慧城市数据中台的主要包括：1、通过多种数据采集手段收集各个领域的数据，包括城市基础设施、社会经济、环境等各方面的数据，并对数据进行统一、归纳、分类、整合等处理。2、将处理为基础，建立起城市治理的信息化平台，实现城市治理的透明化、公开化，提升城市治理的科学化、精细化。智慧城市数据中台是城市治理智能化建设的重要支撑，对城市数字化转型、提升城市治理水平和改善市民后的数据分析、挖掘，建立丰富的数据分析模型，为城市决策提供优质的数据支持。3、提供多种数据应用服务，如智慧交通、智慧环保、智慧医疗、智慧公共安全等，为城市管理提供快速、高效、精准的数据服务。4、以数据生活质量具有重要意义。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

智慧城市数据治理是指通过引入先进的信息技术、数据采集与处理技术以及智能控制技术等手段，在城市运过程中优化、整合和管理各种城市数据资源，以实现智慧城市高效、智能、可持续的运行。其重点在于打破了信息孤岛，实现各种数据源之间的深融合，从而构建了一个更加高效、人性化、便捷的城市管理体系。智慧城市数据治理需要解决三个方面的问题：数据采集问题、数据处理问题和安全保障问题。数据采集问：智慧城市要想进行数据治理等问题进行数据收集，并进行可视化展现。数据处理：在智慧城市数据治理的过程中，要处理的数据种类多样，需要运用各种先进的技术来提高数据的价值利用效率，例如大数据技术、云计算技术、人工智能技术等。在数据治理过程中，数据的处理应该具有多样化、重复性、动态性和安全性，通过各种指标体现数据规范性，以此确保数据能够更好地为城市治理服务。安全保障：智慧城市数据治理面对的一个重要问题就是数据泄露和外部攻击等安全问题。为了保证智慧城市数据的可信度和保密性，必须建立起安全可靠的数据保机制，包括信息加密、访问控制、安全审计等节，保证智慧城市的数据得到更好的保护。通过科技手段来推进智慧城市建设理念，通过深入挖掘各种数据

智慧城市数据治理是指通过引入先进的信息技术、数据采集与处理技术以及智能控制技术等手段，在城市运过程中优化、整合和管理各种城市数据资源，以实现智慧城市高效、智能、可持续的运行。其重点在于打破了信息孤岛，实现各种数据源之间的深融合，从而构建了一个更加高效、人性化、便捷的城市管理体系。智慧城市数据治理需要解决三个方面的问题：数据采集问题、数据处理问题和安全保障问题。数据采集问：智慧城市要想进行数据治理等问题进行数据收集，并进行可视化展现。数据处理：在智慧城市数据治理的过程中，要处理的数据种类多样，需要运用各种先进的技术来提高数据的价值利用效率，例如大数据技术、云计算技术、人工智能技术等。在数据治理过程中，数据的处理应该具有多样化、重复性、动态性和安全性，通过各种指标体现数据规范性，以此确保数据能够更好地为城市治理服务。安全保障：智慧城市数据治理面对的一个重要问题就是数据泄露和外部攻击等安全问题。为了保证智慧城市数据的可信度和保密性，必须建立起安全可靠的数据保机制，包括信息加密、访问控制、安全审计等节，保证智慧城市的数据得到更好的保护。通过科技手段来推进智慧城市建设理念，通过深入挖掘各种数据

智慧城市数据中台是城市数字化转型和智能化升级的重要组成部分，旨在整合、存储和管理城市各类数据，以支持智慧城市的建设和发展。随着城市化进程加速，城市数据量迅速增长，如何有效管理和应用这些数据成为关键问题。1.建设背景与目标智慧城市数据中台的建设背景主要是为了应对信息孤岛、数据冗余和管理分散等挑战。其建设目标包括构建统一的数据标准体系，实现数据的互联互通，建立数据共享机制，推动数据开放服务，保障数据案例与前景智慧城市数据中台已在多个城市得到应用，通过数据驱动实现了城市交通、环保、公共服务等领域的智能化升级。未来，数据中台将成为智慧城市不可或缺的基础设施，为城市治理提供强大的数据支撑。智慧城市应用。3.总体架构数据中台的总体架构通常包括以下几个层次：数据基础层：负责数据的采集、存储和备份。数据整合层：实现数据的清洗、转换和融合。数据服务层：提供数据查询、分析和可视化服务。应用层：面向政府、企业和社会公众提供各类智慧应用。4.数据开放与共享数据中台注重数据的开放与共享，推动政府数据的公开透明和社会化应用。通过数据开放平台，提供丰富的数据集和API接口，供社会公众和企业进行二次开发和

智慧城市数据中台是城市数字化转型和智能化升级的重要组成部分，旨在整合、存储和管理城市各类数据，以支持智慧城市的建设和发展。随着城市化进程加速，城市数据量迅速增长，如何有效管理和应用这些数据成为关键问题。1.建设背景与目标智慧城市数据中台的建设背景主要是为了应对信息孤岛、数据冗余和管理分散等挑战。其建设目标包括构建统一的数据标准体系，实现数据的互联互通，建立数据共享机制，推动数据开放服务，保障数据案例与前景智慧城市数据中台已在多个城市得到应用，通过数据驱动实现了城市交通、环保、公共服务等领域的智能化升级。未来，数据中台将成为智慧城市不可或缺的基础设施，为城市治理提供强大的数据支撑。智慧城市应用。3.总体架构数据中台的总体架构通常包括以下几个层次：数据基础层：负责数据的采集、存储和备份。数据整合层：实现数据的清洗、转换和融合。数据服务层：提供数据查询、分析和可视化服务。应用层：面向政府、企业和社会公众提供各类智慧应用。4.数据开放与共享数据中台注重数据的开放与共享，推动政府数据的公开透明和社会化应用。通过数据开放平台，提供丰富的数据集和API接口，供社会公众和企业进行二次开发和

城市数字底座是指城市服务的数字基础设施，它是城市数字化发展的根本支撑，是城市数字生态系统的基础。城市数字底座包括数据中、互联网、智能网联设备、物联网设备、5G通信基站等硬件设施以及大数据、人工智能、高效化以及数据资源的共享。城市数字底座的建设需要大量的投资和技术支持，因此需要政府和企业共同努力实现。城市数字底座的建设有助于城市产业发展。城市数字底座通过提供丰富、多彩的服务能力，打通各种业务应用的成为智慧、宜居、绿色、可持续的城市。基于城市数字底座的数字化转型，可以达到优化城市治理和提高城市服务水平的目的。通过数字化转型，城市能够实现对城市交通、空气质量、能源、人流等面的实时监控和管理，能够对城市资源和环境进行智能调控，提供更加安全、便捷、高效的城市服务。城市数字底座还能够加速城市智能交通、数字医疗、智慧城市、数字金融等新兴服务的发展，加快城市数字经济的转型与升级。城市数字底座的建设是城市数字化转型的重要支撑，它将加速城智慧化进程，提升城市服务水平，实现城市可续发展的目标。在未来的数字化时代，城市数字座将成为城市赋能的重要力量，为城市各种业务提供数字化支持和创新技术，推动城市成为时代的

智慧城市数据中台是城市数字化转型和智能化升级的重要组成部分，旨在整合、存储和管理城市各类数据，以支持智慧城市的建设和发展。随着城市化进程加速，城市数据量迅速增长，如何有效管理和应用这些数据成为关键问题。1.建设背景与目标智慧城市数据中台的建设背景主要是为了应对信息孤岛、数据冗余和管理分散等挑战。其建设目标包括构建统一的数据标准体系，实现数据的互联互通，建立数据共享机制，推动数据开放服务，保障数据案例与前景智慧城市数据中台已在多个城市得到应用，通过数据驱动实现了城市交通、环保、公共服务等领域的智能化升级。未来，数据中台将成为智慧城市不可或缺的基础设施，为城市治理提供强大的数据支撑。智慧城市应用。3.总体架构数据中台的总体架构通常包括以下几个层次：数据基础层：负责数据的采集、存储和备份。数据整合层：实现数据的清洗、转换和融合。数据服务层：提供数据查询、分析和可视化服务。应用层：面向政府、企业和社会公众提供各类智慧应用。4.数据开放与共享数据中台注重数据的开放与共享，推动政府数据的公开透明和社会化应用。通过数据开放平台，提供丰富的数据集和API接口，供社会公众和企业进行二次开发和

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•...

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

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":...

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

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。...

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。

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"}...