构建湖仓一体优势

持续演进，湖仓一体的概念也应运而生。所谓湖仓一体，就是融合数据湖和数据仓库的一种新型开放式数据平台架构，将数据湖和数据仓库的优势充分结合，构建在数据湖低成本的数据存储架构之上，又继承了数据仓库的数据处理、分析和管理功能。从技术角度看，“湖仓一体”架构是以多模型数据平台技术为依托，打破传统Hadoop+MPP混合部署模式，实现湖仓技术架构统一。未来，湖仓一体作为新一代大数据技术架构，将逐渐取代单一数据湖和数据仓库架构。紫金农商银行基于星环科技分布式数据库ArgoDB的湖仓集一体架构落地实践，聚焦于大数据平台的升级与迁移，以多模型数据平台技术为依托，实现湖仓技术架构统一，对银行业进行湖仓集一体化建设、提高数据多模存储与计算能力，具有较强的借鉴意义。随着企业数字化转型持续推进，数据分析需求在不断的拓展和提高，呈现数据类型多元化，分析场景多样化，分析时效实时化和数据管控统一化的演进趋势。与此同时，为了满足多样化的数据分析需求，企业数据平台架构也在

构建湖仓一体架构涉及多个步骤和技术选择，以下是构建湖仓一体架构的主要步骤和方法：数据源的准备：确定数据源，包括关系型数据库、非关系型数据库、文件系统等，并进行分类和整理，以确保可以顺利地获取数据源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。存储层包括云存储、开放的文件格式和开放的表格式。元数据管理：实现异构数据的统一元数据管理，支持全链路血缘分析，一键式分析技术、业务、操作元数据复杂性和成本开销。技术路线选择：选择技术路线，包括基于Hadoop体系的数据湖向数据仓库能力扩展、基于自身云平台进行架构构建、独立数据库厂商推动的路径。湖上建仓：在数据湖基础上实现数仓的功能，代替传统数仓格式。数据分析与可视化：利用BI工具直接在源数据上进行分析，无需复制和移动数据，提高分析效率并降低数据延时。监控与维护：实施监控和维护机制，确保数据的一致性和正确性，以及系统的稳定运行。技术架构设计：湖详情。高可用性设计：使用云对象存储，具有高可用性和高耐用性，确保数据的安全和可靠性。事务处理与ACID特性：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

致性差、数据孤岛现象严重、查询性能低下等，以便在搭建湖仓一体平台时针对性地解决这些问题。确定技术选型和架构方案：根据业务需求和数据现状，结合企业的技术实力和预算，选择合适的技术组件和架构模式。在存储层湖仓一体搭建是一个复杂但极具价值的过程，以下为你详细阐述其关键步骤和要点：需求分析与规划业务需求调研：与各业务部门紧密合作，深入了解他们的工作流程、数据分析需求以及期望从数据中获取的洞察。数据现状及时、准确地进入湖仓一体平台。在抽取过程中，根据数据的特点和业务需求，确定合适的抽取频率，并制定数据抽取的任务调度计划，保证数据的及时性和完整性。数据清洗与转换：对抽取到的数据进行清洗，去除噪声数据（如位置。数据安全与权限管理身份认证与授权：建立完善的身份认证机制，确保只有合法的用户能够访问湖仓一体平台中的数据。可以采用单点登录、LDAP等技术进行用户身份验证，并结合基于角色的访问控制或基于属性的访问控制潜在的安全风险和违规操作。此外，确保湖仓一体平台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等，避免因数据安全问题给企业带来法律风险和声誉损失。定期进行安全评估和合规性检查，及时发现和整改

流支持：湖仓一体技术实现了对流的支持，不再需要为实时数据服务构建专用的系统。数据平台架构发展趋势：湖仓一体架构融合了数仓和数据湖的优势，通过将数仓构建在数据湖上，在用于数据湖的低成本存储上实现与湖仓一体技术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的一些关键特点和实现方式：支持多种数据类型：湖仓一体技术能够支持包括结构化、半结构化和非结构化数据的存储和分析。数据可治理：在保证数据完整性的同时，湖仓一体技术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：湖仓一体技术提供对事务ACID的支持，确保数据并发访问的一致性、正确性，尤其是在SQL的访问模式下。BI支持：湖仓一体技术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：湖仓一体技术采用存算分离架构，使系统能够扩展到更大规模的并发能力和数据容量。开放性：湖仓一体技术采用开放、标准化的存储格式，并提供丰富的API支持，使得各种工具和引擎可以高效地对数据进行直接访问。支持多种工作负载：湖仓一体技术可以支持包括数据科学、机器学习、SQL查询、分析等多种负载类型。端到端

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。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：提供统一的存储池平台。湖仓联动技术：实现数据湖与数据仓库的无缝对接和准实时计算。湖仓一体数据平台通过融合数据湖和数据仓库的优势，提供了高性能、实时高效的数据处理和管理能力。这种架构不仅提升了数据处理效率，还简化了数据管理和开发流程，为企业的数字化转型提供了强大的支持。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、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

湖仓一体架构融合了数据湖和数据仓库的优势，具有以下几个显著优势：简化的架构：湖仓一体消除了数据湖和数据仓库两个独立平台的孤岛，简化了数据管理流程，只需专注于管理和维护单个数据存储库。提高数据质量：在湖仓一体架构中，可以强制执行结构化数据和数据完整性的架构，以确保一致性，缩短提供新数据的时间，确保数据更新及时。费用更低：在低成本存储空间中存储大量数据，无需维护数据仓库和数据湖，有助于降低ETL流程和去重产生的费用。提高可靠性：减少了多个系统之间的ETL数据传输，降低了数据移动时出现质量问题或技术问题的可能性。改进的数据治理：通过数据湖仓一体将数据和资源整合在一起，更轻松地实现、测试及交付治理和安全控制措施。减少数据重复：借助数据湖仓一体，可以减少不同系统中存在的数据副本，降低数据不一致和不可信的风险。多种工作负载支持：湖仓一体可以支持多种不同的数据工作负载，如实时数据处理、批处理、交互式查询、机器学习模型训练等。高可伸缩性：湖仓一体的低成本云对象存储空间允许将计算与存储空间分离，提供近乎无限的即时可伸缩性。数据一致性和治理加强：通过统一的数据治理机制，确保数据在整个生命周期内的一

湖仓一体流批一体架构结合了数据湖和数据仓库的优势，并在此基础上实现了流处理和批处理的深度融合。以下是湖仓一体流批一体的几个主要优势和应用场景：实时响应与数据一致性：流批一体架构能够实时处理数据流和高效利用。简化开发与运维：湖仓一体架构通过支持实时数据流处理和批处理，能够快速响应用户的查询请求，尤其适合于实时数据分析场景。此外，湖仓一体架构还能够自动构建索引和缓存，加速查询。数据多样性与成本控制：湖仓一体的技术架构可以保证数据一致性，将不同数据源的数据集中存储在一起，通过数据湖和数据仓库之间的数据同步与集成，可以保证数据的一致性和准确性，避免了数据冗余和不一致的问题。同时，湖仓一体的架构可以降低数据存储和处理的成本，通过将数据按照不同的存储需求进行分类，可以实现成本和资源的优化控制，提高数据存储和处理的效率。应用场景：湖仓一体流批一体架构在多个场景下展现出亮点，包括流式数据计算、实时多维分析、流批数据复用等。弹性扩展：通过统一的计算引擎和调度系统，流批一体架构能够更高效地利用计算资源，避免资源的闲置和浪费，降低企业的IT成本。此外，存算分离架构允许企业根据业务需求动态调整存储和计算资源，实现资源的弹性扩展

搭建湖仓一体架构：数据管理的未来之路在数据爆炸式增长的时代，企业面临着数据管理的新挑战。传统的数据仓库和数据湖各自为政，难以满足企业对数据处理的多样化需求。湖仓一体架构应运而生，它融合了数据湖的灵活性和数据仓库的高效性，为企业提供了统一的数据管理解决方案。湖仓一体的概念与优势湖仓一体架构是一种新型的数据管理架构，它将数据湖的低成本存储和灵活性与数据仓库的高性能查询和严格管理相结合。这种架构允许企业在一个统一的平台上存储和处理结构化、半结构化和非结构化数据，同时支持实时分析和机器学习等多种工作负载。湖仓一体的主要优势包括：数据一致性，消除了数据湖和数据仓库之间的数据同步问题；成本效益，减少了数据冗余和存储成本；灵活性，支持多种数据格式和分析需求；可扩展性，能够处理PB级甚至EB级的数据量。实施策略与实践搭建湖仓一体架构需要遵循以下步骤：首先，评估现有数据基础设施和业务需求，制定迁移计划实践：采用渐进式迁移策略，降低风险；建立跨部门的数据治理团队，确保数据的一致性和质量；实施细粒度的访问控制，保护敏感数据；定期进行性能调优和成本优化，提高资源利用率。湖仓一体架构代表了数据管理的未来方向

仓一体都能通过简单的资源配置调整来应对，这种弹性扩展能力是传统架构难以企及的。三、实施路径展望构建湖仓一体平台需要循序渐进。首先，企业需要评估现有数据基础设施，制定迁移策略。其次，选择合适的技术栈，或仓一体（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，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

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

星环科技分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

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，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...