电力数据隐私计算应用技术

大数据应用技术是指通过收集、处理、分析和利用大模数据来获取有价值的信息见，从而实现商业价值。大数据应用技术在商业领域中发挥着重要作用。通过收集和分析大规模的消费者数据，企业可以了解消费者的需求和偏好，进而制定更加精准和有效的营销策略。此外，大数据技术还可以帮助企业进行产品研发和创新。通过收集和分析市场数据、竞争对手的信息，企业可以更好地抓住市场机会，提高产品质量和创新能力。大数据应用技术在交通拥堵。同时，通过对环境数据的收集和分析，可以定位和解决污染源，改善环境质量。大数据应用技术在医疗领域也有广泛的应用。医疗领域中产生的大量数据，如病历、影像等可以通过大数据技术进行分析和挖掘，帮助城市管理中也扮演着重要角色。城市中存在的诸多问题例如交通拥堵、环境污染、资源浪费等都可以通过大数据技术进行解决。通过收集和分析大规模的交通数据，城市管理者可以制定更加科学和高效的交通规划，优化交通流量，减少医生做出更加准确和及时的诊断。此外，通过对大规模健康数据的分析，可以揭示人们的生活方式和疾病之间的关系，为健康管理和疾病预防提供科学依据。同时，大数据技术还可以帮助药企加药物研发的速度和提高研发

大数据应用技术是指通过收集、处理、分析和利用大模数据来获取有价值的信息见，从而实现商业价值。大数据应用技术在商业领域中发挥着重要作用。通过收集和分析大规模的消费者数据，企业可以了解消费者的需求和偏好，进而制定更加精准和有效的营销策略。此外，大数据技术还可以帮助企业进行产品研发和创新。通过收集和分析市场数据、竞争对手的信息，企业可以更好地抓住市场机会，提高产品质量和创新能力。大数据应用技术在交通拥堵。同时，通过对环境数据的收集和分析，可以定位和解决污染源，改善环境质量。大数据应用技术在医疗领域也有广泛的应用。医疗领域中产生的大量数据，如病历、影像等可以通过大数据技术进行分析和挖掘，帮助城市管理中也扮演着重要角色。城市中存在的诸多问题例如交通拥堵、环境污染、资源浪费等都可以通过大数据技术进行解决。通过收集和分析大规模的交通数据，城市管理者可以制定更加科学和高效的交通规划，优化交通流量，减少医生做出更加准确和及时的诊断。此外，通过对大规模健康数据的分析，可以揭示人们的生活方式和疾病之间的关系，为健康管理和疾病预防提供科学依据。同时，大数据技术还可以帮助药企加药物研发的速度和提高研发

大数据应用技术是指通过收集、处理、分析和利用大模数据来获取有价值的信息见，从而实现商业价值。大数据应用技术在商业领域中发挥着重要作用。通过收集和分析大规模的消费者数据，企业可以了解消费者的需求和偏好，进而制定更加精准和有效的营销策略。此外，大数据技术还可以帮助企业进行产品研发和创新。通过收集和分析市场数据、竞争对手的信息，企业可以更好地抓住市场机会，提高产品质量和创新能力。大数据应用技术在交通拥堵。同时，通过对环境数据的收集和分析，可以定位和解决污染源，改善环境质量。大数据应用技术在医疗领域也有广泛的应用。医疗领域中产生的大量数据，如病历、影像等可以通过大数据技术进行分析和挖掘，帮助城市管理中也扮演着重要角色。城市中存在的诸多问题例如交通拥堵、环境污染、资源浪费等都可以通过大数据技术进行解决。通过收集和分析大规模的交通数据，城市管理者可以制定更加科学和高效的交通规划，优化交通流量，减少医生做出更加准确和及时的诊断。此外，通过对大规模健康数据的分析，可以揭示人们的生活方式和疾病之间的关系，为健康管理和疾病预防提供科学依据。同时，大数据技术还可以帮助药企加药物研发的速度和提高研发

大数据应用技术是指通过收集、处理、分析和利用大模数据来获取有价值的信息见，从而实现商业价值。大数据应用技术在商业领域中发挥着重要作用。通过收集和分析大规模的消费者数据，企业可以了解消费者的需求和偏好，进而制定更加精准和有效的营销策略。此外，大数据技术还可以帮助企业进行产品研发和创新。通过收集和分析市场数据、竞争对手的信息，企业可以更好地抓住市场机会，提高产品质量和创新能力。大数据应用技术在交通拥堵。同时，通过对环境数据的收集和分析，可以定位和解决污染源，改善环境质量。大数据应用技术在医疗领域也有广泛的应用。医疗领域中产生的大量数据，如病历、影像等可以通过大数据技术进行分析和挖掘，帮助城市管理中也扮演着重要角色。城市中存在的诸多问题例如交通拥堵、环境污染、资源浪费等都可以通过大数据技术进行解决。通过收集和分析大规模的交通数据，城市管理者可以制定更加科学和高效的交通规划，优化交通流量，减少医生做出更加准确和及时的诊断。此外，通过对大规模健康数据的分析，可以揭示人们的生活方式和疾病之间的关系，为健康管理和疾病预防提供科学依据。同时，大数据技术还可以帮助药企加药物研发的速度和提高研发

隐私计算是一种能够在保护数据隐私的前提下，实现数据共享和分析的技术。它在多个行业中有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景：金融行业风险控制联合风控：金融机构可以利用隐私计算技术，将自身和外部数据数据，隐私计算技术可以实现运营商之间的数据共享，赋能不同行业的场景应用。例如，通过隐私计算平台，运营商可以共享用户的行为数据，帮助其他行业进行市场分析和用户画像。能源行业数据共享能源数据共享：隐私计算提高反洗钱甄别能力，通过联合分析多家机构的数据，识别可疑交易行为，而不泄露客户的隐私信息。营销精准营销：金融机构可以利用隐私计算技术，对客户数据进行分析，生成精准的用户画像，从而实现个性化的营销推荐大行联合发起，实现了原始数据不出域、数据可用不可见、使用可控可计量。医疗行业临床辅助智能医学影像分析：通过隐私计算技术，可以安全有效地利用影像学数据进行多中心数据协作，提高训练样本数据量和质量，从而提升模型精度和训练效果，帮助医生进行辅助诊断。智能电子病历：隐私计算可以实现区域内医疗信息的安全共享，医生可以获取患者的各种疾病发生概率，从而更好地进行临床诊疗和指导。医学科研数据共享：隐私计算技术可以

隐私计算是一种能够在保护数据隐私的前提下，实现数据共享和分析的技术。它在多个行业中有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景：金融行业风险控制联合风控：金融机构可以利用隐私计算技术，将自身和外部数据数据，隐私计算技术可以实现运营商之间的数据共享，赋能不同行业的场景应用。例如，通过隐私计算平台，运营商可以共享用户的行为数据，帮助其他行业进行市场分析和用户画像。能源行业数据共享能源数据共享：隐私计算提高反洗钱甄别能力，通过联合分析多家机构的数据，识别可疑交易行为，而不泄露客户的隐私信息。营销精准营销：金融机构可以利用隐私计算技术，对客户数据进行分析，生成精准的用户画像，从而实现个性化的营销推荐大行联合发起，实现了原始数据不出域、数据可用不可见、使用可控可计量。医疗行业临床辅助智能医学影像分析：通过隐私计算技术，可以安全有效地利用影像学数据进行多中心数据协作，提高训练样本数据量和质量，从而提升模型精度和训练效果，帮助医生进行辅助诊断。智能电子病历：隐私计算可以实现区域内医疗信息的安全共享，医生可以获取患者的各种疾病发生概率，从而更好地进行临床诊疗和指导。医学科研数据共享：隐私计算技术可以

隐私计算是一种能够在保护数据隐私的前提下，实现数据共享和分析的技术。它在多个行业中有广泛的应用，以下是一些主要的应用场景：金融行业风险控制联合风控：金融机构可以利用隐私计算技术，将自身和外部数据数据，隐私计算技术可以实现运营商之间的数据共享，赋能不同行业的场景应用。例如，通过隐私计算平台，运营商可以共享用户的行为数据，帮助其他行业进行市场分析和用户画像。能源行业数据共享能源数据共享：隐私计算提高反洗钱甄别能力，通过联合分析多家机构的数据，识别可疑交易行为，而不泄露客户的隐私信息。营销精准营销：金融机构可以利用隐私计算技术，对客户数据进行分析，生成精准的用户画像，从而实现个性化的营销推荐大行联合发起，实现了原始数据不出域、数据可用不可见、使用可控可计量。医疗行业临床辅助智能医学影像分析：通过隐私计算技术，可以安全有效地利用影像学数据进行多中心数据协作，提高训练样本数据量和质量，从而提升模型精度和训练效果，帮助医生进行辅助诊断。智能电子病历：隐私计算可以实现区域内医疗信息的安全共享，医生可以获取患者的各种疾病发生概率，从而更好地进行临床诊疗和指导。医学科研数据共享：隐私计算技术可以

隐私计算可以使用在多个应用场景中，以下是一些典型的隐私计算应用案例：医疗保健：医疗数据是非常敏感的，因此在医疗保健领域广泛应用隐私计算技术。例如，医院可以使用差分隐私技术保护患者隐私，同时进行数据，包括敏感的个人数据。因此，隐私计算可以应用于保护用户隐私。例如，在训练模型时，可以使用差分隐私技术来保护用户数据。城市规划：城市规划需要处理大量的人口和交通数据，这些数据都是非常敏感的。因此，隐私计算。例如，在广告投放时可以使用差分隐私技术来保护用户数据隐私。隐私计算在医疗保健、金融、人工智能、城市规划和电子商务等领域都有广泛的应用，可以保证数据隐私和安全性，同时保证数据共享和分析的效果。星环科技挖掘和病例分析。金融领域：隐私计算可以用于保护客户隐私和金融机构之间的数据共享。例如，可以利用安全多方计算技术完成多个机构之间的客户数据共享，而不会泄露客户隐私。人工智能：人工智能需要处理大量的数据可以用来保护这些数据。例如，可以使用安全多方计算技术来合作分析人口和交通路线数据，以进行城市规划。电子商务：电子商务需要处理大量的用户购物数据，这些数据也是非常敏感的。因此，隐私计算可以用于保护用户隐私

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":...

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

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...

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...

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"}...

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。...