大数据平台运维搭建

星环大数据基础平台
星环大数据基础平台(TDH) 是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台,包括多个大数据存储与分析产品,能够存储 PB 级别的海量数据,可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式,提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前 TDH 已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地,支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。

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大数据平台搭建是一个复杂的过程,涉及到多个方面,包括架构设计、技术选型、性能优化、安全保障等。大数据平台架构大数据平台架构通常分为五层:数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层大数据平台中的重要部分,包括数据存储优化、计算资源管理、查询优化、并行处理、数据预处理、使用高级分析工具和技术、监控与调优等。例如,选择合适的文件格式可以提高查询效率,资源调度和弹性伸缩可以确保任务高效分配和资源合理利用,而索引和缓存机制可以加快查询速度。安全保障大数据平台的安全建设需要考虑网络安全、身份认证、授权、审核和数据加密等多个方面。管理大数据包括对数据存储、处理、传输等方面。每一层都有其特定的功能和组件。例如,数据源层提供业务数据数据采集层负责数据的采集和转换,大数据平台层负责数据的存储、处理和计算,数据仓库层进行数据的整合和分析,应用层则提供数据的可视化和应用。搭建步骤搭建大数据平台的关键步骤包括需求分析、数据架构设计、技术选型、平台搭建与部署、数据治理体系构建、开发与测试。这些步骤需要综合考虑数据架构、技术选型、系统设计及运营维护等多个方面。性能优化性能优化是
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大数据
大数据是对大数据系统进行全面管理和维护的一系列活动,旨在确保大数据系统的稳定运行、高效性能和数据安全。系统部署与配置集群规划与搭建:根据业务需求和数据规模,规划大数据集群的架构,包括计算节点性能指标超出阈值时,通过邮件、短信、即时通讯等方式及时通知人员。人员根据告警信息迅速采取措施,避免问题扩大化。故障诊断与处理快速定位故障:当大数据系统出现故障时,人员需要迅速通过日志分析利用。作业调度与协调:使用作业调度器,对大数据处理作业进行调度和协调。根据作业的资源需求和优先级,合理安排作业的执行顺序,提高作业的执行效率。自动化脚本编写与使用:编写自动化脚本,用于执行系统部署、配置管理、监控告警等任务。通过脚本实现自动化操作,提高效率,减少人工操作的错误。工具集成:集成各种工具,实现系统的自动化部署和配置管理。通过这些工具,人员可以轻松地对大数据系统进行批量操作和管理。数据,及时发现系统的性能瓶颈和异常情况。作业监控:对大数据处理作业进行监控。了解作业的行状态、进度、资源消耗等情况,及时处理作业失败、长时间运行等问题。告警机制:建立完善的告警机制,当系统出现异常或
大数据平台是确保大数据系统稳定、高效运行的关键基础设施,它涵盖了对硬件、软件、数据以及整个系统流程的监控、管理和优化。一、平台架构数据采集层功能:从大数据系统的各个组件(如服务器、存储设备方便地管理大数据系统的各个组件。这包括系统配置管理、任务调度管理、资源分配管理等功能。用户交互:人员可以通过Web界面或命令行工具,对系统进行操作,如启动或停止数据处理任务、添加或删除服务器节点:存储采集到的海量数据。由于数据的规模较大且需要长期保存,通常采用分布式存储系统。存储策略:对于不同类型的数据(如实时监控数据和历史统计数据),采用不同的存储方式和策略。实时监控数据可能需要高频率的写入和快速查询,而历史统计数据则更注重长期存储和数据分析。数据分析层功能:对存储的数据进行分析,以发现潜在的问题、性能瓶颈和异常情况。分析方法包括统计分析、机器学习算法(如异常检测算法、趋势及时发现硬件故障隐患,如过热、硬件损坏等情况。软件监控:对大数据系统中的各种软件组件进行监控。监测软件的进程状态、服务可用性、资源占用情况以及软件内部的性能指标(如数据处理速度、查询响应时间等)。数据
大数据(BigDataOperations)是指对大数据处理系统进行监控、管理、优化和维护的流程。大数据的主要工作包括:硬件设备管理:对存储设备、计算设备、网络设备等硬件进行管理和维护,确保进行管理和化,包括调优、容量规和性能监控等。应用管理:对大数据处理系统的应用进行管理和维护,包括调度、任务分配和错误处理等。大数据的目的是确保大数据处理系统的高可用、高性能和高效率。为了实现这些目标,需要人员具备丰富的技能和知识,包括操作系统、网络、存储、数据库、编程和安全等方面的知识。同时,大数据还需要具备高度的监控能力和问题排查能力,以便及时解决系统故障和问题。设备性能稳定。数据管理:对数据进行管理和维护,包括数据备份、恢复、清理和归档等。安全管理:对大数据处理系统的安全进行管理和维护,包括用户认证、访问控制、防火墙和加密等。性能管理:对大数据处理系统的性能
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大数据
大数据数据时代的幕后支柱在当今数字化浪潮中,数据已然成为驱动企业乃至整个社会发展的核心动力。从日常生活中的电商购物推荐、社交平台内容推送,到企业运营中的精准市场分析、高效供应链管理,再到科研时代当之无愧的幕后支柱。大数据(一)定义与内涵大数据,简单来说,就是管理、监控和维护大规模数据存储和处理平台的过程。它就像是数据世界的“大管家”,涵盖了数据存储、处理、传输等各个环节的管理与维护保障数据平台的正常运行,还要应对不断变化的数据量和业务需求,为数据的处理和分析提供坚实的基础。(二)主要职责1.平台稳定保障确保大数据平台的高可用性和稳定性是大数据的首要任务。这就好比是为一座城市的交通系统保驾护航,要时刻关注各个环节是否正常运转。在大数据平台中,硬件、软件和网络设备就像是交通系统中的道路、车辆和信号灯,任何一个部分出现故障都可能导致整个平台的瘫痪。大数据人员需要通过各种领域的复杂模型构建、医学研究的精准诊断,大数据的身影无处不在。而在这繁荣的数据应用背后,有一个至关重要却常被忽视的角色——大数据,它就像一座大厦的基石,默默支撑着整个数据生态系统的稳定运行,是数据
星环科技多模数据平台监控软件AquilaInsight,企业级大数据平台智能好帮手。AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件,为企业团队提供了一套统一、完整、便捷的。AquilaInsight将星环全线产品的数据集成起来,打通跨产品、跨服务、跨集群的窗口,提供一站式自动化的分析、完备的功能配置,满足不同的场景需求。通过可视化的系统监控平台人员可以对系统负载,平台运行状况等指标进行统一管理与监控。多方面多维度的集群监控、预警、分析以及状态检查机制充分赋予了人员解决系统异常的能力,对于潜在的严重问题,AquilaInsight预置的告警通知设置能够及时预警,实现事前预警、事中告警、事后分析的全阶段。智能化解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能,实现高效智能的目标,充分保证集群稳定高效的运作
机器人将模型作为“大脑”,结合可观测工具作为“感官”,感知环境并做出相应决策。基于模型的智能实践智能体系通过利用模型进行智能,提高效率和准确性。具体实施包括以下几个方面:数据采集与,提高决策的科学性和高效性。例如,通过大模型分析海量数据,智能识别潜在问题。模型性能调优模型训练性能调优需要同时考虑多维混合并行策略配置与内存限制。具体步骤包括:分析profiling数据模型赋能智能模型在智能中的应用,为领域带来了显著的自动化和智能化提升。模型成为智能的指挥大脑,与其他智能体协同工作,提高效率和自动化水平,为企业带来巨大的经济效益。具体应用包括:终端用户交互:用户通过与机器人的交互,实现对系统的实时监控和故障排查。模型分析用户行为和反馈,预测和诊断潜在问题,直接反馈业务需求到SRE角色。SRE系统优化:SRE结合模型能力,对系统进行深入理解和优化,实现持续改进。模型通过实时监控和分析系统性能和可用性,发现和解决潜在故障和瓶颈,提高系统可靠性和稳定性。机器人自动化:机器人通过大模型的分析和决策,实现自动化
大数据平台建设与在数字化时代,数据已成为企业和组织的核心资产之一。然而,海量的数据如果没有有效的管理和分析工具,就如同散落的珍珠,无法发挥其真正的价值。大数据平台的建设与,正是将这些散落的数据整合起来,挖掘其潜在价值的关键手段。本文将为您介绍大数据平台建设与的基本概念、重要性以及常见的实践方法。一、什么是大数据平台大数据平台是一个集数据采集、存储、处理、分析和可视化为一体的综合性其性能和稳定性。测试内容包括数据存储的可靠性、数据处理的效率、分析结果的准确性等。根据测试结果,对平台进行优化,以提升其性能和用户体验。四、大数据平台管理大数据平台的建设只是第一步,后续的均衡技术可以将流量合理分配到多个服务器,避免单点瓶颈。(四)安全加固数据安全是大数据平台的重要组成部分。人员需要通过访问控制、数据加密、安全审计等手段,确保数据的机密性和完整性。同时,定期进行,阿里云通过大模型技术实现了智能问答和智能诊断,显著提升了效率。六、总结大数据平台的建设与是企业数字化转型的重要环节。通过合理规划、精心设计和高效,企业可以构建一个稳定、高效的大数据平台
环境准备:搭建硬件和软件环境。大数据平台通常行在分布式集群上,需要配置服务器、网络和存储资源。云服务为资源管理提供了便利选项。4.系统集成:将各组件集成到一个协调的系统中。确保数据能够顺畅地流经各个大数据架构平台搭建指南在当今数据驱动的时代,大数据架构平台搭建已成为企业数字化转型的核心环节。一个效率高且稳定的大数据平台能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息,支持业务决策和创新。本文将介绍大数据架构平台的基本概念、关键组件以及搭建步骤,为读者提供一份实用的指南。大数据架构平台的基本概念大数据架构平台是指用于存储、处理和分析大规模数据集的系统框架。其核心目标是解决传统数据处理技术无法应对的以图表、仪表盘等形式展示,便于非技术人员理解和使用。可视化工具能够增强数据的可读性和交互性。搭建步骤搭建一个大数据架构平台需要系统化的规划和执行。以下是主要步骤:1.需求分析:明确业务目标和技术需求数据量、速度和多样性问题。大数据平台通常具备高扩展性、高容错性和实时处理能力,能够适应不断变化的业务需求。关键组件一个完整的大数据架构平台通常包含以下几个关键组件:1.数据采集层:负责从各种数据源收集数据
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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。...