可信数据空间建设方案

可信空间建设，正是为了解决这些问题而提出的系统性解决方案。一、数据要素可信空间的内涵与特征数据要素可信空间是一个基于密码学、区块链、隐私计算等技术构建的数字化环境。在这个空间中，数据的所有权、使用权数据要素可信空间建设：构筑数字时代的信任基石在数字经济时代，数据已经成为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素。随着数据价值的不断提升，数据安全、隐私保护、可信流通等问题日益凸显。数据要素融合应用，构建起数据可信空间的技术底座。三、可信空间建设的现实意义数据要素可信空间建设能够有效解决数据流通中的信任问题，促进数据要素市场化配置。在政务领域，可信空间支撑跨部门数据共享；在金融领域，可信空间助力风险防控和普惠金融；在医疗领域，可信空间推动健康数据安全利用。通过可信空间建设，数据要素的价值将得到充分释放。数据要素可信空间建设是数字经济发展的基础设施工程。随着技术的不断进步和应用的持续深化，可信空间将成为数字时代数据要素流通的标配环境，为数字经济高质量发展提供坚实支撑。在这个过程中，需要政府、企业、技术机构等多方协同，共同推进可信空间建设，让数据要素在安全可信的环境中创造更大价值。

可信空间建设，正是为了解决这些问题而提出的系统性解决方案。一、数据要素可信空间的内涵与特征数据要素可信空间是一个基于密码学、区块链、隐私计算等技术构建的数字化环境。在这个空间中，数据的所有权、使用权数据要素可信空间建设：构筑数字时代的信任基石在数字经济时代，数据已经成为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素。随着数据价值的不断提升，数据安全、隐私保护、可信流通等问题日益凸显。数据要素融合应用，构建起数据可信空间的技术底座。三、可信空间建设的现实意义数据要素可信空间建设能够有效解决数据流通中的信任问题，促进数据要素市场化配置。在政务领域，可信空间支撑跨部门数据共享；在金融领域，可信空间助力风险防控和普惠金融；在医疗领域，可信空间推动健康数据安全利用。通过可信空间建设，数据要素的价值将得到充分释放。数据要素可信空间建设是数字经济发展的基础设施工程。随着技术的不断进步和应用的持续深化，可信空间将成为数字时代数据要素流通的标配环境，为数字经济高质量发展提供坚实支撑。在这个过程中，需要政府、企业、技术机构等多方协同，共同推进可信空间建设，让数据要素在安全可信的环境中创造更大价值。

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可信空间建设，正是为了解决这些问题而提出的系统性解决方案。一、数据要素可信空间的内涵与特征数据要素可信空间是一个基于密码学、区块链、隐私计算等技术构建的数字化环境。在这个空间中，数据的所有权、使用权数据要素可信空间建设：构筑数字时代的信任基石在数字经济时代，数据已经成为与土地、劳动力、资本、技术并列的第五大生产要素。随着数据价值的不断提升，数据安全、隐私保护、可信流通等问题日益凸显。数据要素融合应用，构建起数据可信空间的技术底座。三、可信空间建设的现实意义数据要素可信空间建设能够有效解决数据流通中的信任问题，促进数据要素市场化配置。在政务领域，可信空间支撑跨部门数据共享；在金融领域，可信空间助力风险防控和普惠金融；在医疗领域，可信空间推动健康数据安全利用。通过可信空间建设，数据要素的价值将得到充分释放。数据要素可信空间建设是数字经济发展的基础设施工程。随着技术的不断进步和应用的持续深化，可信空间将成为数字时代数据要素流通的标配环境，为数字经济高质量发展提供坚实支撑。在这个过程中，需要政府、企业、技术机构等多方协同，共同推进可信空间建设，让数据要素在安全可信的环境中创造更大价值。

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近日，首批可信数据空间应用解决方案供应商名单正式公布，星环科技凭借在可信数据空间领域优秀的产品和解决方案能力，以及推动可信数据空间的实践应用成功入选首批可信数据空间应用解决方案供应商“流通服务平台方向”。在可信数据空间领域，星环科技基于大数据基础平台TDH、大数据云平台TDC、数据开发工具TDS、智能分析工具Sophon提供可信数据流通整体解决方案，为可信数据流通提供端到端的数据安全防护、数据安全治理、隐私保护与隐私计算技术，以及基于硬件安全防护的可信计算，保障数据可用不可见，助力数据要素安全可信流通。星环科技可信数据流通主要产品有数据安全管理平台Defensor、隐私计算平台SophonP²C、数据商城管理工具TranswarpForesight、数据审计工具TranswarpAudit、数据要素流通一体机。

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•...

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":...

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。

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

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。...

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：

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...

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

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