通用型数据中台解决方案
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数据中台解决方案
数据中台解决方案是针对大规模数据处理和管理的综合性决方案,数据中台解决方案集成集成、存储、处理、分析、应用等多种功能,并提供数据质量控制、安全保障、共享交换等支持性服务。数据中台解决方案能够帮助企业快速构建数据架构,实现数据资产价值大化,提高数据服务水平效率和准确性,同时也能降低数据运营成本,提升企业数据治理能力和安全性。星环数据中台解决方案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。星环科技在数据中台领域的技术优势和实践探索也获得了国际权威独立研究机构Gartner的认可:在2021和2022年连续两年入选Gartner《中国ICT技术成熟度曲线报告

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数据中台解决方案
数据中台解决方案是指一套完整的体系,旨在帮助企业构建、管理和利用数据资产,以支持企业的数字化转型。以下是数据中台解决方案的主要功能和特点:数据整合:数据中台能够整合企业内部及外部的多源异构数据,实现,实现数据字典查询或翻译。数据鉴权服务:确保所有的数据服务请求都必须对请求方权限进行验证,确保其所访问的数据在权限允许范围内,是数据中台保证数据安全的核心。跨网跨域服务:实现内部数据、外部社会数据和内外部泛感知数据的整合,形成高质量的数据基础;在保证数据安全的前提下,通过边界防护,允许适当的公共网络跨越边界使用内部的数据服务,实现数据中台的跨网,跨域服务能力。分析工具和算法,支持多维度、多角度的数据分析和挖掘,帮助企业发现数据中的规律和趋势,支持决策和业务优化。数据可视化:通过图形化的方式展示数据分析的结果,使企业能够更直观地理解和分析数据,提升数据洞察数据的统一接入、清洗、转换和加载,消除信息孤岛,打破数据壁垒。数据存储:采用分布式存储架构,支持大规模数据的存储和管理,满足企业海量数据的存储需求,同时确保数据的安全性和隐私性。数据分析:提供多种数据

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高校数据中台解决方案
高校数据中台解决方案在数字化浪潮席卷全球的今天,高等教育机构也面临着数据爆炸式增长的挑战与机遇。高校数据中台作为一种新型的数据管理架构,正在成为解决高校数据治理难题的关键方案。高校数据现状现代高校在安全风险日益凸显,而数据价值挖掘不足则浪费了宝贵的资源资产。这些问题呼唤一种更高效、更智能的数据管理解决方案。数据中台的核心价值数据中台是一种将数据作为核心资产的战略性架构,它通过统一的数据标准和治理体系,打破系统间的数据壁垒。在技术层面,数据中台包含数据采集、存储、计算、治理、服务和可视化等完整链条。与传统的数仓相比,数据中台更强调数据的服务化和资产化,能够快速响应业务需求。对高校而言,数据中台可实现全校数据的统一管理和服务,建立从数据源到数据应用的全链路治理体系。它既保留了原有系统的独立性,又通过中间层实现了数据的互联互通,为智慧校园建设奠定了坚实基础。高校数据中台实施路径构建高校数据中台资产目录和数据服务平台。典型的高校数据中台包含多个功能模块:数据集成模块负责对接各业务系统;数据处理模块进行数据清洗和转换;数据仓库模块实现主题式数据存储;数据服务模块提供API等标准化接口;数据资产模块管理元数据和数据地图;数据安全模块保障全流程安全合规。

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解锁数据中台解决方案
解锁数据中台解决方案:企业数字化转型的密钥数据中台:数字化时代的新引擎在当今数字化浪潮中,数据已然成为企业最为关键的资产之一。随着大数据、人工智能等新兴技术的迅猛发展,企业积累的数据量呈指数级增长的高效流通与共享,让数据真正成为企业的战略资产,为企业的决策、创新和业务增长提供强大支持。数据中台解决方案全景解析定义与内涵数据中台,是一种以数据为核心的架构和理念,旨在构建一个集中、可控、高效的,这些部门之间的数据难以共享,当信贷部门需要评估一个客户的信用风险时,很难及时获取风控部门的相关数据,从而影响了决策的准确性和效率。数据中台的出现,为打破数据孤岛提供了有效的解决方案。它通过统一的数据存储系统中,实现数据的互联互通,打破数据孤岛。数据存储模块是数据中台的“数据仓库”,负责将采集和集成后的数据进行存储。根据数据的特点和业务需求,数据存储模块会选择合适的存储系统,包括传统的关系型数据。通过建立数据分析模型和指标体系,企业可以对不同的决策方案进行模拟和评估,预测决策的效果和风险,从而选择最优的决策方案。例如,一家零售企业在制定促销策略时,可以通过数据中台分析历史销售数据、客户购买行为数据和市场竞争数据,了解不同促销活动的效果和客户的反应,制定出更有效的促销策略,提高销售额和利润。

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数据中台及数据治理方案
数据中台及数据治理方案:构建企业数据驱动力的基石在数字经济时代,数据已成为企业最核心的战略资产。如何有效管理和利用海量数据,成为企业数字化转型的关键。数据中台和数据治理作为两大核心解决方案,正在重塑企业的数据管理方式,推动企业向数据驱动型组织转型。一、数据中台:企业数据能力的集大成者数据中台是企业级数据共享和能力复用平台,通过统一的数据采集、存储、处理和服务体系,打破数据孤岛,实现数据资产的集中管理:建立统一的数据字典,实现数据资产的标准化管理。三、数据中台与数据治理的协同效应数据中台和数据治理是相辅相成的关系。数据中台为数据治理提供技术支撑,数据治理则为数据中台提供管理保障。两者的协同可实现中台和数据治理已成为企业构建数据驱动力的关键基础设施。企业需要根据自身特点,制定合理的实施策略,循序渐进地推进建设,才能真正释放数据价值,赢得数字化竞争优势。管理和高效利用。其核心价值体现在三个方面:1.数据资产化:将分散在各个业务系统中的数据统一管理,形成可复用、可共享的数据资产。2.能力服务化:通过API等方式,将数据处理能力封装成标准服务,供各业

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轻量级数据中台
可能采用开源或者低成本的商业解决方案。这使得中小企业能够以较低的成本享受到数据中台带来的好处。核心功能模块数据采集与整合:简单数据源接入:支持常见的数据源接入,如关系型数据库、文件系统和简单的API接口轻量级数据中台是一种相对精简的数据中台解决方案,它在具备数据中台核心功能的基础上,更注重灵活性、快速部署和易于使用。它主要是为中小企业或者业务场景相对简单的企业提供数据整合、共享和应用的平台,帮助数据仓库或者简单的NoSQL数据库。这些存储系统能够满足一定规模的数据存储需求,并且在数据查询和管理方面具有较好的性能。数据安全与权限管理:虽然是轻量级的解决方案,但仍然重视数据安全。提供基本的数据企业在有限的资源下实现数据价值的挖掘。特点:轻量化架构:与传统大型数据中台相比,轻量级数据中台的架构更加简洁。它可能采用微服务架构或者轻量级的分布式架构,减少不必要的组件和复杂的系统集成,降低了硬件和甚至几小时内完成数据中台的基本搭建,开始进行数据接入和初步的数据分析。成本效益高:在硬件采购、软件授权、维护人员等方面的成本较低。由于其轻量化的特点,不需要购买昂贵的大型服务器和高端存储设备,软件也

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数据中台paas
提供了一种灵活、高效的数据管理解决方案,正在成为推动企业数字化转型的核心引擎。数据中台PaaS的基本概念数据中台PaaS是一种基于云计算技术的数据管理平台服务,它将数据采集、存储、处理、分析和应用等中台PaaS通常具备几项关键能力。首先是数据集成能力,它能够连接企业内外各种数据源,包括关系型数据库、NoSQL数据库、文件系统、API接口等,实现数据的实时或批量采集。其次是数据开发能力,提供集成。其次是数据安全与合规性,特别是在处理敏感数据时,平台必须提供完善的安全保障措施,并符合相关法律法规要求。服务商的行业经验也很重要,了解特定行业数据特点和业务需求的平台能够提供更有针对性的解决方案数据中台PaaS:企业数字化转型的核心引擎在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业宝贵的战略资源。如何高效管理和利用海量数据,成为企业面临的重要课题。数据中台PaaS(平台即服务)应运而生,为企业能力以服务的形式提供给企业用户。与传统的本地化数据管理系统不同,数据中台PaaS采用云原生架构,具有弹性扩展、按需使用、快速部署等特点。这种服务模式的核心价值在于,它能够将企业分散在各个业务系统中的数据

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数据中台的构建方案
数据中台的构建方案在数字化转型浪潮中,数据中台已成为企业实现数据价值提高的重要基础设施。它既不是简单的技术堆砌,也不是单纯的数据仓库升级,而是一套完整的体系化解决方案。本文将系统性地介绍数据中台的构建思路和实施路径。数据中台的核心定位数据中台的核心价值在于解决企业"数据孤岛"问题,通过统一的数据资产管理和服务能力,实现数据的标准化、资产化和服务化。它位于前台业务系统和后台数据源之间,扮演着数据加工厂和服务中心的角色。与传统数据仓库相比,数据中台更强调数据的共享复用能力和业务敏捷响应能力。构建的五大关键步骤数据中台的构建通常需要经历五个关键阶段。首先是战略规划阶段,需要明确中台的定位和目标,制定与企业战略相匹配的数据战略。这个阶段要回答"为什么建"和"建什么"的问题,避免盲目跟风。其次是技术架构设计阶段。现代数据中台一般采用分层架构,包括数据采集层、存储计算层、数据资产层、数据服务层和应用层。架构设计需要考虑灵活性、扩展性和兼容性,支持批流一体处理,同时兼顾实时和离线场景。第三是数据治理体系建设。这是中台能否成功的关键,包括数据标准制定、元数据管理、数据质量管理、数据安全管控等方面

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隐私计算解决方案
隐私计算解决方案是指利用隐私计算技术来解决数据在流通、共享和处理过程中的隐私保护和安全问题的一系列方法和策略,以下是一些常见的隐私计算解决方案:基于多方安全计算的解决方案技术原理:多方安全计算允许在联合风控中,多家金融机构可以在不共享客户原始数据的情况下,共同对客户的信用风险进行评估。基于联邦学习的解决方案技术原理:联邦学习是一种机器学习技术,在多个参与方之间进行模型训练和优化,而无需交换法规限制,无法直接共享。通过联邦学习,各方可以在本地训练疾病诊断模型,然后将模型参数进行聚合更新,共同构建一个更准确的疾病诊断模型,而无需共享患者的原始医疗数据。基于可信执行环境的解决方案技术原理。同态加密解决方案技术原理:同态加密允许在加密数据上直接进行特定类型的计算,而无需先解密数据。计算结果解密后与在明文数据上进行相同计算的结果一致,从而实现数据的“可用不可见”。同态加密分为加法同态。用户在本地解密结果后即可获取所需信息,而数据库服务器无法获取查询条件和查询结果的明文内容,保护了数据的隐私。零知识证明解决方案技术原理:零知识证明是一种密码学技术,允许一方在不向另一方透露任何额外信息的
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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
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...

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国产化替代升级实践
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...

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数据要素安全流通服务
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...

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金融、医疗知识图谱平台
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...

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常见的图数据库应用场景有哪些?
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...

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银行图数据库应用场景有哪些?
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...

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图数据库有哪些特点?
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。...

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分布式隐私计算平台
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...

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什么是时空数据库?
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。

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...