智能化数据中台技术服务

数据中台智能化是指通过集成人工智能技术，提升数据中台的自动化、智能化水平，以实现更高效的数据处理、分析和应用。以下是几个关键点来概述数据中台智能化的进展和应用：技术融合与智能化趋势：数据中台的智能化演进涉及到与人工智能技术的深度融合。通过人工智能技术，数据中台可以自动分析源业务系统间的数据依赖关系、智能推荐主数据、数据标准、数据治理建议，并自动生成脚本等。智能化的数据中台能够提供更加普惠的数据，加速的数据消费与数据资产沉淀，形成一个良性循环。数据中台智能化是企业数字化转型的关键，它通过集成先进的人工智能技术，提升了数据处理的效率和质量，推动了业务创新和优化，增强了企业的竞争力。集成、治理、流通、交易等服务，强化数据资产管理，并与AI技术相互融合促进。行业应用与数字化转型：数据中台在金融、零售、制造、医疗等多个行业被广泛应用，成为企业数字化转型的重要支撑。在金融行业，数据中台智能化数据分析与决策支持。数据治理与资产管理：数据中台通过执行严谨的数据清洗流程、标准化措施以及全面的元数据管理，确保数据的精确性、全面性及统一性，为构建稳固的数据资产体系奠定基石。数据中台深化数据资产

数据中台智能化是指通过集成人工智能技术，提升数据中台的自动化、智能化水平，以实现更高效的数据处理、分析和应用。以下是几个关键点来概述数据中台智能化的进展和应用：技术融合与智能化趋势：数据中台的智能化演进涉及到与人工智能技术的深度融合。通过人工智能技术，数据中台可以自动分析源业务系统间的数据依赖关系、智能推荐主数据、数据标准、数据治理建议，并自动生成脚本等。智能化的数据中台能够提供更加普惠的数据，加速的数据消费与数据资产沉淀，形成一个良性循环。数据中台智能化是企业数字化转型的关键，它通过集成先进的人工智能技术，提升了数据处理的效率和质量，推动了业务创新和优化，增强了企业的竞争力。集成、治理、流通、交易等服务，强化数据资产管理，并与AI技术相互融合促进。行业应用与数字化转型：数据中台在金融、零售、制造、医疗等多个行业被广泛应用，成为企业数字化转型的重要支撑。在金融行业，数据中台智能化数据分析与决策支持。数据治理与资产管理：数据中台通过执行严谨的数据清洗流程、标准化措施以及全面的元数据管理，确保数据的精确性、全面性及统一性，为构建稳固的数据资产体系奠定基石。数据中台深化数据资产

国产化数据中台是指在数据中台的构建过程中，从硬件、软件到技术服务等多个层面，主要采用国产自主研发的产品和技术，以满足国内企业数据管理、整合、分析及应用等需求的中台系统。其目的是实现数据的汇聚、共享和。这些工具在算法优化、可视化展示等方面也在不断进步，能够满足企业日益复杂的数据分析需求。技术服务层面本地化技术支持：国产化数据中台的一个重要优势是能够提供更及时、更有效的本地化技术支持。国内的技术团队可以价值挖掘，同时保障数据的安全性、可控性和合规性，减少对国外技术的依赖。硬件层面国产服务器和存储设备：国产化数据中台可基于国产服务器构建。在存储设备方面，像国产分布式存储系统，它们能够提供大规模的数据更快地响应企业的需求，无论是在系统部署、故障排除还是在功能升级方面。同时，国产厂商还可以根据国内企业的特定业务场景和文化背景，提供定制化的技术服务。比如，针对国内金融行业的数据合规性要求，提供专门的数据治理方案，确保数据的使用符合相关法规和监管要求。数据安全与合规层面安全可控的数据环境：国产化数据中台有助于构建安全可控的数据环境。在数据存储方面，通过国产加密技术对数据进行加密，保障数据的安全性

国产化数据中台是指在数据中台的构建过程中，从硬件、软件到技术服务等多个层面，主要采用国产自主研发的产品和技术，以满足国内企业数据管理、整合、分析及应用等需求的中台系统。其目的是实现数据的汇聚、共享和。这些工具在算法优化、可视化展示等方面也在不断进步，能够满足企业日益复杂的数据分析需求。技术服务层面本地化技术支持：国产化数据中台的一个重要优势是能够提供更及时、更有效的本地化技术支持。国内的技术团队可以价值挖掘，同时保障数据的安全性、可控性和合规性，减少对国外技术的依赖。硬件层面国产服务器和存储设备：国产化数据中台可基于国产服务器构建。在存储设备方面，像国产分布式存储系统，它们能够提供大规模的数据更快地响应企业的需求，无论是在系统部署、故障排除还是在功能升级方面。同时，国产厂商还可以根据国内企业的特定业务场景和文化背景，提供定制化的技术服务。比如，针对国内金融行业的数据合规性要求，提供专门的数据治理方案，确保数据的使用符合相关法规和监管要求。数据安全与合规层面安全可控的数据环境：国产化数据中台有助于构建安全可控的数据环境。在数据存储方面，通过国产加密技术对数据进行加密，保障数据的安全性

智能数据中台是在传统数据中台的基础上，融合了人工智能、机器学习、自动化等智能化技术的创新平台。它不仅能够高效地整合、治理和共享数据，还能通过智能算法自动发现数据中的价值，为企业提供智能化的数据服务和。增强企业创新能力：智能数据中台为企业的数据探索和挖掘提供了更多的可能性。企业可以通过挖掘数据中的潜在价值，开发新的产品和服务。提升数据处理效率：自动化和智能化的数据处理技术可以减少人工干预，大大提高数据处理的速度和准确性。知识图谱构建了实体-关系-实体的语义网络。在企业场景中，智能数据中台可以将产品、客户、供应商等实体及其相互关系构建成知识图谱。自动化数据处理技术包括自动化的数据抽取、转换和加载（ETL）。智能数据中台可以手工制作报表不同，智能数据中台能够根据用户设定的条件自动汇总数据并生成报表。更重要的是，它能够提供数据洞察，通过数据挖掘技术发现隐藏在数据中的模式和趋势。智能数据服务与应用以智能推荐为例，智能数据中台决策支持。关键技术构成机器学习与深度学习机器学习算法如决策树、支持向量机等可用于数据分类和预测。在智能数据中台里，通过对历史销售数据的学习，利用决策树算法可以预测产品的销售类别趋势。知识图谱技术

智能数据中台是在传统数据中台的基础上，融合了人工智能、机器学习、自动化等智能化技术的创新平台。它不仅能够高效地整合、治理和共享数据，还能通过智能算法自动发现数据中的价值，为企业提供智能化的数据服务和。增强企业创新能力：智能数据中台为企业的数据探索和挖掘提供了更多的可能性。企业可以通过挖掘数据中的潜在价值，开发新的产品和服务。提升数据处理效率：自动化和智能化的数据处理技术可以减少人工干预，大大提高数据处理的速度和准确性。知识图谱构建了实体-关系-实体的语义网络。在企业场景中，智能数据中台可以将产品、客户、供应商等实体及其相互关系构建成知识图谱。自动化数据处理技术包括自动化的数据抽取、转换和加载（ETL）。智能数据中台可以手工制作报表不同，智能数据中台能够根据用户设定的条件自动汇总数据并生成报表。更重要的是，它能够提供数据洞察，通过数据挖掘技术发现隐藏在数据中的模式和趋势。智能数据服务与应用以智能推荐为例，智能数据中台决策支持。关键技术构成机器学习与深度学习机器学习算法如决策树、支持向量机等可用于数据分类和预测。在智能数据中台里，通过对历史销售数据的学习，利用决策树算法可以预测产品的销售类别趋势。知识图谱技术

智能数据中台是在传统数据中台的基础上，融合了人工智能、机器学习、自动化等智能化技术的创新平台。它不仅能够高效地整合、治理和共享数据，还能通过智能算法自动发现数据中的价值，为企业提供智能化的数据服务和。增强企业创新能力：智能数据中台为企业的数据探索和挖掘提供了更多的可能性。企业可以通过挖掘数据中的潜在价值，开发新的产品和服务。提升数据处理效率：自动化和智能化的数据处理技术可以减少人工干预，大大提高数据处理的速度和准确性。知识图谱构建了实体-关系-实体的语义网络。在企业场景中，智能数据中台可以将产品、客户、供应商等实体及其相互关系构建成知识图谱。自动化数据处理技术包括自动化的数据抽取、转换和加载（ETL）。智能数据中台可以手工制作报表不同，智能数据中台能够根据用户设定的条件自动汇总数据并生成报表。更重要的是，它能够提供数据洞察，通过数据挖掘技术发现隐藏在数据中的模式和趋势。智能数据服务与应用以智能推荐为例，智能数据中台决策支持。关键技术构成机器学习与深度学习机器学习算法如决策树、支持向量机等可用于数据分类和预测。在智能数据中台里，通过对历史销售数据的学习，利用决策树算法可以预测产品的销售类别趋势。知识图谱技术

智能数据中台是在传统数据中台的基础上，融合了人工智能、机器学习、自动化等智能化技术的创新平台。它不仅能够高效地整合、治理和共享数据，还能通过智能算法自动发现数据中的价值，为企业提供智能化的数据服务和。增强企业创新能力：智能数据中台为企业的数据探索和挖掘提供了更多的可能性。企业可以通过挖掘数据中的潜在价值，开发新的产品和服务。提升数据处理效率：自动化和智能化的数据处理技术可以减少人工干预，大大提高数据处理的速度和准确性。知识图谱构建了实体-关系-实体的语义网络。在企业场景中，智能数据中台可以将产品、客户、供应商等实体及其相互关系构建成知识图谱。自动化数据处理技术包括自动化的数据抽取、转换和加载（ETL）。智能数据中台可以手工制作报表不同，智能数据中台能够根据用户设定的条件自动汇总数据并生成报表。更重要的是，它能够提供数据洞察，通过数据挖掘技术发现隐藏在数据中的模式和趋势。智能数据服务与应用以智能推荐为例，智能数据中台决策支持。关键技术构成机器学习与深度学习机器学习算法如决策树、支持向量机等可用于数据分类和预测。在智能数据中台里，通过对历史销售数据的学习，利用决策树算法可以预测产品的销售类别趋势。知识图谱技术

智能数据中台是在传统数据中台的基础上，融合了人工智能、机器学习、自动化等智能化技术的创新平台。它不仅能够高效地整合、治理和共享数据，还能通过智能算法自动发现数据中的价值，为企业提供智能化的数据服务和。增强企业创新能力：智能数据中台为企业的数据探索和挖掘提供了更多的可能性。企业可以通过挖掘数据中的潜在价值，开发新的产品和服务。提升数据处理效率：自动化和智能化的数据处理技术可以减少人工干预，大大提高数据处理的速度和准确性。知识图谱构建了实体-关系-实体的语义网络。在企业场景中，智能数据中台可以将产品、客户、供应商等实体及其相互关系构建成知识图谱。自动化数据处理技术包括自动化的数据抽取、转换和加载（ETL）。智能数据中台可以手工制作报表不同，智能数据中台能够根据用户设定的条件自动汇总数据并生成报表。更重要的是，它能够提供数据洞察，通过数据挖掘技术发现隐藏在数据中的模式和趋势。智能数据服务与应用以智能推荐为例，智能数据中台决策支持。关键技术构成机器学习与深度学习机器学习算法如决策树、支持向量机等可用于数据分类和预测。在智能数据中台里，通过对历史销售数据的学习，利用决策树算法可以预测产品的销售类别趋势。知识图谱技术

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":...

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

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

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

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。...

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。

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...

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"}...

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•...