哪家大数据平台好

星环大数据基础平台
星环大数据基础平台(TDH) 是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台,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。目前 TDH 已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地,支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。

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向量数据哪家?在当今大数据和人工智能时代,传统的关系型数据库已经无法完全满足处理非结构化数据的需求。向量数据库作为一种新兴的数据库类型,因其在处理高维向量数据方面的独特优势而备受关注。那么,面对市场上众多的向量数据库产品,究竟哪家更好?这需要我们从多个维度来分析和比较。向量数据库的基本概念向量数据库是专门为存储、索引和查询向量数据而设计的数据库系统。与传统数据库不同,它能够有效处理由机器学习库能否适应数据增长。的向量数据库应该支持水平扩展,能够通过增加节点来处理不断增长的向量集合,同时保持查询性能的稳定性。功能丰富度也是比较点之一。现代向量数据库不仅提供基本的相似性搜索,还支持过滤搜索型数据库则更适合大规模数据存储。分布式架构能够处理海量数据但增加了系统复杂性。一些产品采用专用硬件加速,如GPU或FPGA,来提高搜索性能。索引算法选择也影响数据库特性。基于树的算法、基于图的算法模型生成的嵌入向量,这些向量通常具有数百甚至数千个维度。向量数据库的核心能力在于能够快速找到与查询向量最相似的向量,这一过程被称为"近似最近邻搜索"(ANN)。评估向量数据库的关键指标性能是评估向量
国内哪家大数据分析服务平台比较好?在数字化转型浪潮中,大数据分析服务平台已成为企业提高竞争力的重要工具。面对市场上琳琅满目的选择,如何评估和挑选适合自身需求的大数据分析服务平台,成为许多企业和个人用户关注的问题。本文将从功能特点、技术实力、行业适配性等维度,为您解析国内大数据分析服务平台的现状与选择标准。平台核心功能比较优秀的大数据分析平台通常具备数据采集、存储、处理、分析和可视化等全链条能力展示效果上仍有差异。技术架构与性能表现平台的技术底层直接影响其性能表现。基于云计算架构的平台通常具有更好的弹性扩展能力,能够根据业务需求灵活调整资源。内存计算、列式存储等技术创新显著提高了大数据处理的连续性,减少意外中断风险。行业解决方案适配性不同行业对大数据分析的需求各有侧重。金融行业注重实时风控和精准营销,制造业关注设备物联网数据和生产优化,零售电商则重视用户行为分析和库存预测。因此,评估平台时。在数据采集方面,部分平台支持多源异构数据接入,包括结构化数据库、非结构化文档、实时流数据等。数据处理环节,有效的分布式计算框架和智能算法是关键,能够快速完成海量数据的清洗、转换和计算。分析能力是平台
数据库公司哪家在当今数据驱动的商业环境中,图数据库技术因其在处理复杂关系数据方面的独特优势而日益受到关注。面对市场上众多的图数据库供应商,企业该如何选择适合自己的解决方案?本文将从技术特性、应用一亮点。在处理深度链接查询时,图数据库的响应速度通常比关系型数据库快数倍甚至数百倍。这种性能优势随着数据量和关系复杂度的增加而愈加明显。此外,图数据库的灵活模式使其能够轻松适应业务变化,无需频繁修改数据增长率选择合适的解决方案。开发工具和生态整合同样不容忽视。完善的图形化界面、丰富的API支持和主流编程语言的驱动程序可以显著提高开发效率。与现有数据管道、分析工具和可视化平台的兼容性也会影响整体实施场景和评估标准等多个维度,为您提供客观的参考框架。图数据库的核心价值图数据库与传统关系型数据库的根本区别在于其数据模型。图数据库以节点、边和属性为基础构建数据关系,这种原生图存储方式特别适合处理高度互联的数据。社交网络中的好友关系、金融交易中的资金流向、物流系统中的配送路径,这些场景中的数据关系如果用传统表结构表示,往往需要复杂的多表连接查询,而图数据库可以轻松实现高效遍历。性能表现是图数据库的
大数据平台有哪几个平台在当今数字化时代,大数据已经成为各行各业不可或缺的重要资源。大数据平台作为处理和分析海量数据的核心工具,其重要性不言而喻。面对市场上众多的大数据平台,如何选择适合自己需求的平台成为许多企业和个人面临的难题。本文将介绍几类主流的大数据平台及其特点,帮助读者了解不同平台的适用场景。开源大数据平台开源大数据平台因其灵活性和低成本而受到广泛欢迎。这类平台通常由社区驱动,拥有活跃的了完整的大数据处理链条。商业大数据平台商业大数据平台通常提供一站式的解决方案,集成了数据存储、处理、分析和可视化等功能。这类平台的优势在于易用性和技术支持,企业可以快速部署并投入使用,无需投入大量人力进行系统维护。商业平台往往提供图形化界面和拖拽式操作,降低了大数据技术的使用门槛。一些商业平台专注于云端服务,用户无需管理底层基础设施,只需按需付费即可使用强大的数据处理能力。这种模式特别适合中小企业和初创公司,能够有效控制成本。商业平台通常还提供分析功能,如机器学习和预测分析,帮助企业从数据中挖掘更多价值。云计算厂商提供的大数据服务随着云计算的普及,主要云服务提供商都推出了自己的大数据产品。这些服务
数据中台厂商哪家?在数字化转型浪潮中,数据中台已成为企业构建数据驱动能力的核心基础设施。面对市场上众多数据中台解决方案提供商,企业该如何选择适合自身需求的厂商?本文将从多个维度分析评估数据中台厂商,应对高并发、容量的数据场景。实时计算能力已成为现代数据中台的标配,厂商是否支持流批一体处理架构是重要考量点。在技术架构方面,云原生已成为行业共识,评估厂商是否采用微服务架构、容器化部署以及的关键因素,帮助读者建立科学的选型框架。技术能力评估优秀的数据中台厂商首先应具备坚实的技术基础。在数据处理能力方面,厂商需要支持从数据采集、清洗、存储到分析的全链路技术,能够处理结构化与非结构化数据DevOps实践至关重要。同时,数据安全技术也不容忽视,包括数据加密、访问控制、审计追踪等能力都应纳入评估范围。行业经验积累数据中台建设不是单纯的IT项目,而是业务与技术的深度融合。因此,厂商的行业经验尤为重要。评估厂商时,应关注其在目标行业的成功案例数量与质量,了解其是否具备行业专属的数据模型和解决方案。不同行业对数据中台的需求差异显著。例如,零售行业注重用户行为分析和库存优化,金融行业关注风险控制和合规
星环科技多模数据平台监控软件AquilaInsight,企业级大数据平台智能运维帮手。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。AquilaInsight将星环全线产品的运维数据集成起来,打通跨产品、跨服务、跨集群的运维窗口,提供一站式自动化的运维分析、完备的功能配置,满足不同的运维场景需求。通过可视化的系统监控平台,运维人员可以对系统负载,平台运行状况等指标进行统一管理与监控。多方面多维度的集群监控、预警、分析以及状态检查机制充分赋予了运维人员解决系统异常的能力,对于潜在的严重问题,AquilaInsight预置的告警通知设置能够及时预警,实现事前预警、事中告警、事后分析的全阶段运维。
大数据平台的选型在当今数据驱动的时代,企业面临着海量数据的存储、处理和分析需求,选择合适的大数据平台成为一项关键决策。大数据平台的选型不仅关系到当前业务的顺利运行,更影响着企业未来的数据战略和发展潜力。理解大数据平台的核心功能一个完整的大数据平台通常需要具备四核心能力:数据采集与接入、数据存储与管理、数据处理与分析,以及数据可视化与应用。数据采集需要支持多种来源和格式,包括结构化数据、半结构化与扩展性技术架构是选型的首要考虑因素。分布式架构已成为大数据平台的标准配置,它通过多节点协作来提高处理能力和可靠性。在评估时,需要关注平台的横向扩展能力,即能否通过增加普通服务器来提升整体性能。同时减少软件成本,但可能需要更多的技术团队投入。企业需要根据自身数据规模和发展预期,找到性价比较好的平衡点。生态兼容性与人才储备成熟的大数据平台通常拥有丰富的生态系统,包括各种连接器、插件和第三方工具支持,必须确认平台能够满足这些强制性标准,避免日后出现合规风险。大数据平台选型是一个复杂的决策过程,需要技术、业务和管理层的共同参与。理想的平台应当既能满足当前需求,又具备面向未来的适应能力。企业应当进行充分
的工作转向使用专门的大数据平台来处理,不论是提升速度还是降低成本都有很大的改进空间;现有系统只能展现现状分析,无法提供历史数据分析,无法实现未来客流变化的预测,预判性防备工作暂时依赖人为经验来支撑,难度较大,同时准确性不高。解决方案星环科技以大数据基础平台TDH为数据底座,替代国外传统关系型数据库,利用大数据开发工具TDS进行数据开发和治理,结合智能分析工具Sophon构建基于客流预测算法的大数据项目背景智慧城市轨道交通建设是新基建的重点领域。同时,随着大数据、云计算、AI等新技术不断成熟与普及,智慧城市和轨道交通也不断升级与发展。为了推动城市轨道交通行业信息化健康发展和智慧城市轨道有序建设经验,同时为了提升数字化运营支撑能力,轨道交通清分系统(ACC)平台也建设了客流分析相关的基础展现报表。经过近一年的努力,利用系统数据来支撑地铁规范化运营的能力已初步形成。随着各地铁站点、线路客流逐渐粒度粗,数据应用场景受限;从应用查询效率上看,呈现速度较慢普遍在1分钟左右,目前前端展现数据与后台数据存储处理同为一套服务器;ACC平台目前使用传统关系型数据库,成本较高,能力扩展受限,数据分析方面
大数据平台搭建系统在当今信息爆炸的时代,数据已成为驱动社会发展的新石油。如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据,成为各行各业面临的共同挑战。大数据平台搭建系统应运而生,为企业提供了处理庞大数据集的技术框架和解决方案。大数据平台的基本架构一个完整的大数据平台通常由多个层次组成,每层承担不同的功能。底层是数据采集层,负责从各种来源获取数据,包括传感器、社交媒体、交易记录等。这一层需要解决数据的层通过并行计算框架,将规模计算任务分解到多个计算节点上执行,显著提高了处理效率。关键技术组件分布式计算框架是大数据平台的基石。这种框架能够将计算任务自动分配到集群中的多台机器上并行执行,并在任务失败时模型。大数据平台搭建系统正在不断演进,以适应日新月异的技术环境和业务需求。对于组织而言,构建适合自身特点的大数据平台,将是数字化转型过程中提升竞争力的关键一步。理解这些平台的基本原理和技术特点,有助于做出更明智的技术选型和架构决策。多样性问题,因为数据可能以结构化、半结构化或非结构化的形式存在。数据存储层位于采集层之上,主要解决海量数据的持久化问题。不同于传统的关系型数据库,大数据存储系统通常采用分布式文件系统和分布式数据库技术
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...
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...
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...
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。...
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。
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...
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...