数据流通 行为审计

威胁。一旦发现异常的访问行为，如大量的非法登录尝试或数据被异常修改，系统能够及时发出警报，并采取相应的措施进行防范。数据隐私：个人防线数据隐私是个人在数据流通中的最后一道防线，保护数据隐私是维护个人解锁企业数据流通：构建要素方案新蓝图数据流通，价值涌动数据流通，宛如数字时代的澎湃浪潮，正以其磅礴之力重塑着经济与社会的发展格局。在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是孤立的信息片段，而是蕴含着巨大能量的宝藏，等待着通过流通被挖掘和释放。在创新领域，数据流通更是创新的强大催化剂。不同领域的数据汇聚在一起，能够碰撞出创新的火花，为科技创新和产业升级提供源源不断的动力。从社会层面来说，数据流通运行效率，改善居民生活质量。数据流通要素数据质量：流通基石数据质量是数据流通的基石，其重要性不言而喻。高质量的数据具备准确性、完整性、一致性和时效性等关键特征。准确无误的数据能够为决策提供可靠依据，避免因及时满足客户需求。时效性则要求数据能够及时反映最新的情况。数据安全：坚固盾牌数据安全是数据流通的坚固盾牌，它是保障数据流通顺利进行的关键。在数据流通的过程中，数据面临着诸多安全威胁，如数据泄露、篡改

威胁。一旦发现异常的访问行为，如大量的非法登录尝试或数据被异常修改，系统能够及时发出警报，并采取相应的措施进行防范。数据隐私：个人防线数据隐私是个人在数据流通中的最后一道防线，保护数据隐私是维护个人解锁企业数据流通：构建要素方案新蓝图数据流通，价值涌动数据流通，宛如数字时代的澎湃浪潮，正以其磅礴之力重塑着经济与社会的发展格局。在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是孤立的信息片段，而是蕴含着巨大能量的宝藏，等待着通过流通被挖掘和释放。在创新领域，数据流通更是创新的强大催化剂。不同领域的数据汇聚在一起，能够碰撞出创新的火花，为科技创新和产业升级提供源源不断的动力。从社会层面来说，数据流通运行效率，改善居民生活质量。数据流通要素数据质量：流通基石数据质量是数据流通的基石，其重要性不言而喻。高质量的数据具备准确性、完整性、一致性和时效性等关键特征。准确无误的数据能够为决策提供可靠依据，避免因及时满足客户需求。时效性则要求数据能够及时反映最新的情况。数据安全：坚固盾牌数据安全是数据流通的坚固盾牌，它是保障数据流通顺利进行的关键。在数据流通的过程中，数据面临着诸多安全威胁，如数据泄露、篡改

的流通范围和条件，采取差异化的管理措施。数据流通平台建设：建立规范的数据流通平台，提供数据交易、共享等服务，通过平台实现数据的标准化、规范化流通，同时便于对数据流通活动进行监管和审计。安全技术保障：运用数据加密、访问控制、数据脱敏、区块链等技术手段，保障数据在流通中的安全，防止数据泄露、篡改等风险。监管与评估：建立专门的数据流通监管机构，加强对数据流通活动的监督检查，对数据流通的合规性、安全性等进行评估，对违法违规行为进行处罚，同时建立数据流通效果评估机制，及时调整治理措施。数据流通是指数据在不同主体、不同系统、不同区域之间的流动和共享过程，以下是关于数据流通及其治理的详细介绍：数据流通的形式和场景企业内部流通：企业内部不同部门、不同业务系统之间的数据共享和交互，例如进度数据，金融机构与企业之间交换信用数据等。跨行业流通：涉及多个不同行业之间的数据流通，如医疗行业与保险行业共享患者医疗数据用于保险理赔，交通行业与城市规划行业提供交通流量数据辅助城市规划等。面向公众流通：政府部门或企业将一些经过处理和脱敏的数据向社会公众开放，如政府公开的经济统计数据、气象数据，企业发布的市场研究报告等。数据流通的重要性促进数据价值释放：数据只有在流通中才能实现其价值的最大化

威胁。一旦发现异常的访问行为，如大量的非法登录尝试或数据被异常修改，系统能够及时发出警报，并采取相应的措施进行防范。数据隐私：个人防线数据隐私是个人在数据流通中的最后一道防线，保护数据隐私是维护个人解锁企业数据流通：构建要素方案新蓝图数据流通，价值涌动数据流通，宛如数字时代的澎湃浪潮，正以其磅礴之力重塑着经济与社会的发展格局。在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是孤立的信息片段，而是蕴含着巨大能量的宝藏，等待着通过流通被挖掘和释放。在创新领域，数据流通更是创新的强大催化剂。不同领域的数据汇聚在一起，能够碰撞出创新的火花，为科技创新和产业升级提供源源不断的动力。从社会层面来说，数据流通运行效率，改善居民生活质量。数据流通要素数据质量：流通基石数据质量是数据流通的基石，其重要性不言而喻。高质量的数据具备准确性、完整性、一致性和时效性等关键特征。准确无误的数据能够为决策提供可靠依据，避免因及时满足客户需求。时效性则要求数据能够及时反映最新的情况。数据安全：坚固盾牌数据安全是数据流通的坚固盾牌，它是保障数据流通顺利进行的关键。在数据流通的过程中，数据面临着诸多安全威胁，如数据泄露、篡改

的流通范围和条件，采取差异化的管理措施。数据流通平台建设：建立规范的数据流通平台，提供数据交易、共享等服务，通过平台实现数据的标准化、规范化流通，同时便于对数据流通活动进行监管和审计。安全技术保障：运用数据加密、访问控制、数据脱敏、区块链等技术手段，保障数据在流通中的安全，防止数据泄露、篡改等风险。监管与评估：建立专门的数据流通监管机构，加强对数据流通活动的监督检查，对数据流通的合规性、安全性等进行评估，对违法违规行为进行处罚，同时建立数据流通效果评估机制，及时调整治理措施。数据流通是指数据在不同主体、不同系统、不同区域之间的流动和共享过程，以下是关于数据流通及其治理的详细介绍：数据流通的形式和场景企业内部流通：企业内部不同部门、不同业务系统之间的数据共享和交互，例如进度数据，金融机构与企业之间交换信用数据等。跨行业流通：涉及多个不同行业之间的数据流通，如医疗行业与保险行业共享患者医疗数据用于保险理赔，交通行业与城市规划行业提供交通流量数据辅助城市规划等。面向公众流通：政府部门或企业将一些经过处理和脱敏的数据向社会公众开放，如政府公开的经济统计数据、气象数据，企业发布的市场研究报告等。数据流通的重要性促进数据价值释放：数据只有在流通中才能实现其价值的最大化

的流通范围和条件，采取差异化的管理措施。数据流通平台建设：建立规范的数据流通平台，提供数据交易、共享等服务，通过平台实现数据的标准化、规范化流通，同时便于对数据流通活动进行监管和审计。安全技术保障：运用数据加密、访问控制、数据脱敏、区块链等技术手段，保障数据在流通中的安全，防止数据泄露、篡改等风险。监管与评估：建立专门的数据流通监管机构，加强对数据流通活动的监督检查，对数据流通的合规性、安全性等进行评估，对违法违规行为进行处罚，同时建立数据流通效果评估机制，及时调整治理措施。数据流通是指数据在不同主体、不同系统、不同区域之间的流动和共享过程，以下是关于数据流通及其治理的详细介绍：数据流通的形式和场景企业内部流通：企业内部不同部门、不同业务系统之间的数据共享和交互，例如进度数据，金融机构与企业之间交换信用数据等。跨行业流通：涉及多个不同行业之间的数据流通，如医疗行业与保险行业共享患者医疗数据用于保险理赔，交通行业与城市规划行业提供交通流量数据辅助城市规划等。面向公众流通：政府部门或企业将一些经过处理和脱敏的数据向社会公众开放，如政府公开的经济统计数据、气象数据，企业发布的市场研究报告等。数据流通的重要性促进数据价值释放：数据只有在流通中才能实现其价值的最大化

威胁。一旦发现异常的访问行为，如大量的非法登录尝试或数据被异常修改，系统能够及时发出警报，并采取相应的措施进行防范。数据隐私：个人防线数据隐私是个人在数据流通中的最后一道防线，保护数据隐私是维护个人解锁企业数据流通：构建要素方案新蓝图数据流通，价值涌动数据流通，宛如数字时代的澎湃浪潮，正以其磅礴之力重塑着经济与社会的发展格局。在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是孤立的信息片段，而是蕴含着巨大能量的宝藏，等待着通过流通被挖掘和释放。在创新领域，数据流通更是创新的强大催化剂。不同领域的数据汇聚在一起，能够碰撞出创新的火花，为科技创新和产业升级提供源源不断的动力。从社会层面来说，数据流通运行效率，改善居民生活质量。数据流通要素数据质量：流通基石数据质量是数据流通的基石，其重要性不言而喻。高质量的数据具备准确性、完整性、一致性和时效性等关键特征。准确无误的数据能够为决策提供可靠依据，避免因及时满足客户需求。时效性则要求数据能够及时反映最新的情况。数据安全：坚固盾牌数据安全是数据流通的坚固盾牌，它是保障数据流通顺利进行的关键。在数据流通的过程中，数据面临着诸多安全威胁，如数据泄露、篡改

威胁。一旦发现异常的访问行为，如大量的非法登录尝试或数据被异常修改，系统能够及时发出警报，并采取相应的措施进行防范。数据隐私：个人防线数据隐私是个人在数据流通中的最后一道防线，保护数据隐私是维护个人解锁企业数据流通：构建要素方案新蓝图数据流通，价值涌动数据流通，宛如数字时代的澎湃浪潮，正以其磅礴之力重塑着经济与社会的发展格局。在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是孤立的信息片段，而是蕴含着巨大能量的宝藏，等待着通过流通被挖掘和释放。在创新领域，数据流通更是创新的强大催化剂。不同领域的数据汇聚在一起，能够碰撞出创新的火花，为科技创新和产业升级提供源源不断的动力。从社会层面来说，数据流通运行效率，改善居民生活质量。数据流通要素数据质量：流通基石数据质量是数据流通的基石，其重要性不言而喻。高质量的数据具备准确性、完整性、一致性和时效性等关键特征。准确无误的数据能够为决策提供可靠依据，避免因及时满足客户需求。时效性则要求数据能够及时反映最新的情况。数据安全：坚固盾牌数据安全是数据流通的坚固盾牌，它是保障数据流通顺利进行的关键。在数据流通的过程中，数据面临着诸多安全威胁，如数据泄露、篡改

威胁。一旦发现异常的访问行为，如大量的非法登录尝试或数据被异常修改，系统能够及时发出警报，并采取相应的措施进行防范。数据隐私：个人防线数据隐私是个人在数据流通中的最后一道防线，保护数据隐私是维护个人解锁企业数据流通：构建要素方案新蓝图数据流通，价值涌动数据流通，宛如数字时代的澎湃浪潮，正以其磅礴之力重塑着经济与社会的发展格局。在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是孤立的信息片段，而是蕴含着巨大能量的宝藏，等待着通过流通被挖掘和释放。在创新领域，数据流通更是创新的强大催化剂。不同领域的数据汇聚在一起，能够碰撞出创新的火花，为科技创新和产业升级提供源源不断的动力。从社会层面来说，数据流通运行效率，改善居民生活质量。数据流通要素数据质量：流通基石数据质量是数据流通的基石，其重要性不言而喻。高质量的数据具备准确性、完整性、一致性和时效性等关键特征。准确无误的数据能够为决策提供可靠依据，避免因及时满足客户需求。时效性则要求数据能够及时反映最新的情况。数据安全：坚固盾牌数据安全是数据流通的坚固盾牌，它是保障数据流通顺利进行的关键。在数据流通的过程中，数据面临着诸多安全威胁，如数据泄露、篡改

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

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。

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•...

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：

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...

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"}...

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...

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":...

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