云存储大数据平台

云原生大数据平台是一种将大数据技术与云原生理念深度融合的平台，它为企业提供了更高效、灵活和可扩展的数据处理和分析解决方案。概念与特点云原生理念融入大数据：云原生大数据平台基于容器、微服务和声明式API等云原生技术构建。通过容器化封装大数据组件，实现组件的隔离和快速部署；采用微服务架构将大数据功能拆分为多个独立的服务，便于开发、维护和扩展；利用声明式API管理平台资源，提高自动化程度。高度弹性和可、高可用性和高扩展性的存储解决方案，适合存储结构化、半结构化和非结构化数据。存储抽象层：通过抽象层将底层存储服务与大数据应用解耦，使应用可以方便地使用不同的存储服务。计算层：计算资源调度与管理：利用容器扩展性：能够根据数据量的增长和业务负载的变化，自动地动态调整计算资源和存储资源。例如，在数据处理高峰时期，平台可以自动增加节点数量以加速处理过程；而在低谷时期，可以减少资源占用，节省成本。敏捷开发与快速部署：支持敏捷的开发模式，开发人员可以快速构建、测试和部署大数据应用。利用容器编排工具，可以轻松实现大数据应用的版本更新和回滚，缩短开发周期，加快业务创新。架构组成容器化的大数据组件：将传统的大数据

可预测的重大变更。云原生技术有利于各组织在公有云、私有云和混合云等新型动态环境中，构建和运行可弹性扩展的应用。面对客户日益增长的海量数据、多种数据结构的实时化、智能化处理需求，云原生的大数据平台创新能力、丰富多样的产品体系、经济高效的部署方式和按需付费的支付模式。星环大数据基础平台-TranswarpDataHub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架构凭借计算存储解耦、资源池化、Serverless等核心技术，提供了高弹性拓展、海量存储、多种数据类型处理及低成本计算分析的能力。相比传统数据库，云原生数据库及数据管理平台天然具备灵活性，能够提供强大的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，还可以替代关系型数据库提升当前业务的应用效能。目前TDH已经在政府、金融、能源多个存储引擎里面的数据，打通不同数据库之间的数据孤岛。TDH中包含了一系列大数据基础软件子产品以支持多种存储模型，主要包括实时流计算引擎Slipstream、关系型分析引擎Inceptor、宽表数据

大数据存储平台是专门设计用于处理和存储大规模数据集的系统，它们具备一系列功能、特点，并适用于多种应用场景。以下是大数据存储平台的主要功能、特点和应用场景的概述：功能数据采集：大数据存储平台能够从多种数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。云化改造：数据存储与计算技术与云融合，提升资源利用率，实现弹性扩缩容。融合一体化：数据存储平台趋向于融合多种技术，提供一体化的解决方案。应用场景商业智能和数据源采集数据，包括数据库、日志、API、传感器等。数据存储：提供海量数据的存储能力，支持结构化、半结构化和非结构化数据。数据处理：具备数据清洗、转换、聚合等功能，以准备数据供进一步分析。数据分析：支持对存储的数据进行深入分析，包括批处理和实时数据处理。数据可视化：将数据分析结果以图形或图表的形式展示，提高数据的可理解性。数据交换：支持数据在不同系统或组织间的共享和交换。数据销毁：提供数据的安全管理，包括数据的销毁机制，以符合数据保护法规。特点高扩展性：能够随着数据量的增长快速增加存储容量，适应PB甚至EB级别的数据存储需求。高性能：提供高吞吐量的数据访问，平衡高吞吐与低延迟的需求，支持批量

大数据云平台是一种基于云计算技术构建的平台，用于存储、处理和分析海量数据。它整合了云计算的弹性计算、存储和网络资源，以及大数据处理技术，如分布式存储、分布式计算、数据挖掘和机器学习等，为企业和组织提供了强大的数据处理能力。通过大数据云平台，用户可以轻松地获取、管理和利用大数据，以支持业务决策、产品创新和市场竞争等。架构层次基础设施层（IaaS）：这是大数据云平台的底层基础，由云服务提供商提供计算、机房建设和运维人员成本。只需按照使用的资源量付费给云服务提供商，降低了大数据处理的成本门槛。快速部署与创新：大数据云平台提供了现成的技术和工具，用户可以快速搭建数据处理环境，进行数据应用的开发和创新。和运维管理。应用场景与优势应用场景：企业数据仓库与数据分析：企业可以利用大数据云平台构建数据仓库，整合来自不同业务系统的数据，进行全面的数据分析互联网行业的用户行为分析：互联网公司可以通过大数据云平台领域，大数据云平台可以用于风险评估，如信用风险、市场风险和操作风险评估。通过分析客户的财务数据、交易记录和信用历史，金融机构可以评估客户的信用风险，做出合理的信贷决策。优势弹性资源配置：大数据云平台

结构化和非结构化大数据。云存储：云存储是将数据存储在平台上，具备高容量和可扩展性，可以方便地访问和管理大规模数据。以上是一些常见的大数据储技术，根据实际需求和应用场景，还可以选择其他的存方案和技术。大数据存储是指存储和管理大规模数据集的技术和系统。随着大数据时代的到来，人们不断产生和收集各种类型的数据，如文本、图像、视频、传感器数据等。由于数据量巨大、数据种类繁多、数据速度快，传统的存储技术已经无法满足大数据处理的需求，因此需要采用新的存储方式和技术来解决大数据存的问题。大数据存储的特点包括：高容量：大数据存储需要具备大规模存储数据的能力，能够容纳海量的数据。高性能：大数据处理需要具备高性能存储系统，能够快速读取和写入数据，以满足对数据的实时分析和查询需求。可扩展性：大数据存储系统需要具备良好的可扩展性，能够根据数据量的增长不断扩展储能力，以适应不断增长的数据需求。数据安全：大数据存储需要确保数据的安全性和完整性，采用多层次的数据备份和容错机制，以保护数据不被丢失或损坏。常见的大数据存储技术包括：分布式文件系统：采用分式存储和复制机制，可以存储和处理大规模数据，具备高容量和可扩展性

大数据云平台是一种融合了大数据技术和云计算技术的综合性平台，它为企业和组织提供了强大的数据处理、存储和分析能力。架构与特点架构：通常采用分层架构，包括基础设施层、数据存储层、数据处理层、数据分析层和，提高资源利用率；容器技术，实现应用的快速部署和弹性伸缩；以及云存储技术，如对象存储，为大数据提供可靠的存储服务。大数据技术：如分布式文件系统用于数据存储，以及内存计算框架，可加速数据处理速度；还有按需计费的模式，用户只需为实际使用的资源付费，无需一次性投入大量资金进行硬件设备的购置和维护，大大降低了企业的大数据建设和运营成本。关键技术云计算技术：包括虚拟化技术，如将物理服务器虚拟化为多个虚拟机数据和分析结果呈现给用户，使用户能够快速理解数据背后的含义，便于做出决策。应用开发与部署：支持用户基于平台开发各种大数据应用，如智能推荐系统、客户细分系统、风险预测系统等，并提供便捷的应用部署和运行环境。应用场景企业数据分析与决策：企业可以利用大数据云平台整合内部的销售、市场、财务、生产等数据，进行全面的数据分析，如客户行为分析、市场趋势预测、产品质量分析等，为企业的战略决策、产品研发、市场营销等

大数据云平台是一种集成了多种大数据处理能力的云服务，其核心能力包括海量数据的存储、计算和管理。大数据云平台通常提供一系列的工具和功能，如数据存储、数据计算、数据分析和数据可视化等，以帮助用户更有数据库、智能分析工具等大数据软件以PaaS云服务的方式ᨀ供给客户，满足客户对数据平台的多租户、弹性可扩展和使用灵活性的要求，可以在一个云平台上支撑大量的用户需求和数字化应用，适用于建设大型企业的数字化基础设施、城市大数据中心的数据平台、企业级数据应用云以及跨多数据中心的数据平台等场景。TDC是业内较早采用云原生技术来实现大数据产品的PaaS化，基于容器云技术实现云平台的多租户能力，从而企业可按需将数据效地处理、管理和利用大数据。星环科技数据云平台-TranswarpDataCloudTranswarpDataCloud（简称TDC）是一款基于容器技术的数据云平台，支持将大数据基础平台、分布式关系型计算、数据科学平台、分布式交易数据库等大数据云产品，满足用户在数据查询分析、数据工程、数据科学、数据应用和数据共享交换等业务场景下的数据开发要求。同时基于TDCᨀ供的应用市场、DevOps工具集、API

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。

从0到1：能源大数据平台的崛起之路能源大数据平台：数字时代的能源新引擎能源大数据平台，是一个运用大数据、云计算、人工智能等先进信息技术，对能源生产、传输、存储、消费等全生命周期中产生的海量数据进行收集、存储、处理、分析和应用的综合性平台。这些数据涵盖了能源企业的运营数据、能源设备的运行数据、能源市场的交易数据、用户的用能行为数据等多个维度，其规模庞大、类型多样、价值密度低但潜在价值巨大。能源大数据一个完整的数据集。平台架构搭建平台架构搭建是能源大数据平台建设的核心环节，它决定了平台的性能、可扩展性和稳定性。能源大数据平台的技术架构通常包括数据存储、计算、分析等模块。数据存储模块负责存储海量的能源机构提供了决策的重要依据。另一方面，能源大数据平台是实现能源行业智能化运营的核心支撑。借助数据分析和人工智能算法，能够深入挖掘数据背后的规律和趋势，实现能源生产的精准调度、能源设备的智能运维、能源市场的有效预测以及用户用能的优化管理，从而显著提升能源行业的运营效率和经济效益。此外，能源大数据平台还有助于推动能源行业的创新发展，催生新的业务模式和服务形态，如能源电商、能源金融、综合能源服务等，为能源行业

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库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。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB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，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...