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

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...

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...

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...

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...

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。...

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...

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...

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...