数据库一体机厂家有哪些

隐私计算一体机是一种将隐私计算技术与硬件设备深度融合，实现数据隐私保护和高效计算的一体化设备，以下是关于它的详细介绍：基本概念隐私计算一体机集成了多种隐私计算技术，如多方安全计算、联邦学习、同态加密加密的计算效率，使同态加密技术能够在实际应用中得到更广泛的应用，支持对加密数据进行直接计算，而无需解密。应用场景金融领域：银行、证券等金融机构可以利用隐私计算一体机进行联合风控、反洗钱、精准营销等业务，在保护客户隐私的前提下，实现数据共享和协同计算，提高业务效率和风险控制能力。医疗健康领域：医疗机构之间可以通过隐私计算一体机共享医疗数据，进行联合科研、疾病诊断和治疗方案制定等工作，保护患者隐私，促进医疗技术的发展和创新。政务领域：政府部门之间可以利用隐私计算一体机进行数据协同，实现政务数据的互联互通和共享应用，提高政务服务效率和决策科学性，同时保护公民隐私。工业互联网领域：在工业供应链中，企业可以通过隐私计算一体机共享生产、销售、物流等数据，进行供应链协同优化，提高供应链的透明度和效率，保护企业商业秘密。

法律大模型一体机：当人工智能遇上法律专业法律大模型一体机是一种集成了人工智能大模型技术的专业法律设备。它不同于普通的法律数据库或检索系统，而是通过深度学习技术，吸收了海量法律条文、司法解释、裁判文书、学术论文等专业资料，形成了能够理解、分析和生成法律内容的"数字法律专家"。这种设备通常以硬件形式呈现，既保障了数据安全，又提供了强大的计算能力。在法律文书处理方面，法律大模型一体机展现出惊人的能力倾向，预测案件可能的走向，为诉讼策略提供数据支持。在法律咨询与普法领域，法律大模型一体机同样大显身手。它能够以通俗易懂的语言解释法律概念，回答"邻居装修影响到我该怎么办"等日常法律问题。边远地区的基层需要专业人士构建精确的检索式，而法律大模型一体机支持自然语言查询，能够理解"这种情况下法院通常会怎么判"这样的模糊问题，并从数百万判例中找出最相关的参考案例。更令人惊叹的是，它能够分析不同法院的裁判

法律大模型一体机：当人工智能遇上法律专业法律大模型一体机是一种集成了人工智能大模型技术的专业法律设备。它不同于普通的法律数据库或检索系统，而是通过深度学习技术，吸收了海量法律条文、司法解释、裁判文书、学术论文等专业资料，形成了能够理解、分析和生成法律内容的"数字法律专家"。这种设备通常以硬件形式呈现，既保障了数据安全，又提供了强大的计算能力。在法律文书处理方面，法律大模型一体机展现出惊人的能力倾向，预测案件可能的走向，为诉讼策略提供数据支持。在法律咨询与普法领域，法律大模型一体机同样大显身手。它能够以通俗易懂的语言解释法律概念，回答"邻居装修影响到我该怎么办"等日常法律问题。边远地区的基层需要专业人士构建精确的检索式，而法律大模型一体机支持自然语言查询，能够理解"这种情况下法院通常会怎么判"这样的模糊问题，并从数百万判例中找出最相关的参考案例。更令人惊叹的是，它能够分析不同法院的裁判

隐私计算一体机是一种将隐私计算技术与硬件设备深度融合，实现数据隐私保护和高效计算的一体化设备，以下是关于它的详细介绍：基本概念隐私计算一体机集成了多种隐私计算技术，如多方安全计算、联邦学习、同态加密加密的计算效率，使同态加密技术能够在实际应用中得到更广泛的应用，支持对加密数据进行直接计算，而无需解密。应用场景金融领域：银行、证券等金融机构可以利用隐私计算一体机进行联合风控、反洗钱、精准营销等业务，在保护客户隐私的前提下，实现数据共享和协同计算，提高业务效率和风险控制能力。医疗健康领域：医疗机构之间可以通过隐私计算一体机共享医疗数据，进行联合科研、疾病诊断和治疗方案制定等工作，保护患者隐私，促进医疗技术的发展和创新。政务领域：政府部门之间可以利用隐私计算一体机进行数据协同，实现政务数据的互联互通和共享应用，提高政务服务效率和决策科学性，同时保护公民隐私。工业互联网领域：在工业供应链中，企业可以通过隐私计算一体机共享生产、销售、物流等数据，进行供应链协同优化，提高供应链的透明度和效率，保护企业商业秘密。

大数据一体机硬件指一种专为大量数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。大数据一体机硬件的主要特点是集成了大数据处理所需的软件硬件资源。通常包括高性能的计算节点、存储节点、网络节点等。大数据一体机硬件的设计目标是提供效、可扩展、稳定的计算和存储能力，以支持大规模数据的分析和处理。星环软硬一体机产品星环国产ARM大数据一体机TxData系列采用国产ARM处理器，面向通用的企业级市场，可以即时处理大型的关键业务应用，批处理速度是开源Hadoop的10-100倍，是MPP的5-10倍，可以对从GB到PB级的数据量实现复杂的查询和分析。星环x86超融合大数据一体机TxData系列采用TranswarpTxDataARMAppliance(简称TxData)采用国产ARM处理器，面向通用的企业级市场，通过软硬件一体化装置实现计算，存储、网络、虚拟化和应用融合的紧密集成的大数据平台。支持在物理机集群复杂的查询和分析。星环智能识别一体机TxIRA系列实现计算、存储、网络、虚拟化和应用融合的紧密集成的边缘计算平台TranswarpIntelligentRecognitionAppliance(简称

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隐私计算一体机是一种将隐私计算技术与硬件设备深度融合，实现数据隐私保护和高效计算的一体化设备，以下是关于它的详细介绍：基本概念隐私计算一体机集成了多种隐私计算技术，如多方安全计算、联邦学习、同态加密加密的计算效率，使同态加密技术能够在实际应用中得到更广泛的应用，支持对加密数据进行直接计算，而无需解密。应用场景金融领域：银行、证券等金融机构可以利用隐私计算一体机进行联合风控、反洗钱、精准营销等业务，在保护客户隐私的前提下，实现数据共享和协同计算，提高业务效率和风险控制能力。医疗健康领域：医疗机构之间可以通过隐私计算一体机共享医疗数据，进行联合科研、疾病诊断和治疗方案制定等工作，保护患者隐私，促进医疗技术的发展和创新。政务领域：政府部门之间可以利用隐私计算一体机进行数据协同，实现政务数据的互联互通和共享应用，提高政务服务效率和决策科学性，同时保护公民隐私。工业互联网领域：在工业供应链中，企业可以通过隐私计算一体机共享生产、销售、物流等数据，进行供应链协同优化，提高供应链的透明度和效率，保护企业商业秘密。

多模态大模型一体机多模态大模型一体机的核心突破在于模仿人类的综合认知方式。传统AI如同分科学习的学生，图像识别、语音处理、自然语言理解各自为政。而新一代一体机像通才学者，将文本、图像、音频、视频等架构，采用类似人类大脑的模块化设计，视觉处理单元、语言中枢、决策模块既能独立运算又能协同工作。在实际应用中，多模态一体机正重塑多个领域。在教育行业，它能同时理解学生的手写公式、语音提问和表情变化，像经验丰富的教师一样因材施教。工业质检场景中，系统可同步处理产品图像、机器振动音频和温度数据，实现全维度检测。多种信息统一转化为神经网络能理解的"数字语言"。这种技术的实现依赖于三大支柱。首先是超大规模参数体系。其次是跨模态对齐技术，就像教机器建立"苹果"这个词与苹果图像、咀嚼声之间的关联。更关键的是分布式计算

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。...

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。

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"}...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

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":...

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...

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

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•...