数据安全总体架构

数据中台的总体架构是一个多层次、系统化的框架，旨在集成和管理企业的数据资源，以支持数据驱动的决策和业务创新。以下是数据中台的总体架构的关键组成部分：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据平台层：作为数据中台的载体，包含大数据处理的基础能力技术，如数据采集、数据存储、数据计算、数据安全等。数据资产层：依托于工具平台层，划分为主题域模型区、标签模型区和算法模型区，是数据中台的核心层。业务部门的数据需求。数据安全框架：确保数据的安全性和合规性，包括数据访问控制、数据加密、数据脱敏等安全措施。数据运营框架：涉及数据监控审计、数据价值评估等内容，以确保数据中台的长期健康和持续运转。工具，包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。数据采集可以通过ETL工具、数据爬虫、API接口、实时数据流等方式进行。数据存储层：提供数据的存储功能，包括结构化数据和非结构化数据的存储。这一层通常涉及数据湖、数据仓库的建设，以及数据的整合和标准化处理。数据处理层：包括数据的清洗、转换、整合等处理流程，以确保数据的质量和一致性。这一层通常使用大数据处理框架，进行数据的批处理和实时处理

数据中台的总体架构是一个多层次、系统化的框架，旨在集成和管理企业的数据资源，以支持数据驱动的决策和业务创新。以下是数据中台的总体架构的关键组成部分：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据平台层：作为数据中台的载体，包含大数据处理的基础能力技术，如数据采集、数据存储、数据计算、数据安全等。数据资产层：依托于工具平台层，划分为主题域模型区、标签模型区和算法模型区，是数据中台的核心层。业务部门的数据需求。数据安全框架：确保数据的安全性和合规性，包括数据访问控制、数据加密、数据脱敏等安全措施。数据运营框架：涉及数据监控审计、数据价值评估等内容，以确保数据中台的长期健康和持续运转。工具，包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。数据采集可以通过ETL工具、数据爬虫、API接口、实时数据流等方式进行。数据存储层：提供数据的存储功能，包括结构化数据和非结构化数据的存储。这一层通常涉及数据湖、数据仓库的建设，以及数据的整合和标准化处理。数据处理层：包括数据的清洗、转换、整合等处理流程，以确保数据的质量和一致性。这一层通常使用大数据处理框架，进行数据的批处理和实时处理

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数据中台的总体架构是一个多层次、系统化的框架，旨在集成和管理企业的数据资源，以支持数据驱动的决策和业务创新。以下是数据中台的总体架构的关键组成部分：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据平台层：作为数据中台的载体，包含大数据处理的基础能力技术，如数据采集、数据存储、数据计算、数据安全等。数据资产层：依托于工具平台层，划分为主题域模型区、标签模型区和算法模型区，是数据中台的核心层。业务部门的数据需求。数据安全框架：确保数据的安全性和合规性，包括数据访问控制、数据加密、数据脱敏等安全措施。数据运营框架：涉及数据监控审计、数据价值评估等内容，以确保数据中台的长期健康和持续运转。工具，包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。数据采集可以通过ETL工具、数据爬虫、API接口、实时数据流等方式进行。数据存储层：提供数据的存储功能，包括结构化数据和非结构化数据的存储。这一层通常涉及数据湖、数据仓库的建设，以及数据的整合和标准化处理。数据处理层：包括数据的清洗、转换、整合等处理流程，以确保数据的质量和一致性。这一层通常使用大数据处理框架，进行数据的批处理和实时处理

数据中台的总体架构是一个多层次、系统化的框架，旨在集成和管理企业的数据资源，以支持数据驱动的决策和业务创新。以下是数据中台的总体架构的关键组成部分：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据平台层：作为数据中台的载体，包含大数据处理的基础能力技术，如数据采集、数据存储、数据计算、数据安全等。数据资产层：依托于工具平台层，划分为主题域模型区、标签模型区和算法模型区，是数据中台的核心层。业务部门的数据需求。数据安全框架：确保数据的安全性和合规性，包括数据访问控制、数据加密、数据脱敏等安全措施。数据运营框架：涉及数据监控审计、数据价值评估等内容，以确保数据中台的长期健康和持续运转。工具，包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。数据采集可以通过ETL工具、数据爬虫、API接口、实时数据流等方式进行。数据存储层：提供数据的存储功能，包括结构化数据和非结构化数据的存储。这一层通常涉及数据湖、数据仓库的建设，以及数据的整合和标准化处理。数据处理层：包括数据的清洗、转换、整合等处理流程，以确保数据的质量和一致性。这一层通常使用大数据处理框架，进行数据的批处理和实时处理

数据中台的总体架构是一个多层次、系统化的框架，旨在集成和管理企业的数据资源，以支持数据驱动的决策和业务创新。以下是数据中台的总体架构的关键组成部分：数据采集层：负责从各种内部和外部数据源中获取数据平台层：作为数据中台的载体，包含大数据处理的基础能力技术，如数据采集、数据存储、数据计算、数据安全等。数据资产层：依托于工具平台层，划分为主题域模型区、标签模型区和算法模型区，是数据中台的核心层。业务部门的数据需求。数据安全框架：确保数据的安全性和合规性，包括数据访问控制、数据加密、数据脱敏等安全措施。数据运营框架：涉及数据监控审计、数据价值评估等内容，以确保数据中台的长期健康和持续运转。工具，包括业务系统数据库、日志文件、第三方API、传感器数据等。数据采集可以通过ETL工具、数据爬虫、API接口、实时数据流等方式进行。数据存储层：提供数据的存储功能，包括结构化数据和非结构化数据的存储。这一层通常涉及数据湖、数据仓库的建设，以及数据的整合和标准化处理。数据处理层：包括数据的清洗、转换、整合等处理流程，以确保数据的质量和一致性。这一层通常使用大数据处理框架，进行数据的批处理和实时处理

安全数据湖是一种专门用于存储和管理安全相关数据的特殊数据湖架构。它将来自各种安全数据源的海量异构数据，如网络日志、系统日志、安全设备告警、应用程序日志等，以原始或近原始的形式集中存储在一个可扩展的存储库中，为安全分析和威胁检测提供丰富的数据基础。通常采用分布式存储架构，如分布式文件系统或云存储服务，具有高度可扩展性和容错性。数据特点与来源数据特点：数据类型丰富多样，包括结构化的安全设备日志、半，以及外部的威胁情报源、社交媒体等，为全面了解安全态势提供多维度数据支持。功能与作用安全数据整合：将分散在不同系统中的安全数据整合到一个统一的数据湖中，打破数据孤岛，方便安全分析师进行全面的关联分析和深度挖掘，提高安全事件的检测和响应能力。实时威胁检测：利用先进的流计算技术和机器学习算法，对实时流入的数据湖的安全数据进行实时分析，快速识别潜在的安全威胁和异常行为，如恶意攻击、数据泄露等，及时发出。技术优势扩展性：能够轻松应对海量安全数据的增长，通过添加节点或扩展存储资源，可以实现线性扩展，满足企业不断增长的安全数据存储和分析需求。灵活性：支持多种数据格式和存储方式，允许安全分析师根据具体需求灵活选择

安全数据湖是一种专门用于存储和管理安全相关数据的特殊数据湖架构。它将来自各种安全数据源的海量异构数据，如网络日志、系统日志、安全设备告警、应用程序日志等，以原始或近原始的形式集中存储在一个可扩展的存储库中，为安全分析和威胁检测提供丰富的数据基础。通常采用分布式存储架构，如分布式文件系统或云存储服务，具有高度可扩展性和容错性。数据特点与来源数据特点：数据类型丰富多样，包括结构化的安全设备日志、半，以及外部的威胁情报源、社交媒体等，为全面了解安全态势提供多维度数据支持。功能与作用安全数据整合：将分散在不同系统中的安全数据整合到一个统一的数据湖中，打破数据孤岛，方便安全分析师进行全面的关联分析和深度挖掘，提高安全事件的检测和响应能力。实时威胁检测：利用先进的流计算技术和机器学习算法，对实时流入的数据湖的安全数据进行实时分析，快速识别潜在的安全威胁和异常行为，如恶意攻击、数据泄露等，及时发出。技术优势扩展性：能够轻松应对海量安全数据的增长，通过添加节点或扩展存储资源，可以实现线性扩展，满足企业不断增长的安全数据存储和分析需求。灵活性：支持多种数据格式和存储方式，允许安全分析师根据具体需求灵活选择

安全数据中台是一种数据管理架构概念，它在企业的安全数据体系中扮演着承上启下的关键角色，主要用于整合、处理和共享安全数据，以支持安全策略的快速决策和安全业务的高效开展。一、与数据平台的区别与联系安全数据平台侧重于数据的收集、存储和基础分析，重点在技术层面实现数据的管理和简单应用；而安全数据中台更强调数据的整合、共享以及对业务的赋能，是一种战略层面的数据架构，它为不同的安全业务系统提供统一的数据服务接口，能够更好地将数据能力输出到各个安全应用场景。二、核心功能和组件数据汇聚与整合安全数据中台能够将来自多个不同渠道的安全数据进行汇聚，包括企业内部安全设备产生的日志数据、外部威胁情报数据、安全能够在一个共同的语义环境下进行处理和分析。同时，加强数据安全管理，采用加密、访问控制等技术手段保护安全数据的保密性、完整性和可用性。数据建模与分析服务提供数据建模能力，安全团队可以根据不同的安全业务需求，快速获取有价值的安全信息。数据共享与服务接口安全数据中台以服务化的方式将数据提供给不同的安全业务应用，如安全运营中心（SOC）、安全事件管理系统等。通过定义清晰的数据服务接口，其他安全应用可以方便地调用

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•...

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：

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...

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":...

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

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。

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

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"}...