城市水务数据治理服务管理系统

在当今数字化时代，水务行业面临着诸多挑战，如供水质量监控不足、水资源管理混乱等。而水务数据治理平台+服务的出现，为水务行业的发展带来了新的契机。水务数据治理平台平台架构水务数据治理平台的系统架构涵盖，对水务数据进行深度分析，挖掘隐藏的关联和规律。通过智能决策系统，依据数据分析结果为水务管理者提供决策支持，提高管理效率和决策准确度。同时，展示成功的应用案例，为行业内其他管理者提供借鉴。配套服务数据工具，将复杂的数据以直观的形式呈现，便于水务管理者理解和决策。数据治理流程数据收集与整合：整合来自传感器数据、实时监测数据、历史数据等不同来源的数据，解决数据格式不一致、数据冗余等问题，将其统一到一个数据库平台搭建与数据接入服务：帮助水务企业搭建数据库平台，实现外部数据接入以及仪器仪表数据接入，拆除数据“烟囱”，打破数据壁垒，实现全面的数据共享。针对供水系统，可快速整合来自不同厂家的水表集抄平台、不同通讯协议的物联网仪表或终端的数据，助力客户快速上线微信公众号、移动APP、水费查询及缴费等应用。数据管理体系建设服务：协助水务企业建立一整套成熟完整的数据管理体系和支撑平台，形成“摸家底->建体系

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在当今数字化时代，水务行业面临着诸多挑战，如供水质量监控不足、水资源管理混乱等。而水务数据治理平台+服务的出现，为水务行业的发展带来了新的契机。水务数据治理平台平台架构水务数据治理平台的系统架构涵盖，对水务数据进行深度分析，挖掘隐藏的关联和规律。通过智能决策系统，依据数据分析结果为水务管理者提供决策支持，提高管理效率和决策准确度。同时，展示成功的应用案例，为行业内其他管理者提供借鉴。配套服务数据工具，将复杂的数据以直观的形式呈现，便于水务管理者理解和决策。数据治理流程数据收集与整合：整合来自传感器数据、实时监测数据、历史数据等不同来源的数据，解决数据格式不一致、数据冗余等问题，将其统一到一个数据库平台搭建与数据接入服务：帮助水务企业搭建数据库平台，实现外部数据接入以及仪器仪表数据接入，拆除数据“烟囱”，打破数据壁垒，实现全面的数据共享。针对供水系统，可快速整合来自不同厂家的水表集抄平台、不同通讯协议的物联网仪表或终端的数据，助力客户快速上线微信公众号、移动APP、水费查询及缴费等应用。数据管理体系建设服务：协助水务企业建立一整套成熟完整的数据管理体系和支撑平台，形成“摸家底->建体系

水务物联网平台数据归集：智慧水务的基石在现代城市发展中，水资源的科学管理日益重要。随着物联网技术的成熟，水务物联网平台已成为城市水务管理的重要工具，而数据归集则是这个平台运转的基础环节。什么是水务物pH值、浊度、余氯含量等指标3.设备状态数据：水泵运行状态、阀门开度、电力消耗等这些数据共同构成了城市水务管理的"数字画像"。结语水务物联网平台的数据归集，看似只是简单的数据收集，实则是智慧水务建设的首要环节。它如同城市水务管理的"眼睛"和"耳朵"，为决策提供可靠依据。随着技术的不断进步，数据归集将更加智能化、自动化，为水资源的有效利用和科学管理奠定坚实基础。联网平台数据归集？简单来说，数据归集就是将分布在城市各个角落的水务相关数据，通过物联网技术进行采集、传输和集中存储的过程。这些数据可能来自水厂的流量计、居民区的智能水表、管网的压力传感器，或是水质监测设备等。数据归集的技术实现实现数据归集需要多种技术协同工作。首先是传感技术，各类传感器就像水务系统的"神经末梢"，实时感知水流、水压、水质等信息。其次是通信技术，包括有线传输和无线传输，这些技术将采集

水务物联网平台数据归集：智慧水务的基石在现代城市发展中，水资源的科学管理日益重要。随着物联网技术的成熟，水务物联网平台已成为城市水务管理的重要工具，而数据归集则是这个平台运转的基础环节。什么是水务物pH值、浊度、余氯含量等指标3.设备状态数据：水泵运行状态、阀门开度、电力消耗等这些数据共同构成了城市水务管理的"数字画像"。结语水务物联网平台的数据归集，看似只是简单的数据收集，实则是智慧水务建设的首要环节。它如同城市水务管理的"眼睛"和"耳朵"，为决策提供可靠依据。随着技术的不断进步，数据归集将更加智能化、自动化，为水资源的有效利用和科学管理奠定坚实基础。联网平台数据归集？简单来说，数据归集就是将分布在城市各个角落的水务相关数据，通过物联网技术进行采集、传输和集中存储的过程。这些数据可能来自水厂的流量计、居民区的智能水表、管网的压力传感器，或是水质监测设备等。数据归集的技术实现实现数据归集需要多种技术协同工作。首先是传感技术，各类传感器就像水务系统的"神经末梢"，实时感知水流、水压、水质等信息。其次是通信技术，包括有线传输和无线传输，这些技术将采集

水务物联网平台数据归集：智慧水务的基石在现代城市发展中，水资源的科学管理日益重要。随着物联网技术的成熟，水务物联网平台已成为城市水务管理的重要工具，而数据归集则是这个平台运转的基础环节。什么是水务物pH值、浊度、余氯含量等指标3.设备状态数据：水泵运行状态、阀门开度、电力消耗等这些数据共同构成了城市水务管理的"数字画像"。结语水务物联网平台的数据归集，看似只是简单的数据收集，实则是智慧水务建设的首要环节。它如同城市水务管理的"眼睛"和"耳朵"，为决策提供可靠依据。随着技术的不断进步，数据归集将更加智能化、自动化，为水资源的有效利用和科学管理奠定坚实基础。联网平台数据归集？简单来说，数据归集就是将分布在城市各个角落的水务相关数据，通过物联网技术进行采集、传输和集中存储的过程。这些数据可能来自水厂的流量计、居民区的智能水表、管网的压力传感器，或是水质监测设备等。数据归集的技术实现实现数据归集需要多种技术协同工作。首先是传感技术，各类传感器就像水务系统的"神经末梢"，实时感知水流、水压、水质等信息。其次是通信技术，包括有线传输和无线传输，这些技术将采集

智慧水务大数据平台是利用物联网、大数据、云计算等先进技术，对水务系统中的水源、供水、用水、排水等环节产生的海量数据进行采集、整合、分析和挖掘，从而实现水务管理智能化、精细化、高效化的综合性平台。数据用水量等。高效的数据传输：借助通信网络，将采集到的数据及时、准确地传输到大数据平台，确保数据的时效性和完整性。数据存储与管理海量数据存储：采用分布式存储技术，如分布式文件系统，能够存储海量的水务数据客户满意度。同时，通过对用户反馈数据的分析，不断优化服务质量。系统集成与对接与现有系统集成：智慧水务大数据平台可以与水务企业的现有系统进行集成，实现数据共享和业务协同，避免信息孤岛。与外部系统对接：与政府相关部门的系统，如环保部门的水质监测系统、气象部门的气象数据系统等进行对接，获取更多的外部数据，丰富平台的数据资源，为水务管理提供更全面的决策依据。采集与传输广泛的数据来源：通过在水务设施上安装各类传感器，如水位传感器、水质监测仪、流量传感器、压力传感器等，实时采集水务系统各个环节的数据，包括水源地的水位、水质情况，供水管网的压力、流量，用水户的

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。...

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：

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•...

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...

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...