数据中台的应用方案

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

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的使用率和价值。通过培训、宣传等方式，让业务部门了解数据中台的数据应用功能和使用方法，鼓励他们积极应用数据解决业务问题，促进数据驱动的业务文化形成。

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的使用率和价值。通过培训、宣传等方式，让业务部门了解数据中台的数据应用功能和使用方法，鼓励他们积极应用数据解决业务问题，促进数据驱动的业务文化形成。

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的使用率和价值。通过培训、宣传等方式，让业务部门了解数据中台的数据应用功能和使用方法，鼓励他们积极应用数据解决业务问题，促进数据驱动的业务文化形成。

数据中台建设方案是一个系统化的工程，涉及整体规划、组织搭建、中台落地与运营等多个方面。以下是构建数据中台的关键步骤和组成部分：一、项目规划与目标设定业务需求调研深入了解企业的业务流程、组织架构和；长期目标则可能是构建一个全面的、智能化的数据中台，为企业的数字化转型提供坚实的数据基础，实现数据驱动的业务创新和决策优化。界定数据中台的建设范围，确定涵盖哪些业务领域、哪些数据源以及哪些数据应用场景。二、数据架构设计数据分层与存储设计设计数据中台的数据分层架构，通常包括数据源层、数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。数据源层：确定各类数据源，如内部业务系统数据库、日志文件、外部分析和挖掘，为业务提供数据洞察；数据架构师则负责数据中台的整体架构设计和规划。数据应用建设与推广基于数据中台的数据服务，开发各种数据应用系统，满足企业业务需求。在企业内部推广数据应用，提高数据中台的使用率和价值。通过培训、宣传等方式，让业务部门了解数据中台的数据应用功能和使用方法，鼓励他们积极应用数据解决业务问题，促进数据驱动的业务文化形成。

数据中台的技术方案通常包括以下几个关键组成部分：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据，包括日志实时采集工具和数据库实时同步工具。数据存储层：支持大规模数据存储和处理，常用的技术包括分布式要求的数据。数据中台架构：数据中台架构包括数据资源层、计算存储层、数据汇聚层、数据资产层、数据服务层。数据治理：数据中台通过数据治理框架，包括数据质量、数据安全、数据标准、数据集成与共享等方面，来管理和优化数据资产。数据服务：数据中台将数据资产转化为数据服务能力，服务于企业业务，包括数据目录、数据/模型展示（可视化、数据视图等）。运营监控：对数据中台的总体运营情况进行监控管理，包括硬件环境、软件环境，并确定监控指标，提供运营日报，处理告警信息。文件系统、消息队列、海量数据查询、搜索引擎和联机分析的列式数据库管理系统。计算引擎层：包括离线计算引擎和实时计算引擎。即席查询层：分析型查询。在线查询层：用于数据检索、满足高响应要求的数据、常规响应

数据中台的构建方案在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据价值提高的重要基础设施。它既不是简单的技术堆砌，也不是单纯的数据仓库升级，而是一套完整的体系化解决方案。本文将系统性地介绍数据中台的应用层。架构设计需要考虑灵活性、扩展性和兼容性，支持批流一体处理，同时兼顾实时和离线场景。第三是数据治理体系建设。这是中台能否成功的关键，包括数据标准制定、元数据管理、数据质量管理、数据安全管控等方面构建思路和实施路径。数据中台的核心定位数据中台的核心价值在于解决企业"数据孤岛"问题，通过统一的数据资产管理和服务能力，实现数据的标准化、资产化和服务化。它位于前台业务系统和后台数据源之间，扮演着数据加工厂和服务中心的角色。与传统数据仓库相比，数据中台更强调数据的共享复用能力和业务敏捷响应能力。构建的五大关键步骤数据中台的构建通常需要经历五个关键阶段。首先是战略规划阶段，需要明确中台的定位和目标，制定与企业战略相匹配的数据战略。这个阶段要回答"为什么建"和"建什么"的问题，避免盲目跟风。其次是技术架构设计阶段。现代数据中台一般采用分层架构，包括数据采集层、存储计算层、数据资产层、数据服务层和

数据中台的技术方案通常包括以下几个关键组成部分：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据，包括日志实时采集工具和数据库实时同步工具。数据存储层：支持大规模数据存储和处理，常用的技术包括分布式要求的数据。数据中台架构：数据中台架构包括数据资源层、计算存储层、数据汇聚层、数据资产层、数据服务层。数据治理：数据中台通过数据治理框架，包括数据质量、数据安全、数据标准、数据集成与共享等方面，来管理和优化数据资产。数据服务：数据中台将数据资产转化为数据服务能力，服务于企业业务，包括数据目录、数据/模型展示（可视化、数据视图等）。运营监控：对数据中台的总体运营情况进行监控管理，包括硬件环境、软件环境，并确定监控指标，提供运营日报，处理告警信息。文件系统、消息队列、海量数据查询、搜索引擎和联机分析的列式数据库管理系统。计算引擎层：包括离线计算引擎和实时计算引擎。即席查询层：分析型查询。在线查询层：用于数据检索、满足高响应要求的数据、常规响应

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

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•...

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"}...

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...

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：

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。