什么是数据安全合规

数据安全合规是指企业、机构或个人在处理、传输和存储时必须遵守法律法规和规范。数据安全合规的目的是确保数据的保密性、完整性和可用性，保护用户的隐私权，并防止数据泄露和滥用。数据安全合规包括但不限于以下追踪和监控系统，及时发现和应对数据安全事件，保障数据的安全性和合规性。为了确保数据安全合规，企业、机构或个人需要了解适用于其所在行业或地区的相关法律法规，并制定相应的数据安全政策和流程。此外，数据几个方面：数据隐私保护：数据所有者有权决定其个人信息的使用和传方式，并要求数据处理方采取必要的安全措施保护数据的隐私。数据集和使用：数据处理方须明确告知数据所有者其数据使用目的，并获得合法授权。数据处理方在使用数据时必须合法、正当，并遵守法律和道德标准。数据传输安全：数据在传输过程中应采取加密、防护等技术措施，确保数据的完整性和保密性，防止被窃取、篡改或泄露。数据存储安全：数据处理方应选择可靠的数据存储设施，采取必要的安全措施保护数据免受未经授权的访问、丢失或破坏。数据备份和恢复：数据处理方应定期备份数据，并建立有效的数据备份和复机制，以防止数据丢失和损坏。数据追踪和监控：数据处理方应建立数据

数据安全合规是指企业、机构或个人在处理、传输和存储时必须遵守法律法规和规范。数据安全合规的目的是确保数据的保密性、完整性和可用性，保护用户的隐私权，并防止数据泄露和滥用。数据安全合规包括但不限于以下追踪和监控系统，及时发现和应对数据安全事件，保障数据的安全性和合规性。为了确保数据安全合规，企业、机构或个人需要了解适用于其所在行业或地区的相关法律法规，并制定相应的数据安全政策和流程。此外，数据几个方面：数据隐私保护：数据所有者有权决定其个人信息的使用和传方式，并要求数据处理方采取必要的安全措施保护数据的隐私。数据集和使用：数据处理方须明确告知数据所有者其数据使用目的，并获得合法授权。数据处理方在使用数据时必须合法、正当，并遵守法律和道德标准。数据传输安全：数据在传输过程中应采取加密、防护等技术措施，确保数据的完整性和保密性，防止被窃取、篡改或泄露。数据存储安全：数据处理方应选择可靠的数据存储设施，采取必要的安全措施保护数据免受未经授权的访问、丢失或破坏。数据备份和恢复：数据处理方应定期备份数据，并建立有效的数据备份和复机制，以防止数据丢失和损坏。数据追踪和监控：数据处理方应建立数据

数据安全合规是指企业、机构或个人在处理、传输和存储时必须遵守法律法规和规范。数据安全合规的目的是确保数据的保密性、完整性和可用性，保护用户的隐私权，并防止数据泄露和滥用。数据安全合规包括但不限于以下追踪和监控系统，及时发现和应对数据安全事件，保障数据的安全性和合规性。为了确保数据安全合规，企业、机构或个人需要了解适用于其所在行业或地区的相关法律法规，并制定相应的数据安全政策和流程。此外，数据几个方面：数据隐私保护：数据所有者有权决定其个人信息的使用和传方式，并要求数据处理方采取必要的安全措施保护数据的隐私。数据集和使用：数据处理方须明确告知数据所有者其数据使用目的，并获得合法授权。数据处理方在使用数据时必须合法、正当，并遵守法律和道德标准。数据传输安全：数据在传输过程中应采取加密、防护等技术措施，确保数据的完整性和保密性，防止被窃取、篡改或泄露。数据存储安全：数据处理方应选择可靠的数据存储设施，采取必要的安全措施保护数据免受未经授权的访问、丢失或破坏。数据备份和恢复：数据处理方应定期备份数据，并建立有效的数据备份和复机制，以防止数据丢失和损坏。数据追踪和监控：数据处理方应建立数据

数据安全合规是指企业、机构或个人在处理、传输和存储时必须遵守法律法规和规范。数据安全合规的目的是确保数据的保密性、完整性和可用性，保护用户的隐私权，并防止数据泄露和滥用。数据安全合规包括但不限于以下追踪和监控系统，及时发现和应对数据安全事件，保障数据的安全性和合规性。为了确保数据安全合规，企业、机构或个人需要了解适用于其所在行业或地区的相关法律法规，并制定相应的数据安全政策和流程。此外，数据几个方面：数据隐私保护：数据所有者有权决定其个人信息的使用和传方式，并要求数据处理方采取必要的安全措施保护数据的隐私。数据集和使用：数据处理方须明确告知数据所有者其数据使用目的，并获得合法授权。数据处理方在使用数据时必须合法、正当，并遵守法律和道德标准。数据传输安全：数据在传输过程中应采取加密、防护等技术措施，确保数据的完整性和保密性，防止被窃取、篡改或泄露。数据存储安全：数据处理方应选择可靠的数据存储设施，采取必要的安全措施保护数据免受未经授权的访问、丢失或破坏。数据备份和恢复：数据处理方应定期备份数据，并建立有效的数据备份和复机制，以防止数据丢失和损坏。数据追踪和监控：数据处理方应建立数据

数据安全合规：企业的必修课合规要点深度剖析数据安全合规涵盖众多关键要点，是企业在数据处理全流程中必须遵循的准则。个人数据隐私保护是核心要点之一。在收集个人数据时，企业需遵循合法、正当、必要的原则活动合法合规，在全球布局中稳健前行。制定执行跨境数据安全合规基线是企业的首要任务。企业应深入研究国内外数据跨境相关法律法规和政策标准，结合自身业务特点和数据类型，梳理出详细的数据跨境合规要求清单。从数据的关键跨境合规政策解读在全球化与数字化日益交融的当下，数据跨境流动已成为数字经济发展的重要驱动力。但与此同时，数据跨境也带来了诸多安全风险，如数据泄露、滥用等，这不仅关乎个人隐私和企业利益，更涉及国家主权、安全和发展利益。为了规范数据跨境流动，保障数据安全，我国构建了一系列严密的数据跨境合规政策体系。企业应对策略建议面对复杂且不断完善的数据跨境合规政策，企业需要积极采取有效策略，确保自身数据跨境收集、存储、传输、使用到销毁的全生命周期，明确各环节的合规操作规范，如在数据收集环节，确保遵循合法、正当、必要原则，获得用户明确同意；在数据传输环节，采用加密等安全技术保障数据传输安全。建立基于数据全

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数据安全合规：企业的必修课合规要点深度剖析数据安全合规涵盖众多关键要点，是企业在数据处理全流程中必须遵循的准则。个人数据隐私保护是核心要点之一。在收集个人数据时，企业需遵循合法、正当、必要的原则活动合法合规，在全球布局中稳健前行。制定执行跨境数据安全合规基线是企业的首要任务。企业应深入研究国内外数据跨境相关法律法规和政策标准，结合自身业务特点和数据类型，梳理出详细的数据跨境合规要求清单。从数据的关键跨境合规政策解读在全球化与数字化日益交融的当下，数据跨境流动已成为数字经济发展的重要驱动力。但与此同时，数据跨境也带来了诸多安全风险，如数据泄露、滥用等，这不仅关乎个人隐私和企业利益，更涉及国家主权、安全和发展利益。为了规范数据跨境流动，保障数据安全，我国构建了一系列严密的数据跨境合规政策体系。企业应对策略建议面对复杂且不断完善的数据跨境合规政策，企业需要积极采取有效策略，确保自身数据跨境收集、存储、传输、使用到销毁的全生命周期，明确各环节的合规操作规范，如在数据收集环节，确保遵循合法、正当、必要原则，获得用户明确同意；在数据传输环节，采用加密等安全技术保障数据传输安全。建立基于数据全

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"}...

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

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

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":...

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

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...

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•...

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。...