智慧园区数据集市

智慧园区数据中台是智慧园区建设中的核心组成部分，它通过整合和处理大量数据，帮助园区实现数字化、智能化的管理和运营。以下是智慧园区数据中台的主要建设内容和特点：中台架构：智慧园区的数据中台通常包括数据中台和业务中台，聚焦于安全、高效、体验和成本优化，支撑客户快速上线新业务，实现园区的数字化和智能化。多中台能力融合：园羚智慧园区数字中台集合了数据中台、业务中台、AI中台、安全中台、物联中台五大中台能力，帮助园区构建数字化底座，形成标准化、数据化的业务场景，并构建通用的业务能力。数据采集与整合：智慧园区中台通过物联网设备连接园区内的所有数据源，包括监控设备、传感器、门禁系统等，并将数据汇总至数据中分析结果可视化，为园区管理者、企业和公众提供便捷、高效的数据服务。技术实现：智慧园区数据中台的建设涉及物联网技术、大数据技术、云计算技术和人工智能技术，这些技术共同支撑数据中台的高效运行。安全保障：在数据中台的建设过程中，安全保障与隐私保护是不可或缺的环节。通过数据加密、访问控制、审计等手段，确保数据的安全性和隐私性。未来趋势：未来的数据中台智慧园区将更加注重数据的深度融合与实时反馈，以及通过

智慧园区数据中台是智慧园区建设中的核心组成部分，它通过整合和处理大量数据，帮助园区实现数字化、智能化的管理和运营。以下是智慧园区数据中台的主要建设内容和特点：中台架构：智慧园区的数据中台通常包括数据中台和业务中台，聚焦于安全、高效、体验和成本优化，支撑客户快速上线新业务，实现园区的数字化和智能化。多中台能力融合：园羚智慧园区数字中台集合了数据中台、业务中台、AI中台、安全中台、物联中台五大中台能力，帮助园区构建数字化底座，形成标准化、数据化的业务场景，并构建通用的业务能力。数据采集与整合：智慧园区中台通过物联网设备连接园区内的所有数据源，包括监控设备、传感器、门禁系统等，并将数据汇总至数据中分析结果可视化，为园区管理者、企业和公众提供便捷、高效的数据服务。技术实现：智慧园区数据中台的建设涉及物联网技术、大数据技术、云计算技术和人工智能技术，这些技术共同支撑数据中台的高效运行。安全保障：在数据中台的建设过程中，安全保障与隐私保护是不可或缺的环节。通过数据加密、访问控制、审计等手段，确保数据的安全性和隐私性。未来趋势：未来的数据中台智慧园区将更加注重数据的深度融合与实时反馈，以及通过

解锁智慧园区新“数”力：数据中台建设全攻略智慧园区：数字化浪潮下的新宠在数字化浪潮席卷全球的当下，智慧园区作为一种创新的发展模式，正逐渐成为推动城市和区域经济发展的新引擎。智慧园区运用云计算、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，实现园区内信息的及时感知、传递和处理，提升园区产业集聚能力、企业经济竞争能力以及可持续发展能力。智慧园区的发展不仅是园区自身的升级改造，更是顺应时代发展潮流的了更加优质的发展环境，从而吸引了大量的优质企业和人才集聚。在这一发展进程中，数据中台建设成为智慧园区发展的关键支撑。数据中台就像是智慧园区的“智慧大脑”，它能够整合园区内分散的数据资源，打破数据孤岛，实现数据的共享与流通。通过对海量数据的分析与挖掘，数据中台为园区的决策提供科学依据，助力园区实现精准管理、高效运营，以及创新服务的拓展。数据中台：智慧园区的“最强大脑”（一）数据中台是什么数据中台是建立在云计算平台之上的数据资源管理系统，它通过数据的采集、存储、加工、分析和展现，支撑企业或组织的业务决策。在智慧园区的语境下，数据中台就像是一个智能中枢，将园区内分散在各个角落的数据，如来自物联网设备

智慧园区数据中台是智慧园区建设中的核心组成部分，它通过整合和处理大量数据，帮助园区实现数字化、智能化的管理和运营。以下是智慧园区数据中台的主要建设内容和特点：中台架构：智慧园区的数据中台通常包括数据中台和业务中台，聚焦于安全、高效、体验和成本优化，支撑客户快速上线新业务，实现园区的数字化和智能化。多中台能力融合：园羚智慧园区数字中台集合了数据中台、业务中台、AI中台、安全中台、物联中台五大中台能力，帮助园区构建数字化底座，形成标准化、数据化的业务场景，并构建通用的业务能力。数据采集与整合：智慧园区中台通过物联网设备连接园区内的所有数据源，包括监控设备、传感器、门禁系统等，并将数据汇总至数据中分析结果可视化，为园区管理者、企业和公众提供便捷、高效的数据服务。技术实现：智慧园区数据中台的建设涉及物联网技术、大数据技术、云计算技术和人工智能技术，这些技术共同支撑数据中台的高效运行。安全保障：在数据中台的建设过程中，安全保障与隐私保护是不可或缺的环节。通过数据加密、访问控制、审计等手段，确保数据的安全性和隐私性。未来趋势：未来的数据中台智慧园区将更加注重数据的深度融合与实时反馈，以及通过

智慧园区数据中台是智慧园区建设中的核心组成部分，它通过整合和处理大量数据，帮助园区实现数字化、智能化的管理和运营。以下是智慧园区数据中台的主要建设内容和特点：中台架构：智慧园区的数据中台通常包括数据中台和业务中台，聚焦于安全、高效、体验和成本优化，支撑客户快速上线新业务，实现园区的数字化和智能化。多中台能力融合：园羚智慧园区数字中台集合了数据中台、业务中台、AI中台、安全中台、物联中台五大中台能力，帮助园区构建数字化底座，形成标准化、数据化的业务场景，并构建通用的业务能力。数据采集与整合：智慧园区中台通过物联网设备连接园区内的所有数据源，包括监控设备、传感器、门禁系统等，并将数据汇总至数据中分析结果可视化，为园区管理者、企业和公众提供便捷、高效的数据服务。技术实现：智慧园区数据中台的建设涉及物联网技术、大数据技术、云计算技术和人工智能技术，这些技术共同支撑数据中台的高效运行。安全保障：在数据中台的建设过程中，安全保障与隐私保护是不可或缺的环节。通过数据加密、访问控制、审计等手段，确保数据的安全性和隐私性。未来趋势：未来的数据中台智慧园区将更加注重数据的深度融合与实时反馈，以及通过

解锁智慧园区新“数”力：数据中台建设全攻略智慧园区：数字化浪潮下的新宠在数字化浪潮席卷全球的当下，智慧园区作为一种创新的发展模式，正逐渐成为推动城市和区域经济发展的新引擎。智慧园区运用云计算、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，实现园区内信息的及时感知、传递和处理，提升园区产业集聚能力、企业经济竞争能力以及可持续发展能力。智慧园区的发展不仅是园区自身的升级改造，更是顺应时代发展潮流的了更加优质的发展环境，从而吸引了大量的优质企业和人才集聚。在这一发展进程中，数据中台建设成为智慧园区发展的关键支撑。数据中台就像是智慧园区的“智慧大脑”，它能够整合园区内分散的数据资源，打破数据孤岛，实现数据的共享与流通。通过对海量数据的分析与挖掘，数据中台为园区的决策提供科学依据，助力园区实现精准管理、高效运营，以及创新服务的拓展。数据中台：智慧园区的“最强大脑”（一）数据中台是什么数据中台是建立在云计算平台之上的数据资源管理系统，它通过数据的采集、存储、加工、分析和展现，支撑企业或组织的业务决策。在智慧园区的语境下，数据中台就像是一个智能中枢，将园区内分散在各个角落的数据，如来自物联网设备

解锁智慧园区新“数”力：数据中台建设全攻略智慧园区：数字化浪潮下的新宠在数字化浪潮席卷全球的当下，智慧园区作为一种创新的发展模式，正逐渐成为推动城市和区域经济发展的新引擎。智慧园区运用云计算、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，实现园区内信息的及时感知、传递和处理，提升园区产业集聚能力、企业经济竞争能力以及可持续发展能力。智慧园区的发展不仅是园区自身的升级改造，更是顺应时代发展潮流的了更加优质的发展环境，从而吸引了大量的优质企业和人才集聚。在这一发展进程中，数据中台建设成为智慧园区发展的关键支撑。数据中台就像是智慧园区的“智慧大脑”，它能够整合园区内分散的数据资源，打破数据孤岛，实现数据的共享与流通。通过对海量数据的分析与挖掘，数据中台为园区的决策提供科学依据，助力园区实现精准管理、高效运营，以及创新服务的拓展。数据中台：智慧园区的“最强大脑”（一）数据中台是什么数据中台是建立在云计算平台之上的数据资源管理系统，它通过数据的采集、存储、加工、分析和展现，支撑企业或组织的业务决策。在智慧园区的语境下，数据中台就像是一个智能中枢，将园区内分散在各个角落的数据，如来自物联网设备

解锁智慧园区新“数”力：数据中台建设全攻略智慧园区：数字化浪潮下的新宠在数字化浪潮席卷全球的当下，智慧园区作为一种创新的发展模式，正逐渐成为推动城市和区域经济发展的新引擎。智慧园区运用云计算、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，实现园区内信息的及时感知、传递和处理，提升园区产业集聚能力、企业经济竞争能力以及可持续发展能力。智慧园区的发展不仅是园区自身的升级改造，更是顺应时代发展潮流的了更加优质的发展环境，从而吸引了大量的优质企业和人才集聚。在这一发展进程中，数据中台建设成为智慧园区发展的关键支撑。数据中台就像是智慧园区的“智慧大脑”，它能够整合园区内分散的数据资源，打破数据孤岛，实现数据的共享与流通。通过对海量数据的分析与挖掘，数据中台为园区的决策提供科学依据，助力园区实现精准管理、高效运营，以及创新服务的拓展。数据中台：智慧园区的“最强大脑”（一）数据中台是什么数据中台是建立在云计算平台之上的数据资源管理系统，它通过数据的采集、存储、加工、分析和展现，支撑企业或组织的业务决策。在智慧园区的语境下，数据中台就像是一个智能中枢，将园区内分散在各个角落的数据，如来自物联网设备

解锁智慧园区新“数”力：数据中台建设全攻略智慧园区：数字化浪潮下的新宠在数字化浪潮席卷全球的当下，智慧园区作为一种创新的发展模式，正逐渐成为推动城市和区域经济发展的新引擎。智慧园区运用云计算、物联网、大数据、人工智能等新一代信息技术，实现园区内信息的及时感知、传递和处理，提升园区产业集聚能力、企业经济竞争能力以及可持续发展能力。智慧园区的发展不仅是园区自身的升级改造，更是顺应时代发展潮流的了更加优质的发展环境，从而吸引了大量的优质企业和人才集聚。在这一发展进程中，数据中台建设成为智慧园区发展的关键支撑。数据中台就像是智慧园区的“智慧大脑”，它能够整合园区内分散的数据资源，打破数据孤岛，实现数据的共享与流通。通过对海量数据的分析与挖掘，数据中台为园区的决策提供科学依据，助力园区实现精准管理、高效运营，以及创新服务的拓展。数据中台：智慧园区的“最强大脑”（一）数据中台是什么数据中台是建立在云计算平台之上的数据资源管理系统，它通过数据的采集、存储、加工、分析和展现，支撑企业或组织的业务决策。在智慧园区的语境下，数据中台就像是一个智能中枢，将园区内分散在各个角落的数据，如来自物联网设备

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

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。...

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":...

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...

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

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•...

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：