大数据平台 数据湖

大数据平台的湖仓一体架构是一种新型的数据管理和分析架构，它融合了数据湖和数据仓库的优势，以提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体架构的一些关键特点和实践路径：融合数据湖和数据管理功能。支持多种数据处理和分析方式：湖仓一体架构支持批处理、流处理、SQL查询、机器学习等多种数据处理和分析方式。可以使用大数据处理工具进行数据清洗、转换和特征提取，同时也支持传统的SQL分析工具过程中，湖仓一体架构经历了从摸索阶段、发展阶段到深化阶段的演变。在深化阶段，湖仓一体架构逐渐形成了“湖上建仓”与“仓外挂湖”两种实现方式，旨在实现数据的无缝打通和自由流动。技术演进：湖仓一体架构是大数据仓库的优势：湖仓一体架构结合了数据湖的灵活性和可扩展性以及数据仓库的结构化数据处理能力。这种架构允许组织使用低成本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进行复杂的数据分析和报表生成。事务一致性和ACID支持：湖仓一体架构引入了事务机制，使得数据更新过程能够保证一致性，从而确保了数据的实时分析准确性。它提供了对ACID事务的支持，确保了数据的一致性和

大数据入湖是将海量、多源、异构的大数据整合到数据湖中的过程。特点数据规模大：涉及的数据量通常达到PB级甚至EB级，需要具备高效的存储和处理能力来应对。数据多样性：涵盖结构化数据、半结构化数据（如XML、JSON）和非结构化数据（如文本、图像、视频）等多种类型，对数据的抽取、转换和存储提出了更高要求。实时性与时效性：部分大数据具有实时性要求，如实时监控数据、流数据等，需要在入湖过程中实现低延迟处理，对电商平台的用户行为数据可按照浏览、购买、收藏等行为进行分类。数据存储分布式文件系统：通常采用分布式文件系统作为底层存储，它具有高容错性、高吞吐量等特点，能够存储大规模的大数据文件。对象存储：一些云数据湖方案会使用对象存储，提供了无限的存储容量和高可扩展性，适合存储各种类型的大数据。数据仓库与数据湖融合存储：对于一些需要高性能查询的结构化数据，也会将部分数据存储在数据仓库中，并与数据湖进行集成，实现数据的共享和协同使用。元数据管理元数据抽取与存储：在大数据入湖过程中，需要对数据的元数据进行抽取和存储，包括数据的来源、格式、结构、业务含义等信息。元数据关联与整合：将不同数据源的元数据进行关联和

湖仓一体大数据平台是一种融合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构，它旨在提供统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体大数据平台的一些关键特点和优势：存算分离：湖仓一体架构采取存储计算平台绑定，使用平台的工具，这使得数据共享非常简单。Schema过滤和推演：湖仓一体架构支持模式定义和质量控制等机制，能够确保数据的质量和一致性，为后续的数据分析打下坚实基础。源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题。批流融合：湖仓一体从表格式层统一流和批表，节省存储资源。同时借助CDC能力，可以实现从数据入湖，湖内建仓整个数据链路的批流融合，节省计算资源和开发成本。数据编织：支持多种数据源，多个数据湖，以及多级数据湖的联邦查询能力，能够打破数据孤岛，减少数据搬迁和数据一致性问题，让用户基于多种数据源进行快速进行数据分析和数据探查。统一元数据管理：支持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。支持机器学习：湖仓一体可以存储结构化，半

大数据湖是在数据湖概念基础上，结合大数据技术特点和需求而发展起来的一种更加强大、灵活的数据存储和分析架构。海量数据存储：能够轻松应对海量数据的存储需求，可存储PB级甚至EB级的数据，涵盖各种类型的的可追溯性。计算层：支持多种大数据计算引擎，用户可以根据不同的业务场景选择合适的计算引擎进行数据处理。接口层：提供丰富的接口和工具，方便用户与大数据湖进行交互。包括SQL查询接口、RESTfulAPI机会和创新点。实时数据分析：结合流处理技术，能够对实时产生的数据进行即时处理和分析，如实时监控、实时预警、实时推荐等，满足企业对实时数据的需求。人工智能与机器学习：大数据湖中的海量数据为人工智能和机器在大数据湖中获取所需的数据，进行联合分析和决策，提高企业的整体运营效率。数据治理与安全数据治理：建立完善的数据治理体系，包括数据标准、数据质量、数据安全等方面的管理。通过制定数据标准，确保数据的一致性访问和处理数据，防止数据泄露和滥用。发展趋势与云计算的深度融合：越来越多的企业将大数据湖部署在云端，利用云计算的弹性计算和存储资源，降低建设和运营成本。智能化管理：借助人工智能和机器学习技术，实现大数据

大数据数据湖是一种专为存储和管理海量、多源、异构大数据而设计的架构和技术体系。大数据数据湖是一个集中式存储库，能够以原始格式存储各种类型的大数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，并提供对这些数据的统一访问和分析能力，以支持企业的大数据战略和数据驱动的决策。关键特性数据多样性：可容纳任何类型的数据，无论其结构如何，为企业提供全面的数据视角，避免了传统数据存储中因数据类型限制而导致的信息工具，方便用户进行即时查询和探索。数据应用层：将数据湖中的数据通过各种应用程序进行展示和利用，如数据可视化工具用于制作报表和可视化分析，机器学习平台等用于构建数据驱动的模型。应用场景商业智能与决策支持丢失。大规模存储：基于分布式文件系统或对象存储构建，具有高度可扩展性，能够轻松应对海量数据的存储需求，可水平扩展存储节点以增加存储容量和性能。原始数据保留：数据以其原始形式存储，不进行预先的清洗、转换。元数据管理：通过有效的元数据管理，对数据湖中的数据进行描述、分类和索引，帮助用户快速了解数据的来源、内容和用途，提高数据的可发现性和可理解性。架构组成数据采集与导入：负责从各种数据源收集数据并将

大数据与数据湖是紧密相关的两个概念。大数据指的是数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合，而数据湖则是为大数据分析、存储和处理而设计的一种架构。数据湖是一个中央数据存储库，用于存储大量原始数据包括数据存储、元数据存储和复制，支持数据的高可用性，目标层则是处理后的数据提供给目标系统或应用。数据湖的应用场景：数据湖适用于大数据分析、数据科学和机器学习等场景。它可以存储和处理PB级别的数据，包括结构化、非结构化和半结构化数据。它允许用户将原始数据以文件和对象的形式存储，这些数据可以是任何格式、任何大小，且无需预先定义数据模型或数据结构。数据湖与数据仓库的区别：数据仓库存储经过处理和过滤的数据，这些数据事先基于预定义的业务问题或用例进行了处理，而数据湖存储的是原始数据，所有数据保持原始形式。数据仓库适合存储结构化数据，而数据湖可以存储所有类型的数据。数据仓库通常在数据加载之前对数据进行清理与转换，而数据湖则是捕获半结构化和非结构化数据，仅在分析时再进行转换。数据湖的架构：数据湖的架构通常包括三个主要组件或层：数据源、数据处理层和目标层。数据源是向数据湖提供业务数据的提供者，数据处理层

大数据湖仓一体架构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。以下是它的一些关键特点和优势：架构特性：湖仓一体架构旨在集中各种数据源并简化工程工作，让用户组织中的每个人都可以成为数据技术能够降低硬件成本，性能提升显著，并解决了多种架构混合使用的数据冗余问题。云服务集成：湖仓一体方案通过集成云数据仓库和其他云原生服务，实现了数据的统一存储、管理和分析，帮助企业从传统大数据和数仓方案向湖仓一体转型。用户。它使用与数据湖相同的低成本云对象存储空间来提供按需存储，以便轻松预配和扩缩。数据处理能力：湖仓一体架构整合计算和存储资源，实现数据的实时处理和批量处理能力的双重提升，无论是大规模数据分析还是高并发。技术演进：湖仓一体架构是企业数据平台演进的结果，它优化了数据管理架构，充分融合数据湖和数据仓库各自优势，实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理。技术与产业报告：根据技术与产业研究报告，湖仓一体实时查询，都能提供快速响应和高效处理。数据管理能力：打破了数据仓库和数据湖之间的界限，实现了数据的统一存储和管理。支持结构化、半结构化和非结构化数据的混合存储，满足企业多样化的数据存储需求。数据

湖仓一体化大数据平台市场格局当前湖仓一体化大数据平台市场已经形成了多元化的竞争格局。从技术路线来看，主要厂商可分为三类：专注于大数据基础软件的技术创新企业、传统数据库厂商转型的科技公司，以及云计算。市场表现方面，其解决方案已在金融、政务等多个关键行业实现规模化应用，服务超过2000家企业客户。从发展趋势看，湖仓一体化平台市场正呈现出三个明显特征：云原生架构成为主流、AI能力深度融合、行业解决方案服务提供商。这些企业在产品定位和技术特色上各具优势，共同推动着市场的发展。星环科技作为该领域的代表性企业，其技术优势主要体现在：完全自主的分布式计算引擎、领先的多模数据处理能力，以及完善的数据治理体系

在边缘计算领域，星环科技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。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：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...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB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...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，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、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。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，形成了大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...