提供数据湖服务

战略，为企业管理和决策提供数据基础与分析能力保障，助力企业发展。数据湖作为支撑企业数字化转型的数据底座，能够为企业提供数据驱动、精准决策等全方位技术支撑，因此企业级数据湖的建设，是数据价值逐渐释放的TranswarpDataStudio（TDS）等产品的星环数据湖解决方案，能够一站式解决企业从建湖到管湖全部过程，为企业管理和决策提供数据基础与分析能力保障，助力企业发展。在数据入湖阶段，星环科技大数据业界主流的10种存储模型，解决数据湖需要的结构化、非结构化、半结构化数据存储能力。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。基于TDC建设数据湖的基础架构设计TDC数据云平台的数据湖基础架构，核心理念是以多租户的形式，承载整整个集团的数据业务。包括集团级中心数据湖、主题库和数据集市，以及事业部、子公司等独立租户，同时可为任何组织部门按需提供数据沙箱，基于集团数据湖数据进行二次数据探索和分析。TDC数据湖解决方案在银行的很好实践以银行客户为例，某银行需要部署一个数据湖

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。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

湖中存储的数据的工具和框架。可以集成的技术包括ApacheSpark、ApacheFlink和机器学习框架，以支持多样化的分析工作负载。数据目录（DataCatalog）：数据目录提供数据湖中可用数据资产的可搜索库存。数据湖管理：面对数据湖的开放性带来的管理和入湖困难，数据湖管理组件具备元数据发现和一键建湖的能力，提供Metadatacatalog组件对数据湖中的数据资产进行统一管理。数据分析和计算：数据湖提供了SQL计算引擎和Spark计算引擎两种。这些引擎与Metadatacatalog深度集成，方便获取元数据信息，并支持批处理、流计算和机器学习等计算模式。数据集成和开发：数据湖解决方案提供数据集成和开发的工具，提供可视化的流程编排、任务调度、任务管理能力。数据湖的组件是构成其架构的基础，以下是一些关键组件：存储层：数据湖的存储层负责存储原始、未经处理的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。它通常建立在可扩展和分布式的文件系统或对象存储解决方案上。数据摄入层（IngestionLayer）：该层涉及将数据从各种源收集和加载到数据湖中的机制。使用的工具和技术包括ETL流程、流数据管道和连接器，以实现高效的数据摄入。元数据存储

、灵活的存储服务来存储所有类型的数据（结构化、非结构化和半结构化数据），同时提供数据结构和数据管理功能。核心优势一体化数据存算平台：融合了数据湖与数据仓库的优势，突破了传统架构的局限，让数据的统一分析与湖仓一体数据平台湖仓一体数据平台是一种将数据湖和数据仓库融合在一起的数据架构，旨在提供数据仓库和数据湖的所有优点，同时消除两者的弱点。这种架构支持机器学习、商业智能和预测分析，使组织能够利用低成本。例如，太平人寿的报表数据产出时效从原来的小时级别缩短至平均5分钟。全栈融合创新：全面支持国产化生态，构建了分类分级、数据脱敏、数据鉴权、数据审计的一体化数据安全体系。技术架构数据湖：提供统一的存储池，支持任意规模、任意类型、任意产生速度的数据存储，并可无缝对接多种计算分析平台。数据仓库：提供高性能的数据处理和分析能力，支持结构化数据的高效管理和查询。湖仓联动：通过技术实现数据湖与数据仓库的无缝对接和准实时计算。构建湖仓一体数据平台的步骤选择合适的存储服务：如对象存储服务，提供低成本、高弹性的存储解决方案。选择无服务器计算引擎：提供高效的数据处理能力。数据管理产品：提供统一的数据开发、管理和治理

数据中台提供哪些服务在数字化转型浪潮中，数据中台已成为企业实现数据驱动决策的关键基础设施。它既不是简单的数据仓库，也不是单一的技术工具，而是一套完整的服务体系，能够整合企业内外数据资源，提供多样化的数据服务。那么，数据中台究竟能为企业提供哪些具体服务呢？数据集成与治理服务数据中台首先解决的是企业"数据孤岛"问题。它通过统一的数据接入层，将分散在各个业务系统中的数据进行采集、清洗和整合。无论是结构化数据如数据库表格，还是半结构化数据如日志文件，甚至是非结构化数据如图片、视频，都能被纳入统一的管理体系。在数据集成基础上，数据中台还提供数据标准化、质量监控、元数据管理等治理服务，确保数据的准确性、一致性和可用性。数据资产化服务原始数据经过加工处理才能成为有价值的资产。数据中台提供数据建模、标签体系构建、指标定义等服务，将原始数据转化为业务可理解、可直接使用的数据资产。例如，客户数据可以被加工为分析，快速获得业务洞察。数据中台还能将分析结果以API形式输出，直接嵌入业务系统，实现分析成果的快速落地。数据开发与共享服务为促进数据流动和价值释放，数据中台提供完整的数据开发环境。数据工程师可以在此

库在分析处理过程中强调事务一致性，并保持低延迟与提升实时处理能力，这些都是湖仓一体的典型技术特性。支撑微服务的数据融合底座场景：可以有效解决传统架构中扩展困难以及维护困难的问题，为微服务架构提供统一的数据存储和管理平台。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。湖仓一体支持结构化、半结构化和非结构化数据，适合同时满足大数据分析和传统分析需求的场景。它具有以下特点：统一的数据存储和处理平台：湖仓一体提供了一个统一的平台，可以存储和管理高质量的结构化数据，同时又能存储原始、多样的大规模数据。支持实时和批量数据处理：湖仓一体架构能够支持实时和批量数据处理，提供数据治理和管理功能，简化数据操作。数据治理：在保证数据完整性的同时，具有健全的治理和审计机制，能够避免数据沼泽现象。事务支持：湖仓一体支持事务ACID，确保数据并发访问的一致性、正确性。BI支持：能够支持直接在源数据上使用BI工具，加快分析效率，降低数据延迟。存算分离：使系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。开放型：采用开放、标准化的存储格式，并提供丰富的API支持。湖仓一体的应用

云数据湖是一种基于云计算技术构建的数据湖架构，它将数据湖的功能与云计算的优势相结合，为企业提供了更加灵活、高效、低成本的大数据存储和分析解决方案。存储对象存储为主：通常基于云平台的对象存储服务构建：提供Serverless的数据分析服务，用户无需配置和管理计算集群，只需提交查询语句即可即时获取分析结果，按查询量计费，方便快捷且成本可控。交互式分析与可视化：集成了各种交互式分析工具和数据可视化低成本存储层，实现成本与性能的优化平衡。数据加密与安全：云平台提供强大的安全机制，包括数据加密、访问控制、身份验证等，确保数据在存储和传输过程中的安全性和隐私性，企业无需自行搭建复杂的安全系统。数据处理与分析丰富的计算引擎选择：支持多种主流的大数据计算引擎，用户可根据不同的业务场景和数据处理需求灵活选择。同时，云平台通常会对这些计算引擎进行优化，提高运行效率和稳定性。Serverless分析服务挖掘，为企业的数字化转型提供决策支持，如客户洞察、市场预测、产品优化等。数据科学与机器学习：为数据科学家提供丰富的数据资源和便捷的开发环境，方便他们进行数据预处理、特征工程、模型训练和评估等工作，加速

，提供个性化的金融产品和服务。提升批处理能力：湖仓一体平台作为全行级数据处理中心，具备海量数据的采集、存储与分析处理能力，显著提升了批处理能力。降低数据处理时延：依托湖仓一体平台强大的实时计算引擎，结合业务特性以及存贷款模型特点，将实时数据处理细分为流水类实时数据、实时模型宽表及实时业务指标等类别，极大地提高了数据的时效性。强化数据服务能力：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。。降低企业成本：湖仓一体实时数仓提供统一流批数据底座，避免不同平台间数据移动，降低数据流动带来的开发成本及计算存储开销，提升企业效率。数据分析整合能力增强：湖仓一体打破了数据湖与数据仓库割裂的体系，将银行采用湖仓一体架构可以带来多方面的优势，以下是一些关键点：数据管理能力提升：湖仓一体架构具备完善的数据管理能力，能够实现数据的统一存储、统一运维、统一计算和统一SQL。这种架构整合了数据湖和数据仓库的优势，创建了一体化和开放式的数据处理平台，允许底层统一存储和管理多种类型的数据。数据可追溯性：湖仓一体支持数据的及时追溯，增强了数据的透明度和可追溯性，这对于金融行业来说尤为重要。支持丰富的计算

提供精准的内容推荐。数据底座的架构：数据底座由数据湖、数据主题联接两层组成，将公司内外部的数据汇聚到一起，并对数据进行重新的组织和联接，为业务可视化、分析、决策等提供数据服务。数据底座包括离线数仓数据底座和数据湖是支撑企业数字化转型的关键技术概念，它们共同为企业提供了数据驱动和精准决策的全方位技术支撑。以下是数据底座和数据湖的一些关键点：数据湖的概念：数据湖是一个集中存储海量、多源、异构数据注册。数据湖的特征：数据原始性：数据湖保留数据的原始状态，不强制进行预先的清洗、转换或整合操作，为后续可能出现的各种分析目的提供了丰富的素材。灵活性和可扩展性：由于数据湖基于分布式存储系统，并且对数据的数据、宏观经济数据、企业财务数据等，构建市场风险预测模型。医疗健康领域：整合电子病历、医学影像、检验检查结果等多源医疗数据到数据湖，辅助诊断和治疗决策。政府与公共服务：政府部门可以将城市的人口数据、交通数据、环境数据、基础设施数据等整合到数据湖中，为城市的规划、建设和管理提供决策支持。媒体与娱乐：媒体和娱乐公司可以将用户的浏览历史、观看习惯、兴趣爱好等数据存储在数据湖中，通过个性化推荐算法，为用户

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...

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...

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...