工业大数据开发平台

工业大数据平台建设是一个复杂的过程，涉及到多个层面的技术架构和解决方案。1.技术架构工业大数据分析平台的技术架构一般由以下五部分组成：数据源层：涉及关系型数据、文件、流数据以及企业外部数据源等。采集平台的建设还需要遵循数据安全合规指引，包括数据的安全管理、使用加工、备份和恢复测试等。7.功能模块工业大数据平台的功能模块通常包括：宏观经济数据分析：分析宏观经济数据、行业形势数据、价格走势数据。4.数据分析与挖掘数据分析层提供数据挖掘、分析和模型构建功能，利用机器学习和数据挖掘技术对数据进行深入分析。5.应用服务层应用服务层为用户提供可视化界面、监控预警和决策支持等服务。6.安全合规工业大数据：主要包括交互式探查、收益分析、风险分析、KPI等可视化决策支持技术。2.数据采集与整合数据采集与整合是平台运行的基础。通过部署传感器、RFID、条码等技术，实现生产现场数据的实时采集。同时，平台将对分布式存储技术，构建高可用、可扩展的数据存储系统。同时，建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失。数据管理方面，平台将制定统一的数据标准和管理规范，对数据进行清洗、去重、分类等操作，确保数据质量和准确性

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工业大数据平台建设是一个复杂的过程，涉及到多个层面的技术架构和解决方案。1.技术架构工业大数据分析平台的技术架构一般由以下五部分组成：数据源层：涉及关系型数据、文件、流数据以及企业外部数据源等。采集平台的建设还需要遵循数据安全合规指引，包括数据的安全管理、使用加工、备份和恢复测试等。7.功能模块工业大数据平台的功能模块通常包括：宏观经济数据分析：分析宏观经济数据、行业形势数据、价格走势数据。4.数据分析与挖掘数据分析层提供数据挖掘、分析和模型构建功能，利用机器学习和数据挖掘技术对数据进行深入分析。5.应用服务层应用服务层为用户提供可视化界面、监控预警和决策支持等服务。6.安全合规工业大数据：主要包括交互式探查、收益分析、风险分析、KPI等可视化决策支持技术。2.数据采集与整合数据采集与整合是平台运行的基础。通过部署传感器、RFID、条码等技术，实现生产现场数据的实时采集。同时，平台将对分布式存储技术，构建高可用、可扩展的数据存储系统。同时，建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失。数据管理方面，平台将制定统一的数据标准和管理规范，对数据进行清洗、去重、分类等操作，确保数据质量和准确性

工业大数据平台建设是一个复杂的过程，涉及到多个层面的技术架构和解决方案。1.技术架构工业大数据分析平台的技术架构一般由以下五部分组成：数据源层：涉及关系型数据、文件、流数据以及企业外部数据源等。采集平台的建设还需要遵循数据安全合规指引，包括数据的安全管理、使用加工、备份和恢复测试等。7.功能模块工业大数据平台的功能模块通常包括：宏观经济数据分析：分析宏观经济数据、行业形势数据、价格走势数据。4.数据分析与挖掘数据分析层提供数据挖掘、分析和模型构建功能，利用机器学习和数据挖掘技术对数据进行深入分析。5.应用服务层应用服务层为用户提供可视化界面、监控预警和决策支持等服务。6.安全合规工业大数据：主要包括交互式探查、收益分析、风险分析、KPI等可视化决策支持技术。2.数据采集与整合数据采集与整合是平台运行的基础。通过部署传感器、RFID、条码等技术，实现生产现场数据的实时采集。同时，平台将对分布式存储技术，构建高可用、可扩展的数据存储系统。同时，建立数据备份和恢复机制，防止数据丢失。数据管理方面，平台将制定统一的数据标准和管理规范，对数据进行清洗、去重、分类等操作，确保数据质量和准确性

解锁工业新动能：工业大数据平台解决方案全解析工业大数据：开启智能制造新时代在数字化浪潮席卷全球的当下，工业领域正经历着一场深刻的变革。工业大数据，作为这场变革的核心驱动力，正以前所未有的态势重塑着已成为企业在激烈的市场竞争中脱颖而出的关键武器。为了更好地应对工业大数据带来的机遇与挑战，工业大数据平台解决方案应运而生。它整合了先进的技术架构、高效的数据处理能力以及丰富的行业应用经验，为企业提供了一站式的数据管理和分析服务，帮助企业充分释放工业大数据的巨大潜能。工业大数据平台的核心构成数据采集：挖掘数据源头工业大数据的来源广泛而多元，犹如一座蕴藏丰富的宝藏矿山。管理系统数据是其中的重要基石，涵盖下，市场动态、环境变化、客户需求、政府政策以及供应链状态等信息，都能为企业的决策提供重要参考。数据采集是工业大数据平台的起点，其重要性不言而喻。精准、全面的数据采集，就如同为大厦奠定坚实的基础，是后续，企业需要建立完善的数据安全管理体系，从技术、管理、人员等多个层面入手，确保数据的安全性和完整性。数据分析：挖掘数据价值数据分析是工业大数据平台的核心环节，它如同一位智慧的矿工，从海量的数据中挖掘出

解锁工业新动能：工业大数据平台解决方案全解析工业大数据：开启智能制造新时代在数字化浪潮席卷全球的当下，工业领域正经历着一场深刻的变革。工业大数据，作为这场变革的核心驱动力，正以前所未有的态势重塑着已成为企业在激烈的市场竞争中脱颖而出的关键武器。为了更好地应对工业大数据带来的机遇与挑战，工业大数据平台解决方案应运而生。它整合了先进的技术架构、高效的数据处理能力以及丰富的行业应用经验，为企业提供了一站式的数据管理和分析服务，帮助企业充分释放工业大数据的巨大潜能。工业大数据平台的核心构成数据采集：挖掘数据源头工业大数据的来源广泛而多元，犹如一座蕴藏丰富的宝藏矿山。管理系统数据是其中的重要基石，涵盖下，市场动态、环境变化、客户需求、政府政策以及供应链状态等信息，都能为企业的决策提供重要参考。数据采集是工业大数据平台的起点，其重要性不言而喻。精准、全面的数据采集，就如同为大厦奠定坚实的基础，是后续，企业需要建立完善的数据安全管理体系，从技术、管理、人员等多个层面入手，确保数据的安全性和完整性。数据分析：挖掘数据价值数据分析是工业大数据平台的核心环节，它如同一位智慧的矿工，从海量的数据中挖掘出

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解锁工业新动能：工业大数据平台解决方案全解析工业大数据：开启智能制造新时代在数字化浪潮席卷全球的当下，工业领域正经历着一场深刻的变革。工业大数据，作为这场变革的核心驱动力，正以前所未有的态势重塑着已成为企业在激烈的市场竞争中脱颖而出的关键武器。为了更好地应对工业大数据带来的机遇与挑战，工业大数据平台解决方案应运而生。它整合了先进的技术架构、高效的数据处理能力以及丰富的行业应用经验，为企业提供了一站式的数据管理和分析服务，帮助企业充分释放工业大数据的巨大潜能。工业大数据平台的核心构成数据采集：挖掘数据源头工业大数据的来源广泛而多元，犹如一座蕴藏丰富的宝藏矿山。管理系统数据是其中的重要基石，涵盖下，市场动态、环境变化、客户需求、政府政策以及供应链状态等信息，都能为企业的决策提供重要参考。数据采集是工业大数据平台的起点，其重要性不言而喻。精准、全面的数据采集，就如同为大厦奠定坚实的基础，是后续，企业需要建立完善的数据安全管理体系，从技术、管理、人员等多个层面入手，确保数据的安全性和完整性。数据分析：挖掘数据价值数据分析是工业大数据平台的核心环节，它如同一位智慧的矿工，从海量的数据中挖掘出

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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：

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":...

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•...

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...

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。...

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

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

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。

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

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"}...