超大规模数据仓库的应用
星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、极简易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模,传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性,但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。
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海量大数据平台
海量大数据平台是一种用于处理、存储和分析超大规模数据的复杂系统。一、平台架构数据采集架构多源数据接入:海量大数据平台能够从各种数据源收集数据。这些数据源包括但不限于互联网服务(如网站、社交媒体、电商任务被分解为多个子任务,根据资源的可用性和任务的优先级分配到不同的节点上并行执行,以提高计算效率。分布式算法与模型:采用分布式算法,如分布式梯度下降算法用于机器学习模型训练,确保在大规模数据和分布式环境能进行批量采集,用于处理周期性或大规模的数据导入,如每日的销售数据汇总。数据存储架构分布式存储系统:海量大数据通常采用分布式存储,将数据文件切割成多个数据块,分散存储在集群的多个节点上,并通过副本机制保证数据的可靠性。另外,还有分布式数据库,用于存储结构化和半结构化数据,能够提供高可扩展性和高性能的读写操作。数据仓库与数据湖:构建数据仓库用于存储经过清洗、转换和汇总的结构化数据,以支持复杂的分析查询和决策支持。数据湖则可以容纳各种类型(结构化、半结构化和非结构化)的原始数据,为数据探索和创新分析提供基础。数据处理架构批处理框架:利用批处理框架对大规模离线数据进行处理。流处理框架:对于实时数据

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数据仓库产品
,提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移:对于大量存量SQL与存储过程无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库,同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接,从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移需求。多模型数据库:支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型支持超大规模集群:天然分布式架构,集群节点规模无上限,数据存储容量随节点规模线性扩容,可支持2000+节点集群完整的SQL支持:支持完整的SQL星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的度的复杂关联统计等功能分布式事务保障:支持完整4种事务隔离级别,保障事务在分布式系统下正常运转,高吞吐的,确保数据强一致,高可用的事务保障星环数据仓库方案优势强大的数据处理能力:采用向量化加速,高性能效率:提供全套的数仓开发工具,支持数据整合、工作流调度、数据治理以及报表工具等数据业务,提供可视化工具进行数据特征分析,探索数据间关系,大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持:支持多种类型的数据

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大模型简介
大模型是近年来人工智能领域的一个重要发展方向,拥有超大规模参数和复杂的计算结构,能够处理多样化的机器学习任务。以下是一些关于大模型的关键特点和进展:巨大的规模与涌现能力:大模型包含数十亿甚至更多参数更广泛和泛化的语言理解能力。大数据训练与强大的计算资源:大模型需要海量的数据来训练,通常在TB以上甚至PB级别的数据集,以及数百甚至上千个GPU的计算资源。迁移学习和预训练:大模型可以通过在大规模数据,模型大小可以达到数百GB甚至更大。这种规模赋予了大模型强大的表达能力和学习能力。当模型的训练数据突破一定规模时,它们会展现出意料之外的复杂能力和特性,类似于人类的思维和智能。更好的性能和泛化能力:大理解和分析。大模型的应用领域:大模型正在加速赋能千行百业,包括医疗、金融、农业、环境监管等多个领域,通过提供智能支持,实现降本增效。技术进展:大模型技术经历了从小数据到大数据,从小模型到大模型,从专用到通用的发展历程。多模态大模型的挑战与未来研究方向:多模态大模型需要大量跨模态数据进行训练、跨模态数据的对齐和融合,以及计算成本的增加,预计未来将得到更加广泛的应用和发展。

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云数据仓库
地将现有数据和应用迁移到云数据仓库中,减少迁移成本和风险.架构数据存储层:负责数据的存储和管理,可通过分布式文件系统、对象存储或者关系型数据库等方式实现,以支持大规模数据的存储和高效访问。数据处理层云数据仓库是一种基于云计算技术的大规模数据存储和分析系统,它将数据仓库的功能和特性与云计算的优势相结合,为企业和组织提供了高效、灵活、经济的数据管理和分析解决方案。以下是其详细介绍:特点弹性伸缩:能根据业务需求快速调整计算和存储资源,实现资源的最优利用,满足数据量的增长和工作负载的变化,无需像传统数据仓库那样提前预估和配置大量固定资源。高可用性:通常在多个可用区部署,减少单点故障风险,通过数据,尤其适合中小企业和创业公司。易于管理:云服务提供商提供简单易用的管理界面,方便用户轻松管理数据仓库的各个方面,如数据导入导出、资源配置、用户权限等,降低了管理难度和运维工作量。数据安全:提供多层次的安全措施,包括网络隔离、数据加密、身份认证和授权等,保护用户数据的安全性和隐私性,满足企业对数据安全的严格要求。兼容性强:一些云原生数据仓库产品高度兼容传统数据库,使得迁移和操作更为容易,企业可以平滑

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数据仓库解决方案
解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类数据仓库的需求。多模型数据库:支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型支持超大规模集群:天然分布式架构,集群节点规模,探索数据间关系,大大提高数据仓库的开发效率丰富的数据类型的支持:支持多种类型的数据,提供大规模数据下高效灵活的存储和分析能力便捷的迁移:对于大量存量SQL与存储过程无需过多改动就可以迁移至新的数据仓库星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性。面对高速增长的数据规模,传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性,但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库,同时轻松实现报表等多种工具同新平台的对接,从各个方面简化并加速数据仓库的平滑迁移可靠的数据与服务:提供双机热备。保障数据可靠,服务可用。能够实现即时灾难恢复,通过故障转移保障系统随时稳定可用,维护无上限,数据存储容量随节点规模线性扩容,可支持2000+节点集群完整的SQL支持:支持完整的SQL标准语法,兼容Oracle、IBMDB2、Teradata方言,兼容Oracle和DB2的存储过程

星环无涯金融大模型Infinity是一款面向金融智能投研领域、超大规模参数量的生成式大语言模型,融合了舆情、资金、人物、空间、上下游等多模态信息,具备强大的理解和生成能力,支持股票、债券、基金、商品行业的降本增效与科技创新。目前星环无涯金融大模型Infinity支持私有化部署,允许员工上传自有文档到企业的私有向量数据库,无涯大模型也支持部署在企业IT管理的AIPC上运行,可以确保在使用大模型应用一系列工具产品,包括大模型外挂存储分布式向量数据库Hippo、大模型预训练微调工具SophonLLMOps及自动化知识库构建工具TKS、数据分析大模型星环求索(SoLar)。用户可以通过星环科技自动化知识工程、多模态数据处理等技术,有效降低企业构建自有大模型应用的门槛,并不断促进我国大模型生态的持续繁荣。时,企业自身数据和信息不出域,极大增强了企业的数据安全保护。同时,星环无涯大模型支持文档自动解析,在用户完成上传和解析后,会自动生成推荐问题供用户点击,用户也可根据上传的文档自行撰写问题。生成的回答均会金融与法律法规语料及数据分析语料,在金融智能投研、法律法规分析、大数据智能分析等领域均具备专业思维链和训练集。此外,基于上下文窗口增强技术实现了与用户间的多轮对话的长期窗口记忆功能,并且利用检索增强及

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什么是数据仓库,数据仓库是什么?
数据仓库的需求。多模型数据库:支持关系型、搜索、文本、对象等数据模型支持超大规模集群:天然分布式架构,集群节点规模无上限,数据存储容量随节点规模线性扩容,可支持2000+节点集群完整的SQL支持:支持。面对高速增长的数据规模,传统的数据仓库负荷严重超出。不扩容会影响性能与稳定性,但是扩容却十分昂贵。星环数据仓库解决方案广泛应用于金融、政企、交通、能源、电信等多个领域,可以满足大数据时代企业构建各类应用的集中化存储方式。数据仓库可以作为大数据分析和决策支持系统的基础,对于企业的业务管理、战略决策具有很大的帮助作用。星环数据仓库解决方案星环数据仓库解决方案具备超高性能、高可扩展、易用、高性价比等特性什么是数据仓库?数据仓库(DataWarehouse)是指在不同的来源数据系统中,通过数据集成和清理方式将企业内部多源异构数据集成,建立统一的企业级数据架构,提供多样化的数据查询、分析、挖掘等业务完整的SQL标准语法,兼容Oracle、IBMDB2、Teradata方言,兼容Oracle和DB2的存储过程,支持业务平滑迁移混合负载支持:支持实时数据与混合负载,支持海量数据的离线批量处理、在线

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大数据数据仓库
大数据数据仓库是一种专门设计用于处理和分析大规模数据集的数据库系统。它能够存储来自不同来源的海量数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,并提供数据查询、数据分析和报告等功能。以下是大数据数据仓库的一些关键特点:大规模数据存储:大数据数据仓库能够处理PB级别的数据存储需求,支持大规模数据的存储和管理。多样化数据类型:它能够处理各种类型的数据,包括传统的关系型数据以及文本、图像、视频等非结构化数据。高性能处理能力:利用分布式计算和存储技术,大数据数据仓库能够快速处理和分析海量数据,支持实时或近实时的数据分析。数据集成:它能够集成来自不同来源和格式的数据,提供统一的数据视图,简化数据的访问和分析。高可用性和可靠性:大数据数据仓库通常采用分布式架构,提高了系统的可用性和可靠性,减少了单点故障的风险。数据压缩和优化:为了提高存储效率和查询性能,大数据数据仓库会采用数据压缩、列式存储、数据、访问控制和审计日志等安全功能,以保护数据的安全和满足合规要求。成本效益:与传统的数据仓库相比,大数据数据仓库通常基于开源技术构建,能够降低成本。云原生支持:许多大数据数据仓库提供云服务,使得用户可以按需使用资源,具有更高的灵活性和可扩展性。

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库,采用分布式架构和原生图计算引擎,支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点:原生图存locality提升计算性能,拥有卓越的数据读写能力,支持大规模并行处理,毫秒级的查询响应。高扩展性:完全的分布式架构,具有良好的可扩展性,支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力,支持数据多副本储:StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构,优化查询性能,通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略,图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能:存储引擎和计算引擎结合,使计算引擎可以利用数据、日志审计、数据加密、计算资源管控、备份恢复等完备的企业级数据库功能。强大的可视化能力:StellarDB的可视化界面支持2D和3D的图可视化展示,集成批量导入、备份恢复、状态监控、参数配置、重建副本等图数据库常用功能。TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多
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数据中台建设
随着行业和技术领域的变化日新月异,从数据仓库、动态数仓,到数据湖,从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库,概念的引入虽然简单,但如何做到更有效,更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构,它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力,从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一,帮助企业构建存储中心,提升数据的汇聚和整合能力;第二,构建数据分析探索中心,专注于智能分析能力和实时计算能力的提升,推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力;第三,构建业务赋能中心,提供统一的访问能力实现跨平台联邦,统一的访问层控制,确保数据安全可用,同时搭建统一的服务能力,面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

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国产数据库有哪些?
在国产数据库产品方面,星环科技坚持自主研发与技术创新,打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB,以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性,同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力,适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性,同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力,一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践,ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库,能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务,帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

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数据安全实践案例
近年来,企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段,涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全,支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产,目前机构面临着较大的挑战,需要加强数据安全管理,为此,机构决定与星环科技合作,利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力,共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求,星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS,可以为用户提供独立的数据与计算环境,减少数据对外暴露的风险。在数据平台层,星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术,支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层,星环科技借助两款新产品:数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier:包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall,提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

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省市级碳排放监测服务平台建设方案
双碳目标下,全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和,我国明确提出“双碳”目标,充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命,提出“实现双碳目标,能源是主战场,电力是主力军,电网是排头兵”的战略部署,率先行动,发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出,全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和,实现“电力看双碳”,“双碳看经济”,为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题:以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题;强化数据应用,发挥好决策支撑作用,深挖电力大数据价值,开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召,星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业,有着高度的责任感和使命感,为响应“全国碳排放监测服务平...

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图计算平台代表厂商
星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,在图计算领域深耕多年,有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,通过集群化存储和丰富算法,实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询,目前已经用于金融、政府、交通等众多行业,用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可:入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商;通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评;入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具:中国数据库管理系统供应商甄选》报告等,彰显了其产品技术领先性。如今,5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长,为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为,乘势而上...

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什么是分布式时空数据库?
时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础,整合了空间信息和时间信息,能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统,通过分布式存储和分布式计算等技术,可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同,分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上,并将计算任务分配给多个计算节点来完成,从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现,使得处理大规模时空数据成为了可能,也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理,集计算与存储为一体的分布式数据库产品,支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算,具有完备的数据查询、分析和挖掘能力,可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景,广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

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图数据库的应用场景
图数据库的应用场景非常广泛,可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景:金融:在金融领域,图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构,支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络:图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据,支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流:在物流领域,图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作,加速发货、配送时间并提高效率。制造业:图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图,进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业:在能源领域,图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱,并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商:图数据库可以应用于电商业务中,存储和处理复杂的商品与用户之间的关系,支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用,并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

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数据中台推荐供应商
作为一家企业级大数据基础软件开发商,星环科技很早就在数据中台领域布局,结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系,这当中都会有星环科技产品作为支撑,从而保证企业能够快速实现,并搭建起数据中台,满足企业未来发展变化。其中,三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心;六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力;两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上,满足企业私有化或者混合云多云的部署形态,同时灵活组件式的可插拔式部署形态,能够帮助企业更迅速的起步,按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外,星环科技还提供咨询实施服务,可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中,包括为企业构建中台的架构规划、应用规划,以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库,以及数据治理服务,也包括了数据的分析、业务分析、...

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电力行业数字化转型服务商
星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,具备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,多年来深耕电力领域,覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节,为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中,基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据,高负荷738万千瓦,年用电量329亿度,占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个,整个数据量到现在已经接近8个T了,台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上,应用系统实现了用电查询,电力地图等基础功能及用户用电行为分析,节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析,和海量用电负荷实际数据存储、索引,实现了用电查询的基础应用,包括230万用户,26000个台区,4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询,并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询,服务响应时间在三秒以内。此前,星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

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企业级AI能力运营平台
为解决AI落地难的问题,星环科技从用户需求端出发,研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps,助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台,聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释,赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务,协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型,提升模型使用效率,降低模型集成管理成本,控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点,围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期,分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能,为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期,为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言,MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型,并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务;对用户而言,能感受到操作上的快捷,AI应用与...