国家数据要素

数据要素流通工具集
星环科技基于TDS和Sophon多个产品打造了星环数据要素流通工具集解决方案,为数据资源方和数据消费方提供一系列的数据安全防护和隐私计算的能力,在各方数据不出域的前提下,提高数据流通参与方在数据存储、传输、发布、分析和联合建模等各个环节的安全保障。

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国家标准的制定建言献策。数据作为跟土地、劳动力、资本、技术一样的生产要素,随着数字化转型的深入推进,地位愈发凸显,如何加速数据资产化释放数据要素价值,是各行业和企业面临的重要课题。凭借大数据技术优势,星环日前,国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会正式发布了《中华人民共和国国家标准公告》(2021年第12号),星环科技参与起草的《信息技术服务数据资产管理要求》国家标准获批正式发布。《信息技术服务数据资产管理要求》《信息技术服务数据资产管理要求》是全国首个正式发布的数据资产管理领域国家级标准,填补了我国在数据资产管理领域的标准空白,将对政府、企业等各组织识别、盘点和管理自有数据资产产生重大的指导意义,为有效推动数据要素价值流通,加快数据要素市场化发展奠定了坚实的根基。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《信息技术服务数据资产管理要求》国家标准起草过程中,星环科技充分发挥自身在数据治理、数据挖掘等领域技术实力和成功经验,重点参与了数据管理内容讨论和技术保障的撰写,为数据资产
国家标准的制定建言献策。数据作为跟土地、劳动力、资本、技术一样的生产要素,随着数字化转型的深入推进,地位愈发凸显,如何加速数据资产化释放数据要素价值,是各行业和企业面临的重要课题。凭借大数据技术优势,星环日前,国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会正式发布了《中华人民共和国国家标准公告》(2021年第12号),星环科技参与起草的《信息技术服务数据资产管理要求》国家标准获批正式发布。《信息技术服务数据资产管理要求》《信息技术服务数据资产管理要求》是全国首个正式发布的数据资产管理领域国家级标准,填补了我国在数据资产管理领域的标准空白,将对政府、企业等各组织识别、盘点和管理自有数据资产产生重大的指导意义,为有效推动数据要素价值流通,加快数据要素市场化发展奠定了坚实的根基。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《信息技术服务数据资产管理要求》国家标准起草过程中,星环科技充分发挥自身在数据治理、数据挖掘等领域技术实力和成功经验,重点参与了数据管理内容讨论和技术保障的撰写,为数据资产
国家标准的制定建言献策。数据作为跟土地、劳动力、资本、技术一样的生产要素,随着数字化转型的深入推进,地位愈发凸显,如何加速数据资产化释放数据要素价值,是各行业和企业面临的重要课题。凭借大数据技术优势,星环日前,国家市场监督管理总局、国家标准化管理委员会正式发布了《中华人民共和国国家标准公告》(2021年第12号),星环科技参与起草的《信息技术服务数据资产管理要求》国家标准获批正式发布。《信息技术服务数据资产管理要求》《信息技术服务数据资产管理要求》是全国首个正式发布的数据资产管理领域国家级标准,填补了我国在数据资产管理领域的标准空白,将对政府、企业等各组织识别、盘点和管理自有数据资产产生重大的指导意义,为有效推动数据要素价值流通,加快数据要素市场化发展奠定了坚实的根基。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《信息技术服务数据资产管理要求》国家标准起草过程中,星环科技充分发挥自身在数据治理、数据挖掘等领域技术实力和成功经验,重点参与了数据管理内容讨论和技术保障的撰写,为数据资产
随着国家数据要素市场培育的重视,如《数据二十条》和《“数据要素×”三年行动计划》等政策的出台,我们迎来了数据资产运营与数据流通的新机遇。为了推动数据要素在各行各业落地,星环科技在2024向星力等行业落地实践以及行业标准和国家政策的深度解读。同时,论坛设置圆桌讨论环节,汇聚不同领域专家深入交流,共同探讨数据要素与产业、政策、技术的结合点。议程揭秘👇👇👇·未来数据技术峰会上举办主题为“数据资产运营与数据要素流通”的专业论坛。本次论坛将邀请来自中交集团、上海数字产业发展有限公司、银联智策顾问(上海)有限公司、中国水利水电科学研究院的行业专家,北京航空航天大学教授,北部湾大数据交易中心副总经理、中国电子技术标准化研究院资深专家与星环科技一起共话数据资产运营与数据要素流通,加速释放数据要素价值。论坛内容覆盖:数据资产治理、数据资产入表等解决方案,能源、金融
随着国家数据要素市场培育的重视,如《数据二十条》和《“数据要素×”三年行动计划》等政策的出台,我们迎来了数据资产运营与数据流通的新机遇。为了推动数据要素在各行各业落地,星环科技在2024向星力等行业落地实践以及行业标准和国家政策的深度解读。同时,论坛设置圆桌讨论环节,汇聚不同领域专家深入交流,共同探讨数据要素与产业、政策、技术的结合点。议程揭秘👇👇👇·未来数据技术峰会上举办主题为“数据资产运营与数据要素流通”的专业论坛。本次论坛将邀请来自中交集团、上海数字产业发展有限公司、银联智策顾问(上海)有限公司、中国水利水电科学研究院的行业专家,北京航空航天大学教授,北部湾大数据交易中心副总经理、中国电子技术标准化研究院资深专家与星环科技一起共话数据资产运营与数据要素流通,加速释放数据要素价值。论坛内容覆盖:数据资产治理、数据资产入表等解决方案,能源、金融
随着国家数据要素市场培育的重视,如《数据二十条》和《“数据要素×”三年行动计划》等政策的出台,我们迎来了数据资产运营与数据流通的新机遇。为了推动数据要素在各行各业落地,星环科技在2024向星力等行业落地实践以及行业标准和国家政策的深度解读。同时,论坛设置圆桌讨论环节,汇聚不同领域专家深入交流,共同探讨数据要素与产业、政策、技术的结合点。议程揭秘👇👇👇·未来数据技术峰会上举办主题为“数据资产运营与数据要素流通”的专业论坛。本次论坛将邀请来自中交集团、上海数字产业发展有限公司、银联智策顾问(上海)有限公司、中国水利水电科学研究院的行业专家,北京航空航天大学教授,北部湾大数据交易中心副总经理、中国电子技术标准化研究院资深专家与星环科技一起共话数据资产运营与数据要素流通,加速释放数据要素价值。论坛内容覆盖:数据资产治理、数据资产入表等解决方案,能源、金融
建设,还需要加强国际合作与交流。积极参与国际数据治理规则的制定和谈判,加强与国际组织和其他国家的合作与交流,共同推动全球数据要素市场的发展。数据要素市场是指数据作为生产要素,在交换或流通中形成的市场。数据要素市场可以分为数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障等模块,覆盖数据要素从产生到发生要素作用的全过程。数据要素市场建设是一个重要的任务,需要多方面的努力和合作:建立完善的数据治理机制:数据治理包括数据政策、数据管理、数据安全、数据质量管理等方面,是保障数据要素市场健康发展的重要保障。加强对数据治理的监管和指导,制定相关政策和法规,规范数据要素市场的运作。促进数据的共享和流通:数据的共享和流通是数据要素市场建设的重要环节。政府应推动公共数据的开放和共享,促进企业之间的数据流通和交易。同时,应加强数据隐私保护,防止数据泄露和滥用。加强数据基础设施建设:数据基础设施是数据要素市场建设的基础,包括数据中心、网络、云计算等方面。加强数据基础设施建设,提高数据存储和处理的效率,为数据要素市场的发展提供有
建设,还需要加强国际合作与交流。积极参与国际数据治理规则的制定和谈判,加强与国际组织和其他国家的合作与交流,共同推动全球数据要素市场的发展。数据要素市场是指数据作为生产要素,在交换或流通中形成的市场。数据要素市场可以分为数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障等模块,覆盖数据要素从产生到发生要素作用的全过程。数据要素市场建设是一个重要的任务,需要多方面的努力和合作:建立完善的数据治理机制:数据治理包括数据政策、数据管理、数据安全、数据质量管理等方面,是保障数据要素市场健康发展的重要保障。加强对数据治理的监管和指导,制定相关政策和法规,规范数据要素市场的运作。促进数据的共享和流通:数据的共享和流通是数据要素市场建设的重要环节。政府应推动公共数据的开放和共享,促进企业之间的数据流通和交易。同时,应加强数据隐私保护,防止数据泄露和滥用。加强数据基础设施建设:数据基础设施是数据要素市场建设的基础,包括数据中心、网络、云计算等方面。加强数据基础设施建设,提高数据存储和处理的效率,为数据要素市场的发展提供有
建设,还需要加强国际合作与交流。积极参与国际数据治理规则的制定和谈判,加强与国际组织和其他国家的合作与交流,共同推动全球数据要素市场的发展。数据要素市场是指数据作为生产要素,在交换或流通中形成的市场。数据要素市场可以分为数据采集、数据存储、数据加工、数据流通、数据分析、数据应用、生态保障等模块,覆盖数据要素从产生到发生要素作用的全过程。数据要素市场建设是一个重要的任务,需要多方面的努力和合作:建立完善的数据治理机制:数据治理包括数据政策、数据管理、数据安全、数据质量管理等方面,是保障数据要素市场健康发展的重要保障。加强对数据治理的监管和指导,制定相关政策和法规,规范数据要素市场的运作。促进数据的共享和流通:数据的共享和流通是数据要素市场建设的重要环节。政府应推动公共数据的开放和共享,促进企业之间的数据流通和交易。同时,应加强数据隐私保护,防止数据泄露和滥用。加强数据基础设施建设:数据基础设施是数据要素市场建设的基础,包括数据中心、网络、云计算等方面。加强数据基础设施建设,提高数据存储和处理的效率,为数据要素市场的发展提供有
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8 性能分析
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。...
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10 Hippo 运维
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•...
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3.3 Cluster
OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...
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:
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5.3 写入类操作
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...
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2 Quick Start
ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...
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5.18 全文检索
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。
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1 Introduction
OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...
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5.10 任务相关
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":...
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5.7 查询类操作
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"}...