隐私计算边缘计算

边缘计算（EdgeComputing）是一种将计算和存储能力推向离数据源更近的地方的分布式计算模型。相比于传统的云算模式，边缘计算更加接近用户和数据，有助于提高响应速度，减少网络延迟，保护数据隐私等、更好的数据隐私保护和更高的效率。星环边缘计算平台-Sophon在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算。边缘计算的应用场景以下是边缘计算的一些应用场景：自动驾驶：自动驾驶车辆需要实时处理和分析传感器数据，做决策。边缘计算通过将计算和机器学习算法部署在车辆上，可以将数据实时处理和决策推向车辆的边缘，避免了大量的数据传输和云计算的延迟。物联网（IoT）：物联网设备通常需要使用边缘计算来处理和响应传感器数据。例如，智能家居中的温度传感器可以通过边缘设备检测温度变化，并控制空调温度，而不需要将数据发送到云端进行处理。工业自动化：边缘计算可用于处理生产线上大量的传感器数据，实时监测设备状态并优化生产过程。边缘设备可以处理设备维护和故障检测，减少停机时间和生产成本。智能城市：边缘计算可以用于城市交通

边缘计算（EdgeComputing）是一种将计算和存储能力推向离数据源更近的地方的分布式计算模型。相比于传统的云算模式，边缘计算更加接近用户和数据，有助于提高响应速度，减少网络延迟，保护数据隐私等、更好的数据隐私保护和更高的效率。星环边缘计算平台-Sophon在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算。边缘计算的应用场景以下是边缘计算的一些应用场景：自动驾驶：自动驾驶车辆需要实时处理和分析传感器数据，做决策。边缘计算通过将计算和机器学习算法部署在车辆上，可以将数据实时处理和决策推向车辆的边缘，避免了大量的数据传输和云计算的延迟。物联网（IoT）：物联网设备通常需要使用边缘计算来处理和响应传感器数据。例如，智能家居中的温度传感器可以通过边缘设备检测温度变化，并控制空调温度，而不需要将数据发送到云端进行处理。工业自动化：边缘计算可用于处理生产线上大量的传感器数据，实时监测设备状态并优化生产过程。边缘设备可以处理设备维护和故障检测，减少停机时间和生产成本。智能城市：边缘计算可以用于城市交通

自身的实时处理和响应，降低了数据传输的时延，提系统的实时性，避免了延迟带来的不良体验。数据隐私更安全：边缘计算技术将数据的处理和存储放在本地设备上，减少了数据传输的次数，降低了数据泄露的风险。节省带宽具体需求进行不同的配置和部署，适用于各种不同的场景和行业。边缘计算技术已成为物联网和5G时代的重要技术之一，其优势在于提升系统的实时性和可靠性，降低数据传输时延，保障数据隐私和节省网络资源。随着物联网什么是边缘计算技术？边缘计算是一种新计算模式，将计算资源和数据存储更靠近终端设备和用户，从而实现对数据的快速处理和响应。这种计算模型可以将数据处理和存储推向网络边缘，使得数据更快、更安全地传输，同时也可以减轻云计算中心的负担。边缘计算技术主要用于物联网、工业自动化、车联网等领域，可以提高应用的实时性、安全性和稳定性，实现更好的用户体验。简单来说，边缘计算是将从终端采集到的数据直接在靠近数据产生的本地网络设备或网络中进行分析，无需再将数据传输到云端数据处理中心。边缘计算技术的核心是将处理数据的任务从云端移动到网络边缘的设备上，通过设备本身的计算和存储能力，处理和分析设备产生的数据。不同于传统的

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技统一管理，实现云边数据协同、状态协同、控制协同，极大降低了边缘端的管理以及运维成本。与常见的边缘计算平台产品相比，Sophon创新性地实现了部署模型的业务评估，来指导用户进行云端模型可持续训练，以供迭代Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎

边缘计算指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供近端服务。边缘计算（EdgeComputing）是一种新的计算模式，边缘计算的目的是将计、存储、网络等资源尽可能地靠近使用者或数据来源，从而降低网络延迟、提高系统可靠性和安全性，增强数字化转型和智能化的支持能力。边缘计算在人工智能、物联网、工业互联网、智慧城市等领得到广泛应用，成为推动企业和社会数字化转的重要技术手段。边缘计算可以被看作是云计算的延伸，它将云计算场景中的服务器资源、网络宽带、数据中心等集中存放的方式改为将这些资源分布在靠近数据来源的边缘节点上，从而提供更加近乎实时的响应速度和更高的可靠性。边缘节点可以是智能终端、传感器、路由器、交换机、网关、蜂窝塔等设备，也可以是基站、服务器等集中式设备。边缘计算平台可以提供异构计算能力，可以支持各种操作系统和计算框架，可以支持多种开发语言和应用模型。边缘计算的主要特点是本地化和分布式，它体现了就近体验、本地响应、分布式计算、低延迟、高带宽、安全可靠等特点，与云算的集中化、虚拟化、规模化、弹性化等特点形成了对比。边缘计算是结合端侧信息化和

边缘计算指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供近端服务。边缘计算（EdgeComputing）是一种新的计算模式，边缘计算的目的是将计、存储、网络等资源尽可能地靠近使用者或数据来源，从而降低网络延迟、提高系统可靠性和安全性，增强数字化转型和智能化的支持能力。边缘计算在人工智能、物联网、工业互联网、智慧城市等领得到广泛应用，成为推动企业和社会数字化转的重要技术手段。边缘计算可以被看作是云计算的延伸，它将云计算场景中的服务器资源、网络宽带、数据中心等集中存放的方式改为将这些资源分布在靠近数据来源的边缘节点上，从而提供更加近乎实时的响应速度和更高的可靠性。边缘节点可以是智能终端、传感器、路由器、交换机、网关、蜂窝塔等设备，也可以是基站、服务器等集中式设备。边缘计算平台可以提供异构计算能力，可以支持各种操作系统和计算框架，可以支持多种开发语言和应用模型。边缘计算的主要特点是本地化和分布式，它体现了就近体验、本地响应、分布式计算、低延迟、高带宽、安全可靠等特点，与云算的集中化、虚拟化、规模化、弹性化等特点形成了对比。边缘计算是结合端侧信息化和

边缘计算（EdgeComputing）是一种将计算和存储能力推向离数据源更近的地方的分布式计算模型。相比于传统的云算模式，边缘计算更加接近用户和数据，有助于提高响应速度，减少网络延迟，保护数据隐私等、更好的数据隐私保护和更高的效率。星环边缘计算平台-Sophon在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算。边缘计算的应用场景以下是边缘计算的一些应用场景：自动驾驶：自动驾驶车辆需要实时处理和分析传感器数据，做决策。边缘计算通过将计算和机器学习算法部署在车辆上，可以将数据实时处理和决策推向车辆的边缘，避免了大量的数据传输和云计算的延迟。物联网（IoT）：物联网设备通常需要使用边缘计算来处理和响应传感器数据。例如，智能家居中的温度传感器可以通过边缘设备检测温度变化，并控制空调温度，而不需要将数据发送到云端进行处理。工业自动化：边缘计算可用于处理生产线上大量的传感器数据，实时监测设备状态并优化生产过程。边缘设备可以处理设备维护和故障检测，减少停机时间和生产成本。智能城市：边缘计算可以用于城市交通

自身的实时处理和响应，降低了数据传输的时延，提系统的实时性，避免了延迟带来的不良体验。数据隐私更安全：边缘计算技术将数据的处理和存储放在本地设备上，减少了数据传输的次数，降低了数据泄露的风险。节省带宽具体需求进行不同的配置和部署，适用于各种不同的场景和行业。边缘计算技术已成为物联网和5G时代的重要技术之一，其优势在于提升系统的实时性和可靠性，降低数据传输时延，保障数据隐私和节省网络资源。随着物联网什么是边缘计算技术？边缘计算是一种新计算模式，将计算资源和数据存储更靠近终端设备和用户，从而实现对数据的快速处理和响应。这种计算模型可以将数据处理和存储推向网络边缘，使得数据更快、更安全地传输，同时也可以减轻云计算中心的负担。边缘计算技术主要用于物联网、工业自动化、车联网等领域，可以提高应用的实时性、安全性和稳定性，实现更好的用户体验。简单来说，边缘计算是将从终端采集到的数据直接在靠近数据产生的本地网络设备或网络中进行分析，无需再将数据传输到云端数据处理中心。边缘计算技术的核心是将处理数据的任务从云端移动到网络边缘的设备上，通过设备本身的计算和存储能力，处理和分析设备产生的数据。不同于传统的

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":...

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：

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

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"}...

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。...

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。

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

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•...

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

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...