云端大数据平台

随着时代的发展，我们已经进入了一个数字化、信息化的时代。随之而来产生了海量的数据。云端大数据平台以其高效、便捷的优点，成为众多企业喜欢的数据处理工具。什么是云端大数据平台？云端大数据平台是由云计算技术、大数据处理技术、人工智能技术等多种技术融而成的计算平台。简单来说，它就是一个基于云计算技术的大数据处理平台。为什么需要云端大数据平台？数据量越来越大，需要更强的处理能力。传统的数据处理方式已经无法满足业务的需求。而云端大数据平台，可以利用云计算的高效性，处理海量的数据。而且，还可以利用人工智能技术进行智能化的数据分析，挖掘隐藏在数据背后的价值。云端大数据平台采用多层次的安全保障机制，确保数据的安全性、完整性和可靠性。相比传统的本地存储，云端大数据平台拥有更高的可靠性和稳定性。随着数据量的不断增加，瞬时处理数据已经成为一种要求。云端大数据平台可以在数据产生的瞬间就进行处理，同时还可以实现数据的分发、传输和存储。云端大数据平台有助于提高数据处理和分析的效率，同时也可以为企业提供更优质的服务。随着术的不进步和应用场景的不断拓展，云端大数据平台的应用会越来越多。

、用于机器学习的库等，共同构成了一个完整的大数据生态系统。这类平台虽然学习曲线较陡峭，但灵活度高，能够满足各种定制化需求。其次，云端大数据服务平台近年来发展迅速，成为许多企业的首选。这类平台由各大云服务商提供，将复杂的大数据技术封装成简单易用的服务，用户无需关心底层基础设施的维护。云端平台通常提供从数据采集、存储、处理到分析的全套工具链，并且能够根据工作负载自动扩展资源，按实际使用量计费，大大减少分布式，支持从云端到边缘设备的全栈数据处理。无论技术如何变化，好用的大数据平台始终是那些能够帮助企业从数据中提取价值，同时保持灵活性以适应未来挑战的解决方案。好用的大数据平台有哪些？在当今数据驱动的时代，大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。面对海量数据的存储、处理和分析需求，各类大数据平台应运而生，为不同规模、不同行业的企业提供了多样化的解决方案。本文将介绍几种常见且实用的大数据平台类型及其特点，帮助读者了解如何选择适合自身需求的平台。首先，开源大数据平台因其灵活性和成本优势受到广泛欢迎。这类平台通常由社区驱动发展，源代码公开可自由修改

中小企业也能受益。上海本地科技公司星环科技规模并不大，做的是大数据等人工智能基础设施，在云展会上展示了其在数据科学平台、知识图谱、边缘计算平台上的研发成果，并通过直播间，由工作人员详细讲解技术特点。相关智能机器人展示区域参观。本报记者海沙尔摄■本报记者任翀昨天早上，2020世界人工智能大会云端峰会正式召开，大会名称中的“云端”大有意味。原来，今年为防控新冠肺炎疫情，这场高规格的峰会充分利用信息技术除现场嘉宾外，线上3000多名嘉宾同时与会，“3DAI家园”云展览已有逾130万人次观展昨天，2020世界人工智能大会云端峰会在上海世博中心拉开帷幕，世博中心一层设置了智能机器人展示区域。图为观众在，线上线下结合，把论坛和展览全部挪到线上。从线下到线上，既改变了参会方式，更让2020世界人工智能大会具备更广的影响力，支持全球各地的参会者“天涯共此时”。有参观者评价说，云端峰会和云端展览也是中国创新成果的缩影。身处各地却能隔空“拍一拍”大会云端峰会现场只能容纳数百位嘉宾，但线上有3000多名云嘉宾同时参与。从参会体验看，云端峰会名副其实——并非简单地观看会议视频直播，而是处在一个虚拟的会场中。在

容器化部署大数据平台是指利用容器技术来构建、部署和管理大数据平台的一种方法。它将大数据组件封装到容器中，从而实现快速部署、弹性扩展、高效运维和环境一致性。以下是容器化部署大数据平台的核心概念和优势：1.容器化部署的基本概念容器化部署是将应用程序及其依赖项打包到一个独立的容器中，容器运行在宿主机的操作系统之上，共享内核，但彼此隔离。2.容器化部署大数据平台的优势容器化部署大数据平台相比传统的部署实际需求动态分配资源，避免资源浪费，降低硬件成本。3.容器化部署大数据平台的典型架构一个典型的容器化大数据平台架构包括以下部分：（1）容器运行时Docker：用于创建和管理容器。容器镜像仓库：如大数据平台的步骤以下是容器化部署大数据平台的基本步骤：（1）环境准备安装Docker和Kubernetes（如果需要）。配置容器镜像仓库。（2）构建容器镜像为每个大数据组件编写Dockerfile，将方式，具有以下显著优势：（1）快速部署标准化：容器将应用程序及其依赖项打包在一起，形成一个标准化的单元，可以在任何支持容器技术的环境中快速部署。简化安装：无需在每台机器上手动安装和配置大数据组件，只需拉

大数据平台通常包含一系列功能，以支持数据的全生命周期管理，从数据采集、存储、处理、分析到可视化和应用。以下是大数据平台的一些核心功能：数据采集：支持从多种数据源（如数据库、文件系统、API等）采集数据API管理，包括API的创建、发布和监控。数据治理和合规：包括数据质量管理、元数据管理和合规性审计等功能。确保数据符合内部和外部的规定和标准。性能与弹性：云端大数据服务具有快速创建、弹性扩缩容、极致性能等产品特性。全链路数据治理：涵盖资产全景、数据地图、智能监控、数据质量、数据安全、资源优化等多个功能模块。基础资源管理与系统管理：管理大数据平台的硬件资源、网络资源和软件资源。进行系统参数的配置和。支持批处理和实时数据流的采集。数据存储和管理：提供高可靠性和高可用性的分布式存储系统。支持多种数据格式和模型，包括结构化、半结构化和非结构化数据。数据清洗和预处理：数据清洗，去除重复、错误或无关的数据。数据转换，实现数据的标准化和规范化处理。数据加工和管理：包括数据聚合、融合、转换等ETL（提取、转换、加载）操作。数据质量管理，确保数据的准确性和一致性。数据建模：支持数据仓库建模，如星型模型或

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大数据平台有哪几个平台好在当今数字化时代，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

云端AI服务需要向量数据库来存储和管理大规模向量数据，以支持高效的相似性搜索和查询操作。向量数据库的高性能和灵活性为云端AI服务提供了重要支持，共同推动着人工智能时代的发展：1、存储和管理向量数据：在许多云端AI服务中，需要处理和存储大量的向量数据，如图像特征、文本表示、用户偏好等。向量数据库提供了高效的存储和管理方式，能够有效地处理这些向量数据。2、高效的相似性搜索：许多云端AI服务需要进行请求并返回准确的结果。这对于需要实时处理和快速响应的云端AI服务非常重要。4、支持复杂查询操作：向量数据库通常支持复杂的查询操作，如范围查询、近似近邻搜索等。这使得云端AI服务可以灵活地进行各种查询操作，从而满足不同的需求。5、数据一致性和可靠性：向量数据库可以提供数据一致性和可靠性保障，确保云端AI服务中的向量数据存储和处理过程准确无误。相似性搜索操作，例如推荐系统、图像搜索等。向量数据库可以帮助实现高效的相似性搜索，通过计算向量之间的相似度来找到相似的向量。3、快速查询和响应：向量数据库通常具有高性能和低延迟的特点，能够快速响应查询

的数据分析报告，为决策提供依据。服务模式软件即服务（SaaS）：供应商将大数据服务以软件的形式提供给用户，用户通过互联网访问和使用这些服务，无需在本地安装和维护软件和硬件设备。如一些云端的数据分析平台大数据服务是指基于大数据技术和平台，为企业和机构提供的数据采集、存储、处理、分析以及可视化等一系列服务的统称。服务类型数据采集与整合服务数据采集：从各种数据源（如数据库、文件系统、传感器、网络日志等，用户只需上传数据，即可进行各种分析操作。平台即服务（PaaS）：提供大数据处理平台和开发环境，用户可以在平台上开发、测试和部署自己的大数据应用程序。基础设施即服务（IaaS）：主要提供计算、存储批处理框架，对大规模数据集进行批量处理，如数据挖掘、统计分析等。流处理服务：利用流处理平台，实时处理源源不断的数据流，实现实时监控和决策。高级分析服务：运用机器学习、深度学习等技术，进行预测分析、文本、网络等基础设施资源，用户可以根据自己的需求租用这些资源来构建自己的大数据环境。应用领域金融领域：用于风险评估、信贷审批、投资决策、市场预测、反欺诈等，通过对海量金融交易数据和客户数据的分析，提高金融机构

大数据平台是为存储、管理和处理大规模数据而设计的大数据系统。大数据平台能把来自不同渠道的海量数据整合在一个平台上，并提供多种数据处理工具和技术，以帮助企业分析和挖掘大数据。大数据平台的主要功能包括数据采集、清洗、存储、加工、分析和可视化。企业可以利用大数据平台进行更深入的数据分析，发现和解决问题，并更好地理解他们的业务表现和客户需求，进一步优化业务决策。为了应对企业海量数据存储、分析和处理的需求，大数据平台的建设越来越受到企业的关注。如何搭建大数据平台？需求分析：在搭建大数据平台之前，企业需要对自身的需求全面剖析，比如数据量、类型、来源、处理方式、应用场景、用户数量、性能要求等方面，以此为基础来进行后续的工作。基础设施建设：大数据平台的基础设施包括硬件和软件，硬件设施需要考虑的因素包括服务器、网络、存储等，软件层面则包括操作系统、虚拟化技术、Hadoop集群、数据库、数据仓库、数据清洗能够为后续的数据分析和处理提供更全面和准确的支持。大数据存储和分析：大数据平台中核心的任务是存储和分析数据，因此需要选择合适的数据存储和分析技术，以应对数据量迅速增长和带来的挑战。Hadoop是大数据平台

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。...

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...

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。

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...

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...

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...