大模型重塑数据中台

数据中台技术中台业务中台：企业数字化转型的三驾马车在数字化转型浪潮中，企业纷纷寻求更高效、更智能的运营方式。数据中台、技术中台和业务中台作为三大核心支撑平台，正在重塑企业的IT架构和业务模式。这三大中台各司其职又相互协作，共同推动企业向数字化、智能化方向迈进。数据中台：企业智慧的核心引擎数据中台是企业数据资产的管理中枢，它解决了传统企业数据孤岛的问题，将分散在各个系统中的数据统一汇聚、治理和。企业建设中台不是目的，而是手段。成功的数字化转型需要根据企业实际情况，合理规划三大中台的建设路径和优先级。一般来说，技术中台是基础，应当先行建设；数据中台需要长期积累，宜尽早启动；业务中台则需结合具体标准化。通过建立数据中台，企业能够实现数据的"一次采集、多处使用"，大大提高了数据利用效率。数据中台的核心功能包括数据采集、存储、计算、治理和服务。它不仅仅是技术平台，更是一种数据运营理念。良好的数据中台能够支持实时数据分析，为业务决策提供即时依据；能够构建统一的数据资产目录，让业务人员也能轻松找到所需数据；能够提供标准化的数据服务接口，支持各类应用快速调用数据。数据中台的价值在于将数据从成本中心

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数据中台技术中台业务中台：企业数字化转型的三驾马车在数字化转型浪潮中，企业纷纷寻求更高效、更智能的运营方式。数据中台、技术中台和业务中台作为三大核心支撑平台，正在重塑企业的IT架构和业务模式。这三大中台各司其职又相互协作，共同推动企业向数字化、智能化方向迈进。数据中台：企业智慧的核心引擎数据中台是企业数据资产的管理中枢，它解决了传统企业数据孤岛的问题，将分散在各个系统中的数据统一汇聚、治理和手段。成功的数字化转型需要根据企业实际情况，合理规划三大中台的建设路径和优先级。一般来说，技术中台是基础，应当先行建设；数据中台需要长期积累，宜尽早启动；业务中台则需结合具体业务场景逐步构建。标准化。通过建立数据中台，企业能够实现数据的"一次采集、多处使用"，大大提高了数据利用效率。数据中台的核心功能包括数据采集、存储、计算、治理和服务。它不仅仅是技术平台，更是一种数据运营理念。良好的数据中台能够支持实时数据分析，为业务决策提供即时依据；能够构建统一的数据资产目录，让业务人员也能轻松找到所需数据；能够提供标准化的数据服务接口，支持各类应用快速调用数据。数据中台的价值在于将数据从成本中心

数据中台与技术中台：企业数字化转型的双引擎在数字化转型浪潮中，数据中台和技术中台作为两大核心架构概念，正在重塑企业的技术基础设施和业务运营模式。它们虽然名称相似，却各司其职，共同构成了现代企业数字用户全渠道行为数据，精准优化广告投放；风控部门可以综合多源数据，构建更完整的风险评估模型。数据中台的价值不仅在于技术实现，更在于建立了企业级的数据标准和治理体系，确保了数据的准确性、一致性和安全性。与能力的基石。数据中台的核心使命是实现企业数据的资产化、服务化和价值化。它不是一个简单的数据仓库升级版，而是一套完整的体系，包含数据采集、存储、计算、治理、服务和可视化等全链路能力。数据中台解决了传统企业技术中台不同，数据中台更专注于数据的全生命周期管理。它通常包含离线计算和实时计算两套处理体系，支持从批处理到流式计算的各种场景。数据中台的另一个特点是强调数据的业务属性，通常会按照主题域（如用户域、商品域、交易域）来组织数据，而非单纯的技术视角。这种组织方式大大降低了业务人员使用数据的门槛，加速了数据驱动决策的进程。技术中台则着眼于企业基础技术能力的沉淀和复用。它是各种通用技术组件的集合体，旨在

数据中台与技术中台：企业数字化转型的双引擎在数字化转型浪潮中，数据中台和技术中台作为两大核心架构概念，正在重塑企业的技术基础设施和业务运营模式。它们虽然名称相似，却各司其职，共同构成了现代企业数字用户全渠道行为数据，精准优化广告投放；风控部门可以综合多源数据，构建更完整的风险评估模型。数据中台的价值不仅在于技术实现，更在于建立了企业级的数据标准和治理体系，确保了数据的准确性、一致性和安全性。与能力的基石。数据中台的核心使命是实现企业数据的资产化、服务化和价值化。它不是一个简单的数据仓库升级版，而是一套完整的体系，包含数据采集、存储、计算、治理、服务和可视化等全链路能力。数据中台解决了传统企业技术中台不同，数据中台更专注于数据的全生命周期管理。它通常包含离线计算和实时计算两套处理体系，支持从批处理到流式计算的各种场景。数据中台的另一个特点是强调数据的业务属性，通常会按照主题域（如用户域、商品域、交易域）来组织数据，而非单纯的技术视角。这种组织方式大大降低了业务人员使用数据的门槛，加速了数据驱动决策的进程。技术中台则着眼于企业基础技术能力的沉淀和复用。它是各种通用技术组件的集合体，旨在

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。

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"}...

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

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•...

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。...

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":...

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