制造业搭建数据中台

制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供优化和改进方案，让生产流程更加高效，准确和可靠。为管理提供服务。制造业数据中台能够为企业管理层提供及时、准确的业务数据分析支持，从而为企业合理、可靠的决策提供数据支撑。为企业营销提供支持。制造业数据中

制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供优化和改进方案，让生产流程更加高效，准确和可靠。为管理提供服务。制造业数据中台能够为企业管理层提供及时、准确的业务数据分析支持，从而为企业合理、可靠的决策提供数据支撑。为企业营销提供支持。制造业数据中

制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供优化和改进方案，让生产流程更加高效，准确和可靠。为管理提供服务。制造业数据中台能够为企业管理层提供及时、准确的业务数据分析支持，从而为企业合理、可靠的决策提供数据支撑。为企业营销提供支持。制造业数据中

制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供优化和改进方案，让生产流程更加高效，准确和可靠。为管理提供服务。制造业数据中台能够为企业管理层提供及时、准确的业务数据分析支持，从而为企业合理、可靠的决策提供数据支撑。为企业营销提供支持。制造业数据中

制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供优化和改进方案，让生产流程更加高效，准确和可靠。为管理提供服务。制造业数据中台能够为企业管理层提供及时、准确的业务数据分析支持，从而为企业合理、可靠的决策提供数据支撑。为企业营销提供支持。制造业数据中

制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供优化和改进方案，让生产流程更加高效，准确和可靠。为管理提供服务。制造业数据中台能够为企业管理层提供及时、准确的业务数据分析支持，从而为企业合理、可靠的决策提供数据支撑。为企业营销提供支持。制造业数据中

制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供优化和改进方案，让生产流程更加高效，准确和可靠。为管理提供服务。制造业数据中台能够为企业管理层提供及时、准确的业务数据分析支持，从而为企业合理、可靠的决策提供数据支撑。为企业营销提供支持。制造业数据中

制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供优化和改进方案，让生产流程更加高效，准确和可靠。为管理提供服务。制造业数据中台能够为企业管理层提供及时、准确的业务数据分析支持，从而为企业合理、可靠的决策提供数据支撑。为企业营销提供支持。制造业数据中

制造业数据中台是指一个基于所有制造业数据的中央数据仓库，能够将整个企业范围内的数据连接到一起，为企业制造业生态系统中的所有参与者提供数据视图和服务。制造业数据中台是一个完整性高、效率高的数据管理系统，旨在将传统制造业中的数据和应用信息进行整合、管理和交互，实现通畅的大数据应用服务，以满足制造业的实时分析需求。制造业数据中台的作用制造业数据中台的作用包括以下方面：提升数据效率和准确率：制造业数据中：制造业数据中台能够整合企业内部和外部的数据资源，为企业管理层提供全面的数据分析支持，从而优化产业链等方面的业务流程。提高企业核心竞争力：制造业数据中台能够帮助企业实现全面数字化管理，为企业建立数据驱动决策的新型管理模式，从而提高企业的核心竞争力和市场占有率。制造业数据中台的应用场景制造业数据中台的应用场景主要包括以下方面：为生产和服务提供支持。制造业数据中台能够分析生产和服务的多环节，为生产过程提供优化和改进方案，让生产流程更加高效，准确和可靠。为管理提供服务。制造业数据中台能够为企业管理层提供及时、准确的业务数据分析支持，从而为企业合理、可靠的决策提供数据支撑。为企业营销提供支持。制造业数据中

搭建制造业数据管理系统：从数据孤岛到智能决策在智能制造时代，数据已成为制造业企业的核心资产。然而，许多制造企业仍面临着数据孤岛、信息碎片化、分析能力不足等挑战。搭建一个高效的制造业数据管理系统，是、数据采集设备安装等；第二阶段实现核心功能开发，包括数据采集、存储、处理等模块的部署；第三阶段进行系统集成与优化，实现数据分析、可视化等功能。实施过程中要注重与现有系统的集成，确保数据的互联互通。制造业实现智能制造的关键一步。一、系统架构设计制造业数据管理系统采用分层架构设计，包括数据采集层、数据存储层、数据处理层和应用服务层。数据采集层通过工业物联网技术，实时采集设备、产线、环境等数据；数据存储层的完整性和一致性。二、关键技术应用系统建设中需要应用多项关键技术：工业物联网技术实现设备数据的实时采集；边缘计算技术实现数据的本地化处理；大数据技术实现海量数据的存储和分析；机器学习技术实现质量预测数据管理系统的建设是一个持续优化的过程。企业需要根据业务发展需求，不断完善系统功能，提升数据分析能力。通过数据管理系统的建设，制造企业将实现从数据采集到智能决策的闭环，提升生产效率，降低运营成本，增强市场竞争力。

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...

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•...

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：

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...

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。

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

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":...

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"}...