国产大数据系统有哪些

人员的操作难度，也能让企业管理人员更轻松的调整数据访问权限，避免各类数据安全问题。坚持自主创新研发，保障系统安全可控：TDH经过多年演进，自主研发的核心代码占80%以上，帮助各行业用户提升大数据系统的国产化水平，保障系统的自主可控与安全。，TDH帮助企业加速数字化转型，更全面、更便捷、更智能、更安全地运用数据，大幅降低综合成本。基于星环大数据基础平台构建核心商业系统，是企业实现一站式数字化转型、加速业务创新的致胜关键。核心优势创新多模型技术星环大数据基础平台-TranswarpDataHubTranswarpDataHub（TDH)是星环科技自主研发的企业级一站式多模型数据管理平台。凭借星环科技创新的技术架构和深厚的产品研发能力，告别数据冗余：使用TDH可以轻松实现GB~PB级多源异构数据的高效存储和统一管理，TDH拥有自主研发的分布式数据管理系统TDDMS，统一管理多个数据模型，避免数据跨库导入导出，减少数据冗余，保障多个不同数据库中的数据，帮助企业构建强大的数据底座。用户只需简单改变SQL语句，即实现各类复杂跨模型查询，不仅大幅提升效率，更能轻松完成高阶数据分析需求。保障高性能的同时降低系统总拥有成本：TDH简洁高效的

国产分析型数据库有哪些？在当今数据驱动的时代，分析型数据库作为企业决策支持系统的核心组件，正发挥着越来越重要的作用。随着国内信息技术产业的快速发展，国产分析型数据库也迎来了蓬勃发展的时期，逐渐形成了多样化的技术路线和产品生态。分析型数据库的基本概念分析型数据库，又称为OLAP（在线分析处理）数据库，是专门为复杂查询和大规模数据分析而设计的数据库系统。与传统的OLTP（在线事务处理）数据库不同，分析型数据库更注重数据的读取和分析性能，通常用于商业智能、数据仓库和大数据分析场景。这类数据库通常具有列式存储、有效压缩、并行计算等特性，能够快速处理海量数据的聚合查询和分析操作。在金融风控、电信运营、政务决策、零售分析等领域都有广泛应用。国产分析型数据库的主要类型从技术架构来看，国产分析型数据库大致可以分为以下几类：第一类是基于MPP（大规模并行处理）架构的产品。这类数据库采用无共享架构，将数据分布存储在多个节点上，通过并行计算提高查询性能。它们通常具有良好的线性扩展能力，适合处理TB级甚至PB级的数据分析任务。第二类是融合了分布式计算框架的新型分析数据库。这类产品将传统数据库技术与大数据计算

可控。这一过程不仅涉及技术的自主创新，还包括与国产操作系统、芯片、数据库等生态系统的深度融合。我国在大数据平台国产化方面的努力，源于对信息安全和自主可控的迫切需求。长期以来，我国在大数据平台建设中依赖大数据平台国产化随着我国数字化转型的加速，大数据平台的国产化已成为保障信息安全、提升自主创新能力的重要战略方向。近年来，国内企业和科研机构在大数据平台的国产化技术研发和应用实践方面取得了显著进展，推动了国产大数据平台从概念走向成熟。一、大数据平台国产化的定义与背景大数据平台国产化是指在大数据处理、存储、分析等关键技术领域，采用国内自主研发的软硬件产品和服务，替代国外同类产品，实现数据处理的自主国外技术和产品，存在数据泄露、技术“卡脖子”等风险。因此，推动大数据平台国产化，不仅是技术发展的必然选择，更是国家战略安全的重要保障。二、大数据平台国产化的重要性1.信息安全保障：国产化大数据平台能够：大数据平台国产化能够带动国内相关产业的发展，促进数字经济的繁荣。三、大数据平台国产化的技术实现近年来，我国在大数据平台国产化方面取得了显著进展，涌现出一批具有自主知识产权的技术和产品。1.国产数据

大数据平台有哪些技术在当今信息爆炸的时代，大数据已成为各行各业不可或缺的资源。大数据平台作为处理和分析海量数据的核心基础设施，集成了多种关键技术，这些技术共同构成了一个完整的数据处理生态系统。本文将结构化数据，而日志收集工具则可以实时捕获系统运行产生的日志信息。物联网设备的普及也使得传感器数据采集成为大数据的重要来源之一。数据传输技术确保数据能够高效、可靠地从源头到达处理中心。消息队列技术提供了异步文件系统应运而生。这种系统能够将大文件分割成多个块，分散存储在集群的不同节点上，既提高了存储容量，也增强了系统的容错能力。列式存储数据库针对大数据分析场景进行了优化，它不像传统数据库那样按行存储数据，而是按介绍大数据平台中常见的技术组成，帮助读者了解这一复杂而强大的技术体系。数据采集与传输技术大数据处理的开始是获取数据，数据采集技术负责从各种来源收集数据。网络爬虫技术能够自动从互联网上抓取结构化或非通信机制，能够缓冲突发流量，保证系统稳定性。分布式发布订阅系统则支持大规模数据流的实时传输，允许多个消费者同时接收相同的数据流。数据存储技术面对海量数据，传统的关系型数据库已无法满足需求，分布式

国产化数据库有哪些在信息技术快速发展的今天，数据库作为信息系统的核心组件，其重要性日益凸显。近年来，随着国家对数据安全和信息自主可控的重视程度不断提高，国产数据库迎来了前所未有的发展机遇。本文将介绍采用共享无架构，各节点对等，没有单点故障，具备高可用特性。同时，它们还支持多副本机制，确保数据安全。在云计算和大数据场景下，这类数据库展现出明显优势。内存数据库内存数据库是将数据主要存储在内存中的数据库系统，具有很高的读写性能。国产内存数据库产品在实时数据处理领域表现出色，能够满足金融交易、实时监控等对延迟极为敏感的应用需求。这类数据库通常采用创新的数据结构和算法来优化内存使用效率，同时提供持久化数据库图数据库是专门为处理关系数据设计的数据库类型，国产图数据库产品近年来发展迅速。这类数据库使用图结构进行数据建模，以节点、边和属性来表示和存储数据，特别适合社交网络、推荐系统、欺诈检测等需要频繁处理复杂关系的应用。国产图数据库在算法优化和分布式处理方面进行了大量创新，部分产品性能已达到国际先进水平。多模数据库多模数据库是能够同时支持多种数据模型的数据库系统，国产多模数据库代表了技术集成的趋势

国产化数据库有哪些品牌在信息技术快速发展的今天，数据库作为信息系统的核心组件，其国产化进程备受关注。近年来，国内数据库技术取得了长足进步，涌现出一批具有自主知识产权的优秀产品。本文将重点介绍星环科技旗下的ArgoDB数据库，探讨其技术特点和应用场景。星环科技的ArgoDB是一款分布式分析型数据库，专为大规模数据分析场景设计。它采用分布式架构，能够有效处理PB级别的数据量，满足企业级用户对海量数据分析的需求。ArgoDB支持标准SQL语法，降低了用户的学习成本，同时提供了与传统数据库良好的兼容性，便于现有系统的迁移和集成。在技术架构方面，ArgoDB采用了存储与计算分离的设计理念。这种架构允许用户根据实际需求独立扩展存储资源或计算资源，提高了资源利用的灵活性。同时，ArgoDB实现了多副本机制，确保数据的高可用性和安全性，即使部分节点发生故障，系统仍能持续提供服务，保障业务连续性。性能优化选择。随着国产数据库技术的不断成熟，像ArgoDB这样的产品正在改变国内数据库市场的格局。它们不仅填补了国内在高端数据库领域的技术空白，更为各行业用户提供了安全可控的数据管理解决方案。

发展：促进国内大数据产业生态的完善，带动芯片、操作系统、数据库、中间件等上下游产业协同发展，减少对国外技术的依赖，提升我国在全球信息技术产业中的竞争力。满足合规要求：随着数据保护法规的完善，使用国产大数据平台对计算资源的需求。存储设备：包括分布式存储系统，能够提供海量数据存储，具备高可靠性、可扩展性和数据冗余保护能力，保障大数据的安全存储。软件层面操作系统：国产操作系统在稳定性和安全性上不断提升操作系统、服务器的兼容性方面表现良好。中间件：国产中间件产品，为大数据平台提供了应用支撑和集成能力，实现不同系统和组件之间的互联互通和协同工作。应对策略技术创新与合作：加大对国产大数据技术研发的投入大数据基础平台国产化是指在大数据处理的各个环节，从硬件到软件，全面采用国产技术和产品，以实现自主可控、安全可靠的大数据处理能力。以下从其重要性、涉及的关键技术与产品、面临的挑战及应对策略几个方面进行介绍：重要性保障国家安全：大数据涉及国家关键信息基础设施、民生等多领域的数据。实现大数据基础平台国产化，可避免因使用国外技术而带来的潜在安全威胁，如数据泄露、后门风险等，保障国家信息安全。推动产业自主

大数据平台厂商有哪些？在当今数据驱动的商业环境中，大数据平台已成为企业数字化转型的核心基础设施。这些平台能够帮助企业收集、存储、处理和分析海量数据，从而提取有价值的商业洞察。市场上存在着多种类型的厂商则专注于特定领域的大数据解决方案。例如，有针对零售业客户行为分析优化的平台，也有为物联网设备数据处理专门设计的系统。这些平台内置了行业特定的数据模型和分析方法，能够快速满足专业需求。相比通用平台现有系统集成，构建定制化的大数据架构。这种方式的优点是可以针对特定需求选择技术，但集成和维护成本相对较高。云计算服务商也是大数据平台市场的重要参与者。这些厂商将大数据能力作为云服务提供，用户无需自行，长期使用云服务的累积成本可能较高，且存在数据主权方面的考虑。开源社区在大数据生态系统中扮演着关键角色。许多流行的大数据技术最初都源自开源项目，后来被商业公司采用和支持。基于开源技术的大数据平台通常具有较高大数据平台提供商，它们各具特色，满足不同行业和规模企业的需求。从技术架构来看，大数据平台厂商大致可以分为几类。首先是提供全面解决方案的综合型厂商，这类厂商通常拥有完整的大数据技术栈，从底层存储到上层分析

：国产大数据平台通常在成本方面具有一定优势，包括软件采购成本、维护成本等。同时，国内供应商能够提供更及时、本地化的技术支持和服务，方便企业快速解决问题，提高系统的运行效率和稳定性。替换内容硬件层面：将原有的国外服务器、存储设备等硬件替换为主流国产CPU平台以及配套的国产存储设备等，确保硬件底层的自主可控。软件层面：操作系统：采用国产操作系统替代国外操作系统，为大数据平台提供稳定、安全的运行环境，对国产化大数据平台进行日常的监控、维护和管理，及时处理系统故障和问题。并根据业务的发展和实际使用情况，对平台进行持续优化和改进，提升系统的性能和功能。大数据平台国产化替换是指将原有的国外大数据平台或技术替换为国产的大数据平台及相关技术，以实现自主可控、安全可靠、符合国内法规和业务需求的数据处理与管理环境，主要包括以下几个方面：替换原因安全与自主可控需求：随着数据安全重要性的日益提升，国外大数据平台可能存在数据安全隐患，如数据泄露风险、对国外技术供应商的依赖等。国产化替换可以使企业和组织对数据的存储、处理和管理拥有更高的控制权，减少外部安全威胁

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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。

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。...