数字底座能力中台

数据中台底座是企业数字化转型中一个重要的概念，它为企业的数据管理和应用提供了基础支撑。以下是数据中台底座的定义、功能和架构的概述：定义与范围数据底座：数据底座是企业数据资产的基础存储和管理设施，是一个综合性的数据存储体系。它整合了各种数据源，包括企业内部的业务系统、数据库、文件系统，以及外部的数据源。功能数据存储和管理：数据底座负责海量数据的存储，包括结构化、半结构化和非结构化数据。它为数据中台数据能够从各种数据源顺利进入存储系统。对企业业务的作用基础保障：数据底座为企业提供了数据的基础保障，是数据的“根基”。它确保企业的数据有地方存储，并且能够被稳定地访问和管理。数据中台与数据底座的关系互补性：数据中台和数据底座作为数据架构和数据治理的两个重要概念，二者之间具有着密切的关系和互补性。数据中台作为数据架构的核心，主要负责数据的整合和共享，而数据底座则为数据中台提供了技术上的支撑和保障，实现了数据的高效存储和处理。提供了物理存储和基本的管理功能。数据采集：数据底座通过各种传感器、设备和系统，将企业内外部的数据源进行采集。数据整合：数据底座通过分布式存储和计算技术，实现了数据的高效存储和处理，为企业提供了更加稳定

数据中台底座是企业数字化转型中一个重要的概念，它为企业的数据管理和应用提供了基础支撑。以下是数据中台底座的定义、功能和架构的概述：定义与范围数据底座：数据底座是企业数据资产的基础存储和管理设施，是一个综合性的数据存储体系。它整合了各种数据源，包括企业内部的业务系统、数据库、文件系统，以及外部的数据源。功能数据存储和管理：数据底座负责海量数据的存储，包括结构化、半结构化和非结构化数据。它为数据中台数据能够从各种数据源顺利进入存储系统。对企业业务的作用基础保障：数据底座为企业提供了数据的基础保障，是数据的“根基”。它确保企业的数据有地方存储，并且能够被稳定地访问和管理。数据中台与数据底座的关系互补性：数据中台和数据底座作为数据架构和数据治理的两个重要概念，二者之间具有着密切的关系和互补性。数据中台作为数据架构的核心，主要负责数据的整合和共享，而数据底座则为数据中台提供了技术上的支撑和保障，实现了数据的高效存储和处理。提供了物理存储和基本的管理功能。数据采集：数据底座通过各种传感器、设备和系统，将企业内外部的数据源进行采集。数据整合：数据底座通过分布式存储和计算技术，实现了数据的高效存储和处理，为企业提供了更加稳定

数据底座和数据中台是企业数字化转型中两个重要的概念，它们共同支撑企业的数据管理和应用。以下是它们的定义、功能和关系：定义与范围数据底座：数据底座是一个企业数据的基础支撑平台，主要聚焦于数据的存储和基础管理。它涵盖了海量数据的存储设施，如数据仓库、数据湖、分布式文件系统等，用于存储结构化、半结构化和非结构化的各种数据。数据中台：数据中台是在数据底座基础之上构建的，是一个更侧重于数据整合、共享、服务和价值挖掘的平台。它不仅包含数据，还包括数据处理的技术、算法和工具等。数据中台会对数据底座中的数据进行深度整合，通过数据治理形成数据资产。数据底座：主要目的是实现数据的“物理存储”和基本的管理。它的数据处理相对较浅，重点在于数据的采集、存储和简单的预处理。数据中台：数据处理深度更深，强调数据的融合、加工和价值提取。它会将来自数据底座不同存储区域的数据进行关联和整合，架构与组件数据底座：存储架构采集组件：包含多种数据采集工具、日志采集工具和消息队列。这些工具确保数据能够从各种数据源顺利进入存储系统。数据中台：数据整合与治理组件：包括数据整合模块，用于将数据底座中的数据进行关联和融合；数据治理

数据底座和数据中台是企业数字化转型中两个重要的概念，它们共同支撑企业的数据管理和应用。以下是它们的定义、功能和关系：定义与范围数据底座：数据底座是一个企业数据的基础支撑平台，主要聚焦于数据的存储和基础管理。它涵盖了海量数据的存储设施，如数据仓库、数据湖、分布式文件系统等，用于存储结构化、半结构化和非结构化的各种数据。数据中台：数据中台是在数据底座基础之上构建的，是一个更侧重于数据整合、共享、服务和价值挖掘的平台。它不仅包含数据，还包括数据处理的技术、算法和工具等。数据中台会对数据底座中的数据进行深度整合，通过数据治理形成数据资产。数据底座：主要目的是实现数据的“物理存储”和基本的管理。它的数据处理相对较浅，重点在于数据的采集、存储和简单的预处理。数据中台：数据处理深度更深，强调数据的融合、加工和价值提取。它会将来自数据底座不同存储区域的数据进行关联和整合，架构与组件数据底座：存储架构采集组件：包含多种数据采集工具、日志采集工具和消息队列。这些工具确保数据能够从各种数据源顺利进入存储系统。数据中台：数据整合与治理组件：包括数据整合模块，用于将数据底座中的数据进行关联和融合；数据治理

监控与分析，保障生产效率和质量。通过梳理这些需求，明确数据中台底座需要具备的功能，如数据实时处理能力、多源数据整合能力等。（二）技术需求评估从技术层面考量，确定对数据存储容量、计算性能、扩展性等方面数据中台底座采购指南一、明确采购需求（一）业务需求分析与各业务部门深入沟通，了解他们的数据使用场景和痛点。例如销售部门可能需要实时分析客户购买行为数据，以优化营销策略；生产部门则关注生产流程中的数据的要求。例如，随着业务的发展，数据量预计会快速增长，那么数据中台底座就需要具备良好的扩展性，能够方便地增加存储和计算资源。同时，要考虑与现有技术架构的兼容性，确保新采购的底座能够无缝融入企业已有的技术体系。二、市场调研（一）主流产品研究对市场上的数据中台底座产品进行全面调研，了解不同产品的特点和优势。例如，有些产品在数据处理速度上表现出色，适用于对实时性要求高的业务场景；而有些产品则在数据安全性方面的稳定性和可靠性得到了其他企业的认可；优质的售后服务可以在产品出现问题时，及时解决，减少对企业业务的影响。三、制定采购标准（一）功能指标明确数据中台底座应具备的数据采集、清洗、存储、分析、可视化等核心

监控与分析，保障生产效率和质量。通过梳理这些需求，明确数据中台底座需要具备的功能，如数据实时处理能力、多源数据整合能力等。（二）技术需求评估从技术层面考量，确定对数据存储容量、计算性能、扩展性等方面数据中台底座采购指南一、明确采购需求（一）业务需求分析与各业务部门深入沟通，了解他们的数据使用场景和痛点。例如销售部门可能需要实时分析客户购买行为数据，以优化营销策略；生产部门则关注生产流程中的数据的要求。例如，随着业务的发展，数据量预计会快速增长，那么数据中台底座就需要具备良好的扩展性，能够方便地增加存储和计算资源。同时，要考虑与现有技术架构的兼容性，确保新采购的底座能够无缝融入企业已有的技术体系。二、市场调研（一）主流产品研究对市场上的数据中台底座产品进行全面调研，了解不同产品的特点和优势。例如，有些产品在数据处理速度上表现出色，适用于对实时性要求高的业务场景；而有些产品则在数据安全性方面的稳定性和可靠性得到了其他企业的认可；优质的售后服务可以在产品出现问题时，及时解决，减少对企业业务的影响。三、制定采购标准（一）功能指标明确数据中台底座应具备的数据采集、清洗、存储、分析、可视化等核心

监控与分析，保障生产效率和质量。通过梳理这些需求，明确数据中台底座需要具备的功能，如数据实时处理能力、多源数据整合能力等。（二）技术需求评估从技术层面考量，确定对数据存储容量、计算性能、扩展性等方面数据中台底座采购指南一、明确采购需求（一）业务需求分析与各业务部门深入沟通，了解他们的数据使用场景和痛点。例如销售部门可能需要实时分析客户购买行为数据，以优化营销策略；生产部门则关注生产流程中的数据的要求。例如，随着业务的发展，数据量预计会快速增长，那么数据中台底座就需要具备良好的扩展性，能够方便地增加存储和计算资源。同时，要考虑与现有技术架构的兼容性，确保新采购的底座能够无缝融入企业已有的技术体系。二、市场调研（一）主流产品研究对市场上的数据中台底座产品进行全面调研，了解不同产品的特点和优势。例如，有些产品在数据处理速度上表现出色，适用于对实时性要求高的业务场景；而有些产品则在数据安全性方面的稳定性和可靠性得到了其他企业的认可；优质的售后服务可以在产品出现问题时，及时解决，减少对企业业务的影响。三、制定采购标准（一）功能指标明确数据中台底座应具备的数据采集、清洗、存储、分析、可视化等核心

监控与分析，保障生产效率和质量。通过梳理这些需求，明确数据中台底座需要具备的功能，如数据实时处理能力、多源数据整合能力等。（二）技术需求评估从技术层面考量，确定对数据存储容量、计算性能、扩展性等方面数据中台底座采购指南一、明确采购需求（一）业务需求分析与各业务部门深入沟通，了解他们的数据使用场景和痛点。例如销售部门可能需要实时分析客户购买行为数据，以优化营销策略；生产部门则关注生产流程中的数据的要求。例如，随着业务的发展，数据量预计会快速增长，那么数据中台底座就需要具备良好的扩展性，能够方便地增加存储和计算资源。同时，要考虑与现有技术架构的兼容性，确保新采购的底座能够无缝融入企业已有的技术体系。二、市场调研（一）主流产品研究对市场上的数据中台底座产品进行全面调研，了解不同产品的特点和优势。例如，有些产品在数据处理速度上表现出色，适用于对实时性要求高的业务场景；而有些产品则在数据安全性方面的稳定性和可靠性得到了其他企业的认可；优质的售后服务可以在产品出现问题时，及时解决，减少对企业业务的影响。三、制定采购标准（一）功能指标明确数据中台底座应具备的数据采集、清洗、存储、分析、可视化等核心

监控与分析，保障生产效率和质量。通过梳理这些需求，明确数据中台底座需要具备的功能，如数据实时处理能力、多源数据整合能力等。（二）技术需求评估从技术层面考量，确定对数据存储容量、计算性能、扩展性等方面数据中台底座采购指南一、明确采购需求（一）业务需求分析与各业务部门深入沟通，了解他们的数据使用场景和痛点。例如销售部门可能需要实时分析客户购买行为数据，以优化营销策略；生产部门则关注生产流程中的数据的要求。例如，随着业务的发展，数据量预计会快速增长，那么数据中台底座就需要具备良好的扩展性，能够方便地增加存储和计算资源。同时，要考虑与现有技术架构的兼容性，确保新采购的底座能够无缝融入企业已有的技术体系。二、市场调研（一）主流产品研究对市场上的数据中台底座产品进行全面调研，了解不同产品的特点和优势。例如，有些产品在数据处理速度上表现出色，适用于对实时性要求高的业务场景；而有些产品则在数据安全性方面的稳定性和可靠性得到了其他企业的认可；优质的售后服务可以在产品出现问题时，及时解决，减少对企业业务的影响。三、制定采购标准（一）功能指标明确数据中台底座应具备的数据采集、清洗、存储、分析、可视化等核心

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...

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":...

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：

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

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•...

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。...

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...