物流 知识中台

物流数据中台是物流行业数字化转型的关键组成部分，它通过整合和分析物流数据，为企业提供决策支持和业务优化方案。以下是物流数据中台的主要建设内容和特点：技术体系：物流数据中台的技术体系包括数据采集、加工（公共数据中心）和应用层（萃取数据中心和主题中心）。物流数据中台能够整合物流行业多源异构数据，打造统一的数据平台，实现数据的集中管理和治理。服务体系：物流数据中台提供数据服务化，将数据封装成服务提供给业务或下游系统使用，实现D2V（DatatoValue）的理念。它支持数据大屏和BI报表等数据应用，为运营分析提供直接有效的服务。运营体系：物流数据中台的运营体系包括数据质量管理、数据安全和隐私保护等。它还包括数据备份与恢复机制、权限管理和开发与生产环境物理隔离等安全保障措施。安全保障：数据安全与隐私保护是物流数据中台建设的重要环节，涉及到客户信息、订单信息等敏感数据的保护。采用数据加密、访问控制等手段确保数据的安全性和隐私性。智慧园区案例：物流数据中台可以作为智慧园区建设的一部分，通过智能分析优化资源配置和提高出行效率。未来趋势：物流数据中台将更加注重与业务场景的紧密结合，通过技术创新和生态协同来不断提升其价值和竞争力。它将更加智能化和个性化，为物流企业提供更精准的决策支持和业务优化方案。

物流数据中台是物流行业数字化转型的关键组成部分，它通过整合和分析物流数据，为企业提供决策支持和业务优化方案。以下是物流数据中台的主要建设内容和特点：技术体系：物流数据中台的技术体系包括数据采集、加工（公共数据中心）和应用层（萃取数据中心和主题中心）。物流数据中台能够整合物流行业多源异构数据，打造统一的数据平台，实现数据的集中管理和治理。服务体系：物流数据中台提供数据服务化，将数据封装成服务提供给业务或下游系统使用，实现D2V（DatatoValue）的理念。它支持数据大屏和BI报表等数据应用，为运营分析提供直接有效的服务。运营体系：物流数据中台的运营体系包括数据质量管理、数据安全和隐私保护等。它还包括数据备份与恢复机制、权限管理和开发与生产环境物理隔离等安全保障措施。安全保障：数据安全与隐私保护是物流数据中台建设的重要环节，涉及到客户信息、订单信息等敏感数据的保护。采用数据加密、访问控制等手段确保数据的安全性和隐私性。智慧园区案例：物流数据中台可以作为智慧园区建设的一部分，通过智能分析优化资源配置和提高出行效率。未来趋势：物流数据中台将更加注重与业务场景的紧密结合，通过技术创新和生态协同来不断提升其价值和竞争力。它将更加智能化和个性化，为物流企业提供更精准的决策支持和业务优化方案。

物流数据中台是物流行业数字化转型的关键组成部分，它通过整合和分析物流数据，为企业提供决策支持和业务优化方案。以下是物流数据中台的主要建设内容和特点：技术体系：物流数据中台的技术体系包括数据采集、加工（公共数据中心）和应用层（萃取数据中心和主题中心）。物流数据中台能够整合物流行业多源异构数据，打造统一的数据平台，实现数据的集中管理和治理。服务体系：物流数据中台提供数据服务化，将数据封装成服务提供给业务或下游系统使用，实现D2V（DatatoValue）的理念。它支持数据大屏和BI报表等数据应用，为运营分析提供直接有效的服务。运营体系：物流数据中台的运营体系包括数据质量管理、数据安全和隐私保护等。它还包括数据备份与恢复机制、权限管理和开发与生产环境物理隔离等安全保障措施。安全保障：数据安全与隐私保护是物流数据中台建设的重要环节，涉及到客户信息、订单信息等敏感数据的保护。采用数据加密、访问控制等手段确保数据的安全性和隐私性。智慧园区案例：物流数据中台可以作为智慧园区建设的一部分，通过智能分析优化资源配置和提高出行效率。未来趋势：物流数据中台将更加注重与业务场景的紧密结合，通过技术创新和生态协同来不断提升其价值和竞争力。它将更加智能化和个性化，为物流企业提供更精准的决策支持和业务优化方案。

数据中台在物流行业的应用包括数据整合与管理、智能决策支持、运营效率优化、客户体验提升、风险管理以及供应链协同与优化等多个方面。‌数据整合与共享‌物流行业中，数据通常分散在不同的系统和部门中，导致信息孤岛现象严重。数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，包括来自不同物流环节、不同业务系统以及供应链上下游的数据，构建统一的数据平台，实现数据的集中管理和共享。通过数据中台，物流企业可以打破信息孤岛，实现跨部门、跨系统的数据流通，提高信息的透明度，减少信息传递中的误差和延迟。‌智能决策支持‌数据中台集成大量的历史数据和实时数据，利用数据分析和机器学习技术，为物流企业提供智能决策支持。通过深度挖掘和发展战略。‌运营效率优化‌数据中台通过对物流各环节的数据进行全面采集和分析，找出影响效率的瓶颈和问题，并提出改进方案。借助数据中台，物流企业可以实时监控运输、仓储、配送等环节的绩效指标，及时发现异常情况，采取相应的改进措施。例如，通过分析配送路径和时间，优化配送路线，减少运输时间和成本，提高配送效率和准时率。‌客户体验提升‌数据中台通过全面采集和分析客户数据，了解客户需求和偏好，为物流企业提供个性化的

数据中台在物流行业的应用包括数据整合与共享、智能决策支持、运营效率优化、客户体验提升、风险管理和供应链协同与优化等多个方面。‌数据整合与共享‌：物流行业中，数据通常分散在不同的系统和部门中，导致信息孤岛现象严重。数据中台通过整合企业内部和外部的数据资源，构建统一的数据平台，实现数据的集中管理和共享。‌智能决策支持‌：数据中台集成大量的历史数据和实时数据，利用数据分析和机器学习技术，为物流企业提供‌：数据中台通过对物流各环节的数据进行全面采集和分析，找出影响效率的瓶颈和问题，并提出改进方案。实时监控运输、仓储、配送等环节的绩效指标，及时发现异常情况，采取相应的改进措施。‌客户体验提升‌：数据中台通过，及时处理客户投诉和问题，提高客户满意度和忠诚度。‌风险管理‌：物流行业面临着诸多风险和不确定性，如自然灾害、交通事故、政策变化等。数据中台通过对物流各环节的数据进行全面监控和分析，及时发现和预警潜在的风险，采取相应的防范措施。‌供应链协同与优化‌：数据中台通过对供应链各环节的数据进行全面采集和分析，实现供应链的协同和优化。实时监控供应链的库存、采购、生产和配送等环节的绩效指标，及时发现和解

数据中台在物流行业的应用包括数据整合与管理、智能决策支持、运营效率优化、客户体验提升、风险管理以及供应链协同与优化等多个方面。‌数据整合与共享‌物流行业中，数据通常分散在不同的系统和部门中，导致信息孤岛现象严重。数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，包括来自不同物流环节、不同业务系统以及供应链上下游的数据，构建统一的数据平台，实现数据的集中管理和共享。通过数据中台，物流企业可以打破信息孤岛，实现跨部门、跨系统的数据流通，提高信息的透明度，减少信息传递中的误差和延迟。‌智能决策支持‌数据中台集成大量的历史数据和实时数据，利用数据分析和机器学习技术，为物流企业提供智能决策支持。通过深度挖掘和发展战略。‌运营效率优化‌数据中台通过对物流各环节的数据进行全面采集和分析，找出影响效率的瓶颈和问题，并提出改进方案。借助数据中台，物流企业可以实时监控运输、仓储、配送等环节的绩效指标，及时发现异常情况，采取相应的改进措施。例如，通过分析配送路径和时间，优化配送路线，减少运输时间和成本，提高配送效率和准时率。‌客户体验提升‌数据中台通过全面采集和分析客户数据，了解客户需求和偏好，为物流企业提供个性化的

数据中台在物流行业的应用包括数据整合与共享、智能决策支持、运营效率优化、客户体验提升、风险管理和供应链协同与优化等多个方面。‌数据整合与共享‌：物流行业中，数据通常分散在不同的系统和部门中，导致信息孤岛现象严重。数据中台通过整合企业内部和外部的数据资源，构建统一的数据平台，实现数据的集中管理和共享。‌智能决策支持‌：数据中台集成大量的历史数据和实时数据，利用数据分析和机器学习技术，为物流企业提供‌：数据中台通过对物流各环节的数据进行全面采集和分析，找出影响效率的瓶颈和问题，并提出改进方案。实时监控运输、仓储、配送等环节的绩效指标，及时发现异常情况，采取相应的改进措施。‌客户体验提升‌：数据中台通过，及时处理客户投诉和问题，提高客户满意度和忠诚度。‌风险管理‌：物流行业面临着诸多风险和不确定性，如自然灾害、交通事故、政策变化等。数据中台通过对物流各环节的数据进行全面监控和分析，及时发现和预警潜在的风险，采取相应的防范措施。‌供应链协同与优化‌：数据中台通过对供应链各环节的数据进行全面采集和分析，实现供应链的协同和优化。实时监控供应链的库存、采购、生产和配送等环节的绩效指标，及时发现和解

数据中台在物流行业的应用包括数据整合与共享、智能决策支持、运营效率优化、客户体验提升、风险管理和供应链协同与优化等多个方面。‌数据整合与共享‌：物流行业中，数据通常分散在不同的系统和部门中，导致信息孤岛现象严重。数据中台通过整合企业内部和外部的数据资源，构建统一的数据平台，实现数据的集中管理和共享。‌智能决策支持‌：数据中台集成大量的历史数据和实时数据，利用数据分析和机器学习技术，为物流企业提供‌：数据中台通过对物流各环节的数据进行全面采集和分析，找出影响效率的瓶颈和问题，并提出改进方案。实时监控运输、仓储、配送等环节的绩效指标，及时发现异常情况，采取相应的改进措施。‌客户体验提升‌：数据中台通过，及时处理客户投诉和问题，提高客户满意度和忠诚度。‌风险管理‌：物流行业面临着诸多风险和不确定性，如自然灾害、交通事故、政策变化等。数据中台通过对物流各环节的数据进行全面监控和分析，及时发现和预警潜在的风险，采取相应的防范措施。‌供应链协同与优化‌：数据中台通过对供应链各环节的数据进行全面采集和分析，实现供应链的协同和优化。实时监控供应链的库存、采购、生产和配送等环节的绩效指标，及时发现和解

数据中台在物流行业的应用包括数据整合与管理、智能决策支持、运营效率优化、客户体验提升、风险管理以及供应链协同与优化等多个方面。‌数据整合与共享‌物流行业中，数据通常分散在不同的系统和部门中，导致信息孤岛现象严重。数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，包括来自不同物流环节、不同业务系统以及供应链上下游的数据，构建统一的数据平台，实现数据的集中管理和共享。通过数据中台，物流企业可以打破信息孤岛，实现跨部门、跨系统的数据流通，提高信息的透明度，减少信息传递中的误差和延迟。‌智能决策支持‌数据中台集成大量的历史数据和实时数据，利用数据分析和机器学习技术，为物流企业提供智能决策支持。通过深度挖掘和发展战略。‌运营效率优化‌数据中台通过对物流各环节的数据进行全面采集和分析，找出影响效率的瓶颈和问题，并提出改进方案。借助数据中台，物流企业可以实时监控运输、仓储、配送等环节的绩效指标，及时发现异常情况，采取相应的改进措施。例如，通过分析配送路径和时间，优化配送路线，减少运输时间和成本，提高配送效率和准时率。‌客户体验提升‌数据中台通过全面采集和分析客户数据，了解客户需求和偏好，为物流企业提供个性化的

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。...

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：

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"}...

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

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•...

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

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...

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":...