做大数据中心的企业

企业大数据中心建设是指为了支持企业数据管理、分析和应用等业务需求而建设的大规模数据中心。在企业数字化转型中，大数据已经成为了企业的重要资产和核心竞争力。企业大数据中心建设的关键是系统架构设计和技术。安全管理方案：确保数据中心的安全性和可靠性，包括数据备份、容灾、安全防护等措施。运维管理方案：制定运维管理计划，包括资源调度、性能监测、故障处理、容量规划等内容。建设企业大数据中心的好处包括：支持企业方案选择，一般包括以下几个步骤：需求分析：确定企业数据中心的规模、功能和性能等需求，以及支持的业务场景和应用场景。系统设计：根据需求分析结果，设计数据中心的总体架构、网络拓扑结构，以及硬件和软件等系统决策：通过大数据分析，支持企业的决策制定和执行，帮助企业更好地了解市场动态和客户需求。提升效率和效益：通过大数据分析，提高企业业务流程的效率和效益，降低企业运营成本。服务客户需求：通过大数据分析，提供加精准的服务和产品，满足不同客户的需求和喜好。增强企业竞争力：通过大数据分析，提升企业的核心竞争力，增强企业的生命力和可持续发展能力。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub星环大数据基础

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大数据中心是专门用于存储、处理和分析大规模数据的设施。基础设施服务器：作为数据处理的核心设备，服务器的性能和数量直接决定了大数据中心的处理能力。服务器通常采用高性能的处理器、大容量的内存和高速的存储设备，以满足大规模数据处理的需求。存储设备：大数据中心需要存储海量的数据，因此需要采用高容量、高性能的存储设备。常见的存储设备包括磁盘阵列、磁带库、固态硬盘等，这些设备可以提供高容量、高可靠性的数据存储服务。网络设备：网络设备是大数据中心的重要组成部分，用于连接服务器、存储设备和其他网络设备，实现数据的传输和共享。常见的网络设备包括交换机、路由器、防火墙等，这些设备可以提供高速、稳定的网络连接服务量的不断增长和应用需求的提高，大数据中心的规模将不断扩大，基础设施将向更高密度、更大规模、更强性能的方向发展，以满足日益增长的算力需求。绿色节能化：为了降低能耗和运营成本，大数据中心将越来越注重传输和处理，满足低延迟、高带宽的应用需求，推动物联网、工业互联网等领域的发展。智能化运维：借助人工智能和机器学习技术，实现大数据中心的智能化运维，包括故障预测、自动修复、资源优化配置等，提高运维效率和

大数据中心是专门用于存储、处理和分析大规模数据的设施。基础设施服务器：作为数据处理的核心设备，服务器的性能和数量直接决定了大数据中心的处理能力。服务器通常采用高性能的处理器、大容量的内存和高速的存储设备，以满足大规模数据处理的需求。存储设备：大数据中心需要存储海量的数据，因此需要采用高容量、高性能的存储设备。常见的存储设备包括磁盘阵列、磁带库、固态硬盘等，这些设备可以提供高容量、高可靠性的数据存储服务。网络设备：网络设备是大数据中心的重要组成部分，用于连接服务器、存储设备和其他网络设备，实现数据的传输和共享。常见的网络设备包括交换机、路由器、防火墙等，这些设备可以提供高速、稳定的网络连接服务量的不断增长和应用需求的提高，大数据中心的规模将不断扩大，基础设施将向更高密度、更大规模、更强性能的方向发展，以满足日益增长的算力需求。绿色节能化：为了降低能耗和运营成本，大数据中心将越来越注重传输和处理，满足低延迟、高带宽的应用需求，推动物联网、工业互联网等领域的发展。智能化运维：借助人工智能和机器学习技术，实现大数据中心的智能化运维，包括故障预测、自动修复、资源优化配置等，提高运维效率和

大数据中心是专门用于存储、处理和分析大规模数据的设施。基础设施服务器：作为数据处理的核心设备，服务器的性能和数量直接决定了大数据中心的处理能力。服务器通常采用高性能的处理器、大容量的内存和高速的存储设备，以满足大规模数据处理的需求。存储设备：大数据中心需要存储海量的数据，因此需要采用高容量、高性能的存储设备。常见的存储设备包括磁盘阵列、磁带库、固态硬盘等，这些设备可以提供高容量、高可靠性的数据存储服务。网络设备：网络设备是大数据中心的重要组成部分，用于连接服务器、存储设备和其他网络设备，实现数据的传输和共享。常见的网络设备包括交换机、路由器、防火墙等，这些设备可以提供高速、稳定的网络连接服务量的不断增长和应用需求的提高，大数据中心的规模将不断扩大，基础设施将向更高密度、更大规模、更强性能的方向发展，以满足日益增长的算力需求。绿色节能化：为了降低能耗和运营成本，大数据中心将越来越注重传输和处理，满足低延迟、高带宽的应用需求，推动物联网、工业互联网等领域的发展。智能化运维：借助人工智能和机器学习技术，实现大数据中心的智能化运维，包括故障预测、自动修复、资源优化配置等，提高运维效率和

大数据中心是专门用于存储、处理和分析大规模数据的设施。基础设施服务器：作为数据处理的核心设备，服务器的性能和数量直接决定了大数据中心的处理能力。服务器通常采用高性能的处理器、大容量的内存和高速的存储设备，以满足大规模数据处理的需求。存储设备：大数据中心需要存储海量的数据，因此需要采用高容量、高性能的存储设备。常见的存储设备包括磁盘阵列、磁带库、固态硬盘等，这些设备可以提供高容量、高可靠性的数据存储服务。网络设备：网络设备是大数据中心的重要组成部分，用于连接服务器、存储设备和其他网络设备，实现数据的传输和共享。常见的网络设备包括交换机、路由器、防火墙等，这些设备可以提供高速、稳定的网络连接服务量的不断增长和应用需求的提高，大数据中心的规模将不断扩大，基础设施将向更高密度、更大规模、更强性能的方向发展，以满足日益增长的算力需求。绿色节能化：为了降低能耗和运营成本，大数据中心将越来越注重传输和处理，满足低延迟、高带宽的应用需求，推动物联网、工业互联网等领域的发展。智能化运维：借助人工智能和机器学习技术，实现大数据中心的智能化运维，包括故障预测、自动修复、资源优化配置等，提高运维效率和

企业大数据中心：数字化转型的核心引擎大数据中心：企业发展新基建在数字经济时代，数据已成为企业的核心资产，如同石油和电力一般，驱动着企业的创新与发展。而大数据中心，作为企业数据的“智慧大脑”与“能量中枢”，在企业数字化转型进程中发挥着关键作用，成为企业发展不可或缺的新基建。大数据中心是企业数据存储与管理的“坚固堡垒”。随着企业业务的拓展，数据量呈爆发式增长，从客户信息、交易记录到市场数据、运营数据等，种类繁多、规模庞大。大数据中心凭借其强大的存储能力，可将这些海量数据有序存储，并通过先进的数据管理技术，实现数据的高效检索与调用，确保企业在需要时能够迅速获取关键数据，为决策提供有力支持。大数据中心个性化营销；通过分析生产运营数据，企业可及时发现生产瓶颈与潜在风险，优化生产流程，提升运营效率。这种基于数据洞察的决策方式，使企业在激烈的市场竞争中抢占先机，做出更明智、更具前瞻性的决策。大数据中心更是企业业务创新与拓展的“动力源泉”。在数字化浪潮下，企业需要不断创新业务模式以适应市场变化。大数据中心为企业创新提供了数据支撑与技术保障，通过对市场数据的分析，企业能够发现新的市场机会与客户需求，从而

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...