流立方实时计算引擎

数据流实时计算引擎：开启实时数据处理新时代在数字化浪潮汹涌的当下，数据已成为企业的核心资产。而如何快速、高效地处理海量数据，从中挖掘有价值的信息，成为了企业在竞争中脱颖而出的关键。数据流实时计算引擎，作为数据处理领域的“超级引擎”，正以其强大的实力，为企业带来前所未有的数据处理体验。一、揭开数据流实时计算引擎的神秘面纱数据流实时计算引擎，是一种能够对源源不断的数据流进行实时采集、分析和处理的技术等，实时获取数据，并将其快速传输到计算引擎中进行处理。高速数据处理：采用先进的算法和架构，能够在极短的时间内对海量数据进行复杂的计算和分析，满足企业对实时性的严格要求。灵活的数据处理逻辑：支持多种工具。与传统的批量数据处理方式不同，它强调数据的实时性，能够在数据产生的瞬间就进行处理，及时反馈结果。二、核心能力剖析实时数据采集：具备强大的数据采集能力，能够从各种数据源，如传感器、日志文件、数据库情况。提高业务效率：实时处理数据，减少了数据处理的等待时间，提高了业务流程的运行效率。优化用户体验：在互联网、金融等行业，通过实时分析用户行为数据，为用户提供个性化的服务和推荐，提升用户体验。降低成本

，为了能够帮助用户将此类应用迁移分布式实时计算引擎，星环开发了StreamingCalculus模块，其中主要功能模块如下：提供外部算法导入功能，提供Binary算法的分布式运行环境，实现和实时数据流的TranswarpSlipstream是一款通用的实时计算引擎，使用事件驱动和批处理统一的模型，在保证毫秒级别延迟的同时，帮助用户更高效、准确的进行数据集成，同时提供更复杂的分析功能，以帮助企业挖掘可以在实时数据流上进行逻辑判断、循环等操作，以实现复杂的功能；同时，用户原先在Oracle上或者DB2上开发的存储过程，也可以方便高效的迁移到Slipstream引擎。以下是数据表开发的批处理应用迁移到Slipstream引擎，同时也可以很方便地通过扩展语法，开发复杂的实时统计分析业务，用来帮助企业构建实时数据仓库。以下是Slipstream在数据集成方面的主要功能数据经过清洗分析之后，通过分布式存储或者其他服务共享给Sophon平台；Sophon平台利用这些数据，定义训练出的模型，并通过PMML或者JSON的格式反馈给Slipstream引擎，从而实现在实时

精度。在与AI的结合方面，通过引入机器学习和深度学习算法，实时流计算引擎能够对实时数据进行更深入的分析和预测。在工业生产中，实时流计算引擎可以实时分析生产线上设备的运行数据，利用AI算法预测设备的故障，实现更快速的实时响应。应用拓展未来，实时流计算引擎在新领域的应用拓展潜力巨大，有望催生更多新的应用场景和商业模式。在智能医疗领域，实时流计算引擎可以实时分析患者的生命体征数据、医疗影像数据等，辅助医生进行实时诊断和治疗决策。在远程医疗中，通过实时流计算引擎对患者的生理数据进行实时分析，医生可以及时发现患者的异常情况并采取相应的治疗措施。实时流计算引擎：开启数据处理新时代实时流计算引擎是什么在大数据时代，数据犹如汹涌澎湃的浪潮，源源不断地产生。据统计，全球每天产生的数据量高达数万亿字节。在这样的背景下，实时流计算引擎应运而生，它就像是数据海洋中的超级处理器，能够在数据产生的瞬间对其进行捕捉、分析和处理，让数据的价值得以即时释放。简单来说，实时流计算引擎是一种专门用于处理持续、快速流动数据的软件系统。与传统的数据处理方式不同，它

，因为它能够实时响应用户的输入请求，为用户提供及时、准确的结果。实时计算的三个主要特征包括：无限数据、无界数据处理和低延迟。无限数据指的是一种不断增长的、基本上无限的数据集，通常被称为“流数据”。无界数据处理是一种持续的数据处理模式，能够通过处理引擎重复处理无限数据，从而突破有限数据处理引擎的瓶颈。低延迟则意味着实时计算需要在很短的时间内为用户提供结果，因为数据的价值会随着时间的流逝而降低。实时计算相关问题问题：实时计算与传统批处理有什么区别？实时计算与传统批处理的主要区别在于数据处理的时效性。实时计算针对的是持续产生的数据流，要求在极短的时间内（通常是秒级）完成数据处理和分析，以满足实时决策的实时计算（Real-timecomputation）是一种时间复杂性较低的计算模式，主要针对海量数据进行处理和分析，要求在极短的时间内（通常是秒级）完成计算任务。这种计算模式在大数据领域中尤为重要需求。而传统批处理则是在固定时间间隔内对累积的数据进行批量处理，时效性相对较低。实时计算通常用于需要快速响应的场景，如实时推荐、欺诈检测等；批处理则更适用于对时效性要求较低的场景，如数据统计报表等

的物联网介入流计算引擎，在实时计算过程中进行数据挖掘，包括统计和机器学习等多种算法，从中挖掘出有价值的信息及时报警或者进一步分析。在进一步分析过程中，TranswarpStream支持将实时数据流TranswarpStream是星环专为企业级用户打造的流计算引擎，主要应用于实时性较强的应用场景。比如，金融行业需要对市场波动进行实时预警；交通行业需要将卡口数据实时入库，并在线使用图像识别鉴别、易用性、安全性和稳定性等方面有着极其苛刻的要求。星环凭借自身强大的技术实力，以及国内多复杂的流处理案例经验，开发出满足这些苛刻要求的TranswarpStream流计算引擎：实时性：企业级用户通常Hyperbase中的数据进一步进行统计分析、图片查询和数据挖掘等。针对金融行业的实时预警TranswarpStream将市场数据、交易信息等实时数据通过分布式消息系统，读入计算引擎。计算引擎通过内置金融模型对市场数据进行模拟计算，实现实时监控。对于异常市场数据或者交易信息，将进行实时预警。对流处理应用有较高的实时要求，而为了发掘性能的大潜能，好的计算引擎不仅能保证自身的高效，同时也必须保证部署环境的适配。TranswarpStream优化了任务调度策略，大大降低序列化时间，并与

自主研发的一款企业级、高性能实时流计算引擎，通过提供丰富的组件与产品功能可以帮助用户快速开发实时数据仓库、实时报表分析、实时智能推荐、实时欺诈检测与风险控制等应用。目前Slipstream已在金融、交通引擎开发出越来越复杂的实时应用来实现对数据价值的挖掘。Slipstream是企业级流计算引擎，可以全方位支持用户在不同业务场景下的应用。例如在实时数仓方面，Slipstream可以很好地应对上百任务应用，充分应用于欺诈检测、实时风控、实时推荐、设备故障检测、预测性维护等应用场景。例如，基于星环实时流计算引擎Slipstream构建的实时邮政监管平台每天都会有上亿的异构数据写入，在确保数据高并发、能源、电信、电商等多个行业数百个生产集群中部署使用。近日，星环科技实时流计算引擎TranswarpSlipstream正式发布9.0版本，新版本新增了无窗口关联功能，在聚合计算能力上进行了深度优化的实时数据，它能够组织共享的分布式计算资源并实时处理多个数据流。但是，一旦发生系统故障，单个节点的故障会中断甚至停止整个流处理进程，导致数据集不完整以及结果不准确，终危及对数据较为敏感的应用程序（例如

,s1win.nameFROMs1winJOINs2winONs1win.name=s2win.name;结语由于Slipstream对于事件驱动模式和微批模式的混合支持，用户可以方便的实现低延时和高吞吐的实时计算。在事件驱动的模式下，数据触发的，例如交通的视频检测。而有了StreamSQL对模式切换的语义支持，用户就可以灵活的借助Slipstream的实时计算能力应对不同业务的需求。基于流的SQL引擎:StreamSQL（基础介绍）中已介绍的，InceptorStreamSQL是用于替代Scala和API来简化流计算编程的类SQL声明式语言。StreamSQL的计算运行于流计算，本文将针对此模式，介绍如何正确的利用StreamSQL设置事件驱动模式，通过Slipstream进行低延迟的计算处理。事件驱动的流处理事件驱动的流处理，是指StreamSQL引擎逐条读取数据源流入的模式来处理流数据，她需要在触发StreamJob前配置参数streamsql.use.eventmode=true。StreamSQL中触发StreamJob的详细步骤可以参考基于流的SQL引擎

,s1win.nameFROMs1winJOINs2winONs1win.name=s2win.name;结语由于Slipstream对于事件驱动模式和微批模式的混合支持，用户可以方便的实现低延时和高吞吐的实时计算。在事件驱动的模式下，数据触发的，例如交通的视频检测。而有了StreamSQL对模式切换的语义支持，用户就可以灵活的借助Slipstream的实时计算能力应对不同业务的需求。基于流的SQL引擎:StreamSQL（基础介绍）中已介绍的，InceptorStreamSQL是用于替代Scala和API来简化流计算编程的类SQL声明式语言。StreamSQL的计算运行于流计算，本文将针对此模式，介绍如何正确的利用StreamSQL设置事件驱动模式，通过Slipstream进行低延迟的计算处理。事件驱动的流处理事件驱动的流处理，是指StreamSQL引擎逐条读取数据源流入的模式来处理流数据，她需要在触发StreamJob前配置参数streamsql.use.eventmode=true。StreamSQL中触发StreamJob的详细步骤可以参考基于流的SQL引擎

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。

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...

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...

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...

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...

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...