广东数据要素

近日，由广东省政务服务数据管理局指导，中国信息通信研究院、中国移动广东公司联合主办的2023数据要素发展大会在广东省广州市成功召开。星环科技作为国内领先的企业级大数据基础软件开发商，深耕数据要素市场化领域多年，拥有强大的技术优势和丰富的建设经验，受邀出席大会，与业内专家共议数据要素发展大局，星环科技副总裁刘汪根发表《数据流通与资产运营体系的技术实践》主题演讲。本次大会以“激发数据价值，共促要素发展”为主题，齐聚众多业内专家共同探讨数据要素的新发展情况，分享新研究成果，为数据要素行业发展进一步明确了方向，共吸引线上线下万余人的关注。随着“数据二十条”等一系列政策措施相继出台，数据要素市场培育进展加速，畅通数据资源大循环的方向愈加明确。尤其是在人工智能快速迭代、大模型与大数据相得益彰的发展态势中，数据要素战略地位进一步凸显。大会上，刘汪根分享了数据流通与资产运营建设路径的三个阶段。第一阶段是软件与服务，在数据要素市场化领域深耕多年，拥有丰富的数据要素市场化建设经验。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

近日，由广东省政务服务数据管理局指导，中国信息通信研究院、中国移动广东公司联合主办的2023数据要素发展大会在广东省广州市成功召开。星环科技作为国内领先的企业级大数据基础软件开发商，深耕数据要素市场化领域多年，拥有强大的技术优势和丰富的建设经验，受邀出席大会，与业内专家共议数据要素发展大局，星环科技副总裁刘汪根发表《数据流通与资产运营体系的技术实践》主题演讲。本次大会以“激发数据价值，共促要素发展”为主题，齐聚众多业内专家共同探讨数据要素的新发展情况，分享新研究成果，为数据要素行业发展进一步明确了方向，共吸引线上线下万余人的关注。随着“数据二十条”等一系列政策措施相继出台，数据要素市场培育进展加速，畅通数据资源大循环的方向愈加明确。尤其是在人工智能快速迭代、大模型与大数据相得益彰的发展态势中，数据要素战略地位进一步凸显。大会上，刘汪根分享了数据流通与资产运营建设路径的三个阶段。第一阶段是软件与服务，在数据要素市场化领域深耕多年，拥有丰富的数据要素市场化建设经验。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

近日，由广东省政务服务数据管理局指导，中国信息通信研究院、中国移动广东公司联合主办的2023数据要素发展大会在广东省广州市成功召开。星环科技作为国内领先的企业级大数据基础软件开发商，深耕数据要素市场化领域多年，拥有强大的技术优势和丰富的建设经验，受邀出席大会，与业内专家共议数据要素发展大局，星环科技副总裁刘汪根发表《数据流通与资产运营体系的技术实践》主题演讲。本次大会以“激发数据价值，共促要素发展”为主题，齐聚众多业内专家共同探讨数据要素的新发展情况，分享新研究成果，为数据要素行业发展进一步明确了方向，共吸引线上线下万余人的关注。随着“数据二十条”等一系列政策措施相继出台，数据要素市场培育进展加速，畅通数据资源大循环的方向愈加明确。尤其是在人工智能快速迭代、大模型与大数据相得益彰的发展态势中，数据要素战略地位进一步凸显。大会上，刘汪根分享了数据流通与资产运营建设路径的三个阶段。第一阶段是软件与服务，在数据要素市场化领域深耕多年，拥有丰富的数据要素市场化建设经验。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

为加快推进全省法院工作的数字化、网络化、移动化、智能化、可视化进程，积极推进信息化建设转型升级，广东省高级人民法院采用自建数据服务的模式建设“统一、开放、智慧、安全”的广东法院大数据管理与服务平台，由省法院统一建设，全省法院共享共用，为广东省各级人民法院的依法履职和改革创新提供有力支撑，实现全省法院信息化建设跨越式发展。

为加快推进全省法院工作的数字化、网络化、移动化、智能化、可视化进程，积极推进信息化建设转型升级，广东省高级人民法院采用自建数据服务的模式建设“统一、开放、智慧、安全”的广东法院大数据管理与服务平台，由省法院统一建设，全省法院共享共用，为广东省各级人民法院的依法履职和改革创新提供有力支撑，实现全省法院信息化建设跨越式发展。

为加快推进全省法院工作的数字化、网络化、移动化、智能化、可视化进程，积极推进信息化建设转型升级，广东省高级人民法院采用自建数据服务的模式建设“统一、开放、智慧、安全”的广东法院大数据管理与服务平台，由省法院统一建设，全省法院共享共用，为广东省各级人民法院的依法履职和改革创新提供有力支撑，实现全省法院信息化建设跨越式发展。

为加快推进全省法院工作的数字化、网络化、移动化、智能化、可视化进程，积极推进信息化建设转型升级，广东省高级人民法院采用自建数据服务的模式建设“统一、开放、智慧、安全”的广东法院大数据管理与服务平台，由省法院统一建设，全省法院共享共用，为广东省各级人民法院的依法履职和改革创新提供有力支撑，实现全省法院信息化建设跨越式发展。

广东中烟通过数据中心平台的建设，悉数整合企业内部数据资源以及外部市场信息，形成全供应链的数据视图，实现“数据整合、信息共享、智能决策”。按照统一的数据标准规范，将分散在不同场景的实时数据集成起来企业数据管理和大数据应用打下坚实的基础。基于星环TDH大数据基础平台，汇聚TB级别零售户订单数据，建设营销零售户订单下行分析应用，初步构建卓越营销的“感知”分析体系，满足客户多元化、复杂化的需求，支撑广东中烟营销工作从原有的“经验导向”方式向“数据驱动”方式。，实现信息共享，满足企业协同管控需求。该项目整合了包括消费者行为数据、互联网舆情数据、宏观经济数据等外部数据，零售户订单数据、工商业统计数据等行业数据，以及ERP、MES、主数据、手工平台等企业数据，为

由广东省粤港澳合作促进会金融专业委员会主办的“2020年广东地区金融系统融合创新峰会”在广州成功召开。星环科技作为本次会议协办单位亮相大会，与金融监管机构相关部门、商业银行、农信系统、保险、证券等金融机构的主管领导百余人齐聚一堂，共话大数据及人工智能技术在金融行业的应用实践，探讨金融科技发展之路。星环科技资深架构师冯永吉围绕星环科技大数据平台实践之“道”为主题作了介绍。他认为，传统大数据环境下传统平台面临存储管理能力、综合搜索能力、分析挖掘能力、实时处理能力等不足，星环科技一站式大数据平台整合了世界领先的高性能分析型数据库、分布式SQL引擎，是多模态的数据处理平台，从而实现“数聚”、“数赢”、“数享”、“数智”的数据处理。星环科技资深架构师冯永吉围绕作介绍随着容器云原生、多模态数据库、边缘计算、联邦学习、知识图谱等新科技在金融行业的广泛应用，星环科技不断将这些新技术与应用场景相结合，解决用户遇到的实际问题。新发布的多模态异构数据平台TDH7.0，作为星环科技一站式大数据平台TDH新版本，是国内首个实现多模异构的大数据平台。他分享了一站式多模异构数据处理性能是如何打破行业内普遍存在的

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

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。

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：

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

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...

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":...

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。...

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•...

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"}...

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