大数据平台与集成

大数据集成平台是一种关键的技术基础设施，它能够帮助企业和组织高效地整合和管理来自不同来源和格式的大量数据。核心功能数据源配置管理：配置大数据平台可以接入的数据源，记录数据源相关信息，并定期检测数据和交换，并进行数据共享服务的监测。运维管理与服务监测：负责对大数据平台的运行状态进行监控，包括数据接入、存储、加工和共享等服务的监测。基础资源管理与系统管理：管理大数据平台的硬件资源、网络资源和可用状态。接入方式配置管理：配置大数据平台的数据接入方式，包括ETL、数据复制、Web服务、数据采集等多种方式。数据存储管理：管理数据的存储格式、数据模型和存储策略，支持多种存储形态，如关系型数据软件资源，确保平台的稳定运行和可扩展性。应用场景商业智能与数据分析：通过收集和分析大量用户行为数据，企业可以更深入地了解客户需求，优化产品设计，提升市场竞争力。金融行业：大数据技术可用于风险管理、信用评估、反欺诈、投资决策等多个方面。健康医疗领域：大数据技术可以帮助医疗机构更好地理解和管理疾病，提供更精确的诊断和治疗方案。物流与供应链管理：通过收集和分析运输数据、库存数据、销售数据等信息，企业可以实时

到数据湖中，为风险评估和金融产品设计提供数据支持。物联网数据集成与应用对于物联网场景，大数据集成平台可以收集和整合来自大量物联网设备的数据。能够将物联网数据与企业内部业务数据或其他外部数据进行融合，创造新的应用价值。大数据生态系统构建在大数据生态系统中，大数据集成平台是连接各个环节的关键。它可以与数据治理平台、数据分析工具、机器学习平台等协同工作，构建完整的大数据解决方案。大数据集成平台是一种用于整合多种数据源的数据，并将其转换为适合数据分析和应用的统一格式的软件系统。它就像是一个数据的“中转站”和“加工厂”，能够把来自不同系统的数据收集起来，经过一系列的处理，使得用户的需求。应用场景企业数据整合与分析帮助企业整合内部各个业务系统的数据，打破数据孤岛，为企业的数据分析、商业智能和数据挖掘提供完整的数据基础。例如，通过大数据集成平台，企业可以将分散在不同部门的客户数据、销售数据和市场反馈数据整合在一起，进行客户行为分析和销售预测。支持企业构建数据仓库和数据湖，以便更好地存储和管理海量数据。例如，在金融企业中，可以利用大数据集成平台将交易数据、客户信用数据等集成

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，构建明日数据世界。经过多年自主研发，星环科技建立了多个产品系列：一站式大数据基础平台TDH（Transform），不再依赖ETL应用服务器做抽取和转化工作，这样可以解决ETL应用服务器的处理能力不足问题，充分利用大数据平台的分布式计算能力ᨀ升数据集成的效率和稳定性。星环科技致力于打造企业级什么是大数据集成？大数据集成包括大数据采集和大数据整合。大数据采集主要是通过各种技术手段将分散的海量内容数据（文本、音频、视频等）、行为数据（访问、查询、搜索、会话、表单等）、工业生产数据（传感器应用服务器的计算能力普遍不足，二是无法处理半结构化和非结构化数据。经过几年的技术发展，ETL过程逐步演进为ELT，即数据抽取后直接加载（Load）到大数据平台中，再基于大数据平台的计算能力来实现数据转换、分布式数据库ArgoDB及交易型数据库KunDB、基于容器的智能数据云平台TDC、大数据开发工具TDS、智能分析工具Sophon和超融合大数据一体机TxDataAppliance等，并拥有多项专利技术。目前公司产品已经在十几个行业应用落地。

成功的关键，它决定了平台的技术选型和架构设计。（二）架构设计架构设计是大数据平台系统集成的核心环节。根据需求分析的结果，设计一个分布式、可扩展的架构，选择合适的技术组件。（三）部署与配置部署和配置是一个持续的过程。通过监控工具实时监控平台的运行状态，及时发现和解决问题。同时，根据业务的发展，不断优化平台的性能和架构，确保平台的长期稳定运行。四、大数据平台系统集成的挑战与应对大数据平台系统集成并非大数据平台系统集成在当今数字化时代，数据已成为企业决策、创新和运营的核心资产。然而，面对海量、多样化的数据，如何高效地存储、处理和分析这些数据，成为企业面临的重大挑战。大数据平台系统集成应运而生，它通过整合多种技术和工具，构建一个强大的数据处理生态系统，帮助企业从海量数据中挖掘价值，实现数据驱动的业务增长。一、什么是大数据平台系统集成？大数据平台系统集成是指将多种大数据技术和组件整合到一个统一的平台，满足业务需求的同时，降低运维成本。大数据平台系统集成的实施步骤（一）需求分析在搭建大数据平台之前，企业需要明确自身的业务需求，包括数据来源、数据类型、数据量、处理速度要求等。需求分析是系统集成

硬件资源和业务需求，对大数据组件的配置参数进行调整。数据接入与集成数据采集：使用数据采集工具，从各种数据源采集数据，将数据传输到大数据平台的存储系统中，支持实时采集和批量采集两种方式。数据清洗与转换：对部署大数据平台是一个复杂的过程，以下是一般情况下部署大数据平台的主要步骤：需求分析与规划明确业务需求：与各相关部门和用户沟通，了解其对大数据平台的具体需求，如数据处理量、数据类型、分析需求、应用之间的关联关系，方便后续的数据分析和应用。平台测试与优化功能测试：对大数据平台的各项功能进行测试，包括数据采集、存储、查询、分析、可视化等功能，确保平台能够正常运行，满足业务需求。性能测试：通过模拟配置安装操作系统：在服务器上安装适合大数据平台运行的操作系统，并进行基本的系统配置，如设置主机名、时区、防火墙等。安装大数据组件：按照选定的技术选型，依次安装大数据平台的各个组件。配置参数调整：根据场景等，以便确定平台的功能和性能要求。确定数据来源与规模：梳理需要接入平台的数据来源，包括数据库、文件系统、传感器等，评估数据的规模、增长速度和更新频率，为平台的存储和计算能力规划提供依据。制定技术选型

大数据平台管理涉及多个方面，其核心目的是确保大数据平台的有效运行、数据的安全与合规性、以及数据价值的最大化。以下是大数据平台管理的几个关键组成部分：数据治理：包括元数据管理、数据质量管理、数据、版本控制、测试等。系统测试与上线：进行系统测试和上线前的准备工作，确保系统质量和稳定性符合要求，并进行上线前的安全检查。持续优化与改进：根据实际运行情况和业务需求变化，持续优化和改进大数据平台的功能和性能。，以及不同分层的表模型构建。数据处理：提供一站式的可视化数据开发工具，基于多种大数据引擎实现工作流脚本编排，满足复杂业务需求，支持低代码生成ETL。平台管理：负责大数据平台的资源调度、系统监控和日志管理，支持弹性扩展与自动化运维。技术选型与部署：根据企业需求选择合适的大数据存储、处理和分析技术，并进行技术评估和测试。系统开发与实施：基于系统设计结果，组织开发人员完成系统的开发和实施工作，注重代码规范血缘关系追踪、数据目录工具等，用于支持数据治理活动，确保数据的准确性、一致性和可追溯性。数据安全：使用身份验证和授权机制保护数据和元数据，与不同的身份提供者集成以实现单点登录，并定义访问控制的角色和策略

大数据基础平台是大数据处理与分析的底层支撑系统，它集成了一系列的数据处理、存储和管理技术，为企业和组织的数据驱动决策提供了坚实的基础。平台架构与组件数据采集层功能与组件：负责从各种数据源收集数据、用途等）；数据安全管理工具，用于保障数据的安全性，如用户认证、授权和数据加密等。平台的关键特性高扩展性大数据基础平台能够轻松应对数据量的快速增长和业务需求的变化。通过添加更多的存储节点、计算节点或扩展高性能。数据处理层功能与组件：对采集到的数据进行清洗、转换、聚合等操作，以提高数据质量并使其适合分析。主要包括批处理和流处理两种方式。资源管理与调度层功能与组件：负责管理和分配计算资源、存储资源等，以确保各个数据处理任务能够高效运行。数据访问与管理层功能与组件：提供数据访问接口，方便用户和应用程序对存储的数据进行查询、分析和管理。包括数据目录管理工具，用于记录和管理数据的元数据（如数据的来源、格式集群规模，可以线性地增加平台的存储容量和处理能力。高性能采用分布式计算和存储技术，以及优化的数据处理算法，能够快速地处理和分析海量数据。数据多样性支持可以处理各种类型的数据，包括结构化数据（如数据库中

大数据知识管理服务平台是一种集成的系统，旨在帮助组织有效地管理和利用大数据资源，以支持知识发现、决策支持和业务创新。以下是这类平台的一些关键功能和特点：功能数据集成与管理：平台能够从多个数据源集成数据地理解和利用数据。智能推荐与决策支持：基于数据分析和机器学习模型，平台能够提供智能推荐和决策支持，帮助用户做出更明智的决策。应用场景科研管理：如国家自然科学基金大数据知识管理服务门户，为科研人员提供项目，包括结构化和非结构化数据。它支持数据的清洗、转换和存储，确保数据的一致性和准确性。知识发现与分析：通过高级分析工具和算法，平台能够从大量数据中提取有价值的知识和洞察。这包括数据挖掘、模式识别和预测分析等功能。知识共享与协作：提供知识共享和协作的环境，使不同部门和团队能够共享数据和分析结果，促进跨部门的协作和知识传播。可视化展示：将复杂的数据和分析结果以直观的图表和仪表盘形式展示，帮助用户更好检索、成果统计和知识发现等服务。商业智能：帮助企业分析市场趋势、客户行为和运营数据，支持商业决策和战略规划。政府治理：政府机构可以利用这类平台进行公共数据的管理和分析，提高政府决策的科学性和透明度。

通常具备以下核心功能：数据采集与集成是大数据平台的基础功能，能够从各种来源（如数据库、日志文件、社交媒体、传感器等）收集数据，并进行清洗、转换和标准化处理。这一过程确保了数据的质量和一致性，为后续分析什么是大数据平台？有哪些功能？如何搭建大数据平台？大数据平台概述大数据平台是一个集成了多种技术、工具和框架的系统，用于存储、处理和分析海量数据。随着互联网、物联网和移动设备的普及，全球数据量呈爆炸式存储系统、计算框架、数据处理工具和分析引擎。这些技术组件构成了平台的技术栈，应当考虑它们的成熟度、社区支持以及与现有系统的兼容性。平台架构设计将选定的技术组件整合为一个协同工作的系统。典型的大数据架构增长，传统数据处理方式已无法满足需求，大数据平台应运而生。它能够处理结构化、半结构化和非结构化数据，帮助企业和组织从海量数据中提取有价值的信息，支持决策制定和业务创新。大数据平台的主要功能大数据平台奠定基础。数据存储与管理功能采用分布式文件系统和数据库技术，能够存储PB级甚至EB级的数据。这些系统设计时考虑了高可用性、容错性和可扩展性，确保数据安全可靠地存储，并能快速检索。数据处理与分析是大数据

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...

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...

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...

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...

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。

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...

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...