信创产品数据中台

云上贵州信创工程中心大数据中台建设实现全省政务数据的数据互通和高效共享，并可通过电子政务外网支撑省直60余家政府部门数据资源的统一汇聚沉淀，并通过统一的数据服务门户，支撑政务数据平台上层业务中台、政务智慧大脑的各类应用场景。基于星环科技的大数据信创中台，开展了数据资产管理和数据服务建设，在数据规范化、标准化、资产化的轨道上，做到了统一入口、统一出口、集中管理、高效服务，构建成为敏捷创新的数据中台20TB业务数据的存储和计算。目前信创中台数据调度任务达500+，且稳定运行。目前基于星环科技大数据中台，云上贵州和星环科技已展开全方位的合作，未来星环科技的边缘计算软件、知识图谱软件、时空数据库软件、图数据库软件、数据安全软件等均可以持续为云上贵州赋能，也能协助云上贵州拓展贵州更多的项目空间。，有力支撑了地质灾害防治指挥平台项目、金融局数仓项目、共享交换平台项目、政务监管平台项目、核酸健康码项目、贵州省一张网项目等。此外，信创中台对接云上共享交换平台项目，支撑了一张网贴源层、主题层、专题层

云上贵州信创工程中心大数据中台建设实现全省政务数据的数据互通和高效共享，并可通过电子政务外网支撑省直60余家政府部门数据资源的统一汇聚沉淀，并通过统一的数据服务门户，支撑政务数据平台上层业务中台、政务智慧大脑的各类应用场景。基于星环科技的大数据信创中台，开展了数据资产管理和数据服务建设，在数据规范化、标准化、资产化的轨道上，做到了统一入口、统一出口、集中管理、高效服务，构建成为敏捷创新的数据中台20TB业务数据的存储和计算。目前信创中台数据调度任务达500+，且稳定运行。目前基于星环科技大数据中台，云上贵州和星环科技已展开全方位的合作，未来星环科技的边缘计算软件、知识图谱软件、时空数据库软件、图数据库软件、数据安全软件等均可以持续为云上贵州赋能，也能协助云上贵州拓展贵州更多的项目空间。，有力支撑了地质灾害防治指挥平台项目、金融局数仓项目、共享交换平台项目、政务监管平台项目、核酸健康码项目、贵州省一张网项目等。此外，信创中台对接云上共享交换平台项目，支撑了一张网贴源层、主题层、专题层

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，已形成大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。星环科技产品自带信创基因，根据工信部传统关系型数据库Oracle、IBMDB2、Teradata，图数据库Neo4j，搜索引擎ElasticSearch等多家国外主流厂商产品。在生态方面，星环科技在信创生态的兼容度方面做了大量适配工作资讯研究院《2022-2023年中国信创数据库行业市场研究报告》市场领导者；入选工信部网安中心“信息技术应用创新典型解决方案”（国家级）、上海市经济和信息化委员会“2023年上海市优秀信创解决方案名单”、江苏省工业和信息化厅“江苏省信息技术应用创新优秀解决方案”、“证券基金行业信创中心创新合作伙伴”、“中国信创基础软件行业代表厂商图谱和佳信创数据库厂商榜单”、“信创产业实干者企业”；成为政企信创促进中心首批成员单位等。多种操作系统混合部署的集群环境中，大化利用硬件资源，让用户逐步实现国产化平滑替代。星环科技在信创领域所做出的积极努力与贡献也获得了广泛认可：荣获工信部2023年中国赛宝信创优秀解决方案一等奖；位居计世

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近日，国内第三方咨询机构艾瑞咨询发布《2023年中国信创产业研究报告》，在信创相关政策概述基础上，对信创产品服务及产业格局进行分析研究，梳理出中国信创产业全景图。星环科技凭借在信创领域的深耕探索，入选其中国信创产业全景图谱。艾瑞预期中国信创市场整体规模将保持30%以上的年增长，数字中国强化关键能力、各领域构筑自立自强的数字技术创新体系的决心不会动摇。随着行业信创的深入、应用软件的成熟，信创产品将基础软件国产化的重要推动者之一。目前星环科技已形成大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，产品自带信创基因，根据工信部电子第五研究所代码扫描测试报告，星环科技大数据基础平台TDH的1200万行代码里自研代码率超过70%，分布式数据库ArgoDB代码自主率（行数）分别超过90%。同时星环科技还积极融入信创生态，在信创生态的兼容度方面做了大量适配工作，产品支持主流的国信创基础软件行业代表厂商图谱和佳信创数据库厂商榜单”、“2022中国信科独角兽榜单”、“信创产业实干者企业”；成为政企信创促进中心首批成员单位等。

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，已形成大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。星环科技产品自带信创基因，根据工信部传统关系型数据库Oracle、IBMDB2、Teradata，图数据库Neo4j，搜索引擎ElasticSearch等多家国外主流厂商产品。在生态方面，星环科技在信创生态的兼容度方面做了大量适配工作资讯研究院《2022-2023年中国信创数据库行业市场研究报告》市场领导者；入选工信部网安中心“信息技术应用创新典型解决方案”（国家级）、上海市经济和信息化委员会“2023年上海市优秀信创解决方案名单”、江苏省工业和信息化厅“江苏省信息技术应用创新优秀解决方案”、“证券基金行业信创中心创新合作伙伴”、“中国信创基础软件行业代表厂商图谱和佳信创数据库厂商榜单”、“信创产业实干者企业”；成为政企信创促进中心首批成员单位等。多种操作系统混合部署的集群环境中，大化利用硬件资源，让用户逐步实现国产化平滑替代。星环科技在信创领域所做出的积极努力与贡献也获得了广泛认可：荣获工信部2023年中国赛宝信创优秀解决方案一等奖；位居计世

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星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，已形成大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。星环科技产品自带信创基因，根据工信部传统关系型数据库Oracle、IBMDB2、Teradata，图数据库Neo4j，搜索引擎ElasticSearch等多家国外主流厂商产品。在生态方面，星环科技在信创生态的兼容度方面做了大量适配工作资讯研究院《2022-2023年中国信创数据库行业市场研究报告》市场领导者；入选工信部网安中心“信息技术应用创新典型解决方案”（国家级）、上海市经济和信息化委员会“2023年上海市优秀信创解决方案名单”、江苏省工业和信息化厅“江苏省信息技术应用创新优秀解决方案”、“证券基金行业信创中心创新合作伙伴”、“中国信创基础软件行业代表厂商图谱和佳信创数据库厂商榜单”、“信创产业实干者企业”；成为政企信创促进中心首批成员单位等。多种操作系统混合部署的集群环境中，大化利用硬件资源，让用户逐步实现国产化平滑替代。星环科技在信创领域所做出的积极努力与贡献也获得了广泛认可：荣获工信部2023年中国赛宝信创优秀解决方案一等奖；位居计世

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

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"}...

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...

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：

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

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•...

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":...