建设数据湖平台 实现
建设数据湖平台 实现 更多内容

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数据湖建设方案
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,确保数据的分析师和数据科学家基于数据湖中的数据进行复杂的数据分析、挖掘和可视化展示,为企业决策提供数据支持。数据应用开发接口:对外提供RESTfulAPI等接口,方便其他业务系统与数据湖进行交互,实现数据的共享和作业的运行时长、流处理的延迟、查询响应时间等,及时发现性能瓶颈并进行优化调整。资源管理:根据业务需求和数据量的增长趋势,合理规划和分配数据湖的硬件资源,通过集群管理工具实现资源的动态调配和弹性扩展,确保系统的稳定运行和高效利用资源;定期对数据湖中的数据进行备份和归档,以防止数据丢失,并制定数据恢复策略和流程,确保在出现灾难情况时能够快速恢复数据。运维自动化:引入运维自动化工具,实现数据湖组件的安装

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数据湖建设
数据湖建设是一个涉及规划、技术选型、实施和管理的复杂过程。以下是数据湖建设的关键步骤和考虑因素:需求分析:明确数据湖的目标和用途,包括支持的业务场景、数据源、数据类型和预期的数据量。技术选型:选择成本,包括硬件、软件、人力和能源消耗。监控和维护:实施数据湖的监控和维护策略,确保系统的稳定性和可靠性。用户培训和文化建设:对用户进行数据湖使用和最佳实践的培训,建立数据驱动的文化。扩展性和灵活性合适的技术栈,包括存储系统、计算框架、数据治理工具等。架构设计:设计数据湖的架构,包括数据存储、处理、分析和安全等各个层面。数据源识别:确定数据来源,包括内部数据和外部数据,以及数据的类型和格式。数据采集:选择合适的数据采集工具和技术,如ETL工具、数据集成平台、APIs等。数据存储:设计数据存储方案,考虑数据的规模、增长速度和访问模式。数据处理和转换:实施数据清洗、转换和聚合的流程,以提高数据的一致性,包括数据校验和清洗。数据访问和分析:提供数据访问接口,支持数据科学家和分析师进行数据探索和分析。性能优化:根据数据访问模式和查询性能,优化数据存储和计算资源。成本管理:评估和管理数据湖的总拥有

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湖仓一体建设
湖仓一体建设是一种融合数据湖和数据仓库优势的数据架构建设方法,旨在为企业提供更加高效、灵活、智能的数据管理与分析平台。以下是湖仓一体建设的详细步骤和关键要点:明确建设目标与业务需求与业务部门沟通上协同工作,实现对不同类型数据的高效处理和分析。架构集成与优化:设计合理的架构集成方案,确保数据湖和数据仓库之间能够无缝协作,实现数据的自由流动和共享。数据集成与治理数据源连接与数据抽取:确定企业用户对数据的访问和操作行为,以便在出现安全问题时能够进行追溯和审计。确保数据湖和数据仓库的建设和使用符合企业内部的安全政策以及相关的法律法规要求,避免因数据安全问题给企业带来法律风险和声誉损失。应用开发和解决方案。持续优化与迭代:建立数据应用的反馈机制,收集用户的使用意见和建议,根据业务的发展和变化,持续对数据架构、数据治理、数据应用等进行优化和迭代升级,确保湖仓一体平台能够始终满足企业日益增长的数据需求和业务创新要求。架构设计统一存储平台选择:考虑选用分布式文件系统或云存储服务作为统一的数据存储基座,以支持海量数据的存储,并能够容纳结构化、半结构化和非结构化等多种数据类型。这些存储平台具有高扩展性、高可靠性和低成本的

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湖仓一体建设方案
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
本篇将介绍星环科技如何基于数据云平台TDC为富国基金建设万能的数据湖,助力其实现数据统一与共享交换。案例背景富国基金管理有限公司成立于1999年,是中国老10家基金公司之一。2003年,加拿大于搭建联合创新实验室,通过引入人工智能、数据挖掘技术来提升数据价值能力。建设成效通过TDC的多租户能力实现富国基金数据的统一与共享交换TDC通过建立富国基金统一的数据湖租户空间,统一归集富国基金内部各业多云融合★提高了资源利用率,按需创建租户,租户资源互相给★业务隔离,不同租户按需部署大数据产品实例★应用和数据统一部署★应用和数据逐步互通、融合★基于私有云平台建设数据湖、Hyberbase容灾场景★统一的数据湖空间,高效管理企业数据★通过共享组件辅以权限控制,实现数据的按需共享和交换★通过多租户数据湖进行统一的数据申请下发终成果已完成构建集数据吞、吐、存、算于一体的TDC数据湖第一阶段建设,实现包括离线批处理、数据分析、实时流处理等基础能力。建设基于TDC的数据湖,实现多源数据归集,具备丰富的数据获取能力,实现数据在不同租户间的管理和共享,解决历史数据存储及数据孤岛问题。正在探索的能力不断

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湖仓集一体大数据平台案例
检查提供数据支撑。在贷后阶段,基于ArgoDB构建的历史数据区,可实现信贷模型规则的历史数据回溯,验证模型的有效性。总结与展望基于ArgoDB构建的湖仓集一体架构平台一期项目建设已经完成,充分实现了当初的建设目标,接下来该农商行将与星环科技继续深入合作,进一步扩展和加强湖仓集一体架构平台支撑能力。如基于星环ArgoDB扩展主题数据集市规模,增建营销、经营等数据集市,同时进一步拓展历史区数据存储,实现行内各类影像资料、手工台账等数据的归集,并且丰富实时数据区数据服务场景,为网贷类产品的准入提供实时数据接口,丰富大屏驾驶舱各类指标数据。此外,在扩大集群规模的同时,建设数据治理平台,实现湖仓各链路的元数据采集,打造包括数据地图、数据标准、数据资产管理、数据集成管理、数据交换管理、主数据管理等模块的数据治理工具。并基于星环ArgoDB建设湖仓一体的监控指标运营平台,采集和分析集群中数据库资源运行的计算、存储资源等数据,实现告警以及服务状态、用户资源等运营指标监控。数据库在数据存储、数据加工等方面具有局限性。并于2016年,与星环科技展开合作建设大数据平台,逐步引入分布式存储和分布式计算技术,使用星环科技关系型分析引擎Inceptor实现高性能的存储与计算能力,对接

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数据治理 数据湖建设
是一种能够存储全量数据、快速实现洞察的方案,具有数据规模弹性大、数据类型丰富、数据模式灵活和数据时效性提升等优势。以下是数据湖建设的基本步骤:数据入湖数据盘点:对原始数据进行全量保存,无需预设计和建模管理、任务调度的能力,详细记录数据的处理过程。在治理过程中,需要更多的数据模型和指标模型。业务支撑在通用模型基础上,各个业务部门定制自己的细化数据模型、数据使用流程和数据访问服务。二、数据湖建设数据湖、数据总量和数据增量等。这个阶段还需要梳理企业的组织结构,明确数据和组织结构之间的关系,为后续的数据湖用户角色、权限设计和服务方式奠定基础。模型抽象针对企业/组织的业务特点,梳理归类各类数据,对数据进行数据、原始数据元数据和原始数据。各类数据按照模型抽象的结果分类存放。融合治理利用数据湖提供的各类计算引擎对数据进行加工处理,形成各类中间数据和结果数据,并妥善管理保存。数据湖应具备完善的数据开发、任务。盘点范围包括数据来源、数据类型、数据形态、数据模式、数据总量和数据增量等。数据湖存储与管理数据目录与检索:提供元数据服务和数据快速检索能力。权限控制与审计:确保数据湖的开放性和松散性的同时,提供强权

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建设数据湖
建设数据湖涉及数据摸底、技术选型、数据接入、应用治理和业务支撑等关键步骤,选择合适的存储和计算引擎,确保系统的稳定性和灵活性,以支持企业的数据管理和分析需求。1.数据湖的概念和特征数据湖是一种企业。支持流批处理:同时支持批量处理和流式处理。支持数据更新:允许数据的更新和修改。支持事务(ACID):确保数据操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。可扩展的元数据:支持丰富的元数据管理。2.数据湖建设的基本过程数据湖的建设可以分为以下几个阶段:数据摸底数据调研:全面了解企业内部的数据来源、数据类型、数据形态、数据模式、数据总量和数据增量。组织结构梳理:明确数据和组织结构之间的关系,为后续的用户角色数据架构方法,具有以下核心特征:保真性:数据湖中存储业务系统中的数据的完整拷贝,保持数据的原始格式和内容不变。灵活性:数据湖支持“读取型schema”,能够灵活应对业务的不确定性,支持数据的按需处理全量抽取和增量接入。应用治理数据处理:利用数据湖提供的计算引擎对数据进行加工处理,形成中间数据和结果数据。数据治理:记录数据处理过程,确保数据质量和一致性。业务支撑定制数据模型:在通用模型基础上,各业务部门定制自己的细化数据模型和数据使用流程。数据访问服务:提供数据访问服务,支持业务部门的数据分析和决策。
基于星环科技数据云平台TranswarpDataCloud(以下简称TDC)、星环大数据开发工具TranswarpDataStudio(以下简称TDS)、星环智能分析工具Sophon等产品的数据湖解决方案,能够一站式解决企业从建湖到管湖全部过程,为富国基金管理和决策提供数据基础与分析能力保障,提升富国基金的竞争力。作为富国基金数据湖云底座的数据云平台TDC,基于云原生技术构建,具备极致的弹性能力,并且融合了数据PaaS、分析PaaS、应用PaaS,实现数据、应用、模型的互联互通,打破富国基金不同业务系统的数据孤岛。在数据治理、元数据、数据质量、数据资源目录等能力上,星环科技提供了集开发与治理为一体的一站式工具平台TDS,提供了数据开发、数据集成、数据管控、数据商城和数据服务等能力。TDS的子产品涵盖了:数据库开发工具Waterdrop、数据库在线开发与协同工具SQLBook、大数据整合防护工具TranswarpDefensor、数据商城TranswarpForesight、数据服务开发与管理工具Midgard和标签管理平台StarViewer。可以帮助富国基金形成标准的数据资产管理规范
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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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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...

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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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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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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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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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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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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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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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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、...