大数据平台替换方案

大数据平台国产化替换是指将原有的国外大数据平台或技术替换为国产的大数据平台及相关技术，以实现自主可控、安全可靠、符合国内法规和业务需求的数据处理与管理环境，主要包括以下几个方面：替换原因安全与自主可控需求：随着数据安全重要性的日益提升，国外大数据平台可能存在数据安全隐患，如数据泄露风险、对国外技术供应商的依赖等。国产化替换可以使企业和组织对数据的存储、处理和管理拥有更高的控制权，减少外部安全威胁：国产大数据平台通常在成本方面具有一定优势，包括软件采购成本、维护成本等。同时，国内供应商能够提供更及时、本地化的技术支持和服务，方便企业快速解决问题，提高系统的运行效率和稳定性。替换内容硬件层面：将原有的国外服务器、存储设备等硬件替换为主流国产CPU平台以及配套的国产存储设备等，确保硬件底层的自主可控。软件层面：操作系统：采用国产操作系统替代国外操作系统，为大数据平台提供稳定、安全的运行环境灵活性。数据管理与分析工具：替换国外的数据可视化工具、ETL工具、BI工具等，使用国产的或开源并在国内进行深度优化的工具，实现数据的高效管理、转换和分析。替换过程评估与规划：对现有大数据平台的业务功能

，制定详细的替换方案和项目计划，明确各阶段的目标、任务和时间节点。准备阶段：根据选型结果，采购和部署国产化大数据平台所需的硬件设备和软件系统。搭建测试环境，对国产化平台进行功能和性能测试，确保其稳定可靠国产化大数据平台替换CDH是企业实现自主可控、保障数据安全和满足合规要求的重要举措，以下为你介绍一些相关的案例、难点、注意事项和步骤：替换难点技术兼容性：CDH有其特定的技术架构和生态体系，国产化，开发和测试的工作量较大。人才短缺：国产化大数据平台相对较新，市场上熟悉其技术和操作的专业人才相对较少。企业缺乏既有国产化平台技术知识，又有CDH替换经验的专业人员，给替换工作的实施和后续运维带来困难大数据平台需要在数据存储格式、计算模型、接口等方面与CDH兼容，以确保原有数据和应用能够顺利迁移。比如部分国产平台的文件系统与CDH的HDFS在数据块大小、存储策略等方面存在差异，需要进行数据格式转换和。注意事项充分评估需求：全面梳理企业当前的业务需求、数据量、数据处理场景等，结合国产化平台的功能和性能特点，确定是否能够满足企业未来发展需求。选择合适的平台：目前国产大数据平台众多，要从技术实力、产品

方案，成功完成了新老系统的升级替换，为行业树立了反洗钱技术应用的新标杆。技术创新，助力反洗钱工作数智化升级1、大数据平台的构建此次推出的反洗钱解决方案，基于强大的大数据平台，能够整合来自多个渠道和产品的中间件，星环ArgoDB大数据平台，做到了系统全链路信创化，从硬件、WEB中间件到大数据平台都做到全方位的安全自主可控。依托于携宁大数据反洗钱平台的高效计算分析模型以及全平台统一指标模板做到了海量数据的其他金融机构提供了宝贵的经验和参考。我们坚信，通过各方的共同努力，信创国产化将在金融行业中发挥更大的作用，为维护国家金融安全和促进经济高质量发展作出重要贡献。此次推出的反洗钱大数据版本信创方案，不仅第二次向社会征求意见。此次修订草案的修改条文数量多、规则变化重大，反映出我国反洗钱监管制度的重要发展方向，其中最核心的态度是“强监管是修法的核心”。在这样的背景下，华安基金推出了一款反洗钱大数据版本信创数据，实现对客户、产品线及业务数据的全面覆盖。通过对数据价值的深度挖掘，该系统能够更有效地识别潜在洗钱风险，提升反洗钱工作的精准度和效率。方案中采用了微服务架构设计，具备高可用特性，选型采用了东方通

CDH的替换解决方案：大数据平台的新选择在大数据技术快速发展的今天，曾经的主流大数据平台，正面临前所未有的挑战。随着云计算、容器化等新技术的普及，企业开始寻求更灵活、更具成本效益的CDH替代方案的测试计划、做好数据备份和验证等。大数据平台的演进不会停止，未来的趋势将更加注重智能化、自动化和服务化。企业需要保持技术敏感度，持续评估和优化自身的大数据架构。选择合适的CDH替代方案，不仅是为了解决当前问题，更是为未来的数据驱动创新奠定基础。。CDH的局限性CDH作为传统大数据平台的代表，在架构设计上存在明显不足。其复杂的组件依赖关系导致部署和维护成本居高不下，版本升级过程繁琐且风险较大。在云原生时代，CDH的架构难以充分利用容器化技术带来的。这些局限性促使企业开始寻找新的替代方案。方案选择与实施建议在选择替代方案时，企业需要综合考虑多个因素。技术评估应包括架构先进性、性能指标、生态兼容性等方面。成本分析不仅要考虑直接成本，还要评估长期运维成本。迁移风险评估则需要制定详细的迁移计划和回滚方案。实施路径通常包括三个阶段：评估规划阶段、试点迁移阶段和全面实施阶段。每个阶段都需要明确的目标和评估标准。实践建议包括：建立跨部门迁移团队、制定详细

大数据平台方案：现代数据管理的核心架构在信息爆炸的时代，数据已成为企业的宝贵资产之一。如何高效地收集、存储、处理和分析海量数据，成为各类组织面临的重要挑战。大数据平台方案应运而生，它是一套综合性的处理敏感数据时，要符合相关法律法规的要求。人才团队建设同样关键。大数据平台的有效运用需要数据工程师、分析师和科学家等多角色的协作，组织应当投资于人才培养和跨部门合作机制。大数据平台方案正在成为企业数字化技术架构，旨在解决从数据采集到价值提取的全流程问题。大数据平台的基本组成一个完整的大数据平台通常包含多个功能层，每层承担不同的数据处理职责。数据采集层负责从各种源头获取数据，包括结构化数据库、半结构化日志文件和非结构化社交媒体内容等。这一层需要解决多源异构数据的实时或批量收集问题。数据存储层是大数据平台的基础设施，采用分布式文件系统和分布式数据库技术，能够水平扩展以容纳PB级甚至EB级数据。现代存储计算框架实现复杂的数据转换和聚合操作。关键技术组件分布式计算框架是大数据平台的引擎，它使得数据可以并行处理，大幅提高计算效率。这种框架将任务分解为多个子任务，分配到集群中的多个节点同时执行，汇总

大数据平台方案旨在构建一个高效、可靠、可扩展的大数据处理和分析平台，实现数据的集中存储、快速处理和深度挖掘，为企业的决策制定、业务优化、客户服务等提供有力支持，提升企业的核心竞争力和创新能力。核心运营维护：将平台投入实际业务应用，监控运行状态，定期进行系统升级和功能扩展。成功实施大数据平台的关键因素高层支持：企业领导层的重视和支持是项目成功的基础。团队能力建设：组建一支技术过硬、业务理解深刻的跨部门团队。明确的实施路径：遵循“小步快跑、迭代优化”的原则，逐步实现平台目标。持续的数据治理：建立完善的数据标准、质量控制和安全管理机制。技术与业务融合：将大数据技术与业务场景紧密结合，创造业务价值。设计原则业务需求导向：平台设计和功能开发应基于企业实际业务需求。分布式与弹性架构：采用分布式架构，确保系统的高可用性和可扩展性。数据安全与合规性：通过加密、权限控制和审计机制保障数据安全，并遵守数据隐私隐私。平台管理层：负责平台的资源调度、系统监控和日志管理等。实施步骤需求调研与目标设定：深入了解企业的业务需求和数据现状，确定平台的目标。架构设计与技术选型：根据需求设计平台架构，选择合适的技术栈

大数据平台搭建技术方案在当今数据驱动的时代，构建高效可靠的大数据平台已成为企业数字化转型的核心任务。一个完善的大数据技术方案能够帮助企业从海量数据中提取价值，支持决策制定和业务创新。本文将介绍大数据平台搭建的关键技术要素和架构设计思路。平台架构设计大数据平台通常采用分层架构设计，主要包括数据采集层、存储层、计算层、服务层和应用层。这种分层设计遵循"高内聚、低耦合"的原则，每层专注于特定功能，通过，通过高效的图遍历算法揭示数据间的复杂关联，在社交网络分析、推荐系统等领域有广泛应用。平台实施要点在实施大数据平台时，需要充分考虑可扩展性设计。随着数据量增长和业务需求变化，平台应能通过增加节点或升级至关重要。完善的监控应包括资源使用率、任务执行状态、数据质量等多个维度，并能及时预警潜在问题。大数据平台建设是一个持续优化的过程，需要根据业务需求和技术发展不断调整。成功的平台不仅需要强大的技术支撑，更需要与业务目标紧密结合，才能真正释放数据价值，推动企业创新发展。标准化接口与其他层交互。数据采集层负责从各类数据源实时或批量获取数据，需要考虑异构数据源的兼容性和数据采集效率。存储层是平台的基础设施，需根据不同数据类型和访问特点选择合适的存储方案。计算层提供

大数据平台部署方案在当今数据驱动的时代，企业需要处理的数据量呈指数级增长，传统的数据处理方法已难以满足需求。大数据平台作为一种能够高效存储、处理和分析海量数据的解决方案，正成为各类组织的技术基础设施。本文将介绍大数据平台的基本部署方案，帮助读者理解其核心要素和实施路径。大数据平台部署的首要步骤是需求分析与规划。这一阶段需要明确业务目标、数据类型、处理规模和预期性能指标。不同类型的数据（结构化、半持久化，而管理节点则协调整个集群的运行。云部署方案则提供了弹性伸缩的优势，能够根据负载动态调整资源，降低初期投资成本。在软件架构方面，主流大数据平台通常采用分布式系统设计。核心组件包括分布式文件系统计算等多种计算模式，满足不同场景下的分析需求。数据采集与集成是大数据平台的关键环节。现代企业数据来源多样，可能包括数据库日志、传感器数据、社交媒体流和事务记录等。部署方案需要包含数据摄取工具，能够从可维护性，降低未来升级的复杂度。同时，团队技术能力的培养和知识积累同样重要，确保组织能够充分发挥平台价值。在实施大数据平台部署时，没有放之四海而皆准的方案。每个组织都需要根据自身业务特点、技术能力和

特点，确定平台的主要用途，如实时数据分析、历史数据挖掘、用户行为分析等。同时，还需要考虑数据规模、处理速度、系统可靠性等技术指标。明确需求后，可以制定相应的技术路线和架构设计方案。二、核心组件选择大数据需要进行架构升级或组件替换。同时，建立完善的文档体系和知识传承机制，确保团队能够有效管理和使用平台。五、总结搭建大数据架构平台是一项复杂的系统工程，需要技术、业务和管理多方面的协同。通过明确需求、合理大数据架构平台搭建指南在当今数据驱动的时代，大数据架构平台已成为企业挖掘数据价值、提高决策效率的重要基础设施。一个合理的大数据架构平台能够帮助企业有效地收集、存储、处理和分析海量数据。本文将介绍搭建大数据架构平台的关键步骤和核心组件，为企业提供实用的参考指南。一、明确需求与目标搭建大数据架构平台的开始是明确业务需求和技术目标。不同行业、不同规模的企业对大数据的需求各不相同。企业需要根据自身业务设计原则良好的架构设计是大数据平台稳定运行的基础。首先，系统应具备水平扩展能力，能够随着数据量的增长而灵活扩容。其次，架构需要实现模块化设计，各组件之间松耦合，便于单独升级和维护。高可用性也是重要考量

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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、...

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...