隐私计算分布式
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私计算、加密网络通信等多种功能,为多方安全建模提供完整的解决方案。以隐私保护为前提,Sophon P²C解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境
Sophon P²C是一款分布式隐私计算平台,集隐私查询、隐私计算、加密通信等多种功能,能够为多方安全建模提供完整的解决方案。其以隐私保护为前提,能够帮助用户解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。
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分布式隐私计算平台
星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生成为可能。该案例样本量达亿级,指标维度近千个。同时星环科技SophonP²C还曾获信通院多方安全计算性能专项测评证书、联邦学习基础能力专项测评证书、卓信大数据联邦学习安全评估专项证书,以及信通院星河案例隐私计算优秀案例等多项认证和荣誉。随着隐私技术产品的技术能力和应用模式越发成熟,隐私计算将有助于构建数据流通的基础设施,在保证安全的前提下有效持续释放数据要素价值,促进数字经济高质量发展。保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上,赋能政务决策高效的处理分析能力,为政府有效排查群租房,消除群租房造成的消防、安全隐患,打造和谐、安全

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分布式技术,分布式技术架构
分布式技术是一种在计算机系统中使用的技术,它将计算和存储分散在不同的机器上,以实现更高效和可扩展的系统。通过将任务分解为多个子任务,并在多个计算机节点上并行执行,分布式技术能够大大提高计算速度和处理能力。同时,通过将数据分布在多个节点上,分布式技术还能够提供更高的存储容量和可靠性。分布式技术被广泛应用于大规模数据处理、云计算、物联网等领域,分布式技术的出现极大地推动了计算机技术的发展和应用。星环分布式技术星环科技基于分布式软件架构设计了全新的大数据技术栈,实现了统一的分布式计算技术、分布式一致性技术、分布式存储管理技术和分布式事务技术,使用统一融合的数据平台架构取代了业界的混合架构。星环大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试并经官方审计的产品,基于分布式架构构建的基础软件在海量数据的计算和分析上达到业界先进水平。分布式计算技术是支持大数据分析的核心技术,星环自主研发的分布式计算引擎具备较好的扩展性和容错性,在从GB到PB不同量级的数据处理上都具备很好的计算性能,支持数千台服务器规模;除了支持关系表的计算分析以外,该计算引擎还可以支持图数据、时空数据等多种数据模型之间的

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分布式机器学习
分布式机器学习是一种利用多个计算节点进行机器学习或者深度学习的算法和系统,旨在提高性能、保护隐私,并可扩展至更大规模的训练数据和更大的模型。分布式机器学习方法可以有效地加速训练过程,同时提高模型的准确性和稳定性。在传统的机器学习过程中,数据集通常集中存储在一台计算机上进行模型的训练和推理,因此计算和存储的压力非常大,训练时间长且效率低下。而分布式机器学习则将数据存储在多台计算机上,通过数据切分和并行计算的方式加速模型训练。分布式机器学习的优势包括:可扩展性:可以将计算和存储分配到不同计算机上,随着数据集的增大,系统可以自动扩展。高效性:分布式机器学习可以将大规模数据分成多个小数据集,同时在多个计算机上进行训练和优化,大大缩短训练时间。鲁棒性:由于数据可以被存储在多台设备上,因此即使某台设备或某个节点出现故障,系统仍然可以正常工作。分布式机器学习平台-SophonBaseSophonBase作为企业级一站式数据科学平台,支持数据管理、可视化建模、编程式建模等功能模块,包含完备的统计、机器学习、深度学习算法,覆盖从数据接入、数据预处理,到模型训练、模型部署、监控运维的机器学习模型全生命周期流程。

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分布式数据管理系统
提供了透明的数据访问和管理,使得多台计算机之间的数据能够在不同上进行分布式存储和处理。通常,分布式数据管理系统采用了一种分布式体系结构,其中包括多个数据库服务器这些服务器可以在不同的物理位置上,并且分布式数据管理系统指分布式环境下用于管理数据库中数据创建、删除、读取、更新的软件系统。分布式数据管理系统是一种软件系统,在分布式环境下用于管理数据库中的数据创建、删除、读取和更新。分布式数据管理系统通过网络进行通信。这些服务器共同合作,协调数据的存储和处理,以提高性能和高可靠性的数据管理服务。分布式数据管理系统的主要目标是提供以下功能和特性:数据分布和复制:系统能够将数据分布到多个节点上,提供数据,支持复杂的查询操作。数据安和隐私保护:系统能够提供数据的安全性和隐私保护,防止未授权的访问和数据泄漏。扩展性:系统能够根据需求动态扩展,以支持更大规模的数据存储和处理。

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隐私计算产品
隐私计算产品-SophonP²C星环分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的密码学保障的分布式隐私计算技术:使用了差分隐私、同态加密、掩码技术、不经意传输的隐私计算技术和可信计算技术,结合公司高性能的分布式算法,可以在海量密文数据上运行分布式机器学习算法,实现“原始数据不动模型清洗及联邦特征工程,为后续联邦建模提供保障。强大的联邦建模:SophonP²C支持横向及纵向的逻辑回归、线性回归、K均值等常用统计分析和机器学习算法,并针对隐私计算中的数据分布不一致问题,对多种场景和平台在大数据量下也能获得卓越的性能。星环科技在隐私计算方面的技术探索和落地实践也受到了行业的广泛认可,入围工信部网安中心“2021数字技术融合创新应用典型解决方案”,产品通过信通院“卓信大数据计划”安全专项评估认证;荣获“江苏省优秀人工智能产品”、“2022可信AI”实践优秀案例、大数据“星河”隐私计算优秀案例;入选艾瑞咨询“隐私计算卓越者”榜单、易观分析“隐私计算领域典范厂商”等。产品功能基于

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分布式技术介绍
随着企业数字化进程的进一步深入,企业为了解决大数据的“4个V”问题,往往需要构建多个不同技术栈的大数据平台,其中不乏会使用到分布式相关的存储、计算、资源管理技术。分布式系统的出现解决了单机系统无法解决的成本、效率和高可用问题。那么什么是分布式技术?如何发展至今?主要包括哪几方面的技术?本文将对分布式计算技术、存储技术和资源管理技术做简单介绍。—分布式技术的发展历程—谷歌在2003年发表了包括GoogleFileSystem在内的著名的3篇论文,打开了分布式技术快速发展的大门。2006年,Apache基金会创建了Hadoop开源项目,用来解决大规模的数据存储和离线计算的难题,开始解决商业场景下的技术问题。社区里首先诞生的是分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce。HDFS至今仍被沿用,而MapReduce限于当时硬件计算能力的限制,如今已被更优秀的计算框架所替代。但、机器学习和实时数据的计算需求。2020年后,随着企业数字化需求的快速演进和云原生技术的进一步普及,分布式技术的发展往更加方案化的方向发展,行业里围绕着某些比较突出的技术架构问题针对性的提出了一些

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隐私计算平台有哪些?
隐私计算平台是为企业和个人提供数据隐私保护的解决方案的软件平台。随着数据隐私意识的提升和隐私法规的完善,越来越多的隐私计算平台涌现出来,星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C就是其中具代表性之一。星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能,为隐私计算提供完整的解决方案,以隐私保护为前提,解决了跨组织协作时无法科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景,为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景,SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据,生成群租房预测学习安全评估专项证书,以及信通院星河案例隐私计算优秀案例等多项认证和荣誉。隐私计算的兴起为企业提供了更加安全、可靠的数据处理和分析方式,助力数据的有效利用和隐私的保护。相信随着技术的不断进步和隐私保护意识的提升,隐私计算平台将在数据处理领域发挥越来越重要的作用。安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能;性能方面,联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量,助力数据要素安全流通和价值迸发,实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环

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分布式技术
分布式技术是一种基于网络的计算机处理技术,与集中式相对应。分布式技术是指将一个大型的计算和数据处理任务分解成多个小任务,之后分配到多个不同的计算机节点上进行并行处理。这些节点可以是位于同一地区,也可以是遍布全球各地的计算机。这些节点之间通过网络连接,互相通信,从而完成整个任务。每一个任务的结果会被汇总,并返回给主节点。这一过程被称为分布式计算或布式处理。分布式系统的好处在于,它可以通过增加节点来提高计算能力和数据存储能力。这也意味着,分布式系统可以更快、更准确地处理大量数据,适用于需要进行处理大规模数据的业务需求。分布式系统的另一个优点是它可以提高系统的稳定性和可靠性。因为如果一个节点中,所有节点都可以看到其他节点上的交易记录。当新的交易加入区块链时,每个节点负责管理一部分的区块链,以避免出现单故障,从而使得这个系统更加安全和可靠。分布式技术还有广泛的应用于云计算系统中。在云计算环下,服务器和数据中心都是被分布在不同的网络中。通过云计算技术,企业可以利用不同地域的多个数据中心来存储和处理数据,减少了数据中心的单点故障风险。分布式技术可以将大型的计算任务分解成多个小任务,并在不同
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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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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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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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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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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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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。