大数据安全管理方案有哪些
Transwarp Defensor是星环科技自主研发的数据安全管理平台 ,结合星环大数据平台的安全能力,可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护体系。Defensor能够帮助企业对敏感数据进行分类分级,并在此基础上,监控敏感数据的使用,能对违规操作,异常行为进行识别与告警;针对个人信息数据,Defensor提供了去标识化、数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护,防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。
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大数据平台有哪些?
人员的操作难度,也能让企业管理人员更轻松的调整数据访问权限,避免各类数据安全问题。坚持自主创新研发,保障系统安全可控:TDH经过多年演进,自主研发的核心代码占80%以上,帮助各行业用户提升大数据系统的国产化水平,保障系统的自主可控与安全。星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub(TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力,TDH帮助企业加速数字化转型,更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据,大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统,是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术架构,轻松胜任高阶数据分析:TDH采用领先的多模型技术架构,用于构建服务于整个企业的统一数据资源库,彻底打破不同部门间的数据隔阂,支持数据跨部门灵活调用,创造更大的数据价值。统一数据管理,保障数据一致,告别数据冗余:使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理,TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS,统一管理多个数据模型,避免数据跨库导入导出,减少数据冗余,保障多个

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有哪些大数据管理平台?
有哪些大数据管理平台?在当今数据驱动的时代,大数据管理平台已成为企业和组织不可或缺的基础设施。这些平台能够帮助用户存储、处理、分析海量数据,并从中提取有价值的信息。随着技术的不断发展,大数据管理平台图计算平台专门用于处理图结构数据,在社交网络分析、推荐系统等领域有广泛应用;时序数据库平台则针对时间序列数据进行了优化,适用于物联网、金融交易等场景。选择合适的大数据管理平台需要考虑多方面因素。数据也呈现出多样化的形态,满足不同场景下的需求。大数据管理平台可以根据其核心功能和架构特点分为几大类。一类是分布式存储系统,这类平台主要解决海量数据的存储问题。它们通常采用分布式架构,将数据分散存储在多个等多种功能于一体,提供一站式的大数据解决方案。它们通常具有友好的用户界面和丰富的工具生态,减少了大数据技术的使用门槛,让非技术背景的用户也能进行数据分析。第五类是专门的分析型平台,专注于数据的挖掘和分析。这类平台提供了丰富的机器学习算法和统计分析工具,支持用户从数据中发现模式、预测趋势。它们通常与可视化工具紧密结合,帮助用户直观地理解分析结果。除了上述分类外,还有一些特殊用途的大数据管理平台。比如

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大数据平台厂商有哪些?
大数据平台厂商有哪些?在当今数据驱动的商业环境中,大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。这些平台能够帮助企业收集、存储、处理和分析海量数据,从而提取有价值的商业洞察。市场上存在着多种类型的厂商则专注于特定领域的大数据解决方案。例如,有针对零售业客户行为分析优化的平台,也有为物联网设备数据处理专门设计的系统。这些平台内置了行业特定的数据模型和分析方法,能够快速满足专业需求。相比通用平台大数据平台提供商,它们各具特色,满足不同行业和规模企业的需求。从技术架构来看,大数据平台厂商大致可以分为几类。首先是提供全面解决方案的综合型厂商,这类厂商通常拥有完整的大数据技术栈,从底层存储到上层分析工具一应俱全。他们的产品往往适合需要一站式解决方案的大型企业,尤其是那些对数据治理和安全性要求较高的行业,如金融和医疗领域。这类平台的优势在于集成度高,不同组件之间协同性好,但可能相对缺乏灵活性现有系统集成,构建定制化的大数据架构。这种方式的优点是可以针对特定需求选择技术,但集成和维护成本相对较高。云计算服务商也是大数据平台市场的重要参与者。这些厂商将大数据能力作为云服务提供,用户无需自行

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大数据管理平台提供商有哪些?
大数据管理平台提供商有哪些?在当今数字化时代,数据已成为企业和组织宝贵的资产之一。随着数据量的爆炸式增长,如何有效收集、存储、处理和分析这些数据成为了一个重要课题。大数据管理平台应运而生,为各类机构平台,主要解决数据从不同源头汇集、清洗和标准化的问题。还有专门针对特定行业或应用场景的垂直领域大数据平台。国际知名提供商在国际市场上,有多家科技公司提供成熟的大数据管理解决方案。一些起源于互联网巨头的提供了处理海量数据的解决方案。本文将介绍大数据管理平台的主要类型和代表性提供商,帮助读者了解这一领域的基本情况。大数据管理平台的分类大数据管理平台可以根据其核心功能和侧重点分为几个主要类别。首先是数据优势,如实时数据处理、图数据库或人工智能与大数据融合应用等。它们的产品和服务为市场提供了更多样化的选择。开源解决方案除了商业产品外,开源社区也贡献了多个有影响力的大数据项目。这些开源框架构成了许多商业大数据平台的技术基础。从分布式存储系统到集群资源管理,从批处理引擎到流式计算,开源社区几乎提供了构建完整大数据平台所需的所有核心组件。一些组织基于这些开源技术构建了自己的大数据解决方案,既减少了成本,又保持

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好用的大数据平台有哪些?
好用的大数据平台有哪些?在当今数据驱动的时代,大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。面对海量数据的存储、处理和分析需求,各类大数据平台应运而生,为不同规模、不同行业的企业提供了多样化的解决方案。本文将介绍几种常见且实用的大数据平台类型及其特点,帮助读者了解如何选择适合自身需求的平台。首先,开源大数据平台因其灵活性和成本优势受到广泛欢迎。这类平台通常由社区驱动发展,源代码公开可自由修改传感器等时间序列数据提供了高效存储和查询方案。这些专用平台在各自领域往往能提供比通用平台更优的性能和功能。在选择大数据平台时,企业需要综合考虑多方面因素。数据规模和处理需求是首要考量点,不同平台在架构,结合不同类型平台的优势,构建最适合自身业务需求的解决方案。随着人工智能和边缘计算等技术的发展,大数据平台也在不断演进。未来的平台将更加智能化,能够自动优化数据管道,提供更高的分析能力;同时也将更加分布式,支持从云端到边缘设备的全栈数据处理。无论技术如何变化,好用的大数据平台始终是那些能够帮助企业从数据中提取价值,同时保持灵活性以适应未来挑战的解决方案。

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大数据平台建设方案有哪些?
大数据平台建设方案有哪些?在当今信息爆炸的时代,大数据已成为企业和组织决策的重要依据。构建一个有效、稳定的大数据平台,对于挖掘数据价值、提高业务能力尤为重要。本文将介绍几种常见的大数据平台建设方案,帮助读者了解不同场景下的技术选择。传统数据仓库架构传统数据仓库架构是早期出现的大数据处理方案之一。这种架构通常采用集中式存储和处理方式,数据经过提取、转换和加载(ETL)过程后存入数据仓库。传统文件系统、资源管理器和并行处理框架。其优势在于横向扩展能力强,成本相对较低,适合处理半结构化和非结构化数据。常见应用场景包括互联网用户行为分析、日志处理等大数据量、高并发的业务场景。流批一体架构传统大数据和引擎。数据湖适合数据来源多样、数据结构复杂且变化频繁的场景,如跨部门数据共享、机器学习数据准备等。混合架构方案在实际应用中,单一架构往往难以满足所有需求,因此混合架构应运而生。混合架构结合了上述多种方案的优点,根据不同的数据类型和处理需求采用不同的技术组件。例如,可以将实时数据处理、批量数据处理和数据探索分析分别交给最适合的子系统处理。这种架构的优势在于灵活性和扩展性强,能够适应复杂多变的业务需求。典型的应用场景包括大型企业的综合数据分析平台、跨业务线的数据中台等。

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国内大数据平台产品有哪些?
国内大数据平台产品有哪些?大数据技术已成为当今数字经济的核心驱动力,国内大数据平台产品经过多年发展,已经形成了较为完善的生态体系。这些平台产品在数据采集、存储、处理、分析和应用等环节发挥。这类平台往往集成了机器学习能力,支持预测性分析和智能化决策。第三类是行业解决方案类平台,这类产品针对特定行业需求开发,如金融风控、零售营销、工业物联网等。它们将通用的大数据技术与行业知识相结合,提供开箱即用的解决方案。主流技术架构特点国内大数据平台产品在技术架构上各有特色。一些平台采用批流一体的架构,能够同时处理实时数据和历史数据,满足不同场景下的时效性要求。这类平台通常具备低延迟、高吞吐的特点得到广泛应用。在智慧城市建设中,大数据平台整合交通、环境、人口等多源数据,支持城市运行监测和应急管理。通过对历史数据的分析,平台能够预测交通拥堵、环境污染等问题,辅助政府部门提前干预。在金融领域,大数据平台用于风险管理、反欺诈和精准营销。平台可以实时分析交易数据,识别异常模式,防范金融犯罪。同时,通过客户行为分析,金融机构能够提供个性化的产品和服务。医疗健康是另一个重要应用领域。大数据平台整合临床

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大数据解决方案
大数据解决方案是指一系列技术和工具的集合,它们被设计用来处理和分析大规模数据集,以提取有价值的信息、支持决策制定、优化业务流程和推动创新。以下是一些常见的大数据解决方案的组成部分:数据存储和管理。数据仓库解决方案:数据仓库用于存储和管理分析型数据。数据可视化和BI工具:工具帮助用户通过图表和仪表板直观地理解数据。机器学习和人工智能:利用机器学习算法和深度学习框架从数据中发现模式和预测结果。数据安全和、计算和分析服务。数据预处理和清洗:工具和技术用于清洗、转换和规范化数据,以提高数据质量。数据迁移工具:帮助将数据从传统系统迁移到大数据平台。API和集成服务:提供与其他系统和应用程序的接口,以便数据可以被有效地共享和利用。隐私保护:包括数据加密、访问控制和审计日志等措施,以保护数据不被未授权访问。数据治理:确保数据的质量、合规性和透明度,包括元数据管理、数据目录和数据质量监控。云服务和平台:云服务提供商提供可扩展的存储:分布式文件系统和NoSQL数据库用于存储非结构化和半结构化数据。数据处理和分析框架:批处理框架和流处理框架用于处理实时数据流。数据集成工具:用于将数据从不同来源集成到一个统一的数据仓库或数据湖中

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大数据数据治理平台有哪些?
大数据数据治理平台有哪些?在当今数据驱动的时代,大数据已成为企业决策和运营的核心资产。随着数据量的爆炸式增长,如何有效管理、保护和利用这些数据成为企业面临的重要挑战。数据治理平台应运而生,它们为企业提供了系统化的工具和方法来确保数据的质量、安全性和可用性。本文将介绍大数据数据治理平台的主要类型和功能。数据治理平台的核心功能数据治理平台通常具备一系列核心功能,旨在帮助企业实现数据的全生命周期管理。这些功能包括数据质量管理、元数据管理、数据目录、数据安全与合规、数据血缘分析等。数据质量管理是基础功能之一,它通过识别、监控和纠正数据中的错误、不一致和重复问题,确保数据的准确性和可靠性。元数据管理则负责收集、存储和管理关于数据的数据,帮助用户理解数据的含义、来源和使用方式。数据目录功能提供了一个可搜索的数据资产清单,使企业内的用户能够轻松发现和访问所需数据。数据安全与合规功能确保敏感数据得到适当保护,并帮助企业遵守相关法律法规。数据血缘分析则追踪数据的来源、转换过程和流向,为数据可信度评估和问题排查提供支持。主要类型的数据治理平台根据功能和侧重点的不同,大数据数据治理平台可以分为几种主要类型
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什么是分布式时空数据库?
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系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,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

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省市级碳排放监测服务平台建设方案
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...

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国产数据库有哪些?
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

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数据中台推荐供应商
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,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与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。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...

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数据安全实践案例
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

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为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...

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图数据库的应用场景
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

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电力行业数字化转型服务商
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

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图计算平台代表厂商
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...