湖仓一体架构有哪些公司

湖仓一体架构是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据管理和分析架构。以下是湖仓一体架构的关键特点和组成：存算分离：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以根据业务需求独立扩展。成本数据科学家和机器学习工程师能够轻松访问数据。元数据层：湖仓一体架构中的元数据层提供了丰富的管理特性，如ACID事务、流式I/O、时间旅行、模式强制和数据验证。性能优化：新的查询引擎设计使得湖仓一体能够提供高性能的SQL执行能力，包括缓存热数据、数据布局优化、辅助数据结构如统计和索引以及现代CPU上的矢量化执行。架构层次：湖仓一体架构通常包括五个层次：消费层、语义层、处理层、存储层和摄取层。批流一体：湖仓一体能够做到真正的批流一体，从而简化数据的架构。数据湖和数据仓库的集成：湖仓一体是将数据湖和数据仓库集成在一起的解决方案，结合了数据湖的灵活性和数据仓库的结构化分析能力。统一数据管理平台：作为一个统一的数据管理平台，湖仓一体支持数据的多样性、灵活性和实时性，用于运行各种大数据处理和分析任务。、高一致性的场景尤为重要。多种数据源支持：支持多种数据源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。开放的数据格式：湖仓一体使用开放的数据格式使得

。那么，湖仓一体究竟是什么意思？它又能解决哪些问题呢？数据湖与数据仓库的起源要理解湖仓一体，首先需要了解数据湖和数据仓库的概念。数据仓库是一种传统的数据存储和分析架构，主要用于存储结构化数据。它的设计湖仓一体是什么意思在当今数据驱动的时代，企业和组织每天都会产生海量的数据。如何高效存储、管理和分析这些数据，成为技术领域的重要课题。近年来，“湖仓一体”这一概念逐渐流行，成为数据架构设计中的热门话题探索。于是，湖仓一体（Lakehouse）的概念应运而生。湖仓一体是一种新型的数据架构，旨在结合数据湖和数据仓库的优势，提供统一的数据管理平台。简单来说，湖仓一体是在数据湖的基础上，引入了数据仓库的据湖和数据仓库之间频繁迁移数据。湖仓一体的核心特点湖仓一体架构的核心特点可以概括为以下几点：1.统一的数据存储：湖仓一体支持多种数据类型，无论是结构化表格还是非结构化文件，都可以存储在同一个系统中。这了管理上的挑战，比如数据质量难以保证、查询效率较低等。湖仓一体的诞生数据仓库和数据湖各有优缺点，但在实际业务中，企业往往需要同时处理结构化数据和非结构化数据，既要保证数据分析的高效性，又要支持灵活的数据

查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。技术演进：湖仓一体架构是数据平台架构发展趋势，它实现了数据湖和数据仓库的无缝打通，并且数据可以自由流动。数据治理：湖仓一体架构为公司进行数据治理湖仓一体架构是一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据仓库和数据湖的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体架构的一些关键特性和优势：融合数据湖和数据仓库的优势：湖仓一体架构旨在融合数据仓库的结构化分析能力和数据湖的灵活性，允许用户在同一个存储中进行原始数据探索和历史数据分析。支持多种数据格式：湖仓一体架构支持实施一个可以处理所有数据格式并支持多种用例的统一平台。ACID支持、BI性能和访问控制：湖仓一体架构应提供ACID支持、优秀的BI性能以及数据仓库的访问控制机制。可扩展性、经济高效和灵活性：湖仓一体架构应该像数据湖一样可扩展、经济高效且灵活。简单开放的数据平台：湖仓一体架构支持构建一个简单开放的数据平台，帮助用户轻松消费数据。存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以分别根据业务的需求进行独立扩展。成本效益：利用低成本的

湖仓一体是一种新兴的数据架构，被称为DataLakehouse。它综合了数据仓库和数据湖的优点，为数据分析师和数据科学家提供了一个集中化的数据存储平台，并为公司的数据治理带来更多便利。在过去，我们构建中，ETL（抽取、转换、加载）起关键作用，将未规整的数据湖中的数据转换为结构化的数据存储在数据仓库中。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓集一体架构，打破数据湖、数据仓库、数据集市的边界，基于湖仓个大型数据仓库和多个小型数据湖。这种方式导致数据在存储中存在冗余。湖仓一体的出现旨在融合数据仓库和数据湖的优势，通过在数据湖上构建数据仓库，实现存储成本更低、更具弹性性，并提高数据质量，减少数据冗余。在湖仓一体的SQL引擎和统一计算引擎，实现湖仓集数据的统一处理、查询、加工，支撑多种应用场景,配合统一的运维、审计、权限、告警等功能实现平台的统一管理，避免重复建设。相比于开源湖仓，TDH湖仓集一体具有支持四种事务隔离级别，支持小文件灵活自动合并、实时数据快速读写、无需流转，湖仓集一体化存储等优势，帮助用户降低开发运维成本，提高开发分析效率，提升数据处理分析性能。

湖仓一体流批一体架构结合了数据湖和数据仓库的优势，并在此基础上实现了流处理和批处理的深度融合。以下是湖仓一体流批一体的几个主要优势和应用场景：实时响应与数据一致性：流批一体架构能够实时处理数据流和高效利用。简化开发与运维：湖仓一体架构通过支持实时数据流处理和批处理，能够快速响应用户的查询请求，尤其适合于实时数据分析场景。此外，湖仓一体架构还能够自动构建索引和缓存，加速查询。数据多样性与成本控制：湖仓一体的技术架构可以保证数据一致性，将不同数据源的数据集中存储在一起，通过数据湖和数据仓库之间的数据同步与集成，可以保证数据的一致性和准确性，避免了数据冗余和不一致的问题。同时，湖仓一体的架构可以降低数据存储和处理的成本，通过将数据按照不同的存储需求进行分类，可以实现成本和资源的优化控制，提高数据存储和处理的效率。应用场景：湖仓一体流批一体架构在多个场景下展现出亮点，包括流式数据计算、实时多维分析、流批数据复用等。弹性扩展：通过统一的计算引擎和调度系统，流批一体架构能够更高效地利用计算资源，避免资源的闲置和浪费，降低企业的IT成本。此外，存算分离架构允许企业根据业务需求动态调整存储和计算资源，实现资源的弹性扩展

。关键技术使能：湖仓一体架构的关键技术进步包括数据湖的元数据层、提供高性能SQL执行的新查询引擎设计，以及为数据科学和机器学习工具优化的访问。元数据层：元数据层，如开源的，位于开放文件格式之上，跟踪哪些湖仓一体大数据架构是一种新型的数据管理架构，它结合了数据仓库和数据湖的优势，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体架构的一些关键特性和组成部分：统一的数据平台：湖仓一体架构提供了一个统一的平台，可以存储和管理来自不同源的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。开放系统设计：湖仓一体架构通过在数据湖的低成本存储上实现数据仓库中类似的数据结构和管理功能，简化了数据管理文件是不同表版本的组成部分，提供ACID事务合规性等丰富的管理功能。性能优化：为了成为企业今天使用的主要数据架构，湖仓一体架构通过新的查询引擎设计实现了高性能SQL分析，包括缓存热数据、数据布局优化、辅助数据结构如统计和索引，以及在现代CPU上的矢量化执行。开放数据格式：湖仓一体使用的开放数据格式使得数据科学家和机器学习工程师能够轻松访问数据湖中的数据。参考架构：湖仓一体参考架构包括数据源、摄取

湖仓一体技术架构是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据管理架构，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体技术架构的关键组成部分：存储层：存储层是湖仓一体架构的基础，负责存储结构化、非结构化和半结构化数据。数据通常以开源文件格式存储在对象存储中，这些存储解决方案支持任何类型的数据，并且可以扩展到几乎无限的容量。文件格式：在湖仓一体架构中，文件格式负责在对象存储中存储实际的原始数据。这些开放格式允许多个引擎为不同的工作负载消费数据。表格式：湖仓一体架构的一个关键组件是表格式，它是开放的，并作为文件格式之上的元数据层。该层通过在不可变的数据文件上定义模式来抽象物理分析的格式。摄入层可以使用协议连接内部和外部源，如数据库管理系统、NoSQL数据库、社交媒体等。API层：API层提供了数据访问和操作的接口，使得不同的应用程序和服务可以与湖仓一体架构交互。消费层：消费层是最终用户或应用程序与数据互动的地方，包括数据查询、分析和可视化等功能。数据结构的复杂性，允许不同的引擎同时读取和写入同一数据集，并支持ACID事务。计算引擎：计算引擎在湖仓一体中负责处理数据，并确保高效的读写性能。它与表格式提供的读写API交互，以使用数据。计算引擎针对特定

数据湖仓一体是一种新型的数据架构，湖仓一体打通了数据仓库和数据湖，将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性融合了起来。这种架构可以在底层支持多种数据类型并存，实现数据间的相互共享，并通过统一封装的接口进行访问。它还支持实时查询和分析，为企业进行数据治理带来了更多的便利性。数据湖仓一体的优势主要包括：存算分离：数据湖仓一体采用存储计算分离架构，可以根据业务特性动态调整和扩缩容，同时支持直接读取解决方案星环科技湖仓集一体架构，打破数据湖、数据仓库、数据集市的边界，基于湖仓集一体平台，所有人都可以访问实时的数据、历史的数据、原始的数据、加工过的数据，如业务分析师可以直接访问原始的数据，数据工程师离线数仓数据，使系统负载均衡调度更加灵活，提高资源利用率，并降低成本。批流融合：数据湖仓一体从表格式层统一流和批处理，减少存储资源消耗。同时，借助CDC能力，可以实现从数据入湖到湖内建仓整个数据链路的批流融合，进一步节省计算资源和开发成本。支持事务ACID：数据湖仓一体提供ACID保证数据写入一致性，同时提供高读写并发能力以及快速更新和删除能力，可以极大地缩小数据库入仓的延迟。星环科技湖仓一体

湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构。以下是湖仓一体数据仓库的一些关键特点和功能：统一的数据存储和管理：湖仓一体提供了一个统一的平台，可以存储和管理高质量的结构化数据以及非结构化管理和共享。数据管理功能：湖仓一体支持数据管理功能，包括架构、数据治理、ETL流程和数据清理，以确保数据的一致性、完整性和准确性。事务支持：湖仓一体提供ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）属性的事务数据。它结合了数据仓库的规范化和数据湖的灵活性，使得数据可以在同一个存储中进行操作，同时支持数据治理。低成本存储：湖仓一体利用数据湖的低成本存储特性，同时提供数据仓库的管理功能和工具，实现数据的统一支持，确保多个用户同时读取和写入数据时的数据一致性。开放的数据存储格式：湖仓一体采用标准化的开放存储格式，解除数据锁定，提供开放的数据存储格式，可供任何外部系统使用。端到端流式传输：湖仓一体支持实时提取数据和生成数据洞见，提供端到端流式传输能力。存算分离：湖仓一体支持计算资源和存储资源的分离，允许垂直和水平横向弹性伸缩，按需调用计算资源，无常驻资源，确保针对多种工作负载进行弹性扩缩。BI应用直接

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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，自主研发了分布式图数据...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...