图谱数据服务平台

数据服务平台是一种通过整合、处理和分析大量数据，为企业内部和外部用户提供各种数据相关服务的综合性平台。功能特点数据整合与管理：能够接入多种数据源，如数据库、文件系统、云存储、物联网设备等，将分散的数据服务平台的界面，包括各种数据应用和工具，如数据分析报表、数据可视化大屏、数据挖掘工具等。关键技术数据集成技术：如ETL工具、数据同步工具等，用于实现不同数据源之间的数据抽取、转换和加载，确保数据的基础。容器与微服务技术：通过容器化技术，实现数据服务平台的快速部署和弹性扩展。微服务架构则将平台的不同功能模块拆分成独立的微服务，提高系统的可维护性和可扩展性。API网关技术：用于管理和保护数据服务平台记录、市场数据等，建立风险评估模型，为金融机构提供风险预警和决策支持，防范金融风险。发展趋势智能化：随着人工智能技术的不断发展，数据服务平台将越来越智能化，如自动推荐合适的数据分析算法、自动生成数据分析报告等。云原生：基于云原生架构构建数据服务平台，充分利用云计算的弹性、敏捷性和成本优势，实现平台的快速部署、弹性扩展和按需付费。融合化：与物联网、区块链等技术融合，实现更广泛的数据采集和更安全的数据共享，拓展数据服务平台的应用场景和功能。

数据服务平台是一种提供数据相关支持和服务的系统，它通过云计算、大数据技术等手段，为用户提供数据采集、传输、存储、处理、交换、销毁等一系列服务。以下是数据服务平台的一些关键功能和特点：数据采集与存储：数据服务平台可以帮助组织和个人收集和存储各种类型的数据，包括结构化数据、非结构化数据以及实时数据流，并提供灵活的存储方案。数据清洗与整合：平台提供数据清洗和整合工具，帮助用户处理和净化数据，自动发现并纠正数据中的错误和缺失值，并将来自不同源头的数据整合在一起。数据分析与挖掘：数据服务平台提供数据分析和挖掘工具，用于发现数据中的模式、趋势和关联性，帮助用户提取有价值的信息以支持决策。数据可视化与报告：平台可以将分析结果以直观和易懂的方式呈现给用户，通过可视化工具和报告生成器，创建丰富、交互式的数据可视化图表和报告。数据安全与隐私：数据服务平台致力于保护数据的安全性和隐私性，提供身份验证、数据加密管理：数据服务平台通常包括服务目录，展示各目录下的数据服务类型、服务流程和数据资产目录。它还支持API的管理，包括API的创建、发布和监控。性能监控实时化：数据服务接口面向产品应用，需要实时监控接口

大数据服务平台是为各类企业和机构提供数据存储、数据处理、数据分析等服务的综合性平台。大数据服务平台是大数据生态系统中的重要组成部分，为企业和机构提供了一个高效、可靠、安全的数据处理环境，帮助其解决数据处理难题，发掘数据价值，提高业务水平。大数据服务平台的构建需要综合运用各种技术，包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据处理、数据分析、数据挖掘等。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub的在线数据服务、数据集市、数据仓库、数据湖、文本搜索、图存储分析、空间数据存储、实时数据处理等各类大数据业务场景，在金融、交通、政府、能源等多个行业积累了大量案例，可以替代Oracle、IBMDB2、Teradata等传统主流数据库在分析型场景中的应用及替代ElasticSearch在分布式搜索场景中的应用。星环大数据基础平台TDH是公司自主研发的一站式大数据基础平台，包括多个大数据存储与分析产品，能够存储PB级别的海量数据，可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式，提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。TDH是通用的高性能大数据平台，提供标准的SQL开发接口，有着优秀的数据库兼容性，不仅可以帮助各个行业用户开发创新的数字化业务

各种安全措施，如身份验证、数据加密和访问控制，以确保只有授权的用户可以访问和处理数据。数据共享与协作：数据服务可以促进组织内外的数据共享和协作。它提供了共享数据的机制和平台，使用户能够轻松地与他人共享数据，并在数据上进行协作和交流。工具与平台：数据服务相关的工具和平台包括数据集成工具、数据开发治理平台、数据可视化工具等。数据服务是指为用户、应用程序、系统或其他数据服务提供者提供数据访问、数据存储、数据处理等相关功能的服务。数据服务的目标是通过提供高效、可靠、安全的数据服务来支持各种业务需求和决策过程。以下是数据服务的一些关键要素和应用场景：数据收集与存储：数据服务可以帮助组织和个人收集和存储各种类型的数据，如结构化数据（如数据库）、非结构化数据（如文本文件和图像）以及实时数据流。数据服务提供了灵活的存储方案，可以适应不同规模和类型的数据。数据清洗与整合：数据服务提供强大的数据清洗和整合工具，帮助用户处理和净化数据。它可以自动发现并纠正数据中的错误和缺失值，还可以将来自不同源头的数据整合在一起，以创建更全面和

数据服务管理是指在数据管理平台上提供数据或数据分析结果的服务，包括企业内部数据共享和外部数据流通。其主要功能和特点如下：核心功能数据服务创建：支持将单个物理表或多个物理表进行关联形成逻辑表，并基于手段，降低数据安全管控成本。数据共享与协作：促进组织内外的数据共享和协作，提供共享数据的机制和平台。价值统一接口标准：通过标准化的数据服务接口，简化了数据调用和集成的复杂性，提高了数据使用的便捷性。提高此创建API。数据服务管理和运维：包括服务的创建、开发、发布上线以及被业务请求调用。支持服务的运维监控和告警，便于开发运维人员及时发现并修正问题。数据安全与合规：通过API申请调用、鉴权控流、白名单等数据接入效率：数据服务管理可以快速响应业务需求，实现数据的快速接入和使用。保障数据安全与合规：通过严格的安全控制措施，确保数据在共享和使用过程中的安全性和合规性。支持业务快速响应和决策：数据服务管理能够及时提供所需的数据支持，帮助业务部门快速做出决策。应用场景企业内部数据共享：在企业内部，不同部门之间可以通过数据服务实现数据的共享和协作，提高工作效率。跨组织数据交换：在合作伙伴之间，通过数据服务

数据服务中心是指提供数据存储、处理、传输、交换和管理等服务的设施或平台。以下是数据服务中心的一些核心功能和服务内容：数据存储：数据服务中心提供安全、高效的数据存储空间，涵盖业务数据、用户信息以及多媒体内容，确保数据的安全性、完整性和高可用性。数据处理：数据服务中心拥有必要的计算资源，能够快速处理和分析大量数据，支持科学模拟、数据分析、人工智能等复杂计算任务的执行。数据分发：确保数据可以高效地传输。数据服务创建与管理：数据服务中心提供简易向导和灵活脚本两种模式，降低开发门槛、提高开发效率、统一代码质量，方便管理变更。运维监控和告警：支持数据服务的运维监控和告警，便于开发运维人员根据异常数据或告警通知，及时发现并修正问题。统一接口标准：提供统一的数据接口标准和服务元信息，规范接口开发，减少下游应用对接工作量，提升数据接入效率。数据安全与合规保障：减少明细、敏感数据在应用侧的存储和暴露，使用统一平台数据安全管控策略，通过API申请调用、鉴权控流、白名单等手段，降低数据安全管控成本。：确保数据中心的服务即使在硬件故障或其他问题发生时也能持续运行，采用冗余和备份策略确保服务的连续性。支持互联网服务：数据中心作为互联网服务的支撑者，确保用户随时随地能够访问网站、应用程序和其他在线服务

大数据服务平台是一种集成了数据采集、存储、处理、分析和可视化等多种功能，以云计算和分布式技术为基础，为企业和组织提供海量数据管理和深度挖掘服务，帮助其实现数据驱动决策和业务创新的综合性平台。功能特点。智能城市建设：在城市管理中，分析交通、能源、环境等数据，实现智能交通管理、能源优化调配、环境污染监测等，提高城市的运行效率和居民生活质量。发展趋势智能化：随着人工智能技术的不断发展，大数据服务平台将更加分析工具和算法，如SQL查询、机器学习算法、深度学习模型等，支持用户进行交互式分析和探索性分析。数据服务层：将分析结果以API接口、报表、可视化等形式提供给用户，方便用户进行数据消费和决策支持。管理层：负责平台的管理和监控，包括用户管理、资源管理、任务管理、监控告警等功能，确保平台的稳定运行和高效使用。应用场景企业决策支持：帮助企业整合内部和外部数据，通过数据分析和挖掘，为企业的战略规划、市场分析、产品研发、客户服务等提供决策依据。市场营销与客户洞察：分析消费者的行为数据、偏好数据等，实现精准营销、客户细分、客户流失预测等，提高营销效果和客户满意度。金融风险防控：在金融领域，通过对海量金融交易数据

数据服务是指为用户、应用程序、系统或其他数据服务提供者提供数据访问、数据存储、数据处理等相关功能的服务。以下是一些常见的数据服务类型：数据采集服务：包括从各种来源收集数据的服务，如传感器、社交媒体在各个环节之间的流畅传递，降低数据传输的延迟和风险。数据安全服务：通过加密、权限管理等手段，保障数据的安全性，防范数据泄露和恶意攻击。实时数据服务：提供实时更新的数据，确保企业能够及时响应市场变化和业务需求，做出迅速决策。数据可视化服务：将数据以直观的方式呈现出来的服务，通过图表、图形和报告等形式，帮助用户更快速地理解复杂数据，并做出决策。数据共享与协作服务：促进组织内外的数据共享和协作，提供共享数据的机制和平台，使用户能够轻松地与他人共享数据，并在数据上进行协作和交流。、网站访问等，确保企业获取全面、及时的数据。数据存储服务：提供高效可靠的数据存储解决方案，包括云存储、数据库管理等，确保数据的安全和可访问性。数据处理服务：包括数据清洗、转换、整合等处理过程，确保数据的质量和一致性，为后续的分析提供可靠基础。数据分析服务：利用各种分析工具和算法，对数据进行深入挖掘，提取有价值的信息，为企业提供决策支持和业务优化建议。数据传输服务：提供安全高效的数据传输通道，确保数据

大数据服务平台搭建在当今信息爆炸的时代，数据已成为推动社会进步和经济发展的重要资源。如何有效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为各行各业面临的共同挑战。大数据服务平台的搭建，正是为了解决这一问题而诞生的技术方案。本文将介绍大数据服务平台的基本概念、核心组件以及搭建过程中的关键考量。大数据服务平台概述大数据服务平台是一个集数据采集、存储、处理、分析和可视化于一体的综合性系统。它能够处理结构化、半结构化和非结构化的海量数据，并通过各种算法和工具提取有价值的信息，为决策提供支持。这类平台通常具备高扩展性、高可靠性和高性能的特点，能够应对不断增长的数据量和复杂的分析需求。核心组件一个完整的大数据服务来，便于理解和决策。搭建过程中的关键考量在搭建大数据服务平台时，需要考虑以下几个重要因素：首先要明确业务需求。不同的行业和应用场景对大数据平台的要求各不相同。例如，金融行业可能更注重实时性和安全性，而电很重要。一个好的大数据服务平台应该提供友好的用户界面和丰富的API，让不同技术背景的用户都能方便地使用。同时，完善的文档和技术支持也能大大减少使用门槛。还要考虑成本效益。大数据平台的建设和维护需要投入

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，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。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...