大数据平台 那个快

实时大数据平台是一种大数据基础设施平台，能够提供数据端到端的实时处理能力，支持从多数据源进行实时数据抽取，并为多数据应用场景提供实时数据消费。它在现代数据应用中发挥着关键作用，能够快速处理和分析实时数据，从而支持实时决策。2.功能实时大数据平台通常具备以下核心功能：数据实时化：能够实时同步和流式处理数据，从数据源抽取数据，经过流转、计算处理，最终实时落库并提供给后续消费使用。数据虚拟化：通过统一业务人员能够在同一个平台上发挥各自所长。全链路覆盖：涵盖数据采集、处理、存储、分析和可视化等全流程。3.应用场景实时大数据平台在多个行业和领域都有广泛的应用，包括但不限于：金融行业：监控交易数据、识别异常的交互方式和查询语言（如SQL）访问数据，简化数据访问的复杂性。数据平民化：提供可视化和自助配置能力，使普通用户无需专业大数据技术背景即可使用数据。数据协作化：支持多租户和分工协作，使技术人员和交易、防止欺诈行为，提供实时市场分析和预测。零售行业：实时监控销售数据、库存数据和用户行为数据，优化库存策略和销售策略。物联网行业：实时监控设备状态和数据，及时发现设备故障并进行维修。互联网行业：实时分析用户行为数据，进行智能推荐和个性化服务。

企业。星环科技征服数据库珠穆朗玛，成为全球首个通过TPC-DS基准测试的大数据平台，完成了这个堪称行业难的基准测试，成为这个基准设立10余年来的首位通关者。这一切在孙元浩看来，都源于10年前的那个离职，孙元浩重新捧起《三体》这本小说，反复翻看，终他的创业公司被命名为“星环信息科技（上海）有限公司”（下称星环科技）。作为土生土长的上海本土企业，星环科技在对大数据和人工智能技术的掌握上，比肩甚至超过美国错过。创业的一个重要原因2013年创业之初，孙元浩的团队尚不足10人，但5年之后的今天，星环科技已经在很多行业中建立的广泛的大数据案例，其产品覆盖金融、交通、电信运营商、电力能源等多个领域。在接受21世纪。当然前几年也有浪潮，就比如20年前，是互联网的一种浪潮。十年前，是大数据的一个浪潮，它是计算技术的一个革命。所以，这也是我们创业的一个大的一个背景。”在孙元浩看来，星环科技是一家专门做大数据和人工智能挑战，需要大量计算能力，需要大量样本和数据，甚至需要大量人工来制作样本（即以传递知识给机器），因此孙元浩觉得，他的公司大有可为，并且大数据、云计算和人工智能终三者会走到一个方向，“未来这三种技术的融合

量大、数据类型复杂、数据产生速度快等现代数据特征。简单来说，大数据平台就是为应对"大数据"挑战而设计的一站式解决方案。一个完整的大数据平台通常包含数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和数据应用层等多个大数据平台是什么？有啥用？大数据平台的定义大数据平台是一套综合性的技术架构和工具集合，专门用于处理、存储、分析和可视化海量、多样、高速产生的数据。它不同于传统的数据处理系统，能够应对数据组成部分。这些组件协同工作，形成一个从数据源头到应用的完整链条，让企业或组织能够从原始数据中提取有价值的信息和洞察。大数据平台的核心功能大数据平台的首要功能是海量数据存储。传统数据库难以应对PB级别甚至更大规模的数据存储需求，而大数据平台采用分布式文件系统和分布式数据库技术，可以将数据分散存储在大量普通服务器上，既减少了成本，又提高了扩展性。数据处理能力是大数据平台的另一核心。平台提供批量处理和实时处理两种模式，能够根据业务需求选择合适的方式。批量处理适合对时效性要求不高的海量数据分析，而实时处理则能满足即时决策的需求，如金融交易监控、在线推荐等。数据分析工具也是大数据平台的重要组成部分。这些

搭建大数据平台在这个数据爆炸的时代，大数据平台已经成为企业数字化转型的核心基础设施。无论是电商网站的推荐系统，还是城市交通的智能调度，背后都离不开大数据平台的支持。那么，一个完整的大数据平台究竟是如何搭建起来的呢？大数据平台的架构通常分为四个主要层次：数据采集层、数据存储层、数据处理层和数据应用层。这就像建造一栋大楼，需要从地基开始，一层层向上构建。数据采集层负责从各种源头收集数据，包括数据不同烹饪可以满足各类食客的需求。搭建大数据平台并非一蹴而就。首先需要明确业务需求，是侧重实时分析还是历史数据挖掘？然后设计合适的架构方案，考虑数据规模的增长预期。在实施阶段，通常会从一个小型原型开始，逐步验证各项技术的可行性。平台上线后，还需要持续监控性能指标，及时调整资源配置。值得注意的是，大数据平台的维护同样重要。数据质量的管理、计算资源的调度、系统安全的防护，这些都是日常运维的关键环节。就像一座现代化城市需要持续维护，大数据平台也需要专业团队的精心照料。从数据采集到价值呈现，大数据平台的搭建是一项系统工程。它需要兼顾技术的先进性与稳定性，平衡短期需求与长期发展。理解这个平台的构建原理，有助于我们更好地把握数字化转型的脉络，在数据驱动的时代找到正确的方向。

大数据平台是指能够存储、处理和分析海量数据的技术架构。它不同于传统的数据处理系统，主要特点在于能够应对数据量大、种类多、速度快和价值密度低的"四V"特征。一个完整的大数据平台通常包括数据采集、存储构建大数据平台在当今信息爆炸的时代，数据已成为推动社会进步和商业创新的核心动力。构建一个效率高且稳定的大数据平台，对于企业和组织来说尤为重要。本文将介绍大数据平台的基本概念及构建要素。大数据平台概述、计算、分析和可视化等多个环节。随着云计算技术的发展，大数据平台的构建方式也变得更加灵活。既可以选择自建物理集群，也可以采用云服务模式，或者采用混合架构。不同的构建方式各有优劣，需要根据具体需求和资源状况进行选择。核心组件与技术构建大数据平台需要考虑几个关键组件。首先是数据存储层，需要选择适合不同数据类型和访问模式的存储方案。结构化数据、半结构化数据和非结构化数据往往需要不同的存储技术支持。分布式文件系统和各类数据库系统在这一层扮演重要角色。其次是数据处理层，这一层负责数据的清洗、转换和计算。批处理和流处理是两种主要的数据处理模式，分别适用于不同时效性要求的场景。现代大数据平台通常需要同时支持

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

大数据运维平台是确保大数据系统稳定、高效运行的关键基础设施，它涵盖了对硬件、软件、数据以及整个系统流程的监控、管理和优化。一、平台架构数据采集层功能：从大数据系统的各个组件（如服务器、存储设备方便地管理大数据系统的各个组件。这包括系统配置管理、任务调度管理、资源分配管理等功能。用户交互：运维人员可以通过Web界面或命令行工具，对系统进行操作，如启动或停止数据处理任务、添加或删除服务器节点及时发现硬件故障隐患，如过热、硬件损坏等情况。软件监控：对大数据系统中的各种软件组件进行监控。监测软件的进程状态、服务可用性、资源占用情况以及软件内部的性能指标（如数据处理速度、查询响应时间等）。数据：根据大数据系统的任务需求和资源使用情况，合理分配计算资源、存储资源和网络资源（如带宽）。资源调度：制定资源调度策略，以提高资源的利用效率。这包括任务排队、优先级设置、资源抢占等机制。例如，在任务繁忙时期，根据任务的优先级和紧急程度，合理安排任务的执行顺序，确保重要任务能够及时得到资源并执行。任务管理任务调度：负责大数据系统中各种任务（如数据采集任务、数据处理任务、数据分析任务等）的计划和安排

大数据平台是为存储、管理和处理大规模数据而设计的大数据系统。大数据平台能把来自不同渠道的海量数据整合在一个平台上，并提供多种数据处理工具和技术，以帮助企业分析和挖掘大数据。大数据平台的主要功能包括数据采集、清洗、存储、加工、分析和可视化。企业可以利用大数据平台进行更深入的数据分析，发现和解决问题，并更好地理解他们的业务表现和客户需求，进一步优化业务决策。为了应对企业海量数据存储、分析和处理的需求，大数据平台的建设越来越受到企业的关注。如何搭建大数据平台？需求分析：在搭建大数据平台之前，企业需要对自身的需求全面剖析，比如数据量、类型、来源、处理方式、应用场景、用户数量、性能要求等方面，以此为基础来进行后续的工作。基础设施建设：大数据平台的基础设施包括硬件和软件，硬件设施需要考虑的因素包括服务器、网络、存储等，软件层面则包括操作系统、虚拟化技术、Hadoop集群、数据库、数据仓库、数据清洗能够为后续的数据分析和处理提供更全面和准确的支持。大数据存储和分析：大数据平台中核心的任务是存储和分析数据，因此需要选择合适的数据存储和分析技术，以应对数据量迅速增长和带来的挑战。Hadoop是大数据平台

大数据资源平台：信息时代的基石在当今这个信息爆炸的时代，数据已经成为推动社会进步的重要资源。大数据资源平台作为数据收集、存储、分析和应用的核心载体，正在悄然改变着我们的工作和生活方式。本文将带您了解大数据资源平台的基本概念、技术架构以及它在各领域的应用价值。大数据资源平台是指能够对海量、多样、高速产生的数据进行有效管理和处理的综合性技术平台。它不同于传统的数据管理系统，其核心特征体现在三个方面：首先是数据体量的"大"，现代平台可以处理PB级甚至EB级的数据；其次是数据类型的"杂"，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；最后是处理速度的"快"，能够实现实时或近实时的数据分析。从技术架构来看，一个完整的大数据资源平台通常包含四个关键层次。底层是基础设施层，由分布式文件系统和云计算资源构成，为数据存储和计算提供基础支持。往上是数据管理层，负责数据的采集、清洗、转换和存储工作。第三层是分析处理层，运用机器学习、数据挖掘等技术对数据进行深度分析。上层是应用服务层，将分析结果以可视化方式呈现，或通过API接口提供给各类应用系统。大数据资源平台在各行各业都展现出很大的应用价值。在医疗健康领域

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...

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...

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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、...