金融 流计算

解锁科研教学新引擎：流计算平台流计算平台：科研教学的革新力量在大数据时代，数据如同汹涌的浪潮，源源不断地产生。从科研实验中的海量监测数据，到教学过程中记录的学生学习行为数据，这些数据蕴含着丰富的信息，等待着被挖掘和利用。而流计算平台，正是应对这一数据洪流的有力工具，它在科研与教学领域正发挥着变革性的作用。对于科研工作者而言，流计算平台能实时处理实验产生的动态数据，帮助他们快速捕捉到关键信息，加速研究进程；在教学场景中，它又可以为教师提供学生学习情况的即时反馈，助力个性化教学的开展。因此，深入了解流计算平台在科研教学中的应用，对于推动学术进步和提升教育质量有着重要意义。应用实例：流计算平台助力科研教学（一）在科研领域的应用计算机科学领域的机器学习研究也离不开流计算平台。在模型训练过程中，数据通常是实时产生的，如在线学习场景下，新的用户行为数据、图像数据、文本数据等不断涌入。以图像识别模型训练为例，流计算平台可以实时处理新采集到的图像数据，对模型进行实时更新和优化。这样，模型能够快速适应数据的变化，提高对新数据的识别准确率，加速机器学习算法的研发和应用。在自动驾驶领域的机器学习模型训练中

TranswarpStream是星环专为企业级用户打造的流计算引擎，主要应用于实时性较强的应用场景。比如，金融行业需要对市场波动进行实时预警；交通行业需要将卡口数据实时入库，并在线使用图像识别鉴别、易用性、安全性和稳定性等方面有着极其苛刻的要求。星环凭借自身强大的技术实力，以及国内多复杂的流处理案例经验，开发出满足这些苛刻要求的TranswarpStream流计算引擎：实时性：企业级用户通常。DistributedExecutionEngine是TranswarpStream的核心部件，它负责调度和执行所有流处理相关的执行计划。它针对流处理的迭代计算进行算法优化，并结合运行时信息，可重新生成更高效的执行计划于一般的业务场景，包括用于交通、电力、银行等行业的实时入库ETL工具，用于金融、银行行业的规则报警工具等。相对于采用编程的方式去实现流应用，采用SQL具有以下优势：很高的易用性。以往的流处理平台有较高的，在编程模式下无法轻易实现。比如，多条针对同一个输入流的SQL只需读取一份数据；增加迭代框架，使得原本无法利用API进行优化的迭代计算效率大大提升。产品化程度高。通过编程的方式来实现流处理的另一个

实时流计算引擎：开启数据处理新时代实时流计算引擎是什么在大数据时代，数据犹如汹涌澎湃的浪潮，源源不断地产生。据统计，全球每天产生的数据量高达数万亿字节。在这样的背景下，实时流计算引擎应运而生，它就像是数据海洋中的超级处理器，能够在数据产生的瞬间对其进行捕捉、分析和处理，让数据的价值得以即时释放。简单来说，实时流计算引擎是一种专门用于处理持续、快速流动数据的软件系统。与传统的数据处理方式不同，它无需等待数据全部收集完毕再进行处理，而是在数据流入的过程中就实时进行分析和计算。实时流计算引擎软件的未来趋势技术创新实时流计算引擎正朝着与AI、边缘计算深度融合的方向发展，以进一步提升数据处理能力和决策精度。在与AI的结合方面，通过引入机器学习和深度学习算法，实时流计算引擎能够对实时数据进行更深入的分析和预测。在工业生产中，实时流计算引擎可以实时分析生产线上设备的运行数据，利用AI算法预测设备的故障概率，提前进行维护，避免生产中断。与边缘计算的结合也是实时流计算引擎的重要发展方向。随着物联网设备的大量普及，数据产生的源头越来越靠近边缘设备，将流计算能力下沉到边缘，可以减少数据传输的延迟和带宽消耗

数据流实时计算引擎：开启实时数据处理新时代在数字化浪潮汹涌的当下，数据已成为企业的核心资产。而如何快速、高效地处理海量数据，从中挖掘有价值的信息，成为了企业在竞争中脱颖而出的关键。数据流实时计算引擎，作为数据处理领域的“超级引擎”，正以其强大的实力，为企业带来前所未有的数据处理体验。一、揭开数据流实时计算引擎的神秘面纱数据流实时计算引擎，是一种能够对源源不断的数据流进行实时采集、分析和处理的技术等，实时获取数据，并将其快速传输到计算引擎中进行处理。高速数据处理：采用先进的算法和架构，能够在极短的时间内对海量数据进行复杂的计算和分析，满足企业对实时性的严格要求。灵活的数据处理逻辑：支持多种情况。提高业务效率：实时处理数据，减少了数据处理的等待时间，提高了业务流程的运行效率。优化用户体验：在互联网、金融等行业，通过实时分析用户行为数据，为用户提供个性化的服务和推荐，提升用户体验。降低成本：实时处理数据，能够及时发现和解决问题，避免因数据积压和错误导致的成本增加。四、应用场景大放送金融风控：实时监测交易数据，及时发现异常交易行为，防范金融风险。电商推荐：根据用户的实时浏览和购买行为，为用户推荐

数据，以产生准确的结果和预测，并在必要时采取适当的措施。它在诸如金融、交通、安全等领域中具有广泛的应用。实时流处理中的数据通常是来自不同来源和格式的，需要进行数据清洗、转换和筛选等操作，然后对它们进行计算实时流处理是一种计算机编程方式，用于处理拥有持续产生、不停止特点的数据。实时流处理通常在分布式系统中运行，通过将数据流分割成小的数据块来实现高效的处理。实时流处理的目标是能够及时处理大规模的实时批处理的流处理、增量计算、流水线计算、事件驱动和复杂事件处理等。这些技术和算法有助于提高实时流处理的率、准确性和可靠性。星环实时流计算引擎-TranswarpSlipstreamTranswarpSlipstream是星环科技自主研发的企业级、高性能实时流计算引擎，支撑百万级高吞吐、毫秒级低延时业务需求。Slipstream支持事件驱动和微批处理两种模式，支持exactly-once语义、复杂、分析和聚合，以便及时产生有用的结果。实时流处理系统需要具备高并发、高吞吐、低延迟的特点，能够支持大量的数据流，并具有可容错和自适应负载均衡能力。不同的实时流处理系统采用的技术和算法有所不同，例如基于

隐私计算在金融行业具有极其重要的地位和广泛的应用前景。应用场景信贷风控联合建模：金融机构之间可以通过联邦学习等隐私计算技术，在不共享敏感数据的情况下，联合建立信贷风险评估模型。数据查询与验证：在信贷审批过程中，金融机构需要查询外部数据源来获取客户的更多信息，如征信报告、税务记录等。隐私计算技术可确保在查询和验证这些数据时，客户的隐私信息不被泄露，同时保证数据的真实性和完整性。精准营销客户画像构建：金融机构通过多方安全计算等技术，与其他企业合作构建更全面的客户画像。营销效果评估：在营销活动中，隐私计算可用于评估不同营销渠道和策略的效果。通过对客户反馈数据的加密分析，金融机构可以了解客户对不同营销活动的响应情况，而不会泄露客户的隐私信息，从而优化营销方案。金融监管数据报送与共享：金融机构需要向监管部门报送大量的业务数据，隐私计算技术可确保数据在报送过程中的安全和隐私保护。同时，监管部门之间也可以通过隐私计算实现数据共享，提高监管效率和协同监管能力。风险监测与预警：利用隐私计算技术，监管部门可以在不直接获取金融机构敏感数据的情况下，对金融市场的风险进行实时监测和预警。例如，通过多方安全计算

隐私计算在金融行业的应用正日益深入，为金融机构带来了诸多优势和创新机遇。以下是隐私计算在金融领域的一些主要应用场景和技术：应用场景联合风控：隐私计算技术可以帮助金融机构整合内外部数据资源进行风控预测，识别信用等级，降低多头信贷和欺诈风险。通过跨行业的数据联合建模，金融机构可以更有效地评估信贷风险，提高风控效果。精准营销：在金融营销中，隐私计算允许金融机构合规地调用外部数据，从而结合内外部数据进行精准营销，提升客户转化率。例如，通过联邦学习模型，某大型股份制银行在个人信贷营销中实现了显著的转化率提升。反洗钱与反欺诈：隐私计算技术能够提高金融机构的反洗钱和反欺诈能力，通过安全的数据共享和分析，识别可疑交易和行为。保险精算：在保险行业，隐私计算可以用于精算模型的构建，帮助保险公司在不泄露客户隐私的情况下进行风险评估和定价。金融身份认证与征信评估：隐私计算技术可以在身份认证和征信评估过程中保护用户的敏感信息，同时提高评估的准确性。技术路径隐私计算技术在金融行业的应用主要依赖于以下几种技术：多方安全计算（MPC）：允许多个参与方在不暴露各自数据的情况下进行联合计算。联邦学习：在保护数据隐私的

个数据记录。这些数据流可以来自各种来源，例如传感器、日志文件、社交媒体等。流处理技术通常用于快速响应、实时处理和及时决策的应用程序，如金融风险管理、物流跟踪、在线广告、在线游戏等。流处理通常采用流式计算引擎进行处理，这些计算引擎提供了一组API和工具，用于对数据流进行转换、聚合、过滤和分析，并支容错和事件驱动的模型。流处理的优点包括实时性、灵活性、可扩展性和精度。它可以帮助企业更好地了解其数据、快速做出决策并提高业务价值。流处理是一种实时的数据处理方式，可以接收来自不同数据源的连续流数据，并对这些数据进行实时的处理和分析，以便在短的时间内获得有关数据的有价值的决策。在流处理中，数据被处理为连续的数据流，而不单

星环科技图数据库StellarDB是国产高性能图数据库，采用分布式架构和原生图计算引擎，支持超大规模数据管理和高效的图计算。TranswarpStellarDB具有以下特点：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，具有良好的可扩展性，支持在线扩容和升级。拥有万亿级图数据处理能力，支持数据多副本，提供集群高可用和高可靠。灵活的查询方式：计算引擎支持灵活易懂的图查询语言TranswarpExtended-OpenCypher，拥有丰富的图操作语法。同时提供SQL支持，多模场景灵活切换。深度分析能力：支持10层及以上的图深度遍历和复杂分析。丰富的算法库：内置丰富的算法库，几十种图算法开箱即用，优化的分布式并行图算法，千万级子图计算效率达到行业先进水平。企业级功能：支持用户权限认证、集群状态监控、日...

图数据库有许多适用场景，常见的应用场景有：社交媒体：社交媒体中的用户和关系可以建模为图结构。用图数据库来管理和查询这些社交数据，可以实现更精确的社交关系分析。金融：在金融领域中，图数据库可以用于合规风控、反欺诈、投资和信贷决策等众多场景。例如，通过在图中存储和分析不同实体（如银行账户、信用卡、电话、邮箱、运单等）之间的关系，可以准确识别欺诈降低风险。物流和运输：物流和运输领域也是图数据库的应用场景之一。例如，通过在图中存储城市、仓库、货物、运输路线等信息，可以进行物流管理、运输计划优化、货物追踪等任务。生命科学：在生命科学领域，图数据库可以用于存储和分析复杂的基因、蛋白质、代谢物等数据，帮助科学家发现新的治疗方法和疾病机制。游戏：游戏开发者可以使用图数据库来管理玩家角色、各种装备、地图、任务等复杂的游戏数据，实现更好的游戏体验。图数据库的灵活性和高效性使其在多个领域都有着广泛的应用。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据...

星环科技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。平台支持联邦学习、多方安全计算、匿踪查询等功能；性能方面，联邦学习与多方安全计算可达亿级数据量，助力数据要素安全流通和价值迸发，实现数字经济时代下的跨企业和行业的AI协作。星环科技的隐私计算技术已落地如数据流通、政务民生、金融营销等垂直业务场景，为跨企业数据协作提供安全可信的平台支持。在政务民生场景，SophonP²C通过纵向联邦学习联合居民用电数据与用水数据，生成群租房预测名单。在联合建模过程中，全程明文数据不出，有效保护了居民用水用电的数据隐私信息。联合训练模型比本地单独用电数据训练的模型AUC提升20%以上，赋能政务决策高效的处理分析能力，为政府有效排查群租房，消除群租房造成的消防、安全隐患，打造和谐、安全、美丽的生活环境作出了突出贡献，为政务决策、民生建设发挥信息化支撑保障作用。在精准营销场景，通过纵向联邦学习，车企安全引入了多方数据，丰富用户特征维度，对用户行为进行统计分析。在联合建模过程中，全程明文数据...

银行图数据库的应用场景：反洗钱：图数据库可以将可疑交易数据存储于其中，帮助银行更快速地提取、分析与关系，识别出潜在的洗钱行为。客户关系管理：银行图数据库可以将客户的不同信息（如交易记录、信用评级、客户所在地和行业等）进行整合，并将这些信息在一个数据仓库中呈现出来。这使得银行能够更加精准地分析客户需求，提供更加符合客户需求、更加优质的服务。风险管理：银行是一个与风险息息相关的行业。图数据库可以帮助银行对相关风险进行整合和分析。通过解析大量的金融数据，图数据库可以找出潜在的风险点，提前控制风险。数字化转型：图数据库能够将社交网络、收集的数据等信息关联起来，并创造性地开拓新业务模式。除了与客户密切相关的业务领域，图数据库还能够在支持业务流程优化方面发挥重要作用。营销：银行可以使用图数据库来收集客户数据、行为数据等，这样可以更加精确地预测客户习惯，对客户进行更加细致的营销和服务。银行图数据库有着广泛的应用场景，可以在多个角度上支持银行的业务发展，提高服务的质量和效率。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...

数据要素是数字经济发展的关键生产要素，是数字经济发展的基础。加快培育数据要素市场是全面建设社会主义现代化国家的一项基础性工作，对推动经济高质量发展、建设数字中国和数字强省、促进经济社会数字化转型具有重要意义。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。基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域的多年积累，星环科技研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。星环科技在产品的各层级上都完善了安全技术，从而可以给用户提供体系化的数据安全防护能力，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。在基础设施层，星环科技提供基于容器的云原生操作系统TCOS，它不仅能够提供容器隔离和镜像扫描，还新增了漏洞检测以及面向业务的微隔离安全技术，从而可以为用户开辟一个独立的数据与计算环境，外部的服务未经授权无...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，基于在大数据、分布式数据库、隐私计算、数据安全流通领域有着多年积累，研发了数据要素流通全过程的一系列工具，在各方数据不出域的前提下，为数据资源方和数据消费方提供数据交付服务。2022年9月星环科技曾受邀出席“深数交”数据合规活动，分享数据安全出境解决方案。2021年星环科技成为上海数据交易所首批签约数商。2022年12月星环科技与中国东信旗下北部湾大数据交易中心达成了战略合作。伴随数字经济蓬勃发展，融入全球数据跨境流动的趋势不可避免。数据出境安全治理受到广泛重视，为进一步规范数据出境活动，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，国家互联网信息办公室发布了《数据出境安全评估办法》。国内运营的外企（尤其是零售、化工等）、新能源汽车以及生态企业（含自动驾驶等）、国际化企业与出海企业、跨境电商和物流、有融资需求的基于数字化做业务创新的创业公司等是国内迫切需要落实数据安全出境的企业。然而企业在落地数据出境安全方面存在一些实际困难，主要体现在：错综复杂的数据如何分类分级，如何识别重要数据；重要数据如何存储和管理，才能达到相关法律法规的...

时空数据库（Spacial-temporaldatabase）是一种专门用于存储和管理时空数据的数据库管理系统，它是传统关系型数据库的一个扩展，可以实现对时空数据进行有效管理和处理。时空数据是指带有时空坐标或时间戳的数据，例如地图、气象数据、交通、城市规划等。因此，时空数据库可以用于多种应用程序，如地理信息系统、航空航天、气象预报、GPS导航等。时空数据库与传统数据库不同的是，它提供了额外的功能和数据类型，例如点、线、面等空间对象和时间序列数据类型。此外，时空数据库还支持空间查询和时空查询，例如常见的缓冲区查询，使得用户可以在时空范围内进行查询和分析。这种数据库可以对时空数据进行高效的存储、查询、更新和分析，并通过插件技术集成其他地理信息数据源。星环分布式时空数据库-SpactureSpacture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。

图数据库是现代数据库系统中的一种，它主要的特点就是使用了图论的概念来进行数据管理。传统的关系型数据库通常是基于表和列的结构进行数据管理，而图数据库则是构建了节点和边的图形结构，可以更好的表示现实世界中的复杂关系。下面是图数据库的几个主要特点：1.基于图形结构：图数据库是基于图形结构来进行数据管理的。它通过节点和边来构建数据的表示形式，使得数据之间的关系和结构更加直观和清晰。这对于处理关联复杂、数据关系复杂的场景具有重要意义。2.高效地关系查询和分析：图数据库具有高效的关系查询和分析能力。对于一个大规模的图，传统的SQL查询方式显然不能满足查询时间的要求。而图数据库则可以通过图数据库内部的算法来进行实时的查询和分析。尤其是针对一些复杂的图分析算法，图数据库更能够快速地获得结果，提高查询速度。3.可扩展性：由于采用了分布式的技术设计，使图数据库的可扩展性极佳。当需要管理的数据量增加时，图数据库可以通过简单的集群扩展方式来实现性能的提升。而且，图数据库的分布式能力也可以让其在多个节点上进行操作，提高了系统的容错能力和加载能力。4.元素和关系度量：图数据库具有丰富的元素数据和关系数据量度方式。...

新时代需要新技术，企业应抓住机遇实现旧平台的改造升级数据库技术经过不断的发展，已经从以Oracle、IBM为代表的集中式数据库，演进到分布式、多模型、云原生的形态，并在很多场景应用落地，带来了真实的业务价值。当前得益于国家政策的大力扶持以及国内市场环境的快速发展，国产软件加速发展，国产化替代进程正在不断加速。自主可控是国产化替代的核心，同时也是一个阶段性的目标。我们不应该满足于此，应该抓住国产化改造的机遇，用新技术去替代老技术，实现自主可控的同时，完成旧系统的改造升级，这也是信创的主旨。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，在分布式技术、多模型技术、数据云技术等方面有很多技术突破。比如大数据基础平台TDH是全球首个通过TPC-DS基准测试的产品；提出了创新的多模型统一技术架构，支持业内主流的10种数据模型，Gartner®发布的中国数据库技术发展趋势报告引用星环科技多模型联合分析用例，论证了多模型融合分析的趋势和价值。基于多年积累的分布式技术、多模型统一技术、数据云技术等，星环科技打造了分布式数据库ArgoDB、分布式交易型数据库KunDB、分布...

垂直领域知识图谱产品主要用于面向特定领域知识应用需求，通过构建和应用知识图谱解决对应领域的专业问题。目前，知识图谱在智慧医疗与智慧金融领域已取得了一系列成功实践，被应用于辅助医生、药物发现、临床科研、风险防控、内部监管、投资研究、保险理赔等众多实际业务场景，并涌现出了一批知识图谱产品或服务平台。星环科技自主研发的知识图谱平台Sophon正是一款覆盖知识全生命周期，集知识的采集、建模、融合、存储、计算及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了金融、保险等场景的图数据模型、规则模型和算法模型，可以帮助用户快速解决不同场景下的业务问题。目前，星环科技Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在反洗钱、反欺诈、疫情防控、公共安全、企业级营销、保险知识智能问答等场景有着广泛的应用。同时星环科技在推动知识图谱技术创新和成功落地的过程中，也获得了多项荣誉和权威认可：入选Gartner《MarketGuideforArtificialIntelligenceStar...