数据要素涉及到的技术

数据要素化治理是指将数据作为一种关键的生产要素进行管理和利用的过程，它涉及到数据的确权、流通、交易、使用、分配、治理、安全等多个方面。以下是数据要素化治理的几个关键点：数据产权制度：探索建立数据治理技术发展：重视数据加密、可信流通、安全治理等关键技术的研究和攻关，以支持数据要素化治理。数据治理政策和标准：逐步完善数据产权界定、数据流通和交易、数据要素收益分配、公共数据授权使用、数据交易场所产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，强化高质量数据要素供给。数据流通和交易：建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，完善数据流通规则，构建交易制度体系。数据安全与治理：把安全贯穿数据治理全过程，构建政府、企业、社会多方协同的治理模式，创新政府治理方式，明确各方主体责任和义务。数据要素供给优化：顺应经济社会数字化转型发展趋势，推动数据要素供给调整优化，提高数据要素供给数量和质量。数据建设、数据治理等主要领域关键环节的政策及标准。数据治理参与主体多元化：数据治理的参与主体趋于均衡多元化，包括政府、国际组织、行业组织、个人等，政企协同在数据治理中的作用日益深化。数据治理与人工智能技术融合

数据要素化治理是指将数据作为一种关键的生产要素进行管理和利用的过程，它涉及到数据的确权、流通、交易、使用、分配、治理、安全等多个方面。以下是数据要素化治理的几个关键点：数据产权制度：探索建立数据治理技术发展：重视数据加密、可信流通、安全治理等关键技术的研究和攻关，以支持数据要素化治理。数据治理政策和标准：逐步完善数据产权界定、数据流通和交易、数据要素收益分配、公共数据授权使用、数据交易场所产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，强化高质量数据要素供给。数据流通和交易：建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，完善数据流通规则，构建交易制度体系。数据安全与治理：把安全贯穿数据治理全过程，构建政府、企业、社会多方协同的治理模式，创新政府治理方式，明确各方主体责任和义务。数据要素供给优化：顺应经济社会数字化转型发展趋势，推动数据要素供给调整优化，提高数据要素供给数量和质量。数据建设、数据治理等主要领域关键环节的政策及标准。数据治理参与主体多元化：数据治理的参与主体趋于均衡多元化，包括政府、国际组织、行业组织、个人等，政企协同在数据治理中的作用日益深化。数据治理与人工智能技术融合

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数据要素化治理是指将数据作为一种关键的生产要素进行管理和利用的过程，它涉及到数据的确权、流通、交易、使用、分配、治理、安全等多个方面。以下是数据要素化治理的几个关键点：数据产权制度：探索建立数据治理技术发展：重视数据加密、可信流通、安全治理等关键技术的研究和攻关，以支持数据要素化治理。数据治理政策和标准：逐步完善数据产权界定、数据流通和交易、数据要素收益分配、公共数据授权使用、数据交易场所产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，强化高质量数据要素供给。数据流通和交易：建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，完善数据流通规则，构建交易制度体系。数据安全与治理：把安全贯穿数据治理全过程，构建政府、企业、社会多方协同的治理模式，创新政府治理方式，明确各方主体责任和义务。数据要素供给优化：顺应经济社会数字化转型发展趋势，推动数据要素供给调整优化，提高数据要素供给数量和质量。数据建设、数据治理等主要领域关键环节的政策及标准。数据治理参与主体多元化：数据治理的参与主体趋于均衡多元化，包括政府、国际组织、行业组织、个人等，政企协同在数据治理中的作用日益深化。数据治理与人工智能技术融合

数据要素化治理是指将数据作为一种关键的生产要素进行管理和利用的过程，它涉及到数据的确权、流通、交易、使用、分配、治理、安全等多个方面。以下是数据要素化治理的几个关键点：数据产权制度：探索建立数据治理技术发展：重视数据加密、可信流通、安全治理等关键技术的研究和攻关，以支持数据要素化治理。数据治理政策和标准：逐步完善数据产权界定、数据流通和交易、数据要素收益分配、公共数据授权使用、数据交易场所产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，强化高质量数据要素供给。数据流通和交易：建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，完善数据流通规则，构建交易制度体系。数据安全与治理：把安全贯穿数据治理全过程，构建政府、企业、社会多方协同的治理模式，创新政府治理方式，明确各方主体责任和义务。数据要素供给优化：顺应经济社会数字化转型发展趋势，推动数据要素供给调整优化，提高数据要素供给数量和质量。数据建设、数据治理等主要领域关键环节的政策及标准。数据治理参与主体多元化：数据治理的参与主体趋于均衡多元化，包括政府、国际组织、行业组织、个人等，政企协同在数据治理中的作用日益深化。数据治理与人工智能技术融合

数据要素化治理是指将数据作为一种关键的生产要素进行管理和利用的过程，它涉及到数据的确权、流通、交易、使用、分配、治理、安全等多个方面。以下是数据要素化治理的几个关键点：数据产权制度：探索建立数据治理技术发展：重视数据加密、可信流通、安全治理等关键技术的研究和攻关，以支持数据要素化治理。数据治理政策和标准：逐步完善数据产权界定、数据流通和交易、数据要素收益分配、公共数据授权使用、数据交易场所产权制度，推动数据产权结构性分置和有序流通，强化高质量数据要素供给。数据流通和交易：建立合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，完善数据流通规则，构建交易制度体系。数据安全与治理：把安全贯穿数据治理全过程，构建政府、企业、社会多方协同的治理模式，创新政府治理方式，明确各方主体责任和义务。数据要素供给优化：顺应经济社会数字化转型发展趋势，推动数据要素供给调整优化，提高数据要素供给数量和质量。数据建设、数据治理等主要领域关键环节的政策及标准。数据治理参与主体多元化：数据治理的参与主体趋于均衡多元化，包括政府、国际组织、行业组织、个人等，政企协同在数据治理中的作用日益深化。数据治理与人工智能技术融合

数据湖的技术架构是一个复杂的系统，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和治理等多个方面。存储层：数据湖的存储层通常基于分布式文件系统，这些系统以块为单位存储数据，并将其分散到多个存储节点，提供高可用性和冗余。数据管理与元数据层：数据湖需要有效的元数据管理，它提供数据分类、元数据搜索和数据血缘分析的功能。数据治理与安全层：数据治理与安全是数据湖的重要组成部分，安全与访问控制框架，提供细粒度的安全策略管理、审计和加密功能。分层架构设计：数据湖通常采用多层设计来处理数据的不同生命周期，包括原始数据层、清洗层、聚合层和访问层。微服务架构与数据湖结合：数据湖的架构设计可以采用微服务架构，构建专注于业务功能并可独立部署的小型服务，以实现解耦、敏捷和可扩展性。云原生数据湖架构：云原生数据湖架构，如阿里云的数据湖解决方案，提供了统一存储各类数据的存储层、服务化的管控与优化的管控层、多元的计算与分析层，以及面向湖和仓完善的数据开发体系和数据治理平台。

数据湖的技术架构是一个复杂的系统，它涉及到数据的采集、存储、处理、分析和治理等多个方面。存储层：数据湖的存储层通常基于分布式文件系统，这些系统以块为单位存储数据，并将其分散到多个存储节点，提供高可用性和冗余。数据管理与元数据层：数据湖需要有效的元数据管理，它提供数据分类、元数据搜索和数据血缘分析的功能。数据治理与安全层：数据治理与安全是数据湖的重要组成部分，安全与访问控制框架，提供细粒度的安全策略管理、审计和加密功能。分层架构设计：数据湖通常采用多层设计来处理数据的不同生命周期，包括原始数据层、清洗层、聚合层和访问层。微服务架构与数据湖结合：数据湖的架构设计可以采用微服务架构，构建专注于业务功能并可独立部署的小型服务，以实现解耦、敏捷和可扩展性。云原生数据湖架构：云原生数据湖架构，如阿里云的数据湖解决方案，提供了统一存储各类数据的存储层、服务化的管控与优化的管控层、多元的计算与分析层，以及面向湖和仓完善的数据开发体系和数据治理平台。

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

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。

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":...

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...

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：

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...

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。...