国产大数据工具
星环大数据基础平台(TDH) 是星环自主研发的一站式多模型大数据基础平台,包括多个大数据存储与分析产品,能够存储 PB 级别的海量数据,可以处理包括关系表、文本、时空地理、图数据、文档、时序、图像等在内的多种数据格式,提供高性能的查询搜索、实时分析、统计分析、预测性分析等数据分析功能。目前 TDH 已经在政府、金融、能源、制造业等十多个行业内落地,支撑如金融风控与营销、智慧制造、城市大脑、智慧交通等多种核心行业应用。
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大数据平台国产化替换
灵活性。数据管理与分析工具:替换国外的数据可视化工具、ETL工具、BI工具等,使用国产的或开源并在国内进行深度优化的工具,实现数据的高效管理、转换和分析。替换过程评估与规划:对现有大数据平台的业务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: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

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大数据平台国产化
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

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国产化大数据底座平台
研发的工具或系统对数据进行全生命周期的管理和监控。应用场景政府领域:政府部门需要处理大量的政务数据,如人口信息、经济数据、城市运行数据等,国产化大数据底座平台可确保数据的安全和自主可控,为政府决策、公共国产化大数据底座平台是指在大数据领域,从硬件到软件全部或主要采用国产自主研发的技术和产品构建的大数据基础平台,以实现自主可控和安全可靠的数据处理与管理。以下是对其的具体介绍:特点自主可控:核心技术和存储系统等。关键技术和组件硬件层:采用国产的服务器、存储设备等,这些服务器基于国产的CPU芯片,具有高性能、高可靠性等特点。操作系统层:使用国产操作系统,为大数据平台提供稳定、安全的运行环境。数据存储服务、社会治理等提供有力支持。金融行业:金融机构对数据的安全性和稳定性要求极高,国产化大数据底座平台可以满足金融数据的存储、分析和风险管控等需求,同时也符合金融信创的要求。能源行业:能源企业需要处理大量的生产数据、设备运行数据等,国产化大数据底座平台可以帮助能源企业实现数据的高效管理和分析,提高能源生产效率和管理水平。工业领域:在工业互联网、智能制造等场景中,国产化大数据底座平台可以实现对工业生产过程中的海量数据进行采集、存储、分析和应用,助力企业实现智能化生产和管理。

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国产化大数据底座平台
国产化大数据底座平台是指在大数据领域,从硬件到软件全部或主要采用国产自主研发的技术和产品构建的大数据基础平台,以实现自主可控和安全可靠的数据处理与管理。以下是对其的具体介绍:特点自主可控:核心技术和存储系统等。关键技术和组件硬件层:采用国产的服务器、存储设备等,这些服务器基于国产的CPU芯片,具有高性能、高可靠性等特点。操作系统层:使用国产操作系统,为大数据平台提供稳定、安全的运行环境。数据存储生命周期的管理和监控。应用场景政府领域:政府部门需要处理大量的政务数据,如人口信息、经济数据、城市运行数据等,国产化大数据底座平台可确保数据的安全和自主可控,为政府决策、公共服务、社会治理等提供有力支持。金融行业:金融机构对数据的安全性和稳定性要求极高,国产化大数据底座平台可以满足金融数据的存储、分析和风险管控等需求,同时也符合金融信创的要求。能源行业:能源企业需要处理大量的生产数据、设备运行数据等,国产化大数据底座平台可以帮助能源企业实现数据的高效管理和分析,提高能源生产效率和管理水平。工业领域:在工业互联网、智能制造等场景中,国产化大数据底座平台可以实现对工业生产过程中的海量数据进行采集、存储、分析和应用,助力企业实现智能化生产和管理。

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大数据基础平台国产化
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,能够为大数据平台提供稳定的运行环境,支持多种硬件架构,适配不同的服务器设备。数据库:国产数据库具备处理大规模数据的能力,支持复杂查询和事务处理,满足大数据平台对结构化数据存储和管理的需求。同时,在与国产

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国产大数据基础软件
突破,形成了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。目前,星环科技已助力金融、能源、制造、交通等行业多个客户实现了数据分析场景中部分关键信息系统的国产替代,替代的星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商,自成立之初就坚持自主研发与技术创新,勇担时代使命,积极参与信息产业国产化进程,成为大数据基础软件国产化的重要推动者之一。通过自主研发,公司已实现多项技术成本。在分析型业务方面以更低成本、更高性能完整替代了传统Oracle数据仓库,确保分析型业务与交易型业务的隔离。凭借持续的自主研发和技术创新,星环科技在推动大数据基础软件国产化替代进程的过程中,也收获了诸多对象包括传统关系型数据库Oracle、IBMDB2、Teradata,以及搜索引擎ElasticSearch、大数据平台ClouderaDataPlatform、数据统计分析软件SAS等多家国外主流厂商产品。自主研发的一站式大数据基础平台安全、高效支撑客户各项数字化业务大数据基础平台TranswarpDataHub是公司自主研发的一站式大数据基础平台,包括多个大数据存储与分析产品,有着优秀的数据

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国产化大数据平台替换 CDH
国产化大数据平台替换CDH是企业实现自主可控、保障数据安全和满足合规要求的重要举措,以下为你介绍一些相关的案例、难点、注意事项和步骤:替换难点技术兼容性:CDH有其特定的技术架构和生态体系,国产化大数据平台需要在数据存储格式、计算模型、接口等方面与CDH兼容,以确保原有数据和应用能够顺利迁移。比如部分国产平台的文件系统与CDH的HDFS在数据块大小、存储策略等方面存在差异,需要进行数据格式转换和,开发和测试的工作量较大。人才短缺:国产化大数据平台相对较新,市场上熟悉其技术和操作的专业人才相对较少。企业缺乏既有国产化平台技术知识,又有CDH替换经验的专业人员,给替换工作的实施和后续运维带来困难。注意事项充分评估需求:全面梳理企业当前的业务需求、数据量、数据处理场景等,结合国产化平台的功能和性能特点,确定是否能够满足企业未来发展需求。选择合适的平台:目前国产大数据平台众多,要从技术实力、产品,制定详细的替换方案和项目计划,明确各阶段的目标、任务和时间节点。准备阶段:根据选型结果,采购和部署国产化大数据平台所需的硬件设备和软件系统。搭建测试环境,对国产化平台进行功能和性能测试,确保其稳定可靠

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国产大数据集群
国产大数据集群:数字浪潮下的崛起与奋进国产大数据集群:崭露头角的数字新势力在当今这个数字化浪潮汹涌澎湃的时代,数据已然成为了如同石油一般珍贵的战略资源,驱动着各个行业的创新与发展。而大数据集群,作为承载和处理海量数据的关键基础设施,正逐渐成为数字经济时代的中流砥柱。近年来,国产大数据集群异军突起,在技术创新、市场应用等多个方面取得了令人瞩目的成绩,正逐步打破国外产品长期以来的垄断局面,成为推动我国数字化进程的一股新兴力量。蓬勃发展的现状应用领域拓展国产大数据集群的应用领域正在不断拓展,广泛渗透到政务、金融、工业等多个关键领域,为各行业的数字化转型与创新发展注入了强大动力。在政务领域,大数据集群助力政府实现了治理能力的现代化提升。在金融领域,大数据集群发挥着至关重要的作用。一方面,金融机构利用大数据集群对海量的客户交易数据、信用数据以及市场数据进行实时分析与处理,实现了风险的精准评估与有效管控。在工业领域,大数据集群推动了制造业的智能化升级。工业企业借助大数据集群对生产过程中的设备运行数据、工艺参数数据以及质量检测数据等进行实时采集与分析,实现了生产过程的优化控制与故障预测。

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国产大数据管理平台
,大数据平台展现出的快速响应和分析能力,为科学决策提供了有力支撑。从跟跑到并跑,再到部分领域的领跑,国产大数据管理平台的发展历程折射出中国信息技术产业的进步轨迹。这些平台不仅是技术工具,更是数字经济时代的基础设施,将在推动产业升级和社会转型中发挥越来越重要的作用。国产大数据管理平台在当今信息爆炸的时代,数据已经成为推动社会进步和经济发展的重要资源。如何有效地管理和利用这些数据,成为各行各业面临的共同挑战。国产大数据管理平台应运而生,为中国企业和机构提供了可靠的数据处理解决方案。大数据管理平台是指能够对海量数据进行采集、存储、处理和分析的软件系统。与国外同类产品相比,国产平台具有独特的优势。首先,它们更了解中国用户的需求和使用习惯,能够提供更贴合本土业务场景的功能。其次,在数据安全和隐私保护方面,国产平台能够严格遵守中国的法律法规,确保数据主权不受侵犯。从技术架构来看,典型的国产大数据管理平台通常包含以下几个核心模块:数据采集层负责从各种数据源获取。在应用场景方面,国产大数据管理平台已经深入到国民经济的各个领域。金融行业利用其进行风险控制和精准营销;制造业通过数据分析优化生产流程;政府部门借助平台能力提高社会治理水平。特别是在应对突发公共事件时
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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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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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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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基于数据安全网关的跨境安全流通方案
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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...

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...

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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。