湖仓一体平台功能

一体
星环科技一体平台依托多模型数据管理平台,打破传统Hadoop+MPP混合架构,提供统资源管理、统存储管理、统计算引擎和统数据操作四层统架构,真正实现技术架构统。贯穿这四层架构,星环科技一体平台还提供全生命周期的数据管控能力,可以实现多模态数据以及元数据的统管控,同时支持统的多租户管理,可确保在一体平台上的租户从资源层、数据层、应用层等都能实现完整隔离。

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云原生一体是将云原生理念与数据、数据仓库融为一体的系统。云原生一体运用云原生技术,如容器化、微服务架构和弹性伸缩等,将数据和数据仓库的功能整合到个统平台上,以更好地满足企业对数场景,配合统的运维、审计、权限、告警等功能实现平台的统管理,避免重复建设。相比于开源,TDH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,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。据进行管理、分析和应用。星环科技一体解决方案星环科技一体架构,打破数据、数据仓库、数据集市的边界,基于一体平台,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,如业务据处理和存储的需求。云原生一体系统主要由以下组件和特点构成:数据:作为集中存储和处理的中心,数据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和数据仓库在云环境中,利用云
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数据一体
解决方案星环科技一体架构,打破数据、数据仓库、数据集市的边界,基于一体平台,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,数据工程师平台的统管理,避免重复建设。相比于开源,TDH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,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。数据一体种新型的数据架构,一体打通了数据仓库和数据,将数据仓库的高性能及管理能力与数据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。数据一体的优势主要包括:存算分离:数据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,同时支持直接读取离线数数据,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:数据一体从表格式层统流和批处理,减少存储资源消耗。同时,借助CDC能力,可以实现从数据入内建仓整个数据链路的
一体种结合了数据和数据仓库优势的新型数据架构。以下是一体数据仓库的些关键特点和功能:统的数据存储和管理:一体提供了个统平台,可以存储和管理高质量的结构化数据以及非结构化数据。它结合了数据仓库的规范化和数据的灵活性,使得数据可以在同个存储中进行操作,同时支持数据治理。低成本存储:一体利用数据的低成本存储特性,同时提供数据仓库的管理功能和工具,实现数据的统管理和共享。数据管理功能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,以确保数据的致性、完整性和准确性。事务支持:一体提供ACID(原子性、致性、隔离性和持久性)属性的事务支持,确保多个用户同时读取和写入数据时的数据致性。开放的数据存储格式: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: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: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
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一体技术
流支持:一体技术实现了对流的支持,不再需要为实时数据服务构建专用的系统。数据平台架构发展趋势:一体架构融合了数和数据的优势,通过将数构建在数据湖上,在用于数据的低成本存储上实现与数据仓库中类似的数据结构和数据管理功能。实现湖里和里的数据/元数据无缝打通:一体架构的核心是实现“湖里”和“里”的数据/元数据无缝打通,并且“自由”流动。统数据治理:一体架构通过统的数据治理一体技术是种融合了数据和数据仓库优势的新型数据管理和分析架构。以下是一体技术的些关键特点和实现方式:支持多种数据类型:一体技术能够支持包括结构化、半结构化和非结构化数据的存储和分析。数据可治理:在保证数据完整性的同时,一体技术具有健全的治理和审计机制,能够避免数据沼泽现象。事务支持:一体技术提供对事务ACID的支持,确保数据并发访问的致性、正确性,尤其是在SQL的访问模式下。BI支持:一体技术能够支持直接在源数据上使用BI工具,加快分析效率,降低数据延迟。存算分离:一体技术采用存算分离架构,使系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。开放性:一体技术
一体数据平台一体数据平台种将数据和数据仓库融合在起的数据架构,旨在提供数据仓库和数据的所有优点,同时消除两者的弱点。这种架构支持机器学习、商业智能和预测分析,使组织能够利用低成本、灵活的存储服务来存储所有类型的数据(结构化、非结构化和半结构化数据),同时提供数据结构和数据管理功能。核心优势一体化数据存算平台:融合了数据与数据仓库的优势,突破了传统架构的局限,让数据的统分析与治理成为现实。站式开发治理平台:简化了整体数据存储、计算和管理流程,不同部门、角色的用户可以基于统的数据平台进行数据的开发、消费与共建。实时高效的数据处理:借助一体架构,数据处理时效显著提升平台联动技术:实现数据与数据仓库的无缝对接和准实时计算。一体数据平台通过融合数据和数据仓库的优势,提供了高性能、实时高效的数据处理和管理能力。这种架构不仅提升了数据处理效率,还简化了数据管理和开发流程,为企业的数字化转型提供了强大的支持。和准实时计算。构建湖一体数据平台的步骤选择合适的存储服务:如对象存储服务,提供低成本、高弹性的存储解决方案。选择无服务器计算引擎:提供高效的数据处理能力。数据管理产品:提供统的数据开发、管理和治理
为给社会各界深入了解一体技术与产业提供有价值的参考,大数据技术标准推进委员会牵头,联合行业专家共同编制《一体技术与产业研究报告(2023)》,聚焦于一体技术,详细梳理了数据平台发展历程、一体实践路径,研究分析了一体产业现状,并对一体未来发展进行了展望与研判。报告认为,一体的本质是异构数据平台走向一体化的过渡阶段:➢一体行业正处在发展初期,总的来看一体并不是个纯技术攻关工作,而是技术逐步融合、整合的过程。➢一体的核心是实现“湖里”和“里”数据、元数据无缝打通,并可自由流动。➢目前,业界在一体技术的研究主要集中在统元数据管理、统存储等方面,仍需概念实现一体无服务器化部署。Severless化可简化使用流程和优化成本,帮助用户更专注业务本身,而非技术逻辑;提供按需计费,实现高效资源利用。三是AI助力一体资源调度更顺畅。AI技术使得一体的运维、部署更加智能,资源调度更加顺畅,打通数据和业务智能化之间的阻隔,实现价值闭环。持续深耕。报告认为的三点趋势分别是一体化、Serverless化、智能化:是进步简化数据架构实现一体化,屏蔽底层复杂性,站式满足企业实时分析、交互查询、智能探索等高价值数据洞察诉求。二是利用云原生
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一体平台
一体平台种新兴的数据管理和分析架构,它结合了数据仓库和数据的优点,旨在提供个统、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是一体平台些关键特点和优势:存储计算分离:一体平台采取元数据管理:支持异构数据的统元数据管理,实现端到端的数据链路的自动化元数据采集,支持全链路血缘,键式分析技术、业务、操作元数据详情。支持机器学习:一体平台也支持机器学习模型,使得企业可以在保持数据在之间无缝流动,实现数据的统存储和管理。应用场景:一体平台适用于数据量较大、多种数据类型混合存储的场景,提供了更好的查询性能和数据探索能力,适用于企业数字化转型、数据中台建设等。存储计算分离架构,可以根据业务特性动态升降配和扩缩容,支持直接读取离线数数据,系统负载均衡调度更加灵活,资源利用率更高,并以更低成本交付部署生产系统。批流融合:一体从表格式层统流和批表,节省数据致性和质量控制的同时,利用大数据进行机器学习和其他高级分析。技术架构:一体的架构由存储层和计算层组成,计算层的数据来源于存储层。存储层主要由云存储、开放的文件格式和开放的表格式组成。这种架构允许
一体平台的技术架构是种融合了数据和数据仓库优点的新型数据管理架构。以下是一体平台技术架构的关键组成部分和特点:统数据存储层:一体的核心在于其统的数据存储层,负责将结构化、半结构化数据处理引擎:一体架构集成了多种高效的数据处理引擎,支持数据的实时处理、批量处理以及交互式查询等多种场景。这些处理引擎能够充分利用分布式计算资源,实现数据的快速处理和高效分析。灵活的数据分析平台一体架构提供了灵活的数据分析平台,支持多种数据分析方法和工具,包括传统的SQL查询、报表生成以及复杂的机器学习、数据挖掘等高级分析任务。强大的数据治理与安全机制:一体架构注重数据治理与安全性的提升,通过统元数据管理、数据权限控制、数据加密等机制,确保数据在存储、处理和分析过程中的安全性和合规性。通过数据血缘追踪、数据质量监控等功能一体能够实现对数据全生命周期的治理和管理,提升数据的和非结构化数据统存储在数据中。通过采用分布式存储系统,一体能够支持海量数据的低成本存储和高效访问。利用数据表管理工具,一体实现了对数据的模式定义和质量控制,确保数据的致性和准确性。高效
一体流批一体架构结合了数据和数据仓库的优势,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: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,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:一体的技术架构可以保证数据致性,将不同数据源的数据集中存储在起,通过数据和数据仓库之间的数据同步与集成,可以保证数据的致性和准确性,避免了数据冗余和不致的问题。同时,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: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
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...
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。
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。...
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...
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...
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...
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...
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...
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...