流计算和实时计算

，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。降低成本个性化的商品，提高用户购买转化率。工业物联网：实时分析传感器数据，对设备进行故障预测和维护，保障生产的连续性和稳定性。智能交通：实时处理交通流量数据，优化交通信号灯配时，缓解交通拥堵。

，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。问题：实时计算有哪些常见的应用场景？实时计算在许多领域都有广泛的应用，主要包括以下几个场景：实时智能推荐：根据用户的历史行为和兴趣，实时为用户推荐相关的内容或产品。实时欺诈检测：在金融交易等场景中，实时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

，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，以帮助企业挖掘实时数据的价值。同时TranswarpSlipstream提供一站式的管理平台，方便用户进行应用的开发、监控，降低实时处理应用的开发和运维成本。Slipstream功能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。以下是编写和应用程序开发，可以有效的提高规则的灵活性和可维护性，同时让业务人员重点关注业务逻辑而非系统实现。在实时分析应用中，规则通常配合一些实时统计的指标使用，在故障预测、欺诈监测等方面发挥着很大的作用

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。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，它无需等待数据全部收集完毕再进行处理，而是在数据流入的过程中就实时进行分析和计算。实时流计算引擎软件的未来趋势技术创新实时流计算引擎正朝着与AI、边缘计算深度融合的方向发展，以进一步提升数据处理能力和决策

,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引擎TranswarpSlipstream之上，该引擎混合了事件驱动和微批处理，因此既可以支持有低延迟需求的任务也可以处理高吞吐任务，能够应对不同类型业务。事件驱动模式是Slipstream的重要特性

,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引擎TranswarpSlipstream之上，该引擎混合了事件驱动和微批处理，因此既可以支持有低延迟需求的任务也可以处理高吞吐任务，能够应对不同类型业务。事件驱动模式是Slipstream的重要特性

富有挑战性的实践环境。例如，在数据科学相关课程中，教师可以引入实际的数据流项目，如社交媒体数据的实时分析、电商交易数据的实时监控等。学生们利用流计算平台，对这些实时数据流进行处理和分析，完成从数据采集。在学术竞赛中，流计算平台更是为学生提供了展示才华的舞台。许多数据挖掘、大数据分析类的竞赛都涉及到对实时数据流的处理和分析。学生们组成团队，利用流计算平台对竞赛提供的实时数据进行分析和挖掘，提出创新性的，等待着被挖掘和利用。而流计算平台，正是应对这一数据洪流的有力工具，它在科研与教学领域正发挥着变革性的作用。对于科研工作者而言，流计算平台能实时处理实验产生的动态数据，帮助他们快速捕捉到关键信息，加速训练为例，流计算平台可以实时处理新采集到的图像数据，对模型进行实时更新和优化。这样，模型能够快速适应数据的变化，提高对新数据的识别准确率，加速机器学习算法的研发和应用。在自动驾驶领域的机器学习模型训练中，车辆行驶过程中传感器实时采集的大量图像、雷达等数据，通过流计算平台实时处理，不断优化自动驾驶模型，提升自动驾驶的安全性和可靠性。（二）在教学场景的应用在实践教学中，流计算平台为学生提供了一个真实且

,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引擎TranswarpSlipstream之上，该引擎混合了事件驱动和微批处理，因此既可以支持有低延迟需求的任务也可以处理高吞吐任务，能够应对不同类型业务。事件驱动模式是Slipstream的重要特性

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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、...