图数据库 信息安全

分布式数据库
Transwarp StellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式数据库,提供高性能的存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生存储,千亿点、万亿边、PB级大规模数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的分析算法和深度算法;支持标准查询语言并兼容 openCypher,并具备2D/3D展示能力,可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。

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数据库安全
数据库安全主要涉及以下几个方面:安全威胁数据泄露威胁:黑客可能通过网络攻击、内部人员恶意行为等窃取敏感数据,如商业机密、用户隐私等。数据在传输和存储过程中若未加密或存储介质未妥善保护,也容易被网络中,恶意节点可能伪装成合法节点,发起拒绝服务攻击、流量洪泛攻击等,导致系统性能下降甚至瘫痪。还可能篡改图数据中的关键信息,误导后续的数据分析和决策。算法漏洞威胁:数据库所采用的核心算法若存在分配特定的权限,如管理员、普通用户、只读用户等。这可以降低安全管理的复杂性,减少权限配置错误导致的安全漏洞。属性访问控制(ABAC):根据用户、资源和环境的属性来动态地决定访问权限。在数据库中,可以文形式保存。传输加密:在数据传输过程中,如客户端与数据库服务器之间的通信,采用SSL/TLS等加密协议对数据进行加密传输,防止数据在传输过程中被窃取或篡改。安全审计与监控:审计日志记录:启用审计功能,记录数据库内的所有用户活动,包括登录、数据修改、查询、节点和边的创建与删除等操作。审计日志应包含详细的操作信息,如操作时间、操作人、操作内容等。实时监控与预警:通过实时监控系统,对数据库的运行
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信创数据库
信创,即信息技术应用创新产业,旨在实现信息技术领域的自主可控和安全可靠。信创数据库就是在这一背景下,基于国产自主研发的技术和架构,专门用于存储和处理数据数据库系统。它以结构来组织和表示数据安全要求极高的行业需求。高效处理复杂关系:针对数据的特点,优化了存储结构和查询算法,能够高效地处理大规模的复杂关系数据,快速完成遍历、路径查找、关系推理等操作,相比传统的关系型数据库,在处理此类关联分析,快速识别欺诈行为、信用风险等,为金融机构的风险管理提供有力支持。政务领域:在政务数据治理、行政审批流程优化、公共安全管理等方面,信创数据库可以将各类政务数据的形式进行整合和分析,帮助,由节点和边组成,节点代表实体,边代表实体之间的关系,非常适合处理复杂的关系型数据和网络结构数据。技术特点自主可控:信创数据库的核心技术和关键组件均由国内团队自主研发,摆脱了对国外技术的依赖,从底层软件协同工作,信创数据库具备良好的兼容性,能够支持多种操作系统、芯片架构和开发语言,方便用户进行系统集成和应用开发。应用场景金融风控领域:可用于构建客户关系网络、交易关系网络等,通过对大量金融数据
为促进数据库行业发展,6月28日上午,中国信息通信研究院召开数据库公开讨论沙龙。星环科技受邀参加,并与来自TigerGraph、阿里云、蚂蚁金服的专家分享交流了在数据库领域的见解以及落地;Onesizedoesn’tfitall”,当前的大环境下不可能只存在一种数据库,不同的应用场景下是需要对应的数据库模型才能得到高的性能。魏所长还提出当前数据库行业属于初步发展阶段,数据库理念普及度低、SQL语法尚未统一、产品技术能力参差不齐,亟需业界各方共同参与、致力图数据库的国内外发展。在数据库方面,星环科技通过不懈努力,研发出TranswarpStellarDB,一款为企业级应用而打造的分布式数据库。用于快速查找数据间的关联关系,并提供强大的算法分析能力。StellarDB克服了海量关联数据存储的难题,通过自定义存储格式和集群化存储,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,在社交网络、公安、金融领域都有巨大应用潜力。星环科技产品研发部李逸向大家介绍了星环科技数据库产品StellarDB的产品优势和特点,星环科技基于自身超强的研发实力,将公司产品线进行复用、组合
不只是节点和它们之间的关系,还包括了这些关系的属性信息。相比关系型数据库数据库更擅长表达个体之间的关联及复杂的关系网络,其中包括节点和边上的各种属性信息。因此,数据库在社交网络、推荐系统、金融界的额外信息。例如,人员节点可能具有姓名、年龄或职业属性。路径:路径是一系列连接的节点和边缘,表示图中的特定路线或连接。允许通过边界定义的关系从一个节点到另一个节点。图形查询语言:图形数据库通常有自己的数据库(GraphDatabase)是一种基于图形数据模型与算法的数据库,基于模型来表示和存储数据模型由节点和边组成,节点表示实体,边表示实体之间的关系,数据库的所能存储和查询的内容、医疗卫生、物流等领域有广泛的应用。以下是数据库的相关术语:是由节点/顶点和边缘/关系组成的数据结构。表示不同数据元素之间的连接。节点/顶点:节点或顶点表示数据库中的实体或对象。可以存储与其查询语言,优化了遍历和查询图形数据。这些查询语言允许您执行创建、读取、更新和删除节点、边缘和属性,以及查询图中的关系和模式。
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数据库
数据库:连接数据世界的纽带在信息爆炸的时代,数据之间的关系往往比数据本身更有价值。传统数据库擅长存储和查询独立的数据记录,但当我们需要探索复杂的关系网络时,数据库便展现出独特优势。这种专门为处理可以有自己的属性,为关系提供更多上下文信息。然后是属性,这是附加到节点和边上的键值对,用于存储关于实体和关系的详细信息。这种灵活的数据模型能够自然地表示现实世界中复杂的关联网络。独特的技术优势数据库在的欺诈模式。知识图谱的构建也依赖于数据库技术,它能有效地组织和查询实体间的复杂关系。此外,在网络安全领域,数据库用于分析网络拓扑和检测异常行为模式。随着数据互联程度的不断提高,数据库的重要性将持续增长。它不仅是一种存储技术,更是一种思维方式,促使我们从关系的角度重新审视数据价值。从社交网络到供应链管理,从生物信息学到智能客服,数据库正在为各行各业提供全新的数据洞察能力。未来,随着算法的优化和硬件的发展,数据库有望解决当前面临的扩展性和一致性问题,在更广泛的领域发挥关键作用。关系数据设计的数据库类型,正在改变我们理解和利用数据的方式。什么是数据库数据库是一种以图论为基础的非关系型数据库,它使用节点、边和属性来表示和存储数据。节点代表实体(如人、地点或事物),边则代表
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,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),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。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,这种称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性,这些属性包含了数据数据库系统,数据库拥有以下优点:应对复杂性: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: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,数据库能够高效的搜索出用户之间的关系网,能够更好的满足用户的需求。可扩展性:数据库和其他数据库一样,可以可扩展,也可以在多个节点上运行,从而通过分布式处理来提高性能和可靠性。这种方式能够减少对单个系统的压力,从而提升了整个系统的
解锁数据库新姿势:数据库与文档数据库的梦幻联动打破常规:认识两种独特数据库数据库的广阔天地里,数据库与文档数据库犹如两颗璀璨的新星,正逐渐崭露头角,打破人们对传统数据库的认知。它们以独特的数据管理方式,为数据处理带来了全新的视角与解决方案。数据库,专为处理结构数据而生。在这个数据库的世界里,基本单位是节点和边。节点可以是任何实体,比如人、地点、事物等;边则代表着这些实体之间的关系。与传统关系数据库使用表格和SQL查询语言不同,数据库采用结构和专门的查询语言。这使得它在处理复杂关系查询时展现出无与伦比的优势,能够快速遍历节点和边,轻松找到复杂关系网络中的模式和异常。在分析社交网络中用户的好友关系时,传统关系数据库可能需要进行复杂的多表连接操作,而数据库只需简单地遍历相关边,就能迅速获取结果。文档数据库,则是另一种别具一格的存在。它以文档为基本存储单位,通常使用JSON、XML、BSON等数据格式来表示数据。这种数据库最大的特点就是灵活的数据模型,数据无需遵循预先定义的模式,每个文档都可以有不同的字段和结构。数据库:关系探索大师独特之处大揭秘数据库,作为一种非关系型
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数据库入门
不仅仅是外键约束。然后是属性,它附加在节点或边上,用于描述其特征。属性使得数据库能够存储丰富的语义信息,而不仅仅是简单的连接关系。数据库的优势数据库在处理复杂关系查询时具有显著优势。当数据之间的关系。金融领域利用数据库进行欺诈检测,通过分析交易网络中的异常模式来识别潜在的欺诈行为。知识图谱的构建也依赖于数据库,它能有效地组织和查询实体之间的语义关系。在供应链管理和物流优化中,数据库可以帮助分析复杂的供应网络,找出合适的配送路径。生物信息学则使用数据库来研究蛋白质相互作用网络和基因调控网络。数据库入门在数据爆炸式增长的今天,传统的关系型数据库在处理复杂关系时逐渐显露出局限性。数据库作为一种新兴的数据库类型,因其独特的存储和查询方式,正在成为处理高度互联数据的利器。什么是数据库数据库是一种以图论为基础构建的数据库系统。与传统数据库使用表格存储数据不同,数据库使用节点、边和属性来表示和存储数据。节点代表实体(如人、地点或事物),边代表这些实体之间的关系,而属性则用于描述节点或边的特征。这种数据模型特别适合表示现实世界中复杂的网络关系。例如,在社交网络中,每个人可以表示为一个节点,而"朋友"关系则表示为连接这些节点的边。相比关系型数据库需要通过多表连接来查询关系,数据库
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数据库选型
框架和文档等。选择有活跃社区支持和完善生态系统的数据库,可以有效降低开发和运维的成本。5.安全性和可靠性:数据安全和可靠性一直是企业关注的焦点。选择数据库时需要考虑数据安全和可靠性的特点,并根据实际需求和安全标准选择合适的数据库。一些常用的数据库系统比如StellarDB等,可以根据自己的需求和实际情况进行选择。星环分布式数据库-TranswarpStellarDB星环科技致力于打造企业级数据库选型时需要考虑以下因素:1.数据模型:数据库主要适用于处理节点和边之间复杂的关系,需要考虑数据是否具有结构,结构的复杂程度等,根据数据的特点选择合适的数据库。2.性能和扩展性:对于大规模、高并发、复杂的数据处理需求,需要考虑数据库的性能和扩展性。例如,需要支持多个数据中心的部署,需要支持分布式的数据处理等。3.开发和部署成本:选择数据库时需要考虑开发和部署成本。对于简单的数据处理需求可以选择开发成本较低的数据库,对于大规模和高性能的需求则需要考虑成本和性能之间的平衡。4.社区支持和生态系统:选择数据库时需要考虑是否有活跃的社区支持和完善的生态系统,例如可用的工具、开发
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...
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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备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工具的软件产品矩阵,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库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。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB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,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...