制造业 数据中台架构

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

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需求和喜好，从而设计出更具竞争力的产品；生产制造过程中，设备传感器实时采集的数据，能反映设备的运行状态、生产效率等信息，帮助企业及时发现生产中的问题，优化生产流程。毫不夸张地说，数据已经成为制造业决策的日常工作中更好地运用数据进行决策和问题解决。另一方面，积极引进既懂制造业业务又懂数据治理的复合型人才，这些人才能够将数据治理理念和技术与制造业的实际业务需求相结合，为企业的数据治理工作带来新的思路和方法。（六）创新文化，数据驱动培养员工的数据意识，营造数据驱动的企业文化，是制造业数据治理的重要内容。企业应通过培训、宣传等方式，让员工充分认识到数据的价值和重要性，鼓励员工在日常工作中基于数据进行决策解锁制造业增长新密码：数据治理制造业数据：被忽视的宝藏随着信息技术的飞速发展，制造业正经历着深刻的变革。数据，这个曾经被忽视的要素，如今已悄然成为制造业发展的核心资产，宛如一座被深埋的宝藏，等待着企业去挖掘和利用。在制造业的各个环节，从产品设计、原料采购、生产制造，到物流运输、销售及售后服务，数据如同一根无形的线，贯穿始终。产品设计阶段，设计师们依靠大量的市场数据、用户反馈数据，来把握消费者的

制造业数据治理指制造业企业在收集、析和管理数据的过程中，运用数据治理的原则和方法，对数据进行规范化、清洗、整合、存储和保护，确保数据的质量和可用性，并提高数据在企业决策中的价值和效益。在制造业中分析和挖掘，提高数据在企业决策和业务流程中的价值和效益。制造业数据治理是一个涉及多个方面的综性系统工程，可以帮助企业有效管理数据，提高数据的质量和效益，进而提升企业的竞争力。星环数据治理，数据治理的实践可以包括以下方面：数据清洗和整合：通过清洗和整数据，消除数据中的冗余、重复和不一致性，确保数据的一致性和准确性。数据结构标准化：制定标准化的数据结构和格式，以确保数据的一致性和可读性。数据服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。

需求和喜好，从而设计出更具竞争力的产品；生产制造过程中，设备传感器实时采集的数据，能反映设备的运行状态、生产效率等信息，帮助企业及时发现生产中的问题，优化生产流程。毫不夸张地说，数据已经成为制造业决策的日常工作中更好地运用数据进行决策和问题解决。另一方面，积极引进既懂制造业业务又懂数据治理的复合型人才，这些人才能够将数据治理理念和技术与制造业的实际业务需求相结合，为企业的数据治理工作带来新的思路和方法。（六）创新文化，数据驱动培养员工的数据意识，营造数据驱动的企业文化，是制造业数据治理的重要内容。企业应通过培训、宣传等方式，让员工充分认识到数据的价值和重要性，鼓励员工在日常工作中基于数据进行决策解锁制造业增长新密码：数据治理制造业数据：被忽视的宝藏随着信息技术的飞速发展，制造业正经历着深刻的变革。数据，这个曾经被忽视的要素，如今已悄然成为制造业发展的核心资产，宛如一座被深埋的宝藏，等待着企业去挖掘和利用。在制造业的各个环节，从产品设计、原料采购、生产制造，到物流运输、销售及售后服务，数据如同一根无形的线，贯穿始终。产品设计阶段，设计师们依靠大量的市场数据、用户反馈数据，来把握消费者的

制造业数据治理指制造业企业在收集、析和管理数据的过程中，运用数据治理的原则和方法，对数据进行规范化、清洗、整合、存储和保护，确保数据的质量和可用性，并提高数据在企业决策中的价值和效益。在制造业中分析和挖掘，提高数据在企业决策和业务流程中的价值和效益。制造业数据治理是一个涉及多个方面的综性系统工程，可以帮助企业有效管理数据，提高数据的质量和效益，进而提升企业的竞争力。星环数据治理，数据治理的实践可以包括以下方面：数据清洗和整合：通过清洗和整数据，消除数据中的冗余、重复和不一致性，确保数据的一致性和准确性。数据结构标准化：制定标准化的数据结构和格式，以确保数据的一致性和可读性。数据服务，构建明日数据世界。在数据治理方面，星环科技能够从数据标准管理、数据质量管理、数据模型管理、数据架构管理、元数据管理、主数据管理、数据分级与安全管理等多方面，提供数据治理解决方案，帮助客户更好地组织架构、管理制度、工作流程和成熟度评估等咨询服务，同时在每一次项目中，都为客户提供丰富的数据治理相关培训。在能力层，为企业的数据标准、数据质量、数据安全、数据生存周期、数据应用以及数据架构提供咨询和实施服务。

、服务化转型，促进制造业的可持续发展。制造业智能化转型主要体现在以下三个方面：1、智能化制造技术的创新：包括人工智能（AI）、物联网（IoT）、大数据、云计算等方向的技术创新，致力于实现对智能工厂的。制造业将通过数字技术和网络的应，实现数据知识化方向转变，从而提升企业核心竞争力和制造水平。星环智能制造解决方案在企业数字化转型与工业互联网整体发展的大趋势下，各制造企业根据自身特点正在探寻高速稳定的数字化转型之路。星环科技使用物联网、大数据、人工智能、云计算以及边缘计算等技术，结合制造业人、机、料、法、环等要素，融合研发、生产、供应、销售、服务、管控等业务领域，向企业提供智慧数字化转型解决方案，驱动业务流程和管理模式的重塑与重构，帮助企业降本增效，提升核心竞争力。制造业智能化转型是指不断利用先进的信息技术、制造技术和管理技术，提升制造业的数字化、网络化、智能化水平，推动制造业向高端化、绿色化、服务化转型。具体来说，制造业智能化转型包括产业智能化、产品智能化、机器人技术等，提高生产效率和生产质量，降低生产成本。制造业智能化转型的意义在于可以提高制造业的竞争力，促进经济发展方式的转变，提升综合实力。同时，也可以提高制造业的质量和效率，推动制造业向高端化、绿色化

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...

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":...

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...

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...

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

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。

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•...