云计算与数据湖

云数据湖是一种基于云计算技术构建的数据湖架构，它将数据湖的功能与云计算的优势相结合，为企业提供了更加灵活、高效、低成本的大数据存储和分析解决方案。存储对象存储为主：通常基于云平台的对象存储服务构建处理与分析丰富的计算引擎选择：支持多种主流的大数据计算引擎，用户可根据不同的业务场景和数据处理需求灵活选择。同时，云平台通常会对这些计算引擎进行优化，提高运行效率和稳定性。Serverless分析服务低成本存储层，实现成本与性能的优化平衡。数据加密与安全：云平台提供强大的安全机制，包括数据加密、访问控制、身份验证等，确保数据在存储和传输过程中的安全性和隐私性，企业无需自行搭建复杂的安全系统。数据：提供Serverless的数据分析服务，用户无需配置和管理计算集群，只需提交查询语句即可即时获取分析结果，按查询量计费，方便快捷且成本可控。交互式分析与可视化：集成了各种交互式分析工具和数据可视化。这些对象存储具有高可扩展性、高耐久性和低成本的特点，能够存储海量的各种类型数据。存储分层：利用云存储的分层特性，可将数据根据访问频率和成本等因素进行分层存储，如热数据存储在高性能存储层，冷数据存储在

云原生数据湖是一种将数据湖架构与云原生技术深度融合的创新数据架构和解决方案。架构特点存储与计算分离：基于云存储的弹性和可扩展性，实现存储与计算的解耦。数据存储在云对象存储等持久化存储中，而计算资源，降低成本。高可用性：通过云原生的多副本存储、自动容错和故障转移等机制，确保数据湖的高可用性。即使部分节点出现故障，也能自动切换到其他可用节点，保证数据的连续性和业务的正常运行。敏捷开发与迭代：云原生数据湖探索与可视化：提供丰富的数据探索和可视化工具，方便用户对数据湖中的数据进行查询、分析和可视化展示。数据安全与治理云安全机制：继承了云平台的安全机制，如身份认证、访问控制、数据加密等，确保数据的安全性和隐私性。云平台提供了强大的安全防护体系，能够有效抵御各种网络攻击和数据泄露风险。元数据管理与治理：强调元数据的管理和治理，通过统一的元数据管理平台，对数据湖中的数据资产进行全面的管理和监控。元数据则可以根据实际需求灵活分配和扩展，大大提高了资源的利用率和成本效益。容器化部署：利用容器技术，将数据湖的各个组件进行容器化封装，实现快速部署、弹性伸缩和高效管理。容器化使得数据湖能够在不同的云环境中轻松

云原生湖仓一体是将云原生理念与数据湖、数据仓库融为一体的系统。云原生湖仓一体运用云原生技术，如容器化、微服务架构和弹性伸缩等，将数据湖和数据仓库的功能整合到一个统一的平台上，以更好地满足企业对数据计算资源进行弹性伸缩和高可用性的管理。弹性伸缩：云原生湖仓一体系统具备弹性伸缩的特性，能够根据实际需求自动调整系统的资源规模，以适应数据处理的量变。它可以依据负载的变化自动增加或减少容器的数量，以提供高效的数据处理和存储服务。数据整合与一站式服务：云原生湖仓一体系统可以集成和整合各类数据源，包括结构化、半结构化和非结构化数据。它提供统一的数据管理和查询接口，为企业提供一站式的数据服务，方便企业对数据处理和存储的需求。云原生湖仓一体系统主要由以下组件和特点构成：数据湖：作为集中存储和处理的中心，数据湖可以容纳各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。它具备高扩展性和强大的数据处理能力，能够取、转换和加载数据，并根据业务需求进行数据模型设计和优化。云原生架构：云原生湖仓一体系统采用云原生的架构设计和技术，如容器化、微服务架构和声明式配置等。它以容器的形式部署数据湖和数据仓库在云环境中，利用云

不同领域的云原生数据湖实践，以期为更多企业提供云原生数据湖的选型建议。星环科技作为大数据基础软件开发商，坚持技术创新，始终走在行业前列，已形成大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析近日，艾瑞咨询发布了《中国云原生数据湖应用洞察白皮书》，星环科技作为大数据厂商入选中国云原生数据湖产业图谱。该白皮书聚焦云原生数据湖的市场现状、竞争格局及行业实践场景，探讨企业在科技、教育、新零售等工具的软件产品矩阵。基于星环科技数据云平台TranswarpDataCloud（TDC）、星环科技大数据开发工具TranswarpDataStudio（TDS）等产品的数据湖解决方案，能够一站式解决企业从建湖到管湖全部过程，为企业管理和决策提供数据基础与分析能力保障，助力企业发展。

数据仓库可以根据业务需求动态调整资源，支持计算和存储的独立扩展，以满足不同的业务场景和负载变化。快速部署与高可用性：利用容器化和编排工具，云原生数据仓库能够实现快速部署和自动化管理，同时通过多副本存储和自动故障转移机制保障高可用性。兼容性：许多云原生数据仓库产品高度兼容主流数据库生态，使得传统应用能够平滑迁移到云环境。存算分离架构：云原生数据仓库常采用存储与计算分离的架构，这种设计使得计算资源可以根据云原生数据仓库是一种专为云计算环境设计和构建的数据仓库解决方案，它充分利用了云计算的优势，如弹性扩展、高可用性和自动化运维等特性。以下是云原生数据仓库的一些关键特点和技术优势：弹性扩展性：云原生等多种工作负载，适应复杂的数据分析需求。数据共享和统一存储：新一代云原生架构可以实现数据的统一存储和管理，避免数据孤岛，支持数据共享。湖仓一体：云原生数据仓库支持“湖仓一体”架构，即数据湖和数据需求快速扩展或缩减，同时存储资源可以独立优化，提高资源利用率和成本效益。云原生技术集成：云原生数据仓库深度集成了容器化、微服务架构、DevOps、持续集成/持续部署（CI/CD）等云原生技术，以提高

近日，星环科技大数据基础平台TDH顺利通过中国信通院云原生湖仓一体大规模一数多芯专项评测，在10000节点X86、ARM混合部署集群下，湖仓数据集成、计算、存储、数据治理以及其他湖仓能力等五大能力域国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会TC601WG1大数据技术与产品工作组组织编制，在体现存算分离、弹性扩缩容等云原生能力的同时，覆盖了云原生湖仓一体数据平台所具备的一系列能力，总体分为湖仓数据集成、湖仓存储、湖仓计算、湖仓数据治理、湖仓其他能力五大能力域，旨在帮助大数据产品供应商及用户方评估云原生湖仓一体数据平台的技术能力和研发方向。信通院《云原生湖仓一体数据平台技术要求》标准总体框架“一数多芯模型）、统一计算能力、统一接口，实现了数据跨模型的交互能力，帮助用户快速实现复杂业务，加速业务创新。实时入湖查询与分析：数据能够高吞吐低延时地实时接入平台存储，接入的结构化数据可以直接进行分析与查询，快速变现均满足云原生湖仓一体测试要求，成为首个通过该专项评测的数据产品平台，彰显了星环科技在云原生湖仓一体领域技术实力，以及在大规模数据管理和混合部署方面的技术优势。《云原生湖仓一体数据平台技术要求》由中

：一些数据湖格式支持数据更新和ACID事务，使得数据湖可以支持更复杂的数据处理需求。可扩展的元数据和存储引擎：数据湖技术支持可扩展的元数据管理和多种存储引擎，以适应不同的业务需求。云原生数据湖技术：云原生数据湖利用云计算的优势，提供存储与计算分离架构，湖存储、湖加速、湖管理和湖计算的企业级数据湖解决方案。数据湖技术涵盖了存储、数据处理与分析、管理与治理等多个方面，以下是一些主要的数据湖技术：存储技术：数据湖通常使用分布式文件系统和对象存储服务，来支持大规模数据存储。支持多种数据格式，以优化存储效率和查询性能。计算引擎：数据湖支持多种计算引擎，以处理批量和实时数据。一些数据湖技术还支持AI和机器学习框架，从数据湖中直接读取数据进行训练。元数据管理：数据湖需要有效的元数据管理，以提供数据分类、搜索和血缘分析功能。数据治理和安全：数据湖技术包括数据访问控制、加密传输和脱敏处理等，以确保数据的安全性和合规性。数据集成和开发：数据湖平台提供数据集成工具和开发环境，以支持数据的ETL、转换和分析。智能化管理：随着AI技术的发展，数据湖管理变得更加智能化，包括自动化的数据清洗、元数据生成和模型训练等功能。流批一体：数据湖技术支持流批一体，即实时和离线逻辑的统一，确保数据的一致性。数据更新和事务支持

数据入湖是一个涉及云计算和大数据处理的概念，它描述了将数据从各种来源收集、整合和存储到一个中心化的数据仓库或数据湖中的过程。数据入湖涉及将来自不同来源的数据（包括企业内部业务系统、外部数据源以及用户生成的数据等）进行清洗、转换和整合，然后存储在一个中心化的数据仓库或数据湖中。这个过程的目的是为了实现数据的统一管理、分析和处理，帮助企业更好地理解业务数据，并从中挖掘出有价值的信息。数据入湖的过程数据摄取：将数据从源系统（如数据库、文件系统、API等）中提取出来，并将其存储在数据湖中。数据清洗：对摄取的数据进行清洗和验证，以确保数据的质量和准确性。数据转换：将数据从源系统的格式转换为数据湖所需的格式，以便进行分析和报告。数据存储：将转换后的数据存储在数据湖中，以便进行进一步的分析和报告。数据入湖的应用场景数据集成：将来自不同来源的数据集成到一个数据湖中，以便进行统一管理和处理。数据仓库：将数据从数据湖中提取，并进行ETL（抽取、转换、加载）操作，以构建数据仓库。实时流式导入：将数据以流的方式持续导入数据湖中，可以利用流处理引擎来实现。数据复制：将数据从现有的数据库或数据仓库中复制到数据湖

星环科技基于ArgoDB构建的实时湖仓平台，提供统一元数据管理、多模式计算引擎、数据实时入湖、高性能查询响应、跨平台数据集成、数据治理与质量、数据安全与合规等能力，可实现落地即分析、实时数仓增量计算多种混合业务。实时入湖查询与分析：数据能够高吞吐低延时地实时接入平台存储，接入的结构化数据可以直接进行分析与查询，快速变现数据价值多模态数据统一管理：SQL入口、计算引擎、存储管理、资源管理四层统一，支持11种数据模型，一个SQL任务完成不同模态数据之间的关联计算与自由流转行列混合存储、一库多用：一张表同时支持行存/列存格式，存储层保证行列数据一致性，计算层自动判断使用行存或列存；一张表同时支持实时数据Hive/Impala等语法云原生资源隔离与共享：基于云原生技术架构，支持存算分层，资源弹性伸缩，提高资源利用率；数据存储可以按照业务需求将数据指定存放到对应磁盘中，实现IO隔离以及磁盘合理分配两地三中心数据、一体化流式处理等。结合湖仓集一体技术架构，ArgoDB支持一种数据格式，满足数据实时入湖、数仓模型加工、高性能集市在线分析；通过行列混存技术实现基于一张表提供高并发精确查询、即席分析、复杂批处理等

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式...