流计算的数据仓库
星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、极简易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模,传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性,但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。
流计算的数据仓库 更多内容

行业资讯
数据仓库云
数据仓库云是将数据仓库的功能部署在云计算环境中的一种数据存储和分析解决方案。它利用云计算的强大计算能力、存储资源和可扩展性,为企业提供高效的数据处理和分析服务。架构特点存储层基于云存储技术,数据仓库规模动态分配计算能力。这意味着在数据量较大或者分析任务复杂时,可以快速获取更多的计算资源来加速处理过程。管理与监控层提供集中式的管理和监控功能。通过云平台的管理控制台,用户可以方便地对数据仓库的各种参数进行配置,如存储容量、计算资源分配、用户权限等。同时,监控功能可以实时踪数据仓库的性能指标,如查询响应时间、存储使用率、数据加载速度等,以便及时发现问题并进行调整。优势成本效益采用按需付费模式,企业只需为实际使用的存储和计算资源付费,避免了传统数据仓库建设中高额的硬件采购、维护和升级成本。可扩展性能够轻松应对数据量的快速增长和分析需求的变化。随着企业业务的发展,数据量可能会呈指数级增长,数据仓库云可以方便地扩展存储容量和计算能力。快速部署相比传统数据仓库的建设,数据仓库云的部署速度更快。企业可以在短时间内开通数据仓库云服务,开始数据的加载和分析工作。例如,新成立的创业公司如果需要快速搭建

行业资讯
基于云的数据仓库
基于云的数据仓库是一种在云计算环境下创建和管理数据仓库的解决方案。利用云计算的弹性、可靠性和可扩展性,为企业提供全面的数据管理和分析功能。传统的数据仓库建设需要大量的硬件、软件和人力资源,成本高、复杂度大,而基于云的数据仓库则可以通过云计算技术实现快速部署、易于维护和管理、灵活扩展等优点。同时,在云计算环境下,数据仓库可以与其他云服务(如云存储、云计算、云安全等)以及其他企业信息系统进行集成和业务决策上能够快速地反应,同时也缩短了业建立数据仓库的时间。高可用性:基于云的数据仓库可以避免数据、硬件、软件等单点故障,并且还可以快速恢复。云计算平台可提供全方位的数据备份、灾难恢复和高可用性保障,保障数据的安全、完整性和可用性。灵活扩展:基于云的数据仓库可以根据实际需求,随时增加或减少计算和存储资源。这使企业能够轻松实现按需扩展,对业务拓展和数据增长进行有效管理。高度的安全性:基于云的数据仓库交互,构建起全面的企业信息化体系。基于云的数据仓库的特点和优势快速部署:基于云的数据仓库可以在云端快速部署和启动,而且不需要购买各种硬件设备和软件应用程序来建立轻巧的存储解决方案。这使得企业在数据分析和

行业资讯
云数据仓库
:对数据进行清洗、整合和转换等操作,常借助分布式计算框架、批处理和流处理等技术,提高数据质量和可用性,为后续的分析做好准备。数据分析层:通过数据仓库、数据挖掘和机器学习等方式对数据进行查询和分析,为企业云数据仓库是一种基于云计算技术的大规模数据存储和分析系统,它将数据仓库的功能和特性与云计算的优势相结合,为企业和组织提供了高效、灵活、经济的数据管理和分析解决方案。以下是其详细介绍:特点弹性伸缩:能根据业务需求快速调整计算和存储资源,实现资源的最优利用,满足数据量的增长和工作负载的变化,无需像传统数据仓库那样提前预估和配置大量固定资源。高可用性:通常在多个可用区部署,减少单点故障风险,通过数据,尤其适合中小企业和创业公司。易于管理:云服务提供商提供简单易用的管理界面,方便用户轻松管理数据仓库的各个方面,如数据导入导出、资源配置、用户权限等,降低了管理难度和运维工作量。数据安全:提供多层次的安全措施,包括网络隔离、数据加密、身份认证和授权等,保护用户数据的安全性和隐私性,满足企业对数据安全的严格要求。兼容性强:一些云原生数据仓库产品高度兼容传统数据库,使得迁移和操作更为容易,企业可以平滑

行业资讯
数据仓库架构
性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。数据仓库架构图优势强大的数据处理能力:采用向量化加速,高性能的分析计算的数仓开发工具,支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务,提供可视化工具进行数据特征分析,探索数据间关系,大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持:支持多种类型的数据,提供大规模数据数据仓库(DataWarehouse)是一个用于长期存储历史数据并支持在线分析处理(OLAP)的系统。它是一个面向主题的、集成的、非易失性的数据集合,旨在帮助企业做出决策支持。数据仓库中的数据来源于各种不同的数据源,如关系型数据库、文件系统、数据采集工具等。在数据仓库中,数据通常按照一定时间范围或业务主题进行划分,并且经过清洗、整合和转化,以统一的数据视图呈现。数据仓库的架构通常分为三层:数据源层、数据仓库层和数据应用层。数据仓库层是中央存储数据的地方,也是OLAP查询的目标区域。数据应用层则是企业内部或外部用户使用的各种报表和分析工具。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高

行业资讯
数据仓库的分层
数据仓库的分层是一种常见的架构设计方法,它将数据仓库中的数据按照不同的处理程度和用途划分为多个层次。这种分层结构有助于组织数据、优化查询性能、简化数据管理,并提高数据的可维护性。以下是数据仓库分层的常见模型:操作数据存储层:这一层是最接近原始数据的,通常包含从业务系统中直接抽取的数据。ODS层的数据通常保持与源系统相同的粒度,用于支持日常操作和短期历史数据的查询。数据仓库层:数据仓库层是ODS层数据的进一步整合和清洗版本。在这一层,数据被转换成适合分析的格式,通常涉及数据的聚合和汇总。数据集市层:数据集市是数据仓库的一个子集,专注于特定的业务领域或主题。它们通常为特定的用户群体或部门提供服务原始数据的系统,包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖中的数据通常在需要时才进行处理,支持更广泛的数据分析和探索性分析。在实际的数据仓库设计中,分层可能有所不同,但以下是一些常见的分层方式:维度数据层:包含维度表,这些表描述了业务实体的属性,如时间、地点、产品等。事实数据层:包含事实表,这些表记录了业务事件和度量,如销售额、客户数量等。汇总层:包含预先计算的汇总数据,用于加速常见查询的响应

行业资讯
数据仓库的特性
数据仓库的特性主要围绕其设计目的、功能和操作方式。以下是数据仓库的一些关键特性:集成性:数据仓库整合来自不同源系统的数据,提供统一的数据视图。主题导向:数据仓库按业务主题组织数据,如销售、客户、财务等,方便用户理解和分析。时间变异性:数据仓库存储历史数据,支持时间序列分析,可以追踪数据随时间的变化。非易失性:数据仓库中的数据不经常变化,主要用于查询和分析,不用于日常事务处理。汇总性:数据仓库中的数据通常是经过汇总和聚合的,以支持快速的分析和决策。数据模型:数据仓库使用特定的数据模型(如星型模型或雪花模型)来组织数据,以优化查询性能。数据质量:数据仓库中的数据经过清洗和验证,以确保数据的准确性和一致性。元数据管理:数据仓库包含元数据,这些元数据描述了数据的内容、来源、结构和使用方式。数据治理:数据仓库实施数据治理,确保数据的合规性、安全性和隐私保护。灵活性和可扩展性:数据仓库设计时考虑到未来的扩展,可以适应数据量和用户需求的增长。性能优化:数据仓库针对复杂的分析查询进行优化,包括数据分区、索引和物化视图等。用户访问:数据仓库提供多种工具和接口,方便用户进行数据查询和分析。数据安全

行业资讯
数据仓库产品
效率:提供全套的数仓开发工具,支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务,提供可视化工具进行数据特征分析,探索数据间关系,大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持:支持多种类型的数据星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的度的复杂关联统计等功能分布式事务保障:支持完整4种事务隔离级别,保障事务在分布式系统下正常运转,高吞吐的,确保数据强一致,高可用的事务保障星环数据仓库方案优势强大的数据处理能力:采用向量化加速,高性能,提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移:对于大量存量SQL与存储过程无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库,同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接,从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移的分析计算,提高执行效率。提供超强的并行计算和线性可扩展能力。具有PB级数据处理能力,提供强大的批处理能力,无需预先建模即可进行秒级交互分析,拥有优异的主题加工能力,支持企业更多的业务创新高速的开发

行业资讯
数据仓库的特性
数据仓库的特性主要围绕其设计目的和功能展开,以下是数据仓库的一些核心特性:集成性(Integration):数据仓库整合了来自不同数据源的数据,这些数据源可能包括操作型数据库、外部数据提供商的数据等,确保数据的一致性和准确性。面向主题(Subject-Oriented):数据仓库是围绕特定的主题领域组织的,这些主题领域通常与企业的业务流程或决策需求相关,如销售、库存、客户和财务等。非易失性(Non-Volatile):数据仓库中存储的数据主要用于分析和报告,而不是用于日常事务处理。这意味着一旦数据被加载到数据仓库中,它通常不会被修改或删除,而是保留用于长期分析。时间变化性(Time-Variant):数据仓库中的数据随时间变化,反映了企业数据随时间的演变,允许分析者观察趋势和模式,并进行历史比较。数据模型(DataModeling):数据仓库使用特定的数据模型来组织数据,这些模型通常是多维的,支持复杂的查询和分析,如星型模型和雪花模型。OLAP支持(OnlineAnalyticalProcessing):数据仓库支持OLAP操作,这是一种针对多维数据集进行分析的技术,允许用户从多个

行业资讯
湖仓一体流批一体
湖仓一体流批一体架构结合了数据湖和数据仓库的优势,并在此基础上实现了流处理和批处理的深度融合。以下是湖仓一体流批一体的几个主要优势和应用场景:实时响应与数据一致性:流批一体架构能够实时处理数据流控制:湖仓一体的技术架构可以保证数据一致性,将不同数据源的数据集中存储在一起,通过数据湖和数据仓库之间的数据同步与集成,可以保证数据的一致性和准确性,避免了数据冗余和不一致的问题。同时,湖仓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:湖仓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:通过统一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和高效利用。简化开发与运维:湖仓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,湖仓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
猜你喜欢

行业资讯
边缘计算平台
在边缘计算领域,星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识,我国也高度重视边缘计算的发展,积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

行业资讯
图数据库有哪些?
图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接,具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品,星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容openCypher,并具备海量数据3D图展示能力。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。TranswarpStellarDB优势: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...

行业资讯
数据安全出境解决方案
近年来,随着数字经济的蓬勃发展,数据跨境活动日益频繁,数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动,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、自由流动,国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》,9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度,然而企业在具体落地方面,还存在诸如数据分类分级;重要数据识别、存储、管理;数据安全监督;敏感数据防泄露等实际困难,国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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,构建明日数据世界。在数据安全与流通方面,星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业,星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案,为企业提供数据跨境一站式服务,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例,针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据,但是没有资产地图;缺乏数据分类分级策略;缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护;需要敏感资产风险评...

行业资讯
构建城轨交通数据底座
利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心,为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比,PaaS模式采取集约化部署,能大大提高资源利用率;可为开发人员提供隔离的租户环境,灵活选择所需大数据与AI能力,进行探索分析和数据挖掘。技术中台:统一资源管控,灵活资源分配,快速资源申请与部署。数据中台:全量数据接入;面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台:基于人工智能、深度学习的算法模型,支撑业务分析、评估、与决策。业务中台:采用微服务架构,串联系统功能,打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据,基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测,支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用,实现行车调度精细化,促进轨道交通绿色低碳发展。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,形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座,星环科技助力政府、金融、能源、...

行业资讯
国内隐私计算平台
星环SophonP²C是企业级隐私计算平台,拥有多项性能及安全认证,平台支持不同场景的隐私计算需求,包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题,助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下,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,提供多种开箱即用的工具,方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作,可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构,为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势:支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素,包括以下几点:数据集规模:如果需要处理大规模的图形数据,应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求:不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同,应根据实际需求选择。性能和可扩展性:不同的图数据库性能和可扩展性有所不同,应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度:选择使用支持程度好的图数据库,可以得到更好的技术支持。维护和成本:选择维护成本低、方便使用的图数据库,能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时,应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用...

行业资讯
数据库国产化替代
数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件,是信息系统的基础、信息安全的基石,因此,数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键,自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早,在国内市场内占领了一定先机,企业经过信息化的长期积累和革新,基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品,必须对应用代码进行大量修改,各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造,这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持,降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展,在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代,除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力,首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言,尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示,“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此,这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好,但没有体系化的...

行业资讯
数字政府建设
近日,领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜,梳理出数字政府领域领先的技术供应商,评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商,成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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,形成了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。在政府领域,星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑,归集业务数据,优化业务流程,治理出有价值的数据资源,进行专题分析沉淀数据资产,服务部门之间数据共享与业务协同,服务领导决策与政策制定,服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用,助力构建数字化政府,提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑,将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集,构建三级数据共享交换体系,保障数据安全,支撑“一网通办”等数据服务能力。此外,根据不...

行业资讯
国产时空数据库有哪些?
随着科技和信息技术的快速发展,时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时,国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品,不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现,同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能,在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间:时空数据类型,针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准:提供丰富的分析函数,具备复杂分析挖掘能力。支持SQL:基于SQL完成空间分析和轨迹分析,降低产品使用门槛。兼容Po...

行业资讯
数据底座解决方案实践应用
星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用:广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台,实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态,实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务;PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成,为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑,未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台;SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用,并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用,跟水电比较像,比如区域监控中心一体化大数据应用...