电力企业数据中台

，电力企业能够实时获取各项数据，并通过智能算法进行分析，提高发电、输配电能效，减少源浪费和环境污染。在数字化转型的过程中，电力企业的组织结构和管理方式也需要进行变革。传统的电力企业多采取分散式、垂直管理。通过应用大数据、云计算、物联网、人工能等先进技术，将传统电力企业的各个环节实现数字化管理和智能化协同。这包括供电系统的自动化运行、设备的远程监控和故障自愈、用户用电行为的分析预测等方面。通过数字化平台员工的信息化水平和综合素质，适应新技术和新业态的发展。电力企业数字化转型的底层支撑是信息基础设施的建设。数字化转型离不开高速、稳定的网络、安全的数据中心、可靠的数据存储和处理能力。电力企业需要加大对随着信息技术的断发展与应用，电力企业数字化转型已成为当前发展的趋势。数字化转型不仅能够提高电力企业的生产效率和管理效益，还能够实现智能化管理和服务。电力企业数字化转型的核心是信息化建设和智能升级的方式，信息和决策流程不畅通。数字化转型要求电力企业建立开放、协同的组织架构和管理体系，推动信息共享资源共享、业务协同，提高决策效率和服务质量。同时，数字化转型还需要电力企业培养并吸引高素的人才，提高

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，电力企业能够实时获取各项数据，并通过智能算法进行分析，提高发电、输配电能效，减少源浪费和环境污染。在数字化转型的过程中，电力企业的组织结构和管理方式也需要进行变革。传统的电力企业多采取分散式、垂直管理。通过应用大数据、云计算、物联网、人工能等先进技术，将传统电力企业的各个环节实现数字化管理和智能化协同。这包括供电系统的自动化运行、设备的远程监控和故障自愈、用户用电行为的分析预测等方面。通过数字化平台员工的信息化水平和综合素质，适应新技术和新业态的发展。电力企业数字化转型的底层支撑是信息基础设施的建设。数字化转型离不开高速、稳定的网络、安全的数据中心、可靠的数据存储和处理能力。电力企业需要加大对随着信息技术的断发展与应用，电力企业数字化转型已成为当前发展的趋势。数字化转型不仅能够提高电力企业的生产效率和管理效益，还能够实现智能化管理和服务。电力企业数字化转型的核心是信息化建设和智能升级的方式，信息和决策流程不畅通。数字化转型要求电力企业建立开放、协同的组织架构和管理体系，推动信息共享资源共享、业务协同，提高决策效率和服务质量。同时，数字化转型还需要电力企业培养并吸引高素的人才，提高

电力数据治理是对电力企业生产、运营、管理等各环节所涉及的数据进行全面梳理、规范、整合与优化的过程，旨在提升电力数据的质量、安全性和可用性，从而为电力企业的决策制定、业务运营、电网稳定运行以及客户服务的有效管理提出了挑战。业务需求多样化：电力企业的业务涵盖发电、输电、变电、配电、用电等多个环节，不同业务部门对数据的需求各异。数据质量参差不齐：由于数据来源广泛、采集方式多样以及系统之间的兼容性和问题，优化电力生产、调度、营销等业务流程，提高企业运营效率和管理水平。支持决策分析：为电力企业的管理层提供准确、及时、全面的数据支持，帮助其制定科学合理的战略规划、投资决策、市场营销策略等。治理内容不同系统、不同部门之间的数据一致性和兼容性。数据安全管理：采取数据加密、访问控制、身份认证、数据脱敏等安全措施，保护电力数据的安全。数据集成与共享：整合电力企业内部各业务系统的数据资源，打破数据孤岛全貌和内在联系，便于数据的管理和使用。主数据管理：识别和定义电力企业的主数据，如客户、设备、供应商等核心业务实体的数据，并进行统一管理和维护，确保主数据的准确性、一致性和完整性，为企业业务运营提供坚实的

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电力行业数据治理产品：赋能智慧能源新时代随着数字化转型的加速，电力行业正面临海量数据的爆发式增长。从发电、输电、配电到用电，每个环节都产生大量数据，如何有效管理、挖掘和利用这些数据，成为电力企业提升技术手段和管理体系，帮助电力企业实现数据的标准化、安全化和价值化。其主要功能包括：1.数据集成与标准化-支持多源异构数据的采集和整合。-提供数据清洗、转换和标准化工具，确保数据一致性。2.数据质量管理专业的数据治理产品，电力企业可以释放数据价值，提升运营效率，推动能源行业的智能化、绿色化发展。未来，随着技术的进步，数据治理将成为电力行业数字化转型的核心引擎。运营效率、保障电网安全、实现低碳目标的关键。数据治理产品应运而生，为电力行业提供系统化的数据管理解决方案。电力行业数据治理的挑战电力行业的数据具有以下特点：1.数据来源复杂：包括智能电表、EMS（能量要求。4.实时性要求高：电网调度、故障监测等场景需要低延迟数据处理。传统的数据管理方式难以应对这些挑战，而专业的数据治理产品能提供更高效的解决方案。电力行业数据治理产品的核心功能数据治理产品通过

所得到的电力知识图谱进行可视化展示。电力知识图谱通过对电力数据的挖掘和分析，电力知识图谱可以为电力企业提供更精准、更高效的决策服务，为电力行业的数字化转型提供坚实的技术支持。星环知识图谱平台有效地帮助电力从业人员更好地理解和掌握自己的领域，同时也可以促进跨领域的知识交流，提供更广阔的应用前景。助力电力行业的数字化转型：电力知识图谱是电力行业数字化转型的核心之一，可以提高电力企业的知识管理电力知识图谱是一种基于人工智能和大数据技术，用于表达电力领域知识关系的信息图谱。将电力领域的专业知识进行语义化、结构化和可视化，形成一张完整而清晰的知识地图，方便理解和使用。电力知识图谱具有以下几个Sophon已经在金融等多个行业成功落地，在能源，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优点：实现知识的全面覆盖：电力知识图谱将电力领域的各个方面的知识进行归类整理，通过语义网络表达出知识之间的关系。从而实现了对电力领域知识的深度挖掘和海量知识的全面覆盖。提供精准的智能查询：电力知识

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ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...