数据隐私合规系统

《全球数据合规与隐私科技发展报告》详细地整理了国内外的数据安全及算法应用合规体系，同时更新了隐私科技的概念、内涵及其外延。通过问卷调查的方式，我们访问了近百家行业领先的企业的数据合规情况，这些企业涵盖了金融、科技、媒体与通信、消费品、生命科学、制造业等多个行业。客观地揭示了当前企业在数据合规方面的现状以及隐私科技的需求。以下报告中的一些重要结论：全球近100个国家和地区已经制定了关于数据保护的，罚款总额超过40亿欧元。这使得企业面临着合规人员招聘、安全产品和服务采购等合规成本以及可能出现的监管罚款等不合规支出的双重压力。企业对数据合规和隐私保护的重视程度也在提高。他们正在完善数据合规和隐私保护的职能和管理体系，提升这些职能的汇报层级，并增加在此方面的人员和资金投入。22%的企业直接向高级管理层汇报数据合规和隐私保护工作，而82%的企业认为在过去12个月的投入满足其需求。越来越多的企业认识到科技的投入水平，力图在稳定中求进步。从隐私科技产业的发展来看，数据分类分级、数据流通监控、数据风险与隐私影响评估、数据与隐私综合治理是目前备受关注的几个细分赛道。随着行业的发展，围绕提高数据的匿名化程度，增强算法的可解释性，以及加强伦理先行原则的落实，将会进一步赋能隐私科技的合规能力。

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《全球数据合规与隐私科技发展报告》详细地整理了国内外的数据安全及算法应用合规体系，同时更新了隐私科技的概念、内涵及其外延。通过问卷调查的方式，我们访问了近百家行业领先的企业的数据合规情况，这些企业涵盖了金融、科技、媒体与通信、消费品、生命科学、制造业等多个行业。客观地揭示了当前企业在数据合规方面的现状以及隐私科技的需求。以下报告中的一些重要结论：全球近100个国家和地区已经制定了关于数据保护的，罚款总额超过40亿欧元。这使得企业面临着合规人员招聘、安全产品和服务采购等合规成本以及可能出现的监管罚款等不合规支出的双重压力。企业对数据合规和隐私保护的重视程度也在提高。他们正在完善数据合规和隐私保护的职能和管理体系，提升这些职能的汇报层级，并增加在此方面的人员和资金投入。22%的企业直接向高级管理层汇报数据合规和隐私保护工作，而82%的企业认为在过去12个月的投入满足其需求。越来越多的企业认识到科技的投入水平，力图在稳定中求进步。从隐私科技产业的发展来看，数据分类分级、数据流通监控、数据风险与隐私影响评估、数据与隐私综合治理是目前备受关注的几个细分赛道。随着行业的发展，围绕提高数据的匿名化程度，增强算法的可解释性，以及加强伦理先行原则的落实，将会进一步赋能隐私科技的合规能力。

数据安全合规是指企业、机构或个人在处理、传输和存储时必须遵守法律法规和规范。数据安全合规的目的是确保数据的保密性、完整性和可用性，保护用户的隐私权，并防止数据泄露和滥用。数据安全合规包括但不限于以下追踪和监控系统，及时发现和应对数据安全事件，保障数据的安全性和合规性。为了确保数据安全合规，企业、机构或个人需要了解适用于其所在行业或地区的相关法律法规，并制定相应的数据安全政策和流程。此外，数据几个方面：数据隐私保护：数据所有者有权决定其个人信息的使用和传方式，并要求数据处理方采取必要的安全措施保护数据的隐私。数据集和使用：数据处理方须明确告知数据所有者其数据使用目的，并获得合法授权所有者也应保持对自己数据的保护意识，不随意共享个人敏感信息，并选择有信誉和合规的服务提供商来处理和存储数据。。数据处理方在使用数据时必须合法、正当，并遵守法律和道德标准。数据传输安全：数据在传输过程中应采取加密、防护等技术措施，确保数据的完整性和保密性，防止被窃取、篡改或泄露。数据存储安全：数据处理方应选择可靠的

数据安全合规是指企业、机构或个人在处理、传输和存储时必须遵守法律法规和规范。数据安全合规的目的是确保数据的保密性、完整性和可用性，保护用户的隐私权，并防止数据泄露和滥用。数据安全合规包括但不限于以下追踪和监控系统，及时发现和应对数据安全事件，保障数据的安全性和合规性。为了确保数据安全合规，企业、机构或个人需要了解适用于其所在行业或地区的相关法律法规，并制定相应的数据安全政策和流程。此外，数据几个方面：数据隐私保护：数据所有者有权决定其个人信息的使用和传方式，并要求数据处理方采取必要的安全措施保护数据的隐私。数据集和使用：数据处理方须明确告知数据所有者其数据使用目的，并获得合法授权所有者也应保持对自己数据的保护意识，不随意共享个人敏感信息，并选择有信誉和合规的服务提供商来处理和存储数据。。数据处理方在使用数据时必须合法、正当，并遵守法律和道德标准。数据传输安全：数据在传输过程中应采取加密、防护等技术措施，确保数据的完整性和保密性，防止被窃取、篡改或泄露。数据存储安全：数据处理方应选择可靠的

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...

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":...

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•...

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

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。...

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"}...

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：

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。

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