物联网云大数据平台

特点，大数据技术是处理这些数据的关键。包括数据采集工具、数据存储技术、数据处理框架等，这些技术能够实现数据的高效存储和深度分析。云计算技术：云计算为物联网数据中心提供了强大的计算资源和灵活的存储资源，方便应用开发者调用数据中心的数据和功能。应用服务层还支持数据可视化功能，将复杂的数据以直观的图表、地图、仪表盘等形式展示给用户。关键技术与挑战关键技术：大数据技术：由于物联网数据具有海量、多源、异构等。通过云计算平台，数据中心可以根据数据量和业务需求动态调整资源配置，降低运营成本。边缘计算技术：边缘计算将数据处理的部分功能从数据中心下放到靠近物联网设备的边缘节点。对于一些对实时性要求极高的应用，边缘计算可以减少数据传输延迟，提高系统的响应速度。机器学习算法预测设备故障、分析用户行为模式等。数据服务与共享：以标准化的数据服务形式将处理后的数据提供给各种物联网应用。这些应用可以是企业内部的管理系统、智慧城市的运营平台，也可以是面向用户的移动应用物联网数据中心是一个集中存储、处理和管理物联网设备所产生数据的设施。它是物联网生态系统的核心组成部分，就像一个数据中枢，负责接收、整合来自各种物联网设备发送的海量数据，并提供数据服务，以支持物联网

物联网大数据平台是专门设计用于处理和分析由物联网设备产生的大量数据的系统。这些平台能够实现数据的实时收集、存储、分析和可视化，帮助企业和组织优化业务流程、提高效率、降低成本，并推动创新。实时数据分析：物联网大数据平台能够实现对IoT设备数据的即时处理、分析和解释，提供可行的洞察并促进信息决策。预测性分析：预测性IoT分析不仅预测未来事件，还提供实现业务目标的最佳步骤指导。这种分析形式整合了描述性的问题。应用案例：物联网大数据平台在智能交通系统、智能家居系统、智能制造等多个领域有广泛应用。例如，在智能交通系统中，通过分析实时交通数据，系统可以提前发现道路拥堵的迹象，并引导车辆选择最佳路径，有效缓解交通压力。、诊断性和预测性分析的洞察，推荐优化操作的行动。边缘计算：边缘分析在网络边缘处理数据，显著降低延迟并改善响应时间，通过消除发送数据到中央服务器的需求。这对于需要大量数据的IoT应用至关重要，如工业IoT和汽车系统。认知分析：认知IoT数据分析利用认知计算和AI分析来自IoT设备的大量数据，揭示模式和洞察，促进更智能的决策制定和自动化。成本降低与决策改善：通过利用IoT分析，可以识别新的机会来简化

至关重要。降低运营成本和风险：物联网数据中台通过自动化和智能化的数据处理能力，可以显著降低企业的运营成本和风险。通过优化设备运行状态，企业可以减少设备故障率和维护成本。支持大数据和人工智能应用：物联网数据物联网数据中台是一个集成和管理大量设备产生的数据的平台，它在物联网环境中扮演着至关重要的角色。以下是物联网数据中台的一些关键功能和特点：设备接入和管理：物联网数据中台提供海量设备的接入和管理能力，可以将IoT设备统一化、标准化地对接到云端或指定服务器，支撑设备数据采集上云和云端下发命令给设备。数据采集和存储：平台需要具备强大的数据采集和存储能力，能够高效地接收、处理和存储大规模的数据，包括实时数据。边缘计算和云计算：物联网数据中台结合边缘计算和云计算技术，可以在数据源附近进行数据处理，减少延迟，优化带宽使用，并执行实时分析。流处理、历史数据存储和数据备份等功能。数据可视化和实时监控：物联网数据中台通过收集和分析来自各种设备的实时数据，帮助企业更好地理解客户趋势和市场需求，从而做出更加精准的业务决策。它还能够实现设备

物联网大数据平台是专门设计用于处理和分析由物联网设备产生的大量数据的系统。这些平台能够实现数据的实时收集、存储、分析和可视化，帮助企业和组织优化业务流程、提高效率、降低成本，并推动创新。实时数据分析：物联网大数据平台能够实现对IoT设备数据的即时处理、分析和解释，提供可行的洞察并促进信息决策。预测性分析：预测性IoT分析不仅预测未来事件，还提供实现业务目标的最佳步骤指导。这种分析形式整合了描述性的问题。应用案例：物联网大数据平台在智能交通系统、智能家居系统、智能制造等多个领域有广泛应用。例如，在智能交通系统中，通过分析实时交通数据，系统可以提前发现道路拥堵的迹象，并引导车辆选择最佳路径，有效缓解交通压力。、诊断性和预测性分析的洞察，推荐优化操作的行动。边缘计算：边缘分析在网络边缘处理数据，显著降低延迟并改善响应时间，通过消除发送数据到中央服务器的需求。这对于需要大量数据的IoT应用至关重要，如工业IoT和汽车系统。认知分析：认知IoT数据分析利用认知计算和AI分析来自IoT设备的大量数据，揭示模式和洞察，促进更智能的决策制定和自动化。成本降低与决策改善：通过利用IoT分析，可以识别新的机会来简化

物联网大数据平台是专门设计用于处理和分析由物联网设备产生的大量数据的系统。这些平台能够实现数据的实时收集、存储、分析和可视化，帮助企业和组织优化业务流程、提高效率、降低成本，并推动创新。实时数据分析：物联网大数据平台能够实现对IoT设备数据的即时处理、分析和解释，提供可行的洞察并促进信息决策。预测性分析：预测性IoT分析不仅预测未来事件，还提供实现业务目标的最佳步骤指导。这种分析形式整合了描述性的问题。应用案例：物联网大数据平台在智能交通系统、智能家居系统、智能制造等多个领域有广泛应用。例如，在智能交通系统中，通过分析实时交通数据，系统可以提前发现道路拥堵的迹象，并引导车辆选择最佳路径，有效缓解交通压力。、诊断性和预测性分析的洞察，推荐优化操作的行动。边缘计算：边缘分析在网络边缘处理数据，显著降低延迟并改善响应时间，通过消除发送数据到中央服务器的需求。这对于需要大量数据的IoT应用至关重要，如工业IoT和汽车系统。认知分析：认知IoT数据分析利用认知计算和AI分析来自IoT设备的大量数据，揭示模式和洞察，促进更智能的决策制定和自动化。成本降低与决策改善：通过利用IoT分析，可以识别新的机会来简化

特点，大数据技术是处理这些数据的关键。包括数据采集工具、数据存储技术、数据处理框架等，这些技术能够实现数据的高效存储和深度分析。云计算技术：云计算为物联网数据中心提供了强大的计算资源和灵活的存储资源，方便应用开发者调用数据中心的数据和功能。应用服务层还支持数据可视化功能，将复杂的数据以直观的图表、地图、仪表盘等形式展示给用户。关键技术与挑战关键技术：大数据技术：由于物联网数据具有海量、多源、异构等。通过云计算平台，数据中心可以根据数据量和业务需求动态调整资源配置，降低运营成本。边缘计算技术：边缘计算将数据处理的部分功能从数据中心下放到靠近物联网设备的边缘节点。对于一些对实时性要求极高的应用，边缘计算可以减少数据传输延迟，提高系统的响应速度。机器学习算法预测设备故障、分析用户行为模式等。数据服务与共享：以标准化的数据服务形式将处理后的数据提供给各种物联网应用。这些应用可以是企业内部的管理系统、智慧城市的运营平台，也可以是面向用户的移动应用物联网数据中心是一个集中存储、处理和管理物联网设备所产生数据的设施。它是物联网生态系统的核心组成部分，就像一个数据中枢，负责接收、整合来自各种物联网设备发送的海量数据，并提供数据服务，以支持物联网

分析和机器学习从物联网数据中提取有意义的洞察。预测性分析可以预测设备故障、优化资源分配，并改进决策过程。云集成：通过云平台集成，实现物联网数据的可扩展存储、处理和分析。云服务提供了灵活性、可扩展性和成本物联网（IoT）数据治理是确保物联网环境中数据的有效管理、使用和保护的一系列策略和实践。以下是物联网数据治理的一些关键策略：数据治理框架：实施一个健全的数据治理框架对于确保数据质量、完整性和合规性效率。安全和隐私措施：优先考虑安全和隐私措施以保护物联网数据的整个生命周期。实施加密、认证和访问控制机制，保护数据的完整性和机密性，并遵守行业标准和法规，以确保合规并减轻法律风险。数据集成和互操作性：物联网环境通常包括不同设备和系统，通常运行在不同的标准和协议上。数据治理必须解决整合这些不同数据以确保无缝互操作性的挑战。这需要建立共同的数据模型和通信协议。数据存储和生命周期管理：物联网数据治理还包括数据存储和生命周期管理政策。这涉及确定数据应存储多长时间以及何时应该归档或删除数据，同时确保存储解决方案是可扩展和成本效益的。数据隐私和安全：物联网设备经常收集敏感和个人身份信息，使它们成为网络攻击

至关重要。降低运营成本和风险：物联网数据中台通过自动化和智能化的数据处理能力，可以显著降低企业的运营成本和风险。通过优化设备运行状态，企业可以减少设备故障率和维护成本。支持大数据和人工智能应用：物联网数据物联网数据中台是一个集成和管理大量设备产生的数据的平台，它在物联网环境中扮演着至关重要的角色。以下是物联网数据中台的一些关键功能和特点：设备接入和管理：物联网数据中台提供海量设备的接入和管理能力，可以将IoT设备统一化、标准化地对接到云端或指定服务器，支撑设备数据采集上云和云端下发命令给设备。数据采集和存储：平台需要具备强大的数据采集和存储能力，能够高效地接收、处理和存储大规模的数据，包括实时数据。边缘计算和云计算：物联网数据中台结合边缘计算和云计算技术，可以在数据源附近进行数据处理，减少延迟，优化带宽使用，并执行实时分析。流处理、历史数据存储和数据备份等功能。数据可视化和实时监控：物联网数据中台通过收集和分析来自各种设备的实时数据，帮助企业更好地理解客户趋势和市场需求，从而做出更加精准的业务决策。它还能够实现设备

至关重要。降低运营成本和风险：物联网数据中台通过自动化和智能化的数据处理能力，可以显著降低企业的运营成本和风险。通过优化设备运行状态，企业可以减少设备故障率和维护成本。支持大数据和人工智能应用：物联网数据物联网数据中台是一个集成和管理大量设备产生的数据的平台，它在物联网环境中扮演着至关重要的角色。以下是物联网数据中台的一些关键功能和特点：设备接入和管理：物联网数据中台提供海量设备的接入和管理能力，可以将IoT设备统一化、标准化地对接到云端或指定服务器，支撑设备数据采集上云和云端下发命令给设备。数据采集和存储：平台需要具备强大的数据采集和存储能力，能够高效地接收、处理和存储大规模的数据，包括实时数据。边缘计算和云计算：物联网数据中台结合边缘计算和云计算技术，可以在数据源附近进行数据处理，减少延迟，优化带宽使用，并执行实时分析。流处理、历史数据存储和数据备份等功能。数据可视化和实时监控：物联网数据中台通过收集和分析来自各种设备的实时数据，帮助企业更好地理解客户趋势和市场需求，从而做出更加精准的业务决策。它还能够实现设备

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•...

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...

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

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

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：

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

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":...

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。

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。...

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"}...