基于流处理的实时计算

星环实时计算引擎
Transwarp Slipstream 是星环科技自主研发企业级、高性能实时计算引擎,支撑百万级高吞吐、毫秒级低延时业务需求。Slipstream 支持事件驱动和微批处理两种模式,支持exactly-once语义、复杂事件处理(CEP)、规则引擎等功能,支持SQL编程与开发。Slipstream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。
实时计算
星环科技云上实时计算平台,对流式数据进行实时采集和实时处理,帮助企业构建在线实时应用,充分挖掘数据价值。

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数据实时计算引擎:开启实时数据处理新时代在数字化浪潮汹涌当下,数据已成为企业核心资产。而如何快速、高效地处理海量数据,从中挖掘有价值信息,成为了企业在竞争中脱颖而出关键。数据实时计算引擎,作为数据处理领域“超级引擎”,正以其强大实力,为企业带来前所未有的数据处理体验。一、揭开数据实时计算引擎神秘面纱数据实时计算引擎,是一种能够对源源不断数据进行实时采集、分析和处理技术工具。与传统批量数据处理方式不同,它强调数据实时性,能够在数据产生瞬间就进行处理,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:采用先进算法和架构,能够在极短时间内对海量数据进行复杂计算和分析,满足企业对实时严格要求。灵活数据处理逻辑:支持多种数据处理情况。提高业务效率:实时处理数据,减少了数据处理等待时间,提高了业务流程运行效率。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,为用户提供个性化服务和推荐,提升用户体验。降低成本
,因为它能够实时响应用户输入请求,为用户提供及时、准确结果。实时计算三个主要特征包括: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、基本上无限数据集,通常被称为“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主要区别在于数据处理时效性。实时计算针对是持续产生数据,要求在极短时间内(通常是秒级)完成数据处理和分析,以满足实时决策实时计算(Real-timecomputation)是一种时间复杂性较低计算模式,主要针对海量数据进行处理和分析,要求在极短时间内(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数据处理是一种持续数据处理模式,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瓶颈。低延迟则意味着实时计算需要在很短时间内为用户提供结果,因为数据价值会随着时间流逝而降低。实时计算需求。而传统批处理则是在固定时间间隔内对累积数据进行批量处理,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场景,如数据统计报表等
TranswarpSlipstream是一款通用实时计算引擎,使用事件驱动和批处理统一模型,在保证毫秒级别延迟同时,帮助用户更高效、准确进行数据集成,同时提供更复杂分析功能,以帮助企业挖掘,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算法分布式运行环境,实现和实时数据流实时数据价值。同时TranswarpSlipstream提供一站式管理平台,方便用户进行应用开发、监控,降低实时处理应用开发和运维成本。Slipstream功能。StreamSQLSlipstream通过SQL方式为用户提供开发接口,兼容ANSISQL2003标准;同时Slipstream扩展了处理SQL语义,比如窗口、关联、应用管理等。通过StreamSQL可以方便地将原先基于关系数据表开发处理应用迁移到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
,s1win.nameFROMs1winJOINs2winONs1win.name=s2win.name;结语由于Slipstream对于事件驱动模式和微批模式混合支持,用户可以方便实现低延时和高吞吐实时计算。在事件驱动模式下,数据触发,例如交通视频检测。而有了StreamSQL对模式切换语义支持,用户就可以灵活借助Slipstream实时计算能力应对不同业务需求。基于SQL引擎:StreamSQL(基础介绍)中已介绍,InceptorStreamSQL是用于替代Scala和API来简化计算编程类SQL声明式语言。StreamSQL计算运行于计算,本文将针对此模式,介绍如何正确利用StreamSQL设置事件驱动模式,通过Slipstream进行低延迟计算处理。事件驱动处理事件驱动处理,是指StreamSQL引擎逐条读取数据源流入模式来处理数据,她需要在触发StreamJob前配置参数streamsql.use.eventmode=true。StreamSQL中触发StreamJob详细步骤可以参考基于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混合支持,用户可以方便实现低延时和高吞吐实时计算。在事件驱动模式下,数据触发,例如交通视频检测。而有了StreamSQL对模式切换语义支持,用户就可以灵活借助Slipstream实时计算能力应对不同业务需求。基于SQL引擎:StreamSQL(基础介绍)中已介绍,InceptorStreamSQL是用于替代Scala和API来简化计算编程类SQL声明式语言。StreamSQL计算运行于计算,本文将针对此模式,介绍如何正确利用StreamSQL设置事件驱动模式,通过Slipstream进行低延迟计算处理。事件驱动处理事件驱动处理,是指StreamSQL引擎逐条读取数据源流入模式来处理数据,她需要在触发StreamJob前配置参数streamsql.use.eventmode=true。StreamSQL中触发StreamJob详细步骤可以参考基于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混合支持,用户可以方便实现低延时和高吞吐实时计算。在事件驱动模式下,数据触发,例如交通视频检测。而有了StreamSQL对模式切换语义支持,用户就可以灵活借助Slipstream实时计算能力应对不同业务需求基于SQL引擎:StreamSQL(基础介绍)中已介绍,InceptorStreamSQL是用于替代Scala和API来简化计算编程类SQL声明式语言。StreamSQL计算运行于计算,本文将针对此模式,介绍如何正确利用StreamSQL设置事件驱动模式,通过Slipstream进行低延迟计算处理。事件驱动处理事件驱动处理,是指StreamSQL引擎逐条读取数据源流入模式来处理数据,她需要在触发StreamJob前配置参数streamsql.use.eventmode=true。StreamSQL中触发StreamJob详细步骤可以参考基于SQL引擎
实时处理是一种计算机编程方式,用于处理拥有持续产生、不停止特点数据。实时处理通常在分布式系统中运行,通过将数据分割成小数据块来实现高效处理实时处理目标是能够及时处理大规模实时数据,以产生准确结果和预测,并在必要时采取适当措施。它在诸如金融、交通、安全等领域中具有广泛应用。实时处理数据通常是来自不同来源和格式,需要进行数据清洗、转换和筛选等操作,然后对它们进行计算、分析和聚合,以便及时产生有用结果。实时处理系统需要具备高并发、高吞吐、低延迟特点,能够支持大量数据,并具有可容错和自适应负载均衡能力。不同实时处理系统采用技术和算法有所不同,例如基于处理处理、增量计算、流水线计算、事件驱动和复杂事件处理等。这些技术和算法有助于提高实时处理率、准确性和可靠性。星环实时计算引擎-TranswarpSlipstreamTranswarpSlipstream是星环科技自主研发企业级、高性能实时计算引擎,支撑百万级高吞吐、毫秒级低延时业务需求。Slipstream支持事件驱动和微批处理两种模式,支持exactly-once语义、复杂
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实时数仓
处理实时数据流,支持复杂数据转换和聚合操作,同时保证处理低延迟和高吞吐量。数据存储:使用分布式存储架构来存储和处理实时数据流,支持实时计算功能如SQL查询、机器学习等。数据分析与查询:具备实时实时数仓是一种能够实时或近实时处理和分析数据仓库架构。它结合了处理和批处理优点,实现了对数据快速采集、处理、存储和分析。实时数仓能够将实时数据和批量数据进行整合,为企业提供实时业务洞察和决策支持,是现代数据处理和分析重要组成部分。实时数仓功能数据采集与传输:依赖高性能消息队列系统来实现数据实时捕获和传输,确保数据能够快速地被数仓系统接收并处理。数据处理与转换:采用处理框架查询和分析能力,能够满足企业对数据即时需求,无论是实时监控业务运营情况,还是进行实时决策,实时数仓都能够提供及时数据支持。实时数仓应用场景实时报表:允许管理层和业务部门在第一时间获取最新业务状态;在智能制造领域优化生产工艺和流程;在智慧城市领域分析交通数据、环境监测数据等城市运行数据,为城市管理和规划提供支持。实时数仓与离线数仓区别实时数仓:主要关注于提供近乎实时数据分析能力,能够接收
分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库,适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算,实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据,节点和边可以拥有自定义的属性,支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成,每个节点负责存储和处理一部分数据,互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库,兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构,提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时,在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级,并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级,可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式,TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题,并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...
星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验,能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座,实现海量数据实时接入及应用。在方案中,所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre,关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库,非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模,将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中,形成DWD和DWS层。并在ArogDB中,面向应用分析,构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术,一个是“序关分析”,举个例子,我们在做故障预警算法开发的过程中,需要提取故障特征,通过历史设备台账数据(一般存在关系型数据库),把所有设备的故障开始时间、故障结束时间,故障类型等拿出来,关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值,这些值要提取出来,作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体,按照上面的例子,训练完模型后,需要部署在实时计算引擎上,与离线库中的档案数据表等,构建实时故障预警模型,对同...
星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor,基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略,可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图,发现潜在风险,并监控企业重要数据的合规使用;同时,也能对企业敏感数据进行分类分级,通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护,防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力:分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一,敏感数据识别与分类分级,帮助企业全面梳理敏感资产,并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照,涵盖了多个行业法律法规,并与律师深度合作探讨,共同落实了大量规则;基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式,自动扫描全局敏感数据,提供定时敏感识别扫描任务。第二,提供数据脱敏和水印等能力,让敏感数据可以脱敏后服务业务,并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法,开箱即用,满足不同场景,不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时,支持在数据集中嵌入水印,当数据发生泄漏后,...
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图数据库技术
图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构,并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比,图数据库具有以下独有的优势:高效处理复杂关系:图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性,而关系型数据库则需要多表关联,从而开销比较大。更加贴合业务需求:图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求,更好的反映业务中的关系复杂性,同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展:作为新型数据库,图数据库基于跨平台开源软件,并且基于标准语言,可以并行处理,易于拓展。更好的查询性能:图数据库采用以图形方式存储的数据,查询性能快,即使在数据量较大时,图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序:图数据库的特性,同时也增加了更多的应用程序,这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...
图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势,以下是几点常见的优势:灵活的数据模型:图数据库支持灵活的数据模型,可以存储复杂的实体类型和其之间的关系,如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力:图数据库通过树状遍历方式遍历关系,使用广度优先搜索和深度优先搜索算法,提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力:图数据库处理大规模图数据的效率更高,能够对图数据进行快速存储、索引和查询,降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景:图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景,更加专注于应用场景的需求,为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持:图数据库支持多种语言,为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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...
图数据库是一种特殊的数据库管理系统,可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言,图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的,相比于传统的关系数据库(RDBMS),图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题,有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点(节点表示具体的数据)和边(边表示节点之间的生物关系)组成的图,这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性,这些属性包含了数据的详细信息,比如名称,性别,地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式,具有更加完整的信息和语义,可以用于多种领域,如社交网络,交通规划,生物医学等,因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统,图数据库拥有以下优点:应对复杂性:图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据,可以通过在图形结构中表示数据之间的联系,从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库,图形数据的可视化更加清晰有条理,能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性:图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作,而且查询时不需要太多的连接,所以具有更高的查询效率。例如,在社交网络中,图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...
TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具,提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力,能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率,更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件,助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow,该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具,针对数据开发场景,提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力,帮助企业将数据归集到数据湖仓,完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势:分布式架构设计,可支持PB级别的数据平台建设,支持日均十万级任务调度,性能可扩展;支持SQL关键词和SQL片段推荐,数据开发知识积累,智能化持续优化开发体验和开发效率;基于大数据平台计算能力提供数据转换能力,避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件,...
数字经济时代,边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座,正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索,研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。设备数据管理:平台支持超过20种标准的设备协议,用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台,并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署:平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架,通...
AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件,为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能,实现高效智能运维的目标,充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时,通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题,但与此同时,产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作,对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现,资源不够及时扩容,出现故障迅速修复,以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件,那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识,极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口,传统的查询运维难以完成指标数据的可视化,极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下,自动化监控难以实现,无...
近年来,图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业,星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件,旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时,作为一家深入图计算领域多年的公司,星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB,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。另外,StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法,同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本,在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...