银行大数据平台解决方案

诸多领域落地，形成了非常成熟的大数据应用解决方案，加速企业数字化转型进程。金融解决方案：在金融领域，大数据产品发挥着重要的作用，星环科技借助大数据云平台TDC、分布式数据库ArgoDB和AI平台，解决医疗信息共享不畅、医疗资源两极分化、医疗监督机制不全等问题，实现医疗卫生服务信息化、智能化及快捷化发展。教育解决方案：星环大数据人工智能教育解决方案是星环科技基于自身在大数据人工智能企业级基础平台大数据解决方案是指针对企业、政府和组织等各类机构的大规模数据处理问题提出的方案、技术和策略。可以帮助组织更好地管理和应用大数据，实现数据挖掘、分析和预测等业务目标。例如，可以基于大数据解决方案开发智能城市建设、供应链管理、风险管理、健康医疗、育等领域的应用系统，提升生产力和效率。大数据解决方案常采用的技术包括数据仓库、数据挖掘数据可视化、机器学习、人工智能等。通过这些技术，可以将各种数据源整合在一起，进行数据清洗、预处理和分析，提供洞察和决策支持。同时，大数据解决方案也涉及到数据安全、数据隐私、数据治理等方的问题。星环大数据解决方案星环科技大数据解决方案在金融、交通、政府、医疗、能源、教育等

诸多领域落地，形成了非常成熟的大数据应用解决方案，加速企业数字化转型进程。金融解决方案：在金融领域，大数据产品发挥着重要的作用，星环科技借助大数据云平台TDC、分布式数据库ArgoDB和AI平台，解决医疗信息共享不畅、医疗资源两极分化、医疗监督机制不全等问题，实现医疗卫生服务信息化、智能化及快捷化发展。教育解决方案：星环大数据人工智能教育解决方案是星环科技基于自身在大数据人工智能企业级基础平台大数据解决方案是指针对企业、政府和组织等各类机构的大规模数据处理问题提出的方案、技术和策略。可以帮助组织更好地管理和应用大数据，实现数据挖掘、分析和预测等业务目标。例如，可以基于大数据解决方案开发智能城市建设、供应链管理、风险管理、健康医疗、育等领域的应用系统，提升生产力和效率。大数据解决方案常采用的技术包括数据仓库、数据挖掘数据可视化、机器学习、人工智能等。通过这些技术，可以将各种数据源整合在一起，进行数据清洗、预处理和分析，提供洞察和决策支持。同时，大数据解决方案也涉及到数据安全、数据隐私、数据治理等方的问题。星环大数据解决方案星环科技大数据解决方案在金融、交通、政府、医疗、能源、教育等

星环科技基于容器云技术的大数据平台解决方案成功入选“2023年上海市优秀信创解决方案名单”。星环科技此次入选的解决方案是基于容器云技术打造的大数据平台。星环科技大数据基础平台TDH是星环科技自主研发统一的TDC数据云平台。适用于建设大型企业的数字化基础设施、城市大数据中心的数据、平台、企业级数据应用云以及跨多数据中心的数据平台等场景。星环环科技基于容器云技术的大数据平台解决方案具有十大核心优势采用云原生技术，融合星环科技全栈产品打造的统一PaaS平台，支持将大数据基础平台、分布式关系型数据库、智能分析工具等大数据软件以PaaS云服务的方式提供给客户，满足客户对数据平台的多租户、弹性可扩展和的企业级一站式多模型数据管理平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。数据云平台TDC是

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分析，金融机构能够及时调整投资策略，把握市场机会。（二）电商行业：个性化推荐与运营优化电商行业是大数据实时解决方案的重要应用领域。在电商平台上，大数据实时解决方案实现了个性化推荐的精准化和实时化。电商平台通过收集用户的浏览记录、搜索历史、购买行为等数据，利用实时数据分析技术，构建用户画像，深入了解用户的兴趣偏好和购买需求。在销售数据实时分析和运营策略优化方面，大数据实时解决方案同样发挥着关键作用。电大数据实时解决方案：数字化浪潮下的关键力量在当今数字化浪潮中，数据以前所未有的速度和规模产生与流动。在这样的背景下，大数据实时解决方案应运而生，成为企业和组织在数字化时代取得竞争优势的关键力量。它不仅能够帮助企业及时处理和分析海量数据，还能为决策提供即时的支持，让企业在瞬息万变的市场中抢占先机。一、走进大数据实时解决方案（一）定义与内涵大数据实时解决方案，是一套融合了先进技术与架构的综合性体系，以获得最佳的广告效果。此时，大数据实时解决方案就能够实时分析这些数据，为广告商提供精准的决策支持，帮助他们在有限的时间内做出最明智的选择。二、应用场景（一）金融领域：实时风控与交易洞察在金融领域，大数据

分析，金融机构能够及时调整投资策略，把握市场机会。（二）电商行业：个性化推荐与运营优化电商行业是大数据实时解决方案的重要应用领域。在电商平台上，大数据实时解决方案实现了个性化推荐的精准化和实时化。电商平台通过收集用户的浏览记录、搜索历史、购买行为等数据，利用实时数据分析技术，构建用户画像，深入了解用户的兴趣偏好和购买需求。在销售数据实时分析和运营策略优化方面，大数据实时解决方案同样发挥着关键作用。电大数据实时解决方案：数字化浪潮下的关键力量在当今数字化浪潮中，数据以前所未有的速度和规模产生与流动。在这样的背景下，大数据实时解决方案应运而生，成为企业和组织在数字化时代取得竞争优势的关键力量。它不仅能够帮助企业及时处理和分析海量数据，还能为决策提供即时的支持，让企业在瞬息万变的市场中抢占先机。一、走进大数据实时解决方案（一）定义与内涵大数据实时解决方案，是一套融合了先进技术与架构的综合性体系，以获得最佳的广告效果。此时，大数据实时解决方案就能够实时分析这些数据，为广告商提供精准的决策支持，帮助他们在有限的时间内做出最明智的选择。二、应用场景（一）金融领域：实时风控与交易洞察在金融领域，大数据

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...

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。

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"}...

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...

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":...

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

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