开源数据湖解决方案

星环数据湖解决方案星环科技数据湖解决方案帮助企业对接各类业务系统，汇集各个数据源，实现数据的融通，并对数据进行分类分级、编目治理、安全设计以及质量控制等，实现入“湖”形成有效数据资源。所有格式数据业务无感知、无性能影响。国产化/生态：支持X86海光、ARM鲲鹏、飞腾、MIPS龙芯等主流国产服务器；支持统信UOS、银河麒麟、中标麒麟等主流国产操作系统。同时支持混合部署。数据湖解决方案应用企业级数据湖：星环科技数据湖解决方案借助自主研发的分布式数据管理系统(TDDMS)和分布式文件系统（TDFS)为企业所有存量、增量数据提供统一存储池，打破部门间孤岛，同时，数据湖提供冷热分层转换能力，覆盖数据全生命周期，是构建企业级数据应用的良好基座。海量数据交互式查询：PB-EB级别的海量数据查询对于系统的计算能力提出了更高的需求。星环科技数据湖解决方案采用自主研发的分布式SQL编译器Quark，以及高性能的多模型分布式计算引擎（Nucleom)，实现了高性能的跨模型查询，为上层业务系统提供强力支撑。均匀分布，无需数据重分布操作，连续提供对外服务方案优势高性能计算：Inceptor是全球首个通过分析决策系统国际基准测试TPC-DS的产品，查询性能是Hive(onSpark)的7~25倍。EB级海量数据

湖仓一体平台解决方案是一种新兴的数据管理和分析架构，它结合了数据仓库和数据湖的优点，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是湖仓一体平台解决方案的一些关键特点和优势：存储与计算分离：湖仓一体架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以分别根据业务的需求进行独立扩展，无需两者同步增加或减少，有助于节省资源并降低系统的总成本。成本效益：利用低成本的对象存储实现高效益的数据存储多种数据源，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。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。高可用性：湖仓一体架构使用云对象存储，具有高可用性和高耐用性。技术架构：湖仓一体的架构由存储层和计算层组成，计算层的数据来源于存储层。存储层主要由云存储、开放的商业查询引擎，实践路径：湖仓一体的实践路径包括“湖上建仓”和“仓外挂湖”，通过统一调用接口方式调用计算引擎，实现数据的统一存储和管理。

开源数据中台是指基于开源技术构建的数据管理平台，它为企业提供了一种经济实惠且高效的数据管理解决方案。特点灵活性与可定制性：开源的特性允许用户根据自身业务需求对数据中台进行定制和扩展，能够更好地适应不同行业和企业的特殊数据管理要求。成本优势：开源技术通常是免费获取和使用的，这大大降低了企业的投入成本。并且开源社区的活跃性保证了其持续更新和维护，为企业提供了更好的支持。安全性与稳定性：开源技术经过了广泛的测试和验证，具备较高的安全性和稳定性。开源社区能够及时修复和更新问题，为数据中台的安全运行提供有力保障。良好的生态系统：开源的开放性和透明性使得数据中台能够与其他系统和工具无缝集成，形成完整的数据管理生态系统，为企业提供更多的选择和灵活性。应用场景数据分析与洞察：帮助企业整合和处理各类数据，提供实时和离线的数据分析功能，支持企业快速生成报表和洞察数据背后的业务信息，以便做出更明智的决策。数据仓库建设：构建统一的数据仓库，将来自多个数据源的数据进行汇聚、清洗、转换和存储，为企业的数据分析和决策提供可靠的数据基础，提高数据的一致性和准确性。数据服务化：以服务的形式将数据提供给企业内部的各个

湖仓一体解决方案是一种结合了数据湖和数据仓库优势的新型数据架构，旨在提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是一些湖仓一体解决方案的关键特点和技术架构：技术架构存储与计算分离：湖仓一体可用性：湖仓一体架构使用云对象存储，具有高可用性和高耐用性。解决方案特点多模存储：星环科技湖仓一体平台具备多元异构数据统一存储、统一管控能力，支持多种数据模型。技术创新：打破传统Hadoop+MPP混合成本。数据一致性：提供ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证，确保数据写入的一致性，这对于需要高并发、高一致性的场景尤为重要。多种数据源支持：支持多种数据源，包括多个数据湖和多级数据湖的联邦架构，真正实现湖仓技术架构统一，提升数据处理效率。批流协同：支持批流一体，实现跨模态数据融合分析。统一SQL：跨模态数据融合分析、批流协同开发等均通过统一接口访问，全面支持SQL语法，通用、易用、好用架构采取存储计算分离的设计，使得存储和计算可以分别根据业务需求进行独立扩展，有助于节省资源并降低系统总成本。成本效益：利用低成本的对象存储实现高效益的数据存储，降低存储成本，并避免维护多个数据存储系统的

开源数据仓库是一种基于开源软件构建的数据存储和处理系统，它利用开源软件的优势，实现了低成本、高灵活性的大数据解决方案。以下是开源数据仓库的一些关键特点和定义：开放性和透明性：开源数据仓库的源代码是：企业可以根据自身需求，对开源数据库进行定制和优化，提高系统的灵活性和适用性。社区支持：开源数据库拥有庞大的社区支持，开发者可以在社区中交流经验、解决问题，提高系统的稳定性和安全性。性能和扩展性：一个优秀仓库至关重要。数据安全和治理：数据的安全性和合规性是任何企业都必须考虑的方面。开源数据仓库是否提供良好的权限管理、数据加密、审计日志等功能，能够帮助企业确保数据的安全性和隐私保护。社区支持和文档：一个活跃的社区能够及时解决遇到的技术问题，并且通过开源文档、教程等资源帮助开发者更快上手和解决问题。的开源数据仓库应该能够快速处理PB级的数据，同时支持水平扩展，以应对未来业务增长的需求。兼容性和集成能力：现代企业通常有多个数据源和不同的应用系统，选择一个能够与现有技术栈和工具无缝对接的数据公开的，任何人都可以查看、使用、修改和分发。这种开放性鼓励技术共享与创新，促进技术的快速迭代和优化。降低成本：企业无需支付高昂的许可费用，即可使用高性能的数据库系统，降低了IT成本。灵活性与可定制性

开源数据中台是一种基于开源技术构建的数据管理平台，它为企业提供了从数据采集、存储、处理到应用的一站式解决方案，帮助企业更好地管理和利用数据资产。关键功能模块数据集成与同步：能够连接多种数据源，如关系不断地对开源数据中台进行改进和创新，推动了数据中台技术的发展。企业可以通过参与开源社区，获取最新的技术动态和解决方案，与社区成员进行交流和合作，共同推动数据中台的建设和发展。数据安全和隐私保护：开源数据执行，确保数据处理和分析任务按时完成。同时，对任务的执行状态进行实时监控和预警，及时发现和解决任务执行过程中的问题，提高数据中台的运行效率和稳定性。优势成本效益：开源数据中台通常是免费使用的，企业无需型数据库、非关系型数据库、文件系统，并实现数据的抽取、转换和加载，将数据整合到数据中台的数据仓库中。数据存储与管理：提供数据仓库和数据湖等存储方式，用于存储大量的结构化和非结构化数据。数据仓库支持SQL查询和分析，方便企业进行数据挖掘和决策支持；数据湖则更适合存储原始数据和半结构化数据，为企业提供了更灵活的数据存储和处理方式。数据开发与处理：包括数据建模、数据清洗、数据转换、数据加密等功能，帮助

湖仓一体解决方案是一种融合了数据湖和数据仓库优势的综合性数据管理架构，旨在为企业提供更加高效、灵活、智能的数据处理与分析能力，以下为你详细介绍：架构设计统一存储层：利用分布式文件系统或云存储服务构建。核心优势数据一致性和共享性高：通过统一的元数据管理和数据治理，湖仓一体解决方案确保了数据在数据湖和数据仓库之间的一致性，避免了数据的重复存储和不一致问题。企业内不同部门和业务线可以共享同一份数据。同时，对于复杂的分析查询，利用数据仓库加速层的优化技术，能够在短时间内返回准确的结果，提高了企业的决策效率。降低成本和复杂性：相比于传统的数据湖和数据仓库分离的架构，湖仓一体解决方案减少了数据冗余存储和统一的数据存储基座，支持存储结构化、半结构化和非结构化的海量数据。数据湖管理层：位于存储层之上，负责对数据湖中的数据进行目录管理、元数据管理、数据质量监控和访问控制等操作。数据仓库加速层：这一层主要是为了提升数据仓库的性能而设计，采用列存储技术、索引技术和缓存技术，将数据湖中的数据按照特定的结构进行组织和优化，以加速数据的查询和分析。统一计算层：提供多种计算引擎，包括批处理引擎、流处理引擎、交互式

星环湖仓集一体解决方案星环湖仓集一体解决方案加强数据湖和数据仓库技术相结合，通过统一的SQL编译引擎、统一的计算引擎、统一的存储管理系统以及统一的资源管理系统四个统一技术，避免数据移动，将原始的、加工清洗的、模型化的数据，共同存储于一体化的“湖仓”中，既能面向业务实现高并发、精准化、高性能的历史数据、实时数据的查询服务，又能承载分析报表、批处理、数据挖掘等分析型数据集市业务，实现“湖仓集一体”。湖仓集一体优势亮点架构统一：打破传统Hadoop+MPP混合架构,真正实现湖仓集底层技术架构统一。降本增效：通过统一SQL,统一入口,统一资源,统一运维极大降低用户开发和管理成本,通过云原生调度实现资源高效利用。多模融合：支持跨模型关联计算与分析，自适应模型优化算法。流批智协同：批流一体协同开发，AI原生平台实现湖上数据与模型及算力天然打通。联邦计算：支持读取第三方数据库进行跨库联邦查询与计算,算子下推深度优化。高容错：有向无环图DAG分布式任务调度,子任务容错重试;基于Raft一致性协议的存储引擎,具备自动故障迁移、自动数据修复的能力。高性能：高性能OLAP分析引擎，计算

湖仓一体架构融合了数据湖与数据仓库的优势，解决了传统架构数据处理流程复杂、数据难以共享等痛点，为企业提供高效统一的数据管理与分析能力。以下从关键技术、优势、实施步骤和应用场景为你阐述其解决方案：优势数据一致性与完整性：DeltaLake等技术保证数据在更新、删除和并发操作时的一致性，解决了传统数据湖数据不一致问题，确保数据分析结果准确可靠。降低成本：采用云存储和开源计算引擎，企业无需大量前期硬件欺诈交易行为。医疗行业：集成患者病历数据、医疗影像数据、临床研究数据等，支持医学研究、疾病预测和医疗质量评估。例如，研究人员可基于湖仓一体架构对大量患者数据进行分析，寻找疾病的潜在治疗方案和发病规律。，加快开发周期。实施步骤评估与规划：对企业现有数据架构、业务需求和数据量进行全面评估，确定哪些数据适合纳入湖仓一体架构，规划数据迁移路线图。例如，分析企业各业务部门的数据使用情况，确定核心业务数据优先迁移原有数据仓库和数据湖中的数据迁移至新的湖仓一体架构中，并进行必要的数据格式转换和清洗。例如，将关系型数据库中的结构化数据转换为适合存储在对象存储中的Parquet或ORC格式。开发与测试：基于新架构

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。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。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备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，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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，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。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；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；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

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。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和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与...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。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。