数据中台的报价一般是多少

数据中台报价：理解成本构成与价值回报在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业提高数据价值的重要基础设施。不同于传统的数据仓库或BI系统，数据中台是一个集数据采集、治理、分析和服务于一体的平台化解带来成本结构的差异。如何评估报价合理性面对数据中台的报价，企业应当从价值而非单纯价格角度进行评估。一个合理的报价方案应当与企业的数据战略和业务目标相匹配，能够解决当前痛点并支持未来发展。实施周期是评估决方案。当企业考虑建设数据中台时，报价问题往往成为决策的关键因素之一。数据中台的成本构成数据中台的报价通常由多个模块组成，主要包括基础架构成本、软件许可费用、实施服务费用和后期运维费用四个方面。基础架构。企业可以选择按年付费的运维服务包，或按实际发生的工单量计费。影响报价的关键因素数据中台的报价受多种因素影响。数据规模是最直接的变量，日均处理数据量从TB级到PB级的差异会导致硬件需求和软件授权费用显著带来的业务赋能效果。一个好的数据中台能够缩短数据到价值的转化周期，提升数据利用率，降低各部门的数据获取门槛。在评估报价时，企业应当计算预期回报。例如，通过客户数据整合提高营销转化率，通过供应链数据优化

一般来说，智慧政务包括智能办公、智能监管、智能服务、智能决策四大领域。而以上所有服务的构建，都需要一个强大的数字底座来提供计算、存储、算法等基础能力支撑。星环科技（星环信息科技）通过智慧政务数字底座坚实的技术能力保障。数据归集,打破各部门数据壁垒：打通异构数据库,帮助客户归集多部门全量、增量数据,形成统一存储的多源异构数据湖。数据治理,提升数据可用价值：利用数据治理产品,帮助客户进行数据全可以为政府数字化转型建设提供这些基础能力支撑，归集业务数据优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。其优势具体体现在：数字底座,打造坚实的技术保障：提供自主研发、技术可控的多模态大数据存储计算引擎、大数据开发平台、人工智能分析平台、数据云平台以及各类数据库产品,打造数字底座,为智慧政务业务服务提供生命周期管理。通过数据轻度治理,形成标准化数据资源;通过数据深度治理,形成如人口、法人、房屋等基础库、主题库或专题库,盘活数据资产,提升数据价值。数据分析,实现数据智能化：结合数据资产和智能算法,利用数据

一般来说，智慧政务包括智能办公、智能监管、智能服务、智能决策四大领域。而以上所有服务的构建，都需要一个强大的数字底座来提供计算、存储、算法等基础能力支撑。星环科技（星环信息科技）通过智慧政务数字底座坚实的技术能力保障。数据归集,打破各部门数据壁垒：打通异构数据库,帮助客户归集多部门全量、增量数据,形成统一存储的多源异构数据湖。数据治理,提升数据可用价值：利用数据治理产品,帮助客户进行数据全可以为政府数字化转型建设提供这些基础能力支撑，归集业务数据优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。其优势具体体现在：数字底座,打造坚实的技术保障：提供自主研发、技术可控的多模态大数据存储计算引擎、大数据开发平台、人工智能分析平台、数据云平台以及各类数据库产品,打造数字底座,为智慧政务业务服务提供生命周期管理。通过数据轻度治理,形成标准化数据资源;通过数据深度治理,形成如人口、法人、房屋等基础库、主题库或专题库,盘活数据资产,提升数据价值。数据分析,实现数据智能化：结合数据资产和智能算法,利用数据

一般来说，智慧政务包括智能办公、智能监管、智能服务、智能决策四大领域。而以上所有服务的构建，都需要一个强大的数字底座来提供计算、存储、算法等基础能力支撑。星环科技（星环信息科技）通过智慧政务数字底座坚实的技术能力保障。数据归集,打破各部门数据壁垒：打通异构数据库,帮助客户归集多部门全量、增量数据,形成统一存储的多源异构数据湖。数据治理,提升数据可用价值：利用数据治理产品,帮助客户进行数据全可以为政府数字化转型建设提供这些基础能力支撑，归集业务数据优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。其优势具体体现在：数字底座,打造坚实的技术保障：提供自主研发、技术可控的多模态大数据存储计算引擎、大数据开发平台、人工智能分析平台、数据云平台以及各类数据库产品,打造数字底座,为智慧政务业务服务提供生命周期管理。通过数据轻度治理,形成标准化数据资源;通过数据深度治理,形成如人口、法人、房屋等基础库、主题库或专题库,盘活数据资产,提升数据价值。数据分析,实现数据智能化：结合数据资产和智能算法,利用数据

一般来说，智慧政务包括智能办公、智能监管、智能服务、智能决策四大领域。而以上所有服务的构建，都需要一个强大的数字底座来提供计算、存储、算法等基础能力支撑。星环科技（星环信息科技）通过智慧政务数字底座坚实的技术能力保障。数据归集,打破各部门数据壁垒：打通异构数据库,帮助客户归集多部门全量、增量数据,形成统一存储的多源异构数据湖。数据治理,提升数据可用价值：利用数据治理产品,帮助客户进行数据全可以为政府数字化转型建设提供这些基础能力支撑，归集业务数据优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。其优势具体体现在：数字底座,打造坚实的技术保障：提供自主研发、技术可控的多模态大数据存储计算引擎、大数据开发平台、人工智能分析平台、数据云平台以及各类数据库产品,打造数字底座,为智慧政务业务服务提供生命周期管理。通过数据轻度治理,形成标准化数据资源;通过数据深度治理,形成如人口、法人、房屋等基础库、主题库或专题库,盘活数据资产,提升数据价值。数据分析,实现数据智能化：结合数据资产和智能算法,利用数据

数据中台报价：理解成本构成与价值回报在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业提高数据价值的重要基础设施。不同于传统的数据仓库或BI系统，数据中台是一个集数据采集、治理、分析和服务于一体的平台化解决方案。当企业考虑建设数据中台时，报价问题往往成为决策的关键因素之一。数据中台的成本构成数据中台的报价通常由多个模块组成，主要包括基础架构成本、软件许可费用、实施服务费用和后期运维费用四个方面。基础架构报价的关键因素数据中台的报价受多种因素影响。数据规模是最直接的变量，日均处理数据量从TB级到PB级的差异会导致硬件需求和软件授权费用显著不同。业务复杂度同样重要。如果企业需要对接数十个异构系统，实现远超数据中台的建设投入。数据中台建设是一项长期投资，其价值会随着数据资产的积累和使用场景的丰富而不断增长。企业应当采取迭代建设的思路，优先实施高价值场景，逐步扩展功能范围，从而实现投资回报提高。软件许可成本低，但需要更多技术人力投入；商业产品虽然前期投入较高，但可能降低长期运维成本。部署方式上，公有云、私有云或混合云的不同选择也会带来成本结构的差异。如何评估报价合理性面对数据中台的报价，企业

元甚至上千万元。值得注意的是，数据中台建设往往不是一次性项目，而是持续迭代的过程，年度维护费用一般为初始投入的15%-25%。评估数据中台价值时，不应仅看直接成本，还需考虑其带来的业务效益。有效的数据时，首先面临的问题是：这到底要花多少钱？本文将为您解析影响数据中台成本的关键因素，帮助企业对这一投资有更清晰的认识。数据中台成本构成数据中台的投入并非单一数字，而是由多个组成部分构成的复合体。基础设施企业数据中台要花多少钱在数字化转型浪潮中，数据中台已成为众多企业关注的焦点。作为连接前台业务与后台系统的中枢，数据中台能够整合企业内外部数据资源，提供统一的数据服务。然而，许多企业在考虑建设数据中台和数据量是决定数据中台成本的基础因素。一家日处理TB级数据的大型企业与仅需处理GB级数据的中小企业，在基础设施和软件选型上会有显著差异。业务复杂度同样重要，涉及的数据源种类越多、数据格式越复杂、数据，优先建设核心功能，再逐步扩展。合理选择开源组件和云服务也能有效控制成本。在团队建设方面，初期可考虑外包与内部培养相结合的方式，平衡质量与费用。数据中台建设是一项需要长期投入的战略工程，企业应根据自身

大数据平台搭建报价解析：成本构成与影响因素在数字化转型浪潮中，大数据平台已成为企业提高竞争力的关键基础设施。对于许多计划建设大数据平台的企业而言，了解项目报价构成是决策过程中的重要环节。本文将客观。定期进行资源使用评估，及时释放闲置计算和存储资源。大数据平台建设是一项长期投资，企业不应仅关注初期建设报价，更需考虑总拥有成本。一个设计合理的大数据平台虽然前期投入较大，但能够为企业带来数据驱动决策分析结果可视化或集成到业务系统中。硬件成本构成硬件投入是大数据平台的基础支出，主要包括计算节点、存储设备和网络设备三大部分。计算节点的配置和数量取决于数据处理需求，通常需要多台高性能服务器组成集群%-50%。影响报价的关键因素项目报价受多种因素影响，数据规模是较直接的变量，日均数据量从GB级到TB级会导致方案本质差异。实时性要求也显著影响成本，实时处理系统比批处理系统架构更复杂。数据来源多样性分析大数据平台搭建的成本结构和影响因素，帮助读者建立合理的预算预期。大数据平台的基本架构一个完整的大数据平台通常包含数据采集层、存储层、处理层、分析层和应用层。数据采集层负责从各类数据源获取信息，包括

当TranswarpArgoDB出现故障时，对于一般故障（非紧急故障）的处理流程如下图所示：图4.2.1：故障处理一般流程图以下向您提供流程图说明，帮助您更加清楚的了解故障处理一般流程的含义及实现方式：表4.2.1：一般流程图说明编号步骤步骤描述步骤1开始ArgoDB数据库管理员发现故障，收集故障详细信息。步骤2故障定位根据故障影响范围及严重程度，定位紧急程度。定位方法请参考故障类型判断。步骤3SLA流程提交请参考《SLA制度及流程》。或者返回步骤5，重新进行故障排查处理，寻找其他被遗漏的原因，再依次进行处理等后续工作。步骤9记录处理过程当故障经过测试已经成功清除之后，需要故障处理人员对整个处理过程进行记录归档，方便后续进行复盘及预防。步骤10结束至此，ArgoDB故障的一般处理流程到此结束。确定解决思路。具体故障排查方法和推荐排查次序，请参考故障排查方式。步骤6故障处理根据故障排查确定的故障根本原因，进行故障处理。具体故障处理方法，请参考5至8章节。处理故障过程中按需进行备份恢复、数据紧急故障判断该故障是否为紧急故障。步骤4应急处理流程如果该故障为紧急故障，则触发故障应急处理流程。步骤5故障排查，确定故障类型。根据ArgoDB数据库故障诊断排查要点，依次排查此故障涉及的具体来源，并

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"}...

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•...

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

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

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":...

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：