Lakehouse湖仓一体

“湖仓一体”（Lakehouse）是近年来数据管理和分析领域出现的一个新概念，湖仓一体结合数据湖（DataLake）和数据仓库（DataWarehouse）的优点，以提供更灵活、更高效的数据处理和结构化数据。数据仓库则是一个结构化的数据存储系统，它通常用于支持商业智能（BI）和报告需求。数据仓库中的数据是经过清洗、转换和加载（ETL）过程的，以便进行高效的查询和分析。湖仓一体的概念旨在结合两者的优势，提供一个统一的平台，既能存储原始数据，又能提供数据仓库的高效查询和分析能力。这样的平台可以支持实时分析、机器学习、数据科学和传统的BI报告等多种用例。随着技术的发展，湖仓一体的数据平台正在成为企业数据管理的新趋势，能够帮助企业更好地利用数据资产，提高决策效率，并支持创新。这种融合一体化的新阶段意味着企业可以更加灵活地处理和分析数据，而不必受限于传统的数据管理架构。分析能力。数据湖是一个存储大量原始数据的系统，它能够处理各种类型和格式的数据，并且通常没有预定义的数据模型。这种灵活性使得数据湖非常适合于大数据和机器学习场景，因为它们需要处理和分析大量的非结构化和半

仓一体（Lakehouse）。这种新型数据架构正在重塑企业的数据管理方式，为数据驱动决策提供强大支撑。一、湖仓一体的技术特征湖仓一体架构融合了数据湖和数据仓库的优势，创造性地解决了传统架构的痛点。在数建设湖仓一体：数据管理的未来之路在数字经济时代，数据已成为企业宝贵的资产。如何高效管理和利用海量数据，成为每个组织面临的重大挑战。传统的数据仓库和数据湖各自为政的局面，正在被一种创新的架构打破——湖，大大简化了数据使用流程。这种架构的技术创新体现在多个层面：支持实时数据流处理、提供机器学习原生支持、实现细粒度的数据权限控制。这些特性使得湖仓一体能够满足现代企业对数据的多样化需求。二、架构优势解析湖仓一体的成本效益显著。它采用云原生的存储计算分离架构，企业只需为实际使用的资源付费，避免了传统数据仓库的高额固定成本。同时，开放的文件格式降低了数据锁定风险，增强了系统的灵活性。在性能表现上，湖仓一体人工智能和物联网技术的发展，湖仓一体架构将发挥更大作用。它不仅是一个数据管理平台，更将成为企业数字化转型的核心支撑。通过持续创新和优化，湖仓一体必将推动数据管理技术迈向新的高度。

湖仓一体（DataLakehouse）是当前大数据领域热度非常高的一个概念，简单来说，湖仓一体是将数据仓库的高性能及管理能力与数据湖的灵活性相结合的一种新型开放式架构。湖仓一体的关键特征‌统一的数据平台‌：湖仓一体架构减少了数据移动的需要，简化了数据治理和管理。提供了一个统一的数据存储和处理平台，使得不同类型的数据可以在同一个平台上进行处理和分析。‌灵活性‌：湖仓一体架构可以处理各种类型的数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。企业能够更好地应对数据类型多样化的挑战。‌高性能‌：利用现代的并行处理技术，湖仓一体架构能够提供快速的数据读写和查询能力。企业能够更快地获取所需的数据和分析结果。‌成本效益‌：通过使用云存储服务，湖仓一体架构可以根据实际需求动态扩展存储和计算资源。弹性扩展能力降低了企业的固定成本，提高了资源利用效率。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓一体平台依托多模型数据管理平台，打破传统Hadoop+MPP混合架构,提供统一资源管理、统一存储管理、统一计算引擎和统一数据操作四层统一架构，真正实现湖仓技术架构统一。贯穿这四层架构，星环科技湖仓一体平台还提供全生命周期的数据

探索。于是，湖仓一体（Lakehouse）的概念应运而生。湖仓一体是一种新型的数据架构，旨在结合数据湖和数据仓库的优势，提供统一的数据管理平台。简单来说，湖仓一体是在数据湖的基础上，引入了数据仓库的湖仓一体是什么意思在当今数据驱动的时代，企业和组织每天都会产生海量的数据。如何高效存储、管理和分析这些数据，成为技术领域的重要课题。近年来，“湖仓一体”这一概念逐渐流行，成为数据架构设计中的热门话题。那么，湖仓一体究竟是什么意思？它又能解决哪些问题呢？数据湖与数据仓库的起源要理解湖仓一体，首先需要了解数据湖和数据仓库的概念。数据仓库是一种传统的数据存储和分析架构，主要用于存储结构化数据。它的设计了管理上的挑战，比如数据质量难以保证、查询效率较低等。湖仓一体的诞生数据仓库和数据湖各有优缺点，但在实际业务中，企业往往需要同时处理结构化数据和非结构化数据，既要保证数据分析的高效性，又要支持灵活的数据据湖和数据仓库之间频繁迁移数据。湖仓一体的核心特点湖仓一体架构的核心特点可以概括为以下几点：1.统一的数据存储：湖仓一体支持多种数据类型，无论是结构化表格还是非结构化文件，都可以存储在同一个系统中。这

湖仓一体（DataLakehouse）是指一种数据架构和分析范式，它结合了数据湖（DataLake）和数据仓库（DataWarehouse）的特点和优势。传统上，数据湖和数据仓库是两种不同的数据存储智能和数据分析。湖仓一体的概念就是将数据湖和数据仓库合二为一，解决了它们各自的缺点。它继承了数据湖的优势，可以容纳各种类型和格式的原始数据，支持更灵活的数据存储和处理方式。同时，它还借鉴了数据仓库的优势，提供了数据模型、数据质量控制、元数据管理和查询性能优化等功能。湖仓一体的核心理念是将数据湖作为存储层，使用类似数据仓库的技术和方法来管理和分析数据。这意味着在数据湖中，数据可以被组织成表格结构，并且可以应用模式和架构设计。湖仓一体还提供了用于数据访问、查询和分析的工具和接口，以支持数据科学、商业智能和实时分析等用例。湖仓一体的目标是提供一个统一的数据架构，将数据湖和数据仓库的优势结合起来，使得数据管理和分析更加高效和灵活。它适用于大规模数据存储和分析的场景，可以帮助组织更好地理解和利用其数据资产，从而支持更好的决策和业务创新。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓集一体架构，打破数据湖

访问。计算层：计算层的数据来源于存储层，湖仓一体架构可以利用高性能计算引擎，直接在数据湖上执行BI和大数据处理。批流一体：Lakehouse能够做到真正的批流一体，从而简化数据的架构。开放的数据格式湖仓一体的技术架构是一种融合了数据湖和数据仓库优势的新型数据管理和分析架构。以下是湖仓一体技术架构的关键组成部分和特点：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仓一体架构使用云对象存储，具有高可用性和高耐用性。存储层：湖仓一体的存储层主要由云存储、开放的文件格式和开放的表格式组成。云存储提供高可用性、持久性和可扩展性，而开放格式和表格式则支持数据的统一管理和也称为元数据层，因为为了保持一致性，它提供与事务相关的元数据。高性能计算引擎：Lakehouse的核心是一个带有附加事务层和高性能计算引擎的数据湖，附加事务层帮助它获得类似数据仓库的ACID属性和其他特性。。数据一致性：提供ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证，确保数据写入的一致性，这对于需要高并发、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

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，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。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

据容量。开放性：湖仓一体架构采用开放、标准化的存储格式和丰富的API支持，使得各种工具和引擎能够高效地对数据进行直接访问。支持各种使用方式：Lakehouse架构支持BI报表查询、ETL、AI/ML机器湖仓一体架构的关键技术主要包括以下几个方面：多种数据源支持：湖仓一体架构支持多种数据源，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。存储层技术：存储层仓一体架构通过引入事务管理机制和分布式锁机制，支持事务的ACID特性，确保数据的一致性和正确性。存储与计算分离：湖仓一体架构采用存储与计算分离的架构设计，使得系统能够轻松扩展到更大规模的并发能力和数主要由云存储、开放的文件格式和开放的表格式组成。湖仓数据集成能力：包括统一外部关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等数据源的管理，以及实时与批量数据入湖、入仓能力。事务处理与ACID特性：湖

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，降低了数据迁移和整合的复杂度。同时，湖仓一体还具备高可用性、高耐用性和ACID事务保证，确保了数据的一致性和安全性。实践路径：湖仓一体的实践过程经历了从摸索阶段、发展阶段到深化阶段的演变。在深化阶段，形成了“湖上建仓”与“仓外挂湖”两种湖仓一体实现方式，旨在实现数据的无缝打通和自由流动。

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...

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...

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、...

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...

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...

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...

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...