数据要素流通 实施价格

数据要素流通平台是一种专门用于促进数据要素在不同主体（如企业、政府部门、科研机构等）之间安全、高效、合规流通的基础设施。它通过一系列技术手段和规则体系，打破数据孤岛，使得数据能够像其他生产要素（如场所和规则，支持数据的购买、租赁、共享等多种交易方式。合规与监管支持：确保数据要素的流通符合国家法律法规和行业政策。技术支撑体系隐私计算技术：如多方安全计算、联邦学习、同态加密等。以联邦学习为例，它可科学性。产业协同创新：在不同产业之间实现数据流通，推动产业协同创新。如制造业企业与金融机构的数据流通，可以为企业提供更精准的金融服务，同时金融机构也可以通过企业的数据更好地评估风险。数据交易市场建设：是构建数据交易市场的核心基础设施，能够活跃数据交易，促进数据要素的市场化配置。数据进行清洗、转换、分类等整合操作，将不同格式和标准的数据转化为可以在平台上流通的统一格式。数据安全保障：运用多种安全技术来确保数据在流通和存储过程中的安全性。数据质量管理：对数据的质量进行评估、监测和提升。包括检查数据的准确性、完整性、一致性等质量指标，对于质量不达标的数据进行修复或过滤。数据定价与交易：建立数据定价机制，根据数据的质量、稀缺性、应用价值等因素来确定数据的价格。同时，提供数据交易的

数据要素流通平台是一种专门用于促进数据要素在不同主体（如企业、政府部门、科研机构等）之间安全、高效、合规流通的基础设施。它通过一系列技术手段和规则体系，打破数据孤岛，使得数据能够像其他生产要素（如场所和规则，支持数据的购买、租赁、共享等多种交易方式。合规与监管支持：确保数据要素的流通符合国家法律法规和行业政策。技术支撑体系隐私计算技术：如多方安全计算、联邦学习、同态加密等。以联邦学习为例，它可科学性。产业协同创新：在不同产业之间实现数据流通，推动产业协同创新。如制造业企业与金融机构的数据流通，可以为企业提供更精准的金融服务，同时金融机构也可以通过企业的数据更好地评估风险。数据交易市场建设：是构建数据交易市场的核心基础设施，能够活跃数据交易，促进数据要素的市场化配置。数据进行清洗、转换、分类等整合操作，将不同格式和标准的数据转化为可以在平台上流通的统一格式。数据安全保障：运用多种安全技术来确保数据在流通和存储过程中的安全性。数据质量管理：对数据的质量进行评估、监测和提升。包括检查数据的准确性、完整性、一致性等质量指标，对于质量不达标的数据进行修复或过滤。数据定价与交易：建立数据定价机制，根据数据的质量、稀缺性、应用价值等因素来确定数据的价格。同时，提供数据交易的

数据要素流通平台是一种专门用于促进数据要素在不同主体（如企业、政府部门、科研机构等）之间安全、高效、合规流通的基础设施。它通过一系列技术手段和规则体系，打破数据孤岛，使得数据能够像其他生产要素（如场所和规则，支持数据的购买、租赁、共享等多种交易方式。合规与监管支持：确保数据要素的流通符合国家法律法规和行业政策。技术支撑体系隐私计算技术：如多方安全计算、联邦学习、同态加密等。以联邦学习为例，它可科学性。产业协同创新：在不同产业之间实现数据流通，推动产业协同创新。如制造业企业与金融机构的数据流通，可以为企业提供更精准的金融服务，同时金融机构也可以通过企业的数据更好地评估风险。数据交易市场建设：是构建数据交易市场的核心基础设施，能够活跃数据交易，促进数据要素的市场化配置。数据进行清洗、转换、分类等整合操作，将不同格式和标准的数据转化为可以在平台上流通的统一格式。数据安全保障：运用多种安全技术来确保数据在流通和存储过程中的安全性。数据质量管理：对数据的质量进行评估、监测和提升。包括检查数据的准确性、完整性、一致性等质量指标，对于质量不达标的数据进行修复或过滤。数据定价与交易：建立数据定价机制，根据数据的质量、稀缺性、应用价值等因素来确定数据的价格。同时，提供数据交易的

才会产生价值。在推动数据要素化流通的过程中，还需要解决一些重要问题，比如数据安全法、个人信息保护法等法律法规的制定和实施，以及面向数据要素流通全过程的基础制度、流通机制及其支撑技术的突破和完善。同时数据要素化流通是指将数据资源转化为数据资产，并在数据要素市场上进行流通交易的过程。这一过程需要以确权、登记等标准化运作方式，把数据资源变成有价值的附着物，再通过流通交易转化为数据资产。数据只有流通中，也需要转变传统观念，鼓励创新思维，不断探索和实践数据要素流通的新模式和新路径。星环数据要素流通解决方案为了帮助企业发挥数据资产的价值，星环提供了覆盖云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据流通解决方案。该解决方案覆盖数据生命周期的各个阶段，包括数据的收集、存储、使用、加工以及流通。这种矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障客户的数据安全，支撑业务合法合规的开展。

才会产生价值。在推动数据要素化流通的过程中，还需要解决一些重要问题，比如数据安全法、个人信息保护法等法律法规的制定和实施，以及面向数据要素流通全过程的基础制度、流通机制及其支撑技术的突破和完善。同时数据要素化流通是指将数据资源转化为数据资产，并在数据要素市场上进行流通交易的过程。这一过程需要以确权、登记等标准化运作方式，把数据资源变成有价值的附着物，再通过流通交易转化为数据资产。数据只有流通中，也需要转变传统观念，鼓励创新思维，不断探索和实践数据要素流通的新模式和新路径。星环数据要素流通解决方案为了帮助企业发挥数据资产的价值，星环提供了覆盖云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据流通解决方案。该解决方案覆盖数据生命周期的各个阶段，包括数据的收集、存储、使用、加工以及流通。这种矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障客户的数据安全，支撑业务合法合规的开展。

才会产生价值。在推动数据要素化流通的过程中，还需要解决一些重要问题，比如数据安全法、个人信息保护法等法律法规的制定和实施，以及面向数据要素流通全过程的基础制度、流通机制及其支撑技术的突破和完善。同时数据要素化流通是指将数据资源转化为数据资产，并在数据要素市场上进行流通交易的过程。这一过程需要以确权、登记等标准化运作方式，把数据资源变成有价值的附着物，再通过流通交易转化为数据资产。数据只有流通中，也需要转变传统观念，鼓励创新思维，不断探索和实践数据要素流通的新模式和新路径。星环数据要素流通解决方案为了帮助企业发挥数据资产的价值，星环提供了覆盖云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据流通解决方案。该解决方案覆盖数据生命周期的各个阶段，包括数据的收集、存储、使用、加工以及流通。这种矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障客户的数据安全，支撑业务合法合规的开展。

才会产生价值。在推动数据要素化流通的过程中，还需要解决一些重要问题，比如数据安全法、个人信息保护法等法律法规的制定和实施，以及面向数据要素流通全过程的基础制度、流通机制及其支撑技术的突破和完善。同时数据要素化流通是指将数据资源转化为数据资产，并在数据要素市场上进行流通交易的过程。这一过程需要以确权、登记等标准化运作方式，把数据资源变成有价值的附着物，再通过流通交易转化为数据资产。数据只有流通中，也需要转变传统观念，鼓励创新思维，不断探索和实践数据要素流通的新模式和新路径。星环数据要素流通解决方案为了帮助企业发挥数据资产的价值，星环提供了覆盖云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据流通解决方案。该解决方案覆盖数据生命周期的各个阶段，包括数据的收集、存储、使用、加工以及流通。这种矩阵式的数据安全能力体系，可全方位保障客户的数据安全，支撑业务合法合规的开展。

数据要素流通是指以数据要素作为流通对象，按照一定规则从数据提供方传递到数据需求方的过程，即数据资源先后被不同主体获取、掌握或利用的过程。数据要素流通是数据价值实现的基本方式，是数据要素市场化建设的核心环节。数据要素流通的内涵流通方式：数据开放：公共数据为主的数据开放，如政府数据开放平台。数据共享：政府间数据共享、政企间数据流通、企业间数据流通（包括企业内部数据共享、产业链上下游企业间共享）。数据的前提下，提供数据的计算和分析结果。流通范围：内部不同部门之间的流动：企业内部不同部门之间的数据共享。跨组织的流动：不同企业或机构之间的数据流通。数据要素流通的关键技术隐私保护计算：定义：在保证数据条款，解决数据可控的前置性问题，实现对数据资产使用的时间、地点、主体、行为和客体等因素的控制。数据要素流通的安全保障数据安全保护：数据安全保护对象：包括数据本身、数据处理活动、数据流通设施等。数据安全保护措施：保护数据不被泄露、篡改，防止数据基础设施上承载的海量数据丢失，保障业务在线和可追溯。数据要素流通规则：准入规则：建立数据要素流通准入标准，完善数据要素市场主体准入机制。管理规则：规范场内和场外

数据要素流通是指以数据要素作为流通对象，按照一定规则从数据提供方传递到数据需求方的过程，即数据资源先后被不同主体获取、掌握或利用的过程。数据要素流通是数据价值实现的基本方式，是数据要素市场化建设的核心环节。数据要素流通的内涵流通方式：数据开放：公共数据为主的数据开放，如政府数据开放平台。数据共享：政府间数据共享、政企间数据流通、企业间数据流通（包括企业内部数据共享、产业链上下游企业间共享）。数据的前提下，提供数据的计算和分析结果。流通范围：内部不同部门之间的流动：企业内部不同部门之间的数据共享。跨组织的流动：不同企业或机构之间的数据流通。数据要素流通的关键技术隐私保护计算：定义：在保证数据条款，解决数据可控的前置性问题，实现对数据资产使用的时间、地点、主体、行为和客体等因素的控制。数据要素流通的安全保障数据安全保护：数据安全保护对象：包括数据本身、数据处理活动、数据流通设施等。数据安全保护措施：保护数据不被泄露、篡改，防止数据基础设施上承载的海量数据丢失，保障业务在线和可追溯。数据要素流通规则：准入规则：建立数据要素流通准入标准，完善数据要素市场主体准入机制。管理规则：规范场内和场外

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。

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：

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

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

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。...

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"}...

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

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...