大数据运用场景

大数据运维是对大数据系统进行全面管理和维护的一系列活动，旨在确保大数据系统的稳定运行、高效性能和数据安全。系统部署与配置集群规划与搭建：根据业务需求和数据规模，规划大数据集群的架构，包括计算节点这些软件进行参数优化，使其适应具体业务场景和硬件环境。监控与告警系统性能监控：实时监控大数据系统的各项性能指标，如CPU使用率、内存使用情况、磁盘I/O、网络带宽等。通过监控工具等，收集和分析这些指标数据，及时发现系统的性能瓶颈和异常情况。作业监控：对大数据处理作业进行监控。了解作业的运行状态、进度、资源消耗等情况，及时处理作业失败、长时间运行等问题。告警机制：建立完善的告警机制，当系统出现异常或性能指标超出阈值时，通过邮件、短信、即时通讯等方式及时通知运维人员。运维人员根据告警信息迅速采取措施，避免问题扩大化。故障诊断与处理快速定位故障：当大数据系统出现故障时，运维人员需要迅速通过日志分析利用。作业调度与协调：使用作业调度器，对大数据处理作业进行调度和协调。根据作业的资源需求和优先级，合理安排作业的执行顺序，提高作业的执行效率。运维自动化脚本编写与使用：编写自动化运维脚本，用于执行系统

大数据可以应用到各个领域的场景，通过对海量数据的收集、存储、处理和分析，帮助企业和组织进行决策、优化业务流程、高效率和创造价值。以下是一些常见的大数据应用场景：金融行业：大数据在金融领域可以用于风险提供个性化、精准的内容推荐和社交体验，增加用户黏性和平台活跃度。大数据的应用场景不仅限于以上几个领域，还包括教育、农业、制造业等各个行业。；通过对货物运输过程中的温度、湿度等物流信息的监测和预警，可以保障货物的安全和质量。能源行业：大数据在能源行业可以帮助提高能源利用效率、减少能源消耗。通过对能源使用数据和设备运行数据的分析，可以发现管理、反欺诈、信用估、高频交易、大宗交易监控、客户数据分析等。通过分析大数据，可以准确预测市场趋势、发现异常交易行为、定制个性化的金融产品，对金融机构的运营决策起到重要的辅助作用。零售行业：大数据在零售行业的应用主要体现在销售预测、供应链优化、市场推广和客户关系管理方面。通过分析大数据，可以更准确地预测产品需求量，及时调整库存，提高供应链的灵活性和效率；通过对消费者行为和偏好的分析，可以制定更有

大语言模型的应用场景非常广泛，以下是一些主要的领域：自然语言处理(NLP)：大语言模型在自然语言处理领域有广泛的应用，如文本分类、情感分析、机器翻译等。计算机视觉(CV)：大语言模型可以应用于计算机，预测其可能感兴趣的内容，并为其提供个性化的推荐。金融领域：大语言模型在金融领域也有着广泛的应用，如投资策略、风险评估、财务报告分析等。除了上述提到的应用场景，大语言模型还可以应用于其他领域，如医疗“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。、法律等。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且视觉任务，如图像和视频分类、目标检测、图像生成等。语音识别：大语言模型可以用于语音识别，将语音转化为文字，以及语音合成，将文字转化为语音。推荐系统：大语言模型可以用于推荐系统，根据用户的历史行为和偏好

随着大数据乃至人工智能技术的不断演进，其在各领域的应用也越来越广泛，未来或演变为一项基础能力及服务。基于民生运维的复杂贷款交易系统，星环科技结合运维领域的特点，运用星环的大数据技术实现贷款系统中的批量扣款，复杂的数据查询和加工处理，减少了民生的运营成本，大大提升了民生的运营效率。

数据湖作为一种集中存储海量、多源、异构数据的存储库，具有广泛的应用场景，以下是一些主要的应用场景：数据分析与洞察商业智能与报表：企业可以将来自不同业务系统的数据汇聚到数据湖中，如销售数据、客户数据进行复杂的数据清洗和转换。通过交互式查询、数据挖掘等手段，发现数据中的潜在模式、趋势和关联关系，为进一步的深入分析和建模提供基础。人工智能与机器学习模型训练：数据湖能够提供丰富的、大规模的、多维度的设备数据采集与监控：在物联网和工业互联网环境中，大量的设备会产生海量的实时数据，如传感器数据、设备运行状态数据等。数据湖可以作为这些数据的集中存储和处理平台，实现对设备数据的实时采集、存储和监控，及时发现设备的异常情况和潜在故障。优化生产与运营：通过对物联网数据湖中的设备数据和生产数据进行分析，企业可以优化生产流程、提高生产效率、降低成本。例如，根据设备的运行数据进行设备维护计划的优化，根据生产数据中的大量患者数据，运用数据分析和机器学习技术，建立疾病预测模型，对疾病的发生风险、发展趋势进行预测，提前采取预防措施，降低疾病的发生率和死亡率。政府与公共服务城市管理与规划：政府部门可以将城市的人口数据

大数据运维（BigDataOperations）是指对大数据处理系统进行监控、管理、优化和维护的流程。大数据运维的主要工作包括:硬件设备管理：对存储设备、计算设备、网络设备等硬件进行管理和维护，确保进行管理和化，包括调优、容量规和性能监控等。应用管理：对大数据处理系统的应用进行管理和维护，包括调度、任务分配和错误处理等。大数据运维的目的是确保大数据处理系统的高可用、高性能和高效率。为了实现这些目标，需要运维人员具备丰富的技能和知识，包括操作系统、网络、存储、数据库、编程和安全等方面的知识。同时，大数据运维还需要具备高度的监控能力和问题排查能力，以便及时解决系统故障和问题。设备性能稳定。数据管理：对数据进行管理和维护，包括数据备份、恢复、清理和归档等。安全管理：对大数据处理系统的安全进行管理和维护，包括用户认证、访问控制、防火墙和加密等。性能管理：对大数据处理系统的性能

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。凭借优异的产品性能和出色的落地表现，StellarDB获得了多家行业权威机构认可，在大数据产业峰会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上，中国信通院重磅发布了2022大数据十大关键词，星环科技作为图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。此前也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。同时在全球著名在易用性、安全性、运维管理、和开放性等方面全面升级，帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联价值。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

大数据平台建设是一项系统工程，涵盖从规划设计到运维优化的多个关键环节，以下是具体介绍：规划设计需求调研：与各部门沟通，明确数据来源、处理需求、应用场景及性能要求等。架构选型：根据需求选择合适的架构，确定技术栈。资源评估：估算数据量、计算量，确定服务器、存储、网络等硬件资源规模。数据采集与预处理采集：运用具，从数据库、文件系统、传感器、网络日志等多源采集结构化、半结构化和非结构化数据。传输：通过批处理、实时处理、交互式查询等不同计算需求。算法模型应用：运用机器学习、深度学习算法库，结合业务场景构建预测、分类、聚类等分析模型。数据可视化与应用可视化工具选择：将分析结果以图表、图形等直观形式展示，方便决策。应用开发部署：开发数据报表、数据挖掘、智能决策等应用，集成到业务系统，为用户提供数据服务。安全与运维保障安全体系建设：实施身份认证、访问控制、数据加密、审计等安全措施，保障数据安全。运维管理实施：通过监控工具对平台的硬件、软件、数据进行实时监控，建立故障处理、备份恢复、版本更新等运维机制，确保平台稳定运行。

，利用分类算法对客户进行分类，以便进行精准营销。（三）数据挖掘技术数据挖掘技术主要用于从大量数据中发现潜在的模式和知识，包括关联规则挖掘、序列模式挖掘等。四、大数据平台分析的应用场景（一）金融领域在金融强大的支持。今天，就让我们一同深入探索大数据平台分析的奥秘。一、大数据平台分析是什么大数据平台分析，是指在大数据平台上，运用一系列先进的技术和工具，对海量、复杂的数据进行收集、存储、处理、分析和可视化的运行数据、产品质量检测数据以及来自客户反馈的文本数据等。（二）数据存储收集到的数据需要进行有效的存储。大数据平台通常采用分布式存储技术，如Hadoop分布式文件系统（HDFS），能够将海量数据分散。（四）数据分析这是大数据平台分析的核心环节，运用各种数据分析算法和模型，如统计分析、机器学习、深度学习等，对预处理后的数据进行深入分析。通过数据分析，可以发现数据中的趋势、模式和异常，挖掘出潜在的深度解析大数据平台分析：开启数据洞察新时代在数字化时代，数据如同企业的“石油”，蕴含着巨大的价值。而大数据平台分析，就像是一把神奇的钥匙，能够解锁这些数据背后的隐藏信息，为企业的决策、创新和发展提供

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...