物联网的大模型

：物联网环境通常包括不同设备和系统，通常运行在不同的标准和协议上。数据治理必须解决整合这些不同数据以确保无缝互操作性的挑战。这需要建立共同的数据模型和通信协议。数据存储和生命周期管理：物联网数据治理还物联网（IoT）数据治理是确保物联网环境中数据的有效管理、使用和保护的一系列策略和实践。以下是物联网数据治理的一些关键策略：数据治理框架：实施一个健全的数据治理框架对于确保数据质量、完整性和合规性分析和机器学习从物联网数据中提取有意义的洞察。预测性分析可以预测设备故障、优化资源分配，并改进决策过程。云集成：通过云平台集成，实现物联网数据的可扩展存储、处理和分析。云服务提供了灵活性、可扩展性和成本效率。安全和隐私措施：优先考虑安全和隐私措施以保护物联网数据的整个生命周期。实施加密、认证和访问控制机制，保护数据的完整性和机密性，并遵守行业标准和法规，以确保合规并减轻法律风险。数据集成和互操作性包括数据存储和生命周期管理政策。这涉及确定数据应存储多长时间以及何时应该归档或删除数据，同时确保存储解决方案是可扩展和成本效益的。数据隐私和安全：物联网设备经常收集敏感和个人身份信息，使它们成为网络攻击

，方便应用开发者调用数据中心的数据和功能。应用服务层还支持数据可视化功能，将复杂的数据以直观的图表、地图、仪表盘等形式展示给用户。关键技术与挑战关键技术：大数据技术：由于物联网数据具有海量、多源、异构等特点，大数据技术是处理这些数据的关键。包括数据采集工具、数据存储技术、数据处理框架等，这些技术能够实现数据的高效存储和深度分析。云计算技术：云计算为物联网数据中心提供了强大的计算资源和灵活的存储资源物联网数据中心是一个集中存储、处理和管理物联网设备所产生数据的设施。它是物联网生态系统的核心组成部分，就像一个数据中枢，负责接收、整合来自各种物联网设备发送的海量数据，并提供数据服务，以支持物联网应用的运行和决策。作用：数据汇聚与存储：能够收集来自不同类型、不同协议、不同地理位置的物联网设备的数据，并将这些数据长期、稳定地存储起来。例如，一个城市的物联网数据中心可以汇聚来自交通传感器、环境监测机器学习算法预测设备故障、分析用户行为模式等。数据服务与共享：以标准化的数据服务形式将处理后的数据提供给各种物联网应用。这些应用可以是企业内部的管理系统、智慧城市的运营平台，也可以是面向用户的移动应用

：物联网环境通常包括不同设备和系统，通常运行在不同的标准和协议上。数据治理必须解决整合这些不同数据以确保无缝互操作性的挑战。这需要建立共同的数据模型和通信协议。数据存储和生命周期管理：物联网数据治理还物联网（IoT）数据治理是确保物联网环境中数据的有效管理、使用和保护的一系列策略和实践。以下是物联网数据治理的一些关键策略：数据治理框架：实施一个健全的数据治理框架对于确保数据质量、完整性和合规性分析和机器学习从物联网数据中提取有意义的洞察。预测性分析可以预测设备故障、优化资源分配，并改进决策过程。云集成：通过云平台集成，实现物联网数据的可扩展存储、处理和分析。云服务提供了灵活性、可扩展性和成本效率。安全和隐私措施：优先考虑安全和隐私措施以保护物联网数据的整个生命周期。实施加密、认证和访问控制机制，保护数据的完整性和机密性，并遵守行业标准和法规，以确保合规并减轻法律风险。数据集成和互操作性包括数据存储和生命周期管理政策。这涉及确定数据应存储多长时间以及何时应该归档或删除数据，同时确保存储解决方案是可扩展和成本效益的。数据隐私和安全：物联网设备经常收集敏感和个人身份信息，使它们成为网络攻击

：物联网环境通常包括不同设备和系统，通常运行在不同的标准和协议上。数据治理必须解决整合这些不同数据以确保无缝互操作性的挑战。这需要建立共同的数据模型和通信协议。数据存储和生命周期管理：物联网数据治理还物联网（IoT）数据治理是确保物联网环境中数据的有效管理、使用和保护的一系列策略和实践。以下是物联网数据治理的一些关键策略：数据治理框架：实施一个健全的数据治理框架对于确保数据质量、完整性和合规性分析和机器学习从物联网数据中提取有意义的洞察。预测性分析可以预测设备故障、优化资源分配，并改进决策过程。云集成：通过云平台集成，实现物联网数据的可扩展存储、处理和分析。云服务提供了灵活性、可扩展性和成本效率。安全和隐私措施：优先考虑安全和隐私措施以保护物联网数据的整个生命周期。实施加密、认证和访问控制机制，保护数据的完整性和机密性，并遵守行业标准和法规，以确保合规并减轻法律风险。数据集成和互操作性包括数据存储和生命周期管理政策。这涉及确定数据应存储多长时间以及何时应该归档或删除数据，同时确保存储解决方案是可扩展和成本效益的。数据隐私和安全：物联网设备经常收集敏感和个人身份信息，使它们成为网络攻击

，方便应用开发者调用数据中心的数据和功能。应用服务层还支持数据可视化功能，将复杂的数据以直观的图表、地图、仪表盘等形式展示给用户。关键技术与挑战关键技术：大数据技术：由于物联网数据具有海量、多源、异构等特点，大数据技术是处理这些数据的关键。包括数据采集工具、数据存储技术、数据处理框架等，这些技术能够实现数据的高效存储和深度分析。云计算技术：云计算为物联网数据中心提供了强大的计算资源和灵活的存储资源物联网数据中心是一个集中存储、处理和管理物联网设备所产生数据的设施。它是物联网生态系统的核心组成部分，就像一个数据中枢，负责接收、整合来自各种物联网设备发送的海量数据，并提供数据服务，以支持物联网应用的运行和决策。作用：数据汇聚与存储：能够收集来自不同类型、不同协议、不同地理位置的物联网设备的数据，并将这些数据长期、稳定地存储起来。例如，一个城市的物联网数据中心可以汇聚来自交通传感器、环境监测机器学习算法预测设备故障、分析用户行为模式等。数据服务与共享：以标准化的数据服务形式将处理后的数据提供给各种物联网应用。这些应用可以是企业内部的管理系统、智慧城市的运营平台，也可以是面向用户的移动应用

，方便应用开发者调用数据中心的数据和功能。应用服务层还支持数据可视化功能，将复杂的数据以直观的图表、地图、仪表盘等形式展示给用户。关键技术与挑战关键技术：大数据技术：由于物联网数据具有海量、多源、异构等特点，大数据技术是处理这些数据的关键。包括数据采集工具、数据存储技术、数据处理框架等，这些技术能够实现数据的高效存储和深度分析。云计算技术：云计算为物联网数据中心提供了强大的计算资源和灵活的存储资源物联网数据中心是一个集中存储、处理和管理物联网设备所产生数据的设施。它是物联网生态系统的核心组成部分，就像一个数据中枢，负责接收、整合来自各种物联网设备发送的海量数据，并提供数据服务，以支持物联网应用的运行和决策。作用：数据汇聚与存储：能够收集来自不同类型、不同协议、不同地理位置的物联网设备的数据，并将这些数据长期、稳定地存储起来。例如，一个城市的物联网数据中心可以汇聚来自交通传感器、环境监测机器学习算法预测设备故障、分析用户行为模式等。数据服务与共享：以标准化的数据服务形式将处理后的数据提供给各种物联网应用。这些应用可以是企业内部的管理系统、智慧城市的运营平台，也可以是面向用户的移动应用

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至关重要。降低运营成本和风险：物联网数据中台通过自动化和智能化的数据处理能力，可以显著降低企业的运营成本和风险。通过优化设备运行状态，企业可以减少设备故障率和维护成本。支持大数据和人工智能应用：物联网数据物联网数据中台是一个集成和管理大量设备产生的数据的平台，它在物联网环境中扮演着至关重要的角色。以下是物联网数据中台的一些关键功能和特点：设备接入和管理：物联网数据中台提供海量设备的接入和管理能力数据流处理、历史数据存储和数据备份等功能。数据可视化和实时监控：物联网数据中台通过收集和分析来自各种设备的实时数据，帮助企业更好地理解客户趋势和市场需求，从而做出更加精准的业务决策。它还能够实现设备智能化升级，提高运营效率。数据分析和应用：物联网数据中台不仅能够提升现有业务的效率，还能促进企业的创新和新业务模式的发展。通过构建物联网分析基础设施，企业可以从物联网数据中提取更多价值，开发新的产品和服务。安全性和合规性：物联网数据中台在安全性方面也有显著优势。通过全面的数据管理、数据库运维、数据安全、数据迁移与同步等功能，企业可以高效、安全地进行数据库管理和运维工作，这对于保护企业的核心数据资产

至关重要。降低运营成本和风险：物联网数据中台通过自动化和智能化的数据处理能力，可以显著降低企业的运营成本和风险。通过优化设备运行状态，企业可以减少设备故障率和维护成本。支持大数据和人工智能应用：物联网数据物联网数据中台是一个集成和管理大量设备产生的数据的平台，它在物联网环境中扮演着至关重要的角色。以下是物联网数据中台的一些关键功能和特点：设备接入和管理：物联网数据中台提供海量设备的接入和管理能力数据流处理、历史数据存储和数据备份等功能。数据可视化和实时监控：物联网数据中台通过收集和分析来自各种设备的实时数据，帮助企业更好地理解客户趋势和市场需求，从而做出更加精准的业务决策。它还能够实现设备智能化升级，提高运营效率。数据分析和应用：物联网数据中台不仅能够提升现有业务的效率，还能促进企业的创新和新业务模式的发展。通过构建物联网分析基础设施，企业可以从物联网数据中提取更多价值，开发新的产品和服务。安全性和合规性：物联网数据中台在安全性方面也有显著优势。通过全面的数据管理、数据库运维、数据安全、数据迁移与同步等功能，企业可以高效、安全地进行数据库管理和运维工作，这对于保护企业的核心数据资产

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

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

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":...

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。...

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

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：

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"}...

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•...