湖仓一体化统一存储

什么是湖仓一体化？湖仓一体化是指将数据仓库和数据湖进行集成，实现数据的统一管理和处理。这种一体化架构可以实现数据的高效存储、计算和分析，为企业提供更加全面的数据支持。随着数据量的不断增加，企业需要一些问题。因此，将数据仓库和数据湖进行集成，可以取长补短，实现数据的全面优化。湖仓一体化架构可以实现以下几方面的优势：数据统一管理：将数据仓库和数据湖进行集成，可以实现数据的统一管理和维护，避免数据建设。相比于开源湖仓，TDH湖仓集一体具有支持四种事务隔离级别，支持小文件灵活自动合并、实时数据快速读写、无需流转，湖仓集一体化存储等优势，帮助用户降低开发运维成本，提高开发分析效率，提升数据处理分析性能。准确性，减少数据处理的时间和成本。更好地支持数据分析和决策：通过湖仓一体化架构，可以更好地支持企业的数据分析和决策，为企业提供更加全面和准确的数据支持。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、数据仓库、数据集市的边界，基于湖仓集一体平台，所有人都可以访问实时的数据、历史的数据、原始的数据、加工过的数据，如业务分析师可以直接访问原始的数据，数据工程师可以更高效地建模，数据科学家

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，星多模存储：星环科技湖仓一体平台具备多元异构数据统一存储、统一管控能力，支持关系型数据存储、宽表存储、图关系存储、日志存储、时空轨迹存储、实时数据计算和存储、时序数据存储、键值数据存储、文档型数据存储、事件存储10种数据模型。技术创新：星环科技湖仓一体平台打破传统Hadoop+MPP混合架构，真正实现湖仓技术架构统一，大大提升数据处理效率。批流协同：星环科技湖仓一体平台支持批流一体，实现了跨模态数据环科技湖仓一体平台还提供全生命周期的数据管控能力，可以实现多模态数据以及元数据的统一管控，同时支持统一的多租户管理，可确保在湖仓一体平台上的租户从资源层、数据层、应用层等都能实现完整隔离。统一资源管理：提供基于云原生技术的容器化操作系统TCOS，向下可兼容信创自主可控硬件生态，向上提供统一的资源调度框架，通过容器化编排，能够统一调度计算、存储、网络等各类基础资源。统一存储管理：星环分布式数据管理

教育湖仓一体化是指将数据湖和数据仓库的技术相结合，构建一个统一的数据管理平台，以支持教育领域的数据采集、存储、处理和分析。这种架构旨在解决传统数据管理中的数据一致性、高并发处理和实时分析等问题，提升，能够快速响应用户的查询请求，尤其适合实时数据分析场景。多样化数据支持：支持结构化、半结构化和非结构化数据的存储和处理，实现数据的统一管理。3.教育湖仓一体化的实践以三盟科技为例，其湖仓一体数据中台数据管理架构中，结构化数据通常存储于数据仓库，而非结构化数据存储于数据湖，这种分离导致了数据一致性问题、高并发处理能力不足以及实时分析能力受限。2.教育湖仓一体化的优势事务一致性：湖仓一体架构引入了事务机制教育数据管理的效率和效果。1.教育湖仓一体化的背景随着教育信息化的推进，教育领域积累了大量的数据，包括学生信息、教学资源、考试成绩等。这些数据类型多样，包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统的加强控制，确保数据安全。5.未来展望教育湖仓一体化不仅提升了数据管理的效率和效果，还为教育决策提供了更有力的支持。通过整合数据湖和数据仓库的优势，教育机构能够更好地应对数据挑战，实现从“基于经验”向

系为基础，引入数据仓库的数据治理能力，实现数据湖到湖仓一体的进化。实现方案：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。仓外挂湖定义：以MPP数据库为基础，使用可插拔架构，通过开放接口对接外部存储实现统一存储。实现方案：在存储底层共享一份数据，计算、存储完全分离，实现从强管理到兼容开放存储和多引擎的过渡。三、湖仓一体的基本能力湖仓数据集成统一外部数据源管理：支持关系型数据库一、湖仓一体技术架构湖仓一体架构旨在融合数据湖和数据仓库的优势，形成一体化、开放式的数据处理平台。通过将数据湖作为中央存储库，围绕数据湖建立各种提供服务的站点，如数据仓库、机器学习站点、大数据处理站点等，实现数据的无缝调度和管理。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。二、湖仓一体的实践路径湖上建仓定义：基于云存储或第三方对象存储的云数据湖架构，或以开源Hadoop生态体存算分离：支持数据存储和计算资源独立部署，动态扩缩容存储、计算资源。存储分级：支持数据的冷、热分级存储。湖仓计算统一计算引擎：支持多种计算引擎，实现数据的高效处理。查询性能优化：通过缓存加速、谓词下推等

整合结构化交易数据、半结构化点击流数据和非结构化客服记录。湖仓一体化可以统一存储这些异构数据，同时支持实时客户画像和批量分析。物联网分析是另一个典型场景。物联网设备产生的数据通常量大且格式多样，湖仓支持统一的数据存储层。它使用开放的存储格式来存储数据，这些格式既适合分析又支持模式演化。这意味着同一份数据可以同时服务于探索性分析和正式报表需求。其次，湖仓一体化实现了元数据的统一管理。无论是结构化数据的能力。湖仓一体化的优势湖仓一体化架构带来了多方面的优势，使其成为现代数据平台的有力选择。成本效益是湖仓一体化的显著优势之一。通过统一数据存储和管理，组织可以减少数据冗余和重复处理，降低存储和计算成本还是半结构化数据，系统都能捕获和管理其元数据，包括业务含义、血缘关系和访问控制信息。这种统一的元数据管理大大提高了数据的可发现性和可治理性。第三，湖仓一体化架构通常采用多计算引擎设计。它可以根据不同的以适应变化。此外，湖仓一体化简化了数据治理。统一的安全控制、数据质量监控和血缘追踪可以跨所有数据类型和工作负载实施，大大降低了治理复杂度。湖仓一体化加速了从数据到洞察的过程。分析师和数据科学家可以在

，赋能业务，综合提升企业管理和运营能力。某大型央企星环科技助力某大型央企建立湖仓一体集群域，支撑中心数据分析和业务支撑。基于星环科技的湖仓一体平台的统一资源管理、统一存储管理、统一分布式计算引擎、统一星环湖仓一体解决方案星环湖仓一体解决方案加强数据湖和数据仓库技术相结合，通过统一的SQL编译引擎、统一的计算引擎、统一的存储管理系统以及统一的资源管理系统四个统一技术，避免数据移动，将原始的、加工清洗的、模型化的数据，共同存储于一体化的“湖仓”中，既能面向业务实现高并发、精准化、高性能的历史数据、实时数据的查询服务，又能承载分析报表、批处理、数据挖掘等分析型数据集市业务，实现“湖仓集一体”。湖仓一体应用案例某大型集团星环科技助力某大型集团建立一个以数据驱动为核心，以技术支撑为基础的湖仓一体平台，全面赋能该企业一体化协同、管理创新和业务创新。充分整合和管理该企业各个系统全生命周期数据、快速挖掘数据接口统一架构，汇聚了21个业务系统以及互联网、外部机构、实时流的数据，形成了企业数据资产，为CRM等平台提供大数据服务；并基于统一的SQL接口能力，完成了六大方向重点应用的业务平滑迁移。形成了统一数据管理、统一服务管理、统一运维管理、统一安全管理的湖仓一体平台管理门户。

湖仓一体化：数据管理的新范式在当今数据爆炸式增长的时代，企业面临着海量数据存储、处理和分析的挑战。传统的数据仓库和数据湖各自为政的架构已难以满足现代数据分析的需求，于是"湖仓一体化"这一新兴概念自动识别数据特征，决定数据的最佳存储位置和处理方式，无需人工干预即可实现高性能分析。架构优势与应用价值湖仓一体化的优势在于打破了数据孤岛，实现了数据的自由流动。原始数据可以首先进入系统，根据使用频率和应运而生，正在重塑企业数据管理的格局。数据仓库与数据湖的历史局限要理解湖仓一体化的价值，首先需要回顾两种传统架构的特点。数据仓库作为一种成熟的技术，擅长处理结构化数据，能够为商业智能和分析提供高性能支持模式。这种架构虽然提供了极大的灵活性，但也带来了数据治理困难、查询性能不佳等问题，容易沦为"数据沼泽"。湖仓一体化的核心思想湖仓一体化并非简单地将数据湖和数据仓库物理上放在一起，而是通过技术创新实现ETL流程完成；数据科学家能够方便地获取经过一定处理的干净数据用于模型训练；业务用户则可以继续使用熟悉的BI工具获取可靠报表。湖仓一体化代表了数据管理领域的一次重要进化，它不仅仅是技术架构的革新，更是数据处理理念的转变。

处理结构化、半结构化和非结构化数据，既具备数据湖对海量数据的存储能力，又拥有数据仓库强大的数据分析和处理能力，实现了数据的统一存储、管理与分析。（二）技术原理湖仓一体技术通过采用统一的元数据管理系统高昂。湖仓一体技术实现了数据的统一存储和管理，减少了硬件资源的重复投入，降低了数据存储和管理成本。同时，由于采用统一的技术架构和工具集，也降低了企业在技术研发和运维方面的人力成本。（三）数据的一致性和，如日志文件、图像、视频以及传统的结构化业务数据等，统一存储在湖仓中。在进行数据分析时，能够根据不同的业务需求，灵活选择合适的分析工具和算法，快速处理海量数据，大大提高了数据处理效率。例如，电商企业仓一体技术应运而生，为企业数据管理带来了新的思路和解决方案。一、湖仓一体技术是什么（一）概念解析传统的数据仓库以结构化数据存储为主，擅长支持复杂的分析查询，为企业决策提供支持，但在处理非结构化和半结构化数据时存在局限。而数据湖则更侧重于存储各种原始数据，格式灵活，能适应多种数据源，但在数据分析的高效性和一致性方面有所欠缺。湖仓一体技术融合了数据仓库和数据湖的优势，它是一种新的数据管理架构，能够同时

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、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、开放的文件格式和开放的表格式组成。湖仓一体特性：包括单一存储、拥有数据仓库的查询性能、存算分离、开放式架构、支持各种数据源类型

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...

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。...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...