数据主权数据流通

数据流通技术数据流通技术是指促进数据在不同主体之间高效、安全、合规流通的技术和方法。以下是一些关键的数据流通技术：安全多方计算（SMC）：通过分布式计算技术和密码技术，使各参与方在无需对外提供数据信息防伪，又提供了数据流通的可追溯路径。联盟区块链支持智能合约发布和达成等相关事务操作认证、记录功能。联邦学习：联邦学习可保证自身数据不出本地，通过加密机制下的参数交换方式，在不违反数据隐私保护法技术、隐私计算技术等。数据可信流通技术：数据可信流通技术为数据流通各参与方提供高效便捷、安全可靠的数据计算分析能力，从而有效推动数据处理环节的高效率、低成本和高智能化。当前，数据可信流通技术呈现出多元化发展态势，包含隐私保护计算、使用控制、区块链等技术。仓库解决方案。数据安全技术：数据安全技术体系贯穿了数据的汇聚到数据的共享流通整个过程，主要涉及数据采集、数据存储、数据使用以及数据共享流通几个阶段的数据安全技术实现。关键技术包括数据识别和分类分级技术、数据溯源原始数据的前提下，实现对与其数据有关的函数的计算，解决了一组互不信任的参与方之间保护隐私的协同计算问题。区块链技术：区块链是一个点对点的公共账本，由多个计算节点共同参与和记录，相互验证信息有效性，既进行了

数据流通技术数据流通技术是指促进数据在不同主体之间高效、安全、合规流通的技术和方法。以下是一些关键的数据流通技术：安全多方计算（SMC）：通过分布式计算技术和密码技术，使各参与方在无需对外提供数据信息防伪，又提供了数据流通的可追溯路径。联盟区块链支持智能合约发布和达成等相关事务操作认证、记录功能。联邦学习：联邦学习可保证自身数据不出本地，通过加密机制下的参数交换方式，在不违反数据隐私保护法技术、隐私计算技术等。数据可信流通技术：数据可信流通技术为数据流通各参与方提供高效便捷、安全可靠的数据计算分析能力，从而有效推动数据处理环节的高效率、低成本和高智能化。当前，数据可信流通技术呈现出多元化发展态势，包含隐私保护计算、使用控制、区块链等技术。仓库解决方案。数据安全技术：数据安全技术体系贯穿了数据的汇聚到数据的共享流通整个过程，主要涉及数据采集、数据存储、数据使用以及数据共享流通几个阶段的数据安全技术实现。关键技术包括数据识别和分类分级技术、数据溯源原始数据的前提下，实现对与其数据有关的函数的计算，解决了一组互不信任的参与方之间保护隐私的协同计算问题。区块链技术：区块链是一个点对点的公共账本，由多个计算节点共同参与和记录，相互验证信息有效性，既进行了

数据流通是指以数据或数据中蕴含的价值作为对象，按照一定规则从数据提供方传递到数据需求方的过程。在数据要素市场建设的背景下，数据流通领域受到了更多的关注，对于数字经济的发展而言，数据流通具有非常重要的意义。完善数据流通的建议构建完善的制度框架‌：明确法律监管的边界，设立清晰的法律红线，确保监管合规的明确性。‌推进数据流通试点项目‌：鼓励具备条件的地区率先进行数据流通试点，探索数据权利确认、价值评估、交易对接、利益分配等具体流通环节的可行性。推动前沿技术研发与应用‌：大力推动隐私计算、区块链、人工智能等关键技术的研发与应用，构建数据流通的技术支撑体系。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。

数据流通是指数据在不同主体、不同系统、不同区域之间的流动和共享过程，以下是关于数据流通及其治理的详细介绍：数据流通的形式和场景企业内部流通：企业内部不同部门、不同业务系统之间的数据共享和交互，例如进度数据，金融机构与企业之间交换信用数据等。跨行业流通：涉及多个不同行业之间的数据流通，如医疗行业与保险行业共享患者医疗数据用于保险理赔，交通行业与城市规划行业提供交通流量数据辅助城市规划等。面向公众流通：政府部门或企业将一些经过处理和脱敏的数据向社会公众开放，如政府公开的经济统计数据、气象数据，企业发布的市场研究报告等。数据流通的重要性促进数据价值释放：数据只有在流通中才能实现其价值的最大化，通过数据流通，不同主体可以获取更多有价值的信息，从而进行更精准的决策、创新和优化。推动产业协同发展：在产业链上下游企业之间以及不同行业之间的数据流通，能够打破信息孤岛，加强产业协同，提高整个产业链的效率和竞争力。提升社会公共服务水平：政府部门之间以及政府与企业、社会组织之间的数据流通，有助于整合资源，优化公共服务流程，提高公共服务的质量和效率。数据流通治理的目标和原则目标：确保数据流通的合法性

数据流通是按照一定规则，将存储的数据或者数据分析、挖掘得到的信息作为流通对象，从供应方传递到需求方的过程。数据流通的具体内容包括可视化的分析报告、面向运营人员的数据标签、面向应用可以直接调用的数据指标API、面向数据分析人员的数据集、面向数据挖掘人员的数据特征、和面向业务建模人员的单方或多方的建模模型等。基于数据水印、数据加密和脱敏、隐私计算、联邦学习的数据流通安全技术，可以提高数据流通的完整性和保密性。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。

跨境可信数据空间：数字经济时代的全球数据流通新范式在数字经济时代，数据已成为关键生产要素，其跨境流动对全球经济发展至关重要。然而，数据主权、隐私保护和网络安全等问题日益突出，严重制约了数据的自由流通。跨境可信数据空间作为一种创新的数据流通机制，正在重塑全球数据治理格局。一、跨境数据流通的困境与挑战当前全球数据流通面临着多重障碍。各国数据主权意识的觉醒导致数据本地化要求日益严格，欧盟GDPR等数据难以确保数据使用的合规性和安全性。二、跨境可信数据空间的核心特征跨境可信数据空间通过技术创新构建了全新的数据流通范式。它采用分布式架构，数据无需跨境传输即可实现价值流通，从根本上解决了数据主权问题保护法规的出台进一步加剧了这一趋势。数据安全风险持续升级，网络攻击、数据泄露事件频发，严重威胁个人隐私和国家安全。传统的数据跨境传输方式，如数据拷贝、API接口等，已无法满足日益增长的数据流通需求，也。通过区块链、隐私计算等技术的深度融合，实现了数据"可用不可见"，确保数据使用过程的可追溯、可审计。智能合约的引入使得数据使用规则自动执行，大大提高了数据流通的效率和安全性。跨境可信数据空间的构建标志着

数据流通服务平台是连接数据提供方和使用方的桥梁，能够促进数据的高效流通和价值释放。以下是关于数据流通服务平台的一些详细介绍：功能数据汇聚与整合：平台能够将分散在不同来源、不同格式的数据进行汇聚和整合：协助企业进行数据资产的管理和运营，包括数据资产的盘点、评估、增值等，提升数据资产的价值。数据流通监测服务：对数据流通的全过程进行监测和分析，及时发现和解决数据流通中的问题，优化数据流通的效率和效果等权属关系，为数据资产化提供基础。同时，通过市场机制或评估模型，对数据的价值进行合理定价，促进数据的合理流通。数据安全与隐私保护：采用加密、区块链、隐私计算等技术手段，保障数据在流通过程中的安全性和，形成统一的数据资源池，方便后续的处理和分析。数据处理与分析：提供数据清洗、转换、脱敏等处理功能，确保数据的质量和安全性。同时，具备数据分析、挖掘、可视化等能力，帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。数据交易与共享：搭建数据交易市场，支持数据产品、数据服务的买卖双方进行交易撮合、合同签订、资金结算等操作。还可以实现数据的共享，满足不同主体之间的数据协作需求。数据确权与定价：明确数据的所有权、使用权

数据流通服务平台是连接数据提供方和使用方的桥梁，能够促进数据的高效流通和价值释放。以下是关于数据流通服务平台的一些详细介绍：功能数据汇聚与整合：平台能够将分散在不同来源、不同格式的数据进行汇聚和整合：协助企业进行数据资产的管理和运营，包括数据资产的盘点、评估、增值等，提升数据资产的价值。数据流通监测服务：对数据流通的全过程进行监测和分析，及时发现和解决数据流通中的问题，优化数据流通的效率和效果等权属关系，为数据资产化提供基础。同时，通过市场机制或评估模型，对数据的价值进行合理定价，促进数据的合理流通。数据安全与隐私保护：采用加密、区块链、隐私计算等技术手段，保障数据在流通过程中的安全性和，形成统一的数据资源池，方便后续的处理和分析。数据处理与分析：提供数据清洗、转换、脱敏等处理功能，确保数据的质量和安全性。同时，具备数据分析、挖掘、可视化等能力，帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。数据交易与共享：搭建数据交易市场，支持数据产品、数据服务的买卖双方进行交易撮合、合同签订、资金结算等操作。还可以实现数据的共享，满足不同主体之间的数据协作需求。数据确权与定价：明确数据的所有权、使用权

解锁企业数据流通：构建要素方案新蓝图数据流通，价值涌动数据流通，宛如数字时代的澎湃浪潮，正以其磅礴之力重塑着经济与社会的发展格局。在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是孤立的信息片段，而是蕴含着巨大能量的宝藏，等待着通过流通被挖掘和释放。在创新领域，数据流通更是创新的强大催化剂。不同领域的数据汇聚在一起，能够碰撞出创新的火花，为科技创新和产业升级提供源源不断的动力。从社会层面来说，数据流通运行效率，改善居民生活质量。数据流通要素数据质量：流通基石数据质量是数据流通的基石，其重要性不言而喻。高质量的数据具备准确性、完整性、一致性和时效性等关键特征。准确无误的数据能够为决策提供可靠依据，避免因及时满足客户需求。时效性则要求数据能够及时反映最新的情况。数据安全：坚固盾牌数据安全是数据流通的坚固盾牌，它是保障数据流通顺利进行的关键。在数据流通的过程中，数据面临着诸多安全威胁，如数据泄露、篡改威胁。一旦发现异常的访问行为，如大量的非法登录尝试或数据被异常修改，系统能够及时发出警报，并采取相应的措施进行防范。数据隐私：个人防线数据隐私是个人在数据流通中的最后一道防线，保护数据隐私是维护个人

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•...

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"}...

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

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。...

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...

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。

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：