图计算是干什么的

数据中台是干什么的在当今这个信息爆炸的时代，数据已经成为企业宝贵的资产之一。然而，如何有效地管理和利用这些数据，使其真正为企业创造价值，却是一个挑战。数据中台的概念应运而生，它正在成为企业数字化转型的核心基础设施。那么，数据中台究竟是干什么的呢？数据中台的基本概念数据中台是一种企业级的数据管理和服务体系，它位于前台业务系统和后台数据仓库之间，充当着连接两者的桥梁。简单来说，数据中台就是将企业避免重复的数据采集、清洗和存储工作，大大节省了人力和计算资源。同时，标准化的数据服务也缩短了数据应用的开发周期，使业务部门能够更快地获得数据支持。更深层次的价值在于，数据中台赋能了企业的数据驱动决策内外部的各种数据进行整合、处理和分析，然后以标准化的方式提供给各个业务部门使用的中枢系统。与传统的数据库或数据仓库不同，数据中台不仅仅是一个存储数据的地方，更是一个能够持续提供数据服务的平台。它强调数据的共享和复用，避免了企业内各个部门重复建设数据系统的资源浪费。数据中台的核心目标是让数据在企业内部流动起来，打破数据孤岛，实现数据的价值提高。数据中台的主要功能数据中台承担着多项重要功能，这些功能共同

数据隐私计算是指在对数据进行处理或计算时，采取保护数据隐私、防止数据泄露的安全计算技术。在数据私计算中，可以利用加密技术、掩蔽技术、随机化技术等多种手段，使得原始数据在进行计算前被转换为一种形式保证个人隐私信息不被泄漏。数据隐私计算是一个重要的数据安全领域，可以在保证个人隐私安全的内核层面上实现数据共享和计算的有效方法。星环分布式隐私计算平台-SophonP²C星环分布式隐私计算平台，使得攻击者无法获取、分析和利用数据。数据隐私计算可以在保护数据隐私的同时实现数据的共享、处理和计算，保障数据的安全和隐私同时也能够保证其在相关方面的合法有效性。数据隐私计算技术适用于多种场景，例如金融风控、医疗诊疗、公共安全等领域。在金融领域，由于涉及到个人的账户、财产等隐私信息，采用数据隐私计算可以实现对个人隐私信息的保护，同时也能发挥金融数据优势，提升金融监管和风控的能力。在医疗领，数据隐私计算可以保护医疗数据的隐私，保证病人就诊和医生诊疗过程的隐私信息不被泄漏，同时也可以为诊疗提供全面的数据支持。在公共安全领域，数据隐私计算技术可以实现人员追踪、异常检测等功能，提升公共安全监测水平，同时也

隐私计算是一种在数据处理和分析过程中保护数据隐私的技术体系，旨在确保数据在被使用、共享和分析时，数据所有者的隐私信息不被泄露，同时又能充分发挥数据的价值。隐私计算是指在保护数据本身不对外泄露的前提下技术手段，确保数据在整个计算过程中始终处于加密状态或经过隐私处理，即使数据在不同主体之间传输和共享，也不会泄露敏感信息。去中心化与分布式：许多隐私计算技术采用去中心化或分布式的架构，避免数据集中存储和处理的区别数据处理方式：传统计算通常是在明文数据上进行处理，数据的隐私性难以得到保障，而隐私计算则是在加密或经过隐私处理的数据上进行计算，确保数据在计算过程中不被泄露。数据所有权和控制权：传统计算中，数据，实现数据的分析和计算，涉及密码学、分布式计算、人工智能等多学科交叉融合，涵盖多方安全计算、联邦学习、同态加密、零知识证明等多种技术。特点数据隐私保护：这是隐私计算的核心特点，通过加密、匿名化等带来的风险，数据可以在多个参与方之间进行协同计算，而无需将数据汇总到一个中心节点。可验证性：在保护隐私的同时，隐私计算通常提供一定的验证机制，使得计算结果的正确性和可靠性能够得到验证，确保各方能够信任

隐私计算是一种保护数据隐私的计算技术，它通过对数据进行技术处理，使得数据在计算期间保持加密状态，保护个人隐私，同时又能实现相关计算任务。简单来说，隐私计算就是在对数据进行处理时采用一定加密技术，不让计算参与者获得原始数据，而只能获得加密后的结果。隐私计算的基本思想是将敏感数据的抽象计算操作，转化成为许可计算的数据操作，从而保护敏感数据的隐私。隐私计算可用于许多场合，例如统计学分析、机器学习、数据挖掘等，这些场合需要特定的数据分析，但可是涉及到个人敏感数据。该技术将保证个人隐私的同时提供数据的价值和使用效果，具有很高的广泛性和安全性。隐私计算包括安全多方计算情况下进行计算，保障了个人隐私信息的安全性。隐私计算技术已经应用在金融、医疗、电商等多个领域，并且受到了越来越多的关注和应用。星环分布式隐私计算平台-SophonP²C星环分布式隐私计算平台SophonP²C集多方安全计算、联邦学习等多种功能，为隐私计算提供完整的解决方案，以隐私保护为前提，解决了跨组织协作时无法安全利用各方数据的困境。平台提供多种开箱即用的工具，方便用户在隐私场景下进行

起来，使其能够快速响应复杂关联查询。图存储、图查询和图计算是图数据库的核心能力。图存储：图数据库的核心组件之一，负责数据的持久化存储。图存储是将数据以图的方式进行组织和存储，以实现更高效的数据管理和查询。图查询：图查询是指以图的方式对数据进行查询和访问。在图数据库中，查询操作可以通过对图中的顶点和边进行搜索、过滤和聚合等操作来实现。图查询语言通常基于图形遍历算法。图计算：图计算是指以图作为数据模型来表达问题并予以解决的过程。通过将问题转化为图模型，图计算可以更直观地表示对象之间的关系，从而获得以往用扁平化的视角很难得到的结果。图计算系统软件通常以分布式架构实现，支持大规模数据的处理和分析。图数据库是一种以图这种数据结构为基础的数据库管理系统。图由节点和关系组成，节点代表实体，关系代表实体间的关联方式。图数据库以高效存储和查询图数据为设计原理，将数据间的关系和数据本身同样重要地存储

隐私计算是一个涉及信息技术、密码学和数据科学的交叉领域，它指的是在保护个人隐私和数据安全的前提下，对数据进行处理和分析的技术集合。隐私计算的核心目标是在不泄露个人或敏感数据的情况下，实现数据的计算和分析，从而保护数据隐私，同时允许数据的有用信息被提取和利用。数据可用性：即使在数据不被直接访问的情况下，也能确保数据的可用性，即数据的价值可以被利用。数据不可见性：数据在计算过程中对参与方不可见，确保了数据的隐私性。数据所有权、管理权和使用权分离：在数据的所有权、管理权和使用权分离的情况下，隐私计算技术可以确保数据的安全和合规使用。技术手段多样：隐私计算包括多种技术手段，如联邦学习、安全多方计算（MPC）、同态加密、零知识证明、差分隐私等。合规性：隐私计算有助于满足数据保护法规的要求和中国的个人信息保护法。跨组织合作：隐私计算使得不同组织之间可以在保护各自数据隐私的前提下进行合作，共享数据的价值。应用广泛：隐私计算技术在金融、医疗、教育、政府等多个领域都有应用，帮助这些领域在保护隐私的同时，实现数据的分析和利用。隐私计算的发展对于促进数据的开放共享、增强数据安全和保护个人隐私具有重要意义。随着技术的进步和法规的完善，隐私计算将在数据驱动的社会和经济中扮演越来越重要的角色。

多方安全计算（SecureMulti-PartyComputation，SMPC）和隐私计算（PrivacyComputing）是紧密相关的两个概念，多方安全计算是隐私计算的一个重要分支和关键技术。多方安全计算定义：多方安全计算是指在不泄露隐私数据的情况下，多个参与方共同对数据进行计算的技术。它允许各方在自己的私有数据上进行操作，而不需要将数据公开给其他方，最终得到的计算结果与在明文状态下对所有，仍然可以在密文上进行特定的计算操作，计算结果解密后与在明文上进行相同计算的结果一致。零知识证明：证明者能够在不向验证者泄露任何有用信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。隐私计算定义：隐私计算是一种数据进行计算得到的结果相同。核心技术秘密共享：将秘密数据分割成多个份额，分发给不同的参与方，每个参与方只持有部分数据份额，只有当足够数量的参与方合作时才能恢复出原始秘密。同态加密：对数据进行加密后在处理和分析数据时保护数据隐私的计算技术，涵盖了多方安全计算、联邦学习、可信执行环境等多种技术，旨在通过技术手段实现数据在流通和使用过程中的隐私保护，使数据在不泄露隐私的情况下发挥其价值。主要技术类型

机密计算是一种隐私计算技术。通过软硬件组件协作，为应用程序提供必要的隐私计算保障。机密计算通过对数据进行加密和分割，使得在计算过程中任何参与者都无法获完整的数据信息。机密计算可以在保护数据隐私的同时多方计算：多个参与者拥有各自私有的输入数据，在不泄露各自输入数据情况下，进行协作计算，得到终结果。安全外包计算：将计算任务委托给第三方云服务供应商进行计算，同时保证计算过程中数据的安全性。可搜索加密，允许多个参与者进行协作计算，实现隐私计算的安全性和可用性。机密计算技术主要包括以下几个方面：零知识证明：通过利用密码学算法和协议，证明某个断言是正确的，而无需向其他方泄露具体的证明过程和信息。安全：对数据进行加密后，仍然可以在加密状态下进行搜索，并得到相关结果，保护数据隐私。保护用户隐私的数据挖掘：在对数据进行挖掘和分析时，保护用户的个人隐私信息。机密计算技术的应用领域非常广泛，包括金融行业的风险评估和信用评估、医疗领域的匿名化数据分析、物联网领域的数据聚合与分析等。通过机密计算技术，可以在保护数据隐私的前提下，实现数据的安全共享与协同计算，进一步推动数据应用和创新。星环分布式隐私计算平台

近日，由DeepTech、《麻省理工科技评论》中国主办的“图计算的「世界观」线下沙龙分享会”暨《图计算技术及应用发展研究报告》发布会在北京举行。各界专家齐聚一堂，共同探讨图计算是如何占领大数据与AI领域下一个战略制高点。星环科技受邀出席，金融售前与解决方案部售前总监东方与多位行业大佬围绕“如何开启图计算应用领域‘新版图’”进行了深度交流与探讨。东方表示，“推广图计算，刚开始的时候，就像拿着榔头找钉子的过程。图是一个很好的工具，相当于手上有一个榔头，但是不知道场景需求在哪，也就是钉子在哪儿。在和客户的交流过程中可以明显感受到砸钉子的过程是比较困难的。其实知识图谱与图计算技术在各行各业都有深入应用的前景，关键在于理解场景要点和业务需求。”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发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上，星环科技将继续深耕图数据库和知识图谱领域，内外兼修，探索出更多图计算应用场景，推动行业蓬勃发展。

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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服务，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...