医院数据湖平台建设

医院数据中心建设是现代医院信息化建设的重要组成部分，它承担着医院信息系统数据存储、处理和管理的任务，对于提升医院的信息化水平、优化医疗服务流程、提升医疗质量和效率具有重要意义。以下是医院数据中心建设的详细内容：一、建设目标高可用性：确保医院信息系统的高可用性，保障业务连续性。高性能：提供高性能的数据处理能力，满足医院业务的高效运行。高安全性：确保数据的安全性和完整性，防止数据泄露和篡改。支持决策：为医院的科研工作和决策分析提供数据支持，提升医院的管理水平。二、建设原则新旧系统平稳衔接：充分利用和保护原有设备，提高再利用率，做好旧系统与新建设系统的衔接设计，节约资源的同时保障平衡衔接。充分兼容、组织架构与团队建设明确职责：建立专门的数据中心管理团队，明确各部门的职责和分工，确保数据中心的高效运行。专业培训：定期对团队成员进行专业培训，提升其技术水平和管理能力。跨部门协作：加强与医院各业：包括交换机、路由器、防火墙等，确保数据中心的网络连接稳定和安全。机房设备：包括空调、UPS电源、消防设备等，保证数据中心的正常运行和安全。五、网络架构数据集成与互联互通：通过医院信息集成平台，实现医院

医院数据中心建设是现代医院信息化建设的重要组成部分，它承担着医院信息系统数据存储、处理和管理的任务，对于提升医院的信息化水平、优化医疗服务流程、提升医疗质量和效率具有重要意义。以下是医院数据中心建设的详细内容：一、建设目标高可用性：确保医院信息系统的高可用性，保障业务连续性。高性能：提供高性能的数据处理能力，满足医院业务的高效运行。高安全性：确保数据的安全性和完整性，防止数据泄露和篡改。支持决策：为医院的科研工作和决策分析提供数据支持，提升医院的管理水平。二、建设原则新旧系统平稳衔接：充分利用和保护原有设备，提高再利用率，做好旧系统与新建设系统的衔接设计，节约资源的同时保障平衡衔接。充分兼容、组织架构与团队建设明确职责：建立专门的数据中心管理团队，明确各部门的职责和分工，确保数据中心的高效运行。专业培训：定期对团队成员进行专业培训，提升其技术水平和管理能力。跨部门协作：加强与医院各业：包括交换机、路由器、防火墙等，确保数据中心的网络连接稳定和安全。机房设备：包括空调、UPS电源、消防设备等，保证数据中心的正常运行和安全。五、网络架构数据集成与互联互通：通过医院信息集成平台，实现医院

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医院数据中心建设是现代医院信息化建设的重要组成部分，它承担着医院信息系统数据存储、处理和管理的任务，对于提升医院的信息化水平、优化医疗服务流程、提升医疗质量和效率具有重要意义。以下是医院数据中心建设的详细内容：一、建设目标高可用性：确保医院信息系统的高可用性，保障业务连续性。高性能：提供高性能的数据处理能力，满足医院业务的高效运行。高安全性：确保数据的安全性和完整性，防止数据泄露和篡改。支持决策：为医院的科研工作和决策分析提供数据支持，提升医院的管理水平。二、建设原则新旧系统平稳衔接：充分利用和保护原有设备，提高再利用率，做好旧系统与新建设系统的衔接设计，节约资源的同时保障平衡衔接。充分兼容、组织架构与团队建设明确职责：建立专门的数据中心管理团队，明确各部门的职责和分工，确保数据中心的高效运行。专业培训：定期对团队成员进行专业培训，提升其技术水平和管理能力。跨部门协作：加强与医院各业：包括交换机、路由器、防火墙等，确保数据中心的网络连接稳定和安全。机房设备：包括空调、UPS电源、消防设备等，保证数据中心的正常运行和安全。五、网络架构数据集成与互联互通：通过医院信息集成平台，实现医院

操作层提供SQL语法支持，可实现统一接口处理不同的业务和不同数据模型，避免HIS、EMR等核心业务系统在数据共享时“不堪重负”。方案架构星环科技基于多模型大数据平台统筹建设新一代医院湖仓一体数据中心，将建设的大数据平台已经获得了三十余家三甲医院的认可。其中，星环科技助力全国领先的大型综合三甲医院——复旦大学附属中山医院打造“湖仓集”一体的技术底座，为上层患者360、运营决策分析、院长驾驶舱、科研检索问题现状目前大多数医院数据平台建设缺乏统筹规划，导致数据中心比较分散，呈现碎片化架构，进而给医院数据分析利用带来了诸多问题，比如：数据中心需要重复从业务系统采集数据，给业务系统带来较大压力；数据重复数据平台架构亟需进行统一规划和治理。解决思路星环科技按照统一采集、统一存储、统一管控、统一应用的建设思路，基于云原生多模型数据库技术，构建全院级湖仓一体化大数据平台，打破传统Hadoop+MPP的混合治理浪费多，不能“一数多用”；多个中心标准不统一，产生新的数据孤岛；指标口径不统一，数据对不上；分散式的数据中心架构，增加了数据安全风险；......为了全面提升平台各项能力，更好地支撑业务开展，医院

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操作层提供SQL语法支持，可实现统一接口处理不同的业务和不同数据模型，避免HIS、EMR等核心业务系统在数据共享时“不堪重负”。方案架构星环科技基于多模型大数据平台统筹建设新一代医院湖仓一体数据中心，将建设的大数据平台已经获得了三十余家三甲医院的认可。其中，星环科技助力全国领先的大型综合三甲医院——复旦大学附属中山医院打造“湖仓集”一体的技术底座，为上层患者360、运营决策分析、院长驾驶舱、科研检索问题现状目前大多数医院数据平台建设缺乏统筹规划，导致数据中心比较分散，呈现碎片化架构，进而给医院数据分析利用带来了诸多问题，比如：数据中心需要重复从业务系统采集数据，给业务系统带来较大压力；数据重复数据平台架构亟需进行统一规划和治理。解决思路星环科技按照统一采集、统一存储、统一管控、统一应用的建设思路，基于云原生多模型数据库技术，构建全院级湖仓一体化大数据平台，打破传统Hadoop+MPP的混合治理浪费多，不能“一数多用”；多个中心标准不统一，产生新的数据孤岛；指标口径不统一，数据对不上；分散式的数据中心架构，增加了数据安全风险；......为了全面提升平台各项能力，更好地支撑业务开展，医院

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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。...

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•...

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

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

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":...

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：

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。

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"}...

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