数据湖 平台部署方案

数据湖建设方案涉及多个方面，包括技术选型、架构设计、数据治理等。以下是一个通用的数据湖建设方案示例，明确建设目标与需求业务目标：确定数据湖建设期望达成的业务成果，例如提高数据分析效率、支持实时决策分层架构，如原始数据层、明细数据层、汇总数据层和应用数据层，便于数据的管理和高效查询。数据管理层元数据管理：部署元数据管理工具，自动或手动采集数据湖中的元数据信息，包括数据的定义、来源、格式、关系等，为，在存储和传输过程中进行加密处理。审计与监控：部署数据审计工具，记录和分析用户对数据湖的访问操作日志，实时监控数据访问行为，及时发现潜在的安全威胁和违规操作，并提供审计报告用于事后的安全审查和合规性检查对数据湖的使用需求，包括数据查询、分析工具的偏好，数据处理的时效性要求，以及是否需要支持机器学习和人工智能应用等。数据湖架构设计存储层选择分布式文件系统：具备高扩展性、容错性强的特点，适合存储海量的各类数据的查找、理解和治理提供支持，并实现元数据的可视化展示和共享。数据治理：建立数据治理框架，制定数据标准、规范数据质量规则，通过数据质量监控工具定期对数据湖中的数据进行质量评估和问题发现，确保数据的

数据入湖方案涉及将不同来源的数据以原始格式存储到数据湖中，为企业提供统一的数据管理和分析平台。以下是一些关键的数据入湖方案和技术：数据源接入：数据湖需要支持多样化的数据源接入，包括结构化数据、半支持多数据源实时入湖，实现湖上元数据统一管理，并提供企业级权限控制。数据入湖实施方案：根据数据的特点和业务需求，设计不同的数据入湖实施方案，包括批量数据迁移、实时数据接入等。结构化数据和非结构化数据，如关系型数据库、日志文件、社交媒体数据等。数据存储：采用对象存储服务作为数据湖的集中存储，可以支撑EB规模的数据湖，实现数据的统一存储。元数据管理：使用元数据管理工具对数据湖中的元数据进行统一管理，无论数据是在“湖中”还是在“湖外”。数据入湖工具：使用如CDL（实时数据接入工具）和CDM（批量数据迁移工具）等入湖工具，实现关系数据库数据到HDFS目录的数据迁移。数据更新和事务支持：选择支持数据更新和ACID事务的数据湖产品，作为数据湖存储引擎。数据安全与隐私保护：加强数据访问控制、加密传输和脱敏处理等安全措施，确保数据的安全性和合规性。数据湖构建服务：使用数据湖构建服务

数据湖解决方案是指一系列技术和工具的集合，它们共同工作以实现数据湖的构建、管理和分析。业务需求分析数据来源与类型：明确企业内部和外部的各种数据源，包括结构化数据库、半结构化数据、非结构化数据等。业务场景：确定数据湖需要支持的业务场景，如数据分析、数据挖掘、机器学习、实时报表生成、历史数据回溯等，以满足不同部门的需求。技术选型存储层分布式文件系统：选择布式文件系统或类似的分布式存储解决方案，提供项目团队，明确各成员的职责和分工。环境搭建：按照技术选型和架构设计，搭建数据湖的基础环境，包括硬件服务器的配置、分布式系统的安装和配置、软件工具的部署等。数据迁移与集成：制定详细的数据迁移计划，将现有数据任务，如数据清洗、转换、聚合等操作。流处理：选择流处理框架，实现对实时数据的即时处理和分析，例如实时监控系统指标、实时推荐系统等场景。交互式查询：支持用户以SQL方式对数据湖中的数据进行快速交互式查询。消息队列：作为数据的缓冲和传输层，实现不同数据源与数据湖之间的异步数据传输，确保数据的可靠性和顺序性，同时支持高吞吐量的数据接入。元数据管理ApacheAtlas：建立元数据管理系统，用于存储和管理

湖仓一体平台解决方案是一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据仓库和数据湖的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体平台解决方案的一些关键特点和优势：存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以分别根据业务的需求进行独立扩展，无需两者同步增加或减少，有助于节省资源并降低系统的总成本。成本效益：利用低成本的对象存储实现高效益的数据存储多种数据源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。统一元数据管理：支持异构数据的统一元数据管理，实现端到端的数据链路的自动化元数据采集，支持全链路血缘，一键式分析技术、业务、操作元数据详情。高可用性：湖仓一体架构使用云对象存储，具有高可用性和高耐用性。技术架构：湖仓一体的架构由存储层和计算层组成，计算层的数据来源于存储层。存储层主要由云存储、开放的商业查询引擎，实践路径：湖仓一体的实践路径包括“湖上建仓”和“仓外挂湖”，通过统一调用接口方式调用计算引擎，实现数据的统一存储和管理。

大数据平台部署方案在当今数据驱动的时代，企业需要处理的数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已难以满足需求。大数据平台作为一种能够高效存储、处理和分析海量数据的解决方案，正成为各类组织的技术基础设施。本文将介绍大数据平台的基本部署方案，帮助读者理解其核心要素和实施路径。大数据平台部署的首要步骤是需求分析与规划。这一阶段需要明确业务目标、数据类型、处理规模和预期性能指标。不同类型的数据（结构化、半持久化，而管理节点则协调整个集群的运行。云部署方案则提供了弹性伸缩的优势，能够根据负载动态调整资源，降低初期投资成本。在软件架构方面，主流大数据平台通常采用分布式系统设计。核心组件包括分布式文件系统计算等多种计算模式，满足不同场景下的分析需求。数据采集与集成是大数据平台的关键环节。现代企业数据来源多样，可能包括数据库日志、传感器数据、社交媒体流和事务记录等。部署方案需要包含数据摄取工具，能够从实施严格的访问控制、数据加密和审计机制。数据治理框架有助于维护数据质量、一致性和可追溯性，包括元数据管理、数据血缘追踪和生命周期策略。合规性要求也应纳入部署方案，确保平台符合相关法律法规和行业标准。监控

业务无感知、无性能影响。国产化/生态：支持X86海光、ARM鲲鹏、飞腾、MIPS龙芯等主流国产服务器；支持统信UOS、银河麒麟、中标麒麟等主流国产操作系统。同时支持混合部署。数据湖解决方案应用企业级数据星环数据湖解决方案星环科技数据湖解决方案帮助企业对接各类业务系统，汇集各个数据源，实现数据的融通，并对数据进行分类分级、编目治理、安全设计以及质量控制等，实现入“湖”形成有效数据资源。所有格式数据湖：星环科技数据湖解决方案借助自主研发的分布式数据管理系统(TDDMS)和分布式文件系统（TDFS)为企业所有存量、增量数据提供统一存储池，打破部门间孤岛，同时，数据湖提供冷热分层转换能力，覆盖数据全生命周期，是构建企业级数据应用的良好基座。海量数据交互式查询：PB-EB级别的海量数据查询对于系统的计算能力提出了更高的需求。星环科技数据湖解决方案采用自主研发的分布式SQL编译器Quark，以及高性能的多模型分布式计算引擎（Nucleom)，实现了高性能的跨模型查询，为上层业务系统提供强力支撑。均匀分布，无需数据重分布操作，连续提供对外服务方案优势高性能计算：Inceptor是全球首个通过分析决策系统国际基准测试TPC-DS的产品，查询性能是Hive(onSpark)的7~25倍。EB级海量数据

湖仓一体方案是一种融合了数据湖和数据仓库优势的数据管理架构，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是一些湖仓一体方案的关键点：统一数据平台：湖仓一体方案通过减少数据移动的需求，简化、支持各种使用方式、架构简单、数据共享、时间回溯等。项目实践：在项目实践中，湖仓一体方案能够实现数据的统一存储、管理和分析，以更敏捷、高效的方式处理数据。数据治理：湖仓一体方案通过引入数据治理框架了数据治理和数据管理，实现了数据的统一存储和管理。存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以分别根据业务的需求进行独立扩展，无需两者同步增加或减少，有助于节省资源，并降低一致性，这对于金融、电商等需要高并发、高一致性的场景尤为重要。多种数据源支持：支持多种数据源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。统一元数据管理：支持异构数据的统一元数据管理，实现端到端的数据链路的自动化元数据采集，支持全链路血缘，一键式分析技术、业务、操作元数据详情。高可用性：湖仓一体架构使用云对象存储，具有高可用性和高耐用性。技术架构：湖仓一体

湖仓一体建设方案涉及将数据湖和数据仓库的优势结合起来，以形成一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是一些关键点，它们构成了湖仓一体建设方案的基础：建设目标：实现数据的统一存储、统一运维、统一计算、统一SQL，支持单平台多系统多租户，实现数据高效流转和最大化复用，提高数据价值产能，提升数据管理效率。技术架构：湖仓一体架构由存储层和计算层组成，计算层的数据来源于存储层。存储层主要由云存储。数据处理：仓模块完成多表关联、复杂的统计汇总及需要微批滚动的实时数据计算需求；湖模块融合多组件技术，具备离线分析、实时计算和交互式自助分析等能力。数据服务：湖仓一体平台基于数据中台对外提供统一的数据服务，包括批量文件服务、实时接口服务、消息队列服务的方式，同时具备服务管控，实现服务管理与监控。业务功能：数据从源系统采集进入平台至服务输出，数据在平台内经过清洗、存储、加工处理、应用等，规划各类数据数据管理体系，确保数据的准确性和一致性。技术优势：湖仓一体通过存储与计算分离的设计，实现了资源的灵活扩展和高效利用。它支持多种数据类型（结构化、半结构化、非结构化）的并存，提供了统一的数据访问接口，降低

湖仓一体是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构方案，旨在为企业提供一个统一、高效、灵活的数据管理和分析平台，以下是其详细介绍：架构概述数据湖：是一个以原始格式存储数据的存储库，支持结构化、半，以满足不同类型的数据分析任务需求。数据管理层：提供全面的数据管理功能，包括数据摄入、清洗、转换、集成、质量监控等。数据可以从各种数据源实时或批量地摄入到湖仓一体平台中，在平台内进行清洗和转换操作，确保数据的质量和一致性，支持ACID事务特性，保证数据在并发读写情况下的完整性和正确性。接口层：对外提供统一的接口，方便用户和应用程序与湖仓一体平台进行交互。包括标准的SQL接口，以便熟悉SQL的用户进行大型企业拥有海量的多源异构数据，需要构建统一的数据存储和分析平台，湖仓一体架构可以满足企业对历史数据的回溯分析、实时数据的即时洞察以及机器学习模型训练等多样化需求，帮助企业整合内部数据资源，挖掘数据价值，为决策提供支持。物联网数据分析：在物联网场景中，会产生大量的实时传感器数据，这些数据格式多样且具有时效性要求，湖仓一体方案能够实时摄取和处理这些数据，同时对历史数据进行长期存储和分析，例如对设备运行

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...

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。

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...

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...