大数据平台 数据湖

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

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

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

湖仓一体化大数据平台：数据管理的新范式在当今数据爆炸的时代，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经难以满足现代业务对数据实时性、灵活性和智能化的需求。湖仓一体化大数据平台应运而生，成为解决这一困境的创新方案。数据仓库与数据湖的局限性数据仓库作为传统数据分析的核心，具有严格的结构化数据模型和高度优化的查询性能，能够支持复杂的商业智能分析。然而，其僵化的学习团队能够更容易地访问经过治理的生产数据，提高模型训练效率。对企业管理层而言，统一的数据视图增强了决策的时效性和准确性。运维团队则受益于简化的数据架构，降低了系统维护复杂度。湖仓一体化大数据平台代表了支持和性能优化特性。这种架构允许企业在同一平台上完成从数据摄取、存储到分析和服务的全流程，消除了数据孤岛，减少了数据移动带来的延迟和成本。关键技术特征湖仓一体化平台通常采用分布式文件系统作为存储基础模式设计难以适应快速变化的业务需求，且处理非结构化数据能力有限。另一方面，数据湖以其"先存储后处理"的理念，能够容纳各种格式的原始数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，但缺乏有效的数据治理机制，容易

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

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...

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。...

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...

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...

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...

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...

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...