大数据国产化替换

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，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，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。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、产品参数调整。数据迁移：企业使用CDH积累了大量数据，将这些数据安全、高效地迁移到国产化平台是一大挑战。要解决数据一致性、完整性问题，还要尽量减少对业务的影响。例如，在迁移海量的实时流数据时，如何保证数据

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和业务用户进行新大数据平台的培训，使其熟悉平台的操作和使用方法，掌握新的数据分析和处理技能。同时，在企业内部进行推广和宣传，提高员工对国产化大数据平台的认知和接受度。运维与优化：建立完善的运维管理体系

业务流程测试等方式来验证数据的质量。应用适配与集成应用系统改造：对依赖实时数仓的应用系统进行改造，使其能够与国产化的数仓和大数据平台进行无缝集成。这可能涉及到数据库连接配置的修改、SQL语句的调整业务人员提供国产化实时数仓的培训，使其熟悉新的系统架构、操作流程、开发工具和维护方法。培训内容可以包括数据库管理、大数据平台操作、ETL开发、数据分析等方面的知识和技能。运维体系建设：建立完善的国产化实时实时数仓本地部署国产化替换通常需要以下几个关键步骤和考虑因素：前期评估与规划系统架构评估：对现有实时数仓的系统架构进行全面评估，包括数据存储结构、计算框架、数据处理流程、接口等，识别出与国产化环境不要求。数据量与增长预测：分析当前的数据量以及未来业务发展可能带来的数据增长趋势，以便在国产化替换时选择合适的硬件和软件配置，确保系统能够长期稳定运行。技术选型国产数据库选择：根据业务需求和数据特点，选择合适的国产化替换完成后，需要对实时数仓的性能进行全面的优化和测试。通过调整数据库参数、优化SQL语句、合理分配计算资源等方式，提高系统的实时处理能力和查询性能，确保能够满足业务的实时性要求。压力测试与稳定性

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

数据库国产化替换：从趋势到挑战，探寻中国方案数据库国产化替换的现状在全球数字化浪潮的推动下，数据已成为企业和国家发展的核心资产。数据库作为管理和存储这些资产的关键工具，其重要性不言而喻。近年来，随着国际形势的变化和信息技术的快速发展，数据库国产化替换已成为我国信息技术领域的重要战略任务。替换的原因（一）数据安全至上在当今数字化时代，数据已然成为国家和企业的核心资产，其安全至关重要。数据安全。（三）自主研发能力提升国产化数据库的发展能够有力地推动国内数据库技术研发能力的提升。在过去，我国数据库市场长期被国外数据库厂商垄断，国内企业在数据库技术研发方面受到诸多限制。随着国产化数据库的兴起库能够更好地满足国内各行业的多样化需求。国产数据库厂商能够根据国内市场的需求和特点进行针对性研发，使产品更贴合国内企业的实际应用场景。在金融行业，国产数据库针对金融业务的高并发、强一致性等特点，研发，为政务信息化建设提供了有力支持。这种基于国内需求的研发，使国产数据库在国内市场具有更强的适应性和竞争力，能够更好地服务于国内企业，推动国内各行业的数字化转型。（四）服务本土化优势国产数据库在服务本土化

数据库国产化改造是指将原本使用的国外数据库系统替换为国产数据库系统的过程，以下从改造原因、流程等方面详细介绍：改造原因数据安全：关键行业的大量敏感数据关乎国家安全与经济安全，使用国产数据库可降低数据泄露及被外国势力控制的风险。技术自主可控：依赖国外数据库技术易受制于人，在国际关系紧张或遭遇技术封锁时，关键行业运作可能受严重影响，国产化可保障系统稳定性与可持续性。经济利益：使用国产数据库能减少对国外厂商的费用支出，降低成本，还能推动本土科技企业发展，带动相关产业链进步。改造流程规划阶段需求分析：明确业务对数据库的性能、功能、容量等需求，梳理数据量、并发量、数据存储结构等信息。选型评估：市面上国产数据库品牌众多，需从功能、性能、兼容性、稳定性、服务支持等多方面评估，选择适合业务需求的产品。迁移阶段数据迁移：采用数据迁移工具或编写脚本，将数据从原数据库迁移至国产数据库，要确保数据的完整性、准确性和一致性，可分批次、分阶段进行。应用改造：若国产数据库与原数据库的接口、语法等存在差异，需对应用系统进行相应改造，使其能与新数据库适配。测试阶段功能测试：全面测试应用系统在新数据库环境下的各项功能

数集平台国产化替代是将国外数据集成平台替换为国产平台，以实现技术自主可控、保障数据安全等目标，以下是相关介绍：替代原因政策推动：国家“十四五”规划等政策鼓励企业采用国产技术和产品，以提升信息技术自主可控能力，数集平台国产化替代是落实政策的重要举措。安全需求：使用国外数集平台可能存在数据泄露、后门等安全风险。国产化替代可将数据安全掌握在自己手中，满足企业对数据安全和隐私保护的要求。成本考量：国外数、数据库等基础软件的兼容性方面也更具优势。替代难点技术差距：尽管国产数集平台发展迅速，但与国际先进水平仍有一定差距，在大规模数据处理、复杂算法支持等方面可能存在不足。生态不完善：数集平台的应用离不开周边集平台通常授权费用高昂，后期维护和升级成本也不低。国产数集平台在价格上往往更具竞争力，能为企业降低采购和运维成本。适配性更好：国产数集平台更能适配国内的业务场景、数据规范和用户习惯，在与国产操作系统生态支持，如相关工具、插件等。国产数集平台的生态体系相对薄弱，可选择的扩展组件较少。迁移风险：将数据和业务从国外平台迁移到国产平台，可能面临数据丢失、格式不兼容、业务中断等风险，需要制定详细的迁移方案

企业Oracle国产化替代面临如何平滑迁移Oracle、迁移后如何回切Oracle、迁移后性能如何不下降、如何简化数据库运维、如何保障数据安全的挑战。基于此，Oracle替换需要的国产数据库不仅要能够满足对象迁移、数据迁移、业务迁移、灾备回切，还需要具备更好的扩展性、更安全可靠、更易用的运维、兼容国产化生态等能力。星环科技KunDB实现企业Oracle数据库国产化替代KunDB是星环科技自主研发的国产分布式交易型数据库，可低成本实现数据库国产化的替代和迁移，具备可扩展、高并发、高可用、数据灾备等特性，满足企业关键业务处理、高并发查询、业务分布式改造、交易分析混合的数据中台等复杂场景，在金融、政务、能源、医疗、交通、教育等多个行业应用，为用户提供高性能、稳定可靠、经济实用、自主可控的国产化数据库产品。KunDB对Oracle语法各个方面高度兼容，成为业内领先的具备支撑Oracle业务迁移、预定义包、错误处理等全部PL/SQL语法，并且通过自主原创的PL/SQL编译器，KunDB支持复杂PL/SQL程序，执行性能比解释执行提升一个数量级，解决了Oracle业务迁移到国产化数据库的核心

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，使用国产化作用，推动国产大数据产业链上下游企业之间的合作与协同发展。建立产业联盟、开源社区等平台，促进技术共享、标准制定和应用推广，加速国产化大数据生态的完善。人才培养：加强高校和职业教育在国产大数据技术方面的课程设置和专业建设，培养适应国产化需求的专业人才。企业要建立完善的人才培养体系，通过内部培训、技术交流、认证培训等方式，提升现有技术人员对国产大数据技术的掌握和应用能力。

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...

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...

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...

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。...

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...

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...

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...

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...

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。