数据安全基础设施

数字基础设施底座是构建面向未来的数字城市基础设施体系，为城市数字化转型提供数据支撑、技术赋能和平台服务。以下是数字基础设施底座的关键组成部分和特征：定义与范围定义：数字基础设施底座是数字经济和数字化社会的基石，它是一个涵盖了硬件、软件、网络通信、数据存储与处理等多个方面的综合性基础设施体系，为各类数字应用和服务提供了必要的基础支撑。范围：包括但不限于数据中心、云计算平台、边缘计算节点、通信网络、物联网设备、软件定义的基础设施等部分。这些组件相互协作，确保数据能够在不同系统之间高效地传输、存储和处理。核心组成部分数据中心服务器：作为数据处理的核心设备，服务器的性能和数量直接影响数据处理能力基础设施底座的数据来源之一。边缘计算节点：边缘计算节点位于网络边缘，靠近物联网设备。它们能够对物联网设备采集的数据进行实时处理和分析，减少数据传输到云端的延迟和带宽压力。功能与作用数据处理与存储功能能够高效地处理和存储海量数据。数据基础设施底座中的数据中心和云计算平台提供了强大的数据处理和存储能力，无论是结构化数据（如数据库中的表格数据）还是非结构化数据（如视频、音频、图像等）都能够得到妥善处理和存储

数字基础设施底座是构建面向未来的数字城市基础设施体系，为城市数字化转型提供数据支撑、技术赋能和平台服务。以下是数字基础设施底座的关键组成部分和特征：定义与范围定义：数字基础设施底座是数字经济和数字化社会的基石，它是一个涵盖了硬件、软件、网络通信、数据存储与处理等多个方面的综合性基础设施体系，为各类数字应用和服务提供了必要的基础支撑。范围：包括但不限于数据中心、云计算平台、边缘计算节点、通信网络、物联网设备、软件定义的基础设施等部分。这些组件相互协作，确保数据能够在不同系统之间高效地传输、存储和处理。核心组成部分数据中心服务器：作为数据处理的核心设备，服务器的性能和数量直接影响数据处理能力基础设施底座的数据来源之一。边缘计算节点：边缘计算节点位于网络边缘，靠近物联网设备。它们能够对物联网设备采集的数据进行实时处理和分析，减少数据传输到云端的延迟和带宽压力。功能与作用数据处理与存储功能能够高效地处理和存储海量数据。数据基础设施底座中的数据中心和云计算平台提供了强大的数据处理和存储能力，无论是结构化数据（如数据库中的表格数据）还是非结构化数据（如视频、音频、图像等）都能够得到妥善处理和存储

数字基础设施底座是构建面向未来的数字城市基础设施体系，为城市数字化转型提供数据支撑、技术赋能和平台服务。以下是数字基础设施底座的关键组成部分和特征：定义与范围定义：数字基础设施底座是数字经济和数字化社会的基石，它是一个涵盖了硬件、软件、网络通信、数据存储与处理等多个方面的综合性基础设施体系，为各类数字应用和服务提供了必要的基础支撑。范围：包括但不限于数据中心、云计算平台、边缘计算节点、通信网络、物联网设备、软件定义的基础设施等部分。这些组件相互协作，确保数据能够在不同系统之间高效地传输、存储和处理。核心组成部分数据中心服务器：作为数据处理的核心设备，服务器的性能和数量直接影响数据处理能力基础设施底座的数据来源之一。边缘计算节点：边缘计算节点位于网络边缘，靠近物联网设备。它们能够对物联网设备采集的数据进行实时处理和分析，减少数据传输到云端的延迟和带宽压力。功能与作用数据处理与存储功能能够高效地处理和存储海量数据。数据基础设施底座中的数据中心和云计算平台提供了强大的数据处理和存储能力，无论是结构化数据（如数据库中的表格数据）还是非结构化数据（如视频、音频、图像等）都能够得到妥善处理和存储

数字基础设施底座是构建面向未来的数字城市基础设施体系，为城市数字化转型提供数据支撑、技术赋能和平台服务。以下是数字基础设施底座的关键组成部分和特征：定义与范围定义：数字基础设施底座是数字经济和数字化社会的基石，它是一个涵盖了硬件、软件、网络通信、数据存储与处理等多个方面的综合性基础设施体系，为各类数字应用和服务提供了必要的基础支撑。范围：包括但不限于数据中心、云计算平台、边缘计算节点、通信网络、物联网设备、软件定义的基础设施等部分。这些组件相互协作，确保数据能够在不同系统之间高效地传输、存储和处理。核心组成部分数据中心服务器：作为数据处理的核心设备，服务器的性能和数量直接影响数据处理能力基础设施底座的数据来源之一。边缘计算节点：边缘计算节点位于网络边缘，靠近物联网设备。它们能够对物联网设备采集的数据进行实时处理和分析，减少数据传输到云端的延迟和带宽压力。功能与作用数据处理与存储功能能够高效地处理和存储海量数据。数据基础设施底座中的数据中心和云计算平台提供了强大的数据处理和存储能力，无论是结构化数据（如数据库中的表格数据）还是非结构化数据（如视频、音频、图像等）都能够得到妥善处理和存储

数据云是一种以云计算为基础、以数据为核心的数据基础设施，融合了人工智能、区块链、物联网、机器学习、智能决策等数字技术，围绕数据全生命周期构建起数据安全可信流通的新型数据基础设施。数据云的价值数据云的不同层面的需求，为数字化转型提供强有力的支持。数据云将是新一代数字基础设施数字化转型的需求：随着数字化转型的加速，企业和政府需要更加高效、安全、可靠的数据基础设施来支持他们的业务发展。数据云能够提供云能够实现数据的集中管理和处理，提高了数据处理效率，降低了成本。这对于企业和政府来说是至关重要的，有助于提高业务效率和降低运营成本。数据云作为新一代数字基础设施，具有多方面的能力和价值，能够满足数字化转型的需求，提高数据处理效率，保障数据安全和隐私，为政府和企业提供更加高效、安全、可靠的数据服务。：数据云采用了先进的数据管理和处理技术，如分布式存储、并行计算、数据挖掘等，能够高效地处理海量数据，提高数据处理速度和准确性。构建新型数字基础设施：数据云作为新型数字基础设施，能够满足政府、企业和个人等。数据安全和隐私保护的需求：数据云采用了先进的数据加密和隐私保护技术，能够确保数据的安全性和隐私性。这对于企业和政府来说是至关重要的，有助于提高公众对数字化转型的信任度。提高数据处理效率的需求：数据

数据云是一种以云计算为基础、以数据为核心的数据基础设施，融合了人工智能、区块链、物联网、机器学习、智能决策等数字技术，围绕数据全生命周期构建起数据安全可信流通的新型数据基础设施。数据云的价值数据云的不同层面的需求，为数字化转型提供强有力的支持。数据云将是新一代数字基础设施数字化转型的需求：随着数字化转型的加速，企业和政府需要更加高效、安全、可靠的数据基础设施来支持他们的业务发展。数据云能够提供云能够实现数据的集中管理和处理，提高了数据处理效率，降低了成本。这对于企业和政府来说是至关重要的，有助于提高业务效率和降低运营成本。数据云作为新一代数字基础设施，具有多方面的能力和价值，能够满足数字化转型的需求，提高数据处理效率，保障数据安全和隐私，为政府和企业提供更加高效、安全、可靠的数据服务。：数据云采用了先进的数据管理和处理技术，如分布式存储、并行计算、数据挖掘等，能够高效地处理海量数据，提高数据处理速度和准确性。构建新型数字基础设施：数据云作为新型数字基础设施，能够满足政府、企业和个人等。数据安全和隐私保护的需求：数据云采用了先进的数据加密和隐私保护技术，能够确保数据的安全性和隐私性。这对于企业和政府来说是至关重要的，有助于提高公众对数字化转型的信任度。提高数据处理效率的需求：数据

数据云是一种以云计算为基础、以数据为核心的数据基础设施，融合了人工智能、区块链、物联网、机器学习、智能决策等数字技术，围绕数据全生命周期构建起数据安全可信流通的新型数据基础设施。数据云的价值数据云的不同层面的需求，为数字化转型提供强有力的支持。数据云将是新一代数字基础设施数字化转型的需求：随着数字化转型的加速，企业和政府需要更加高效、安全、可靠的数据基础设施来支持他们的业务发展。数据云能够提供云能够实现数据的集中管理和处理，提高了数据处理效率，降低了成本。这对于企业和政府来说是至关重要的，有助于提高业务效率和降低运营成本。数据云作为新一代数字基础设施，具有多方面的能力和价值，能够满足数字化转型的需求，提高数据处理效率，保障数据安全和隐私，为政府和企业提供更加高效、安全、可靠的数据服务。：数据云采用了先进的数据管理和处理技术，如分布式存储、并行计算、数据挖掘等，能够高效地处理海量数据，提高数据处理速度和准确性。构建新型数字基础设施：数据云作为新型数字基础设施，能够满足政府、企业和个人等。数据安全和隐私保护的需求：数据云采用了先进的数据加密和隐私保护技术，能够确保数据的安全性和隐私性。这对于企业和政府来说是至关重要的，有助于提高公众对数字化转型的信任度。提高数据处理效率的需求：数据

数据云是一种以云计算为基础、以数据为核心的数据基础设施，融合了人工智能、区块链、物联网、机器学习、智能决策等数字技术，围绕数据全生命周期构建起数据安全可信流通的新型数据基础设施。数据云的价值数据云的不同层面的需求，为数字化转型提供强有力的支持。数据云将是新一代数字基础设施数字化转型的需求：随着数字化转型的加速，企业和政府需要更加高效、安全、可靠的数据基础设施来支持他们的业务发展。数据云能够提供云能够实现数据的集中管理和处理，提高了数据处理效率，降低了成本。这对于企业和政府来说是至关重要的，有助于提高业务效率和降低运营成本。数据云作为新一代数字基础设施，具有多方面的能力和价值，能够满足数字化转型的需求，提高数据处理效率，保障数据安全和隐私，为政府和企业提供更加高效、安全、可靠的数据服务。：数据云采用了先进的数据管理和处理技术，如分布式存储、并行计算、数据挖掘等，能够高效地处理海量数据，提高数据处理速度和准确性。构建新型数字基础设施：数据云作为新型数字基础设施，能够满足政府、企业和个人等。数据安全和隐私保护的需求：数据云采用了先进的数据加密和隐私保护技术，能够确保数据的安全性和隐私性。这对于企业和政府来说是至关重要的，有助于提高公众对数字化转型的信任度。提高数据处理效率的需求：数据

数据云是一种以云计算为基础、以数据为核心的数据基础设施，融合了人工智能、区块链、物联网、机器学习、智能决策等数字技术，围绕数据全生命周期构建起数据安全可信流通的新型数据基础设施。数据云的价值数据云的不同层面的需求，为数字化转型提供强有力的支持。数据云将是新一代数字基础设施数字化转型的需求：随着数字化转型的加速，企业和政府需要更加高效、安全、可靠的数据基础设施来支持他们的业务发展。数据云能够提供云能够实现数据的集中管理和处理，提高了数据处理效率，降低了成本。这对于企业和政府来说是至关重要的，有助于提高业务效率和降低运营成本。数据云作为新一代数字基础设施，具有多方面的能力和价值，能够满足数字化转型的需求，提高数据处理效率，保障数据安全和隐私，为政府和企业提供更加高效、安全、可靠的数据服务。：数据云采用了先进的数据管理和处理技术，如分布式存储、并行计算、数据挖掘等，能够高效地处理海量数据，提高数据处理速度和准确性。构建新型数字基础设施：数据云作为新型数字基础设施，能够满足政府、企业和个人等。数据安全和隐私保护的需求：数据云采用了先进的数据加密和隐私保护技术，能够确保数据的安全性和隐私性。这对于企业和政府来说是至关重要的，有助于提高公众对数字化转型的信任度。提高数据处理效率的需求：数据

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

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。

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。...

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：

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•...

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...

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

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"}...