湖仓集大数据分析

一体
星环科技一体平台依托多模型数据管理平台,打破传统Hadoop+MPP混合架构,提供统一资源管理、统一存储管理、统一计算引擎和统一数据操作四层统一架构,真正实现技术架构统一。贯穿这四层架构,星环科技一体平台还提供全生命周期的数据管控能力,可以实现多模态数据以及元数据的统一管控,同时支持统一的多租户管理,可确保在一体平台上的租户从资源层、数据层、应用层等都能实现完整隔离。

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集市业务需求。因此企业往往需要再引入额外的分析查询引擎,用混合架构来满足业务需求。混合架构中,数据需要存储在不同平台里来提供服务,首先就造成了数据冗余和存储资源占用。其次,数据需要跨平台ETL流转和存储过程开始,形成了一体雏形,在2023年TDH9.3版本中引入了统一存储格式Holodesk,只需一种存储格式即可同时满足ODS数据实时数据接入、数模型加工和高性能集市查询分析等业务过去,企业在建设数据平台时通常使用传统的Hadoop+MPP的混合架构,逐渐有部分企业开始使用类似Hudi/Iceberg的技术。这两种技术架构都存在一些局限性,在线分析能力较弱,无法满足、端到端性能、统一运维管理等方面升级,帮助用户构建真一体化、高性能、易运维的一体化平台。资源隔离新架构,在同一份数据上跑批查询混合负载互不影响。一套集群一份数据,基于Raft协议保障分布式一致性,在CPU、内存、IO、网络资源方面完全隔离,结合基于容器化的动态资源调整能力,保障不同的批量业务与查询业务性能需求。存储方面,针对多种混合负载业务,支持分区级多级冷热数据存储,大化利用存储资源
数字化转型,建立数字化转型工作组织架构,对现有大数据平台进行升级,依托一体的架构,实现数据的统一归集,提高平台性能的同时,加强数据时效性和多数据模型融合分析能力,拓展和提升数据应用场景和服务能力工具提高了脚本迁移的效率和安全性,无需人工开发干预,实现存储过程的平滑迁移。紫金农商银行基于星环科技ArgoDB构建湖一体的架构,整体迁移数据仓库、ODS系统、大数据平台,统一承载多数据类型和分析。同时,湖上建仓,数据仓库可直接访问数据数据无需迁移,避免数据导入导出,降低ETL成本,提高数据分析效率。一体架构基于ArgoDB一体化多模数据库架构构建的一体架构平台使得紫金农商银行平台绩效数据,并借助于准实时数据,行内开发了准实时屏、准实时驾驶舱等各类应用落地。基于ArgoDB构建的一体架构,可将省联社数据、行内数据以及外部数据接入到大数据集群,根据入仓原则将部分数据入仓,入仓综合能力极大提升,一个数据库即可完成多模数据原样存储()+模型加工()+主题查询(),实现全数据,全场景,全融合,限度降低企业TCO。多模型数据统一存储管理在日结报表、监管报表加工场景中,应对
大数据一体架构是一种融合了数据数据仓库优势的新型数据管理和分析架构。以下是它的一些关键特点和优势:架构特性:一体架构旨在集中各种数据源并简化工程工作,让用户组织中的每个人都可以成为数据用户。它使用与数据相同的低成本云对象存储空间来提供按需存储,以便轻松预配和扩缩。数据处理能力:一体架构整合计算和存储资源,实现数据的实时处理和批量处理能力的双重提升,无论是大规模数据分析还是高并发技术能够降低硬件成本,性能提升显著,并解决了多种架构混合使用的数据冗余问题。云服务集成:一体方案通过集成云数据仓库和其他云原生服务,实现了数据的统一存储、管理和分析,帮助企业从传统大数据和数方案向一体转型。实时查询,都能提供快速响应和高效处理。数据管理能力:打破了数据仓库和数据之间的界限,实现了数据的统一存储和管理。支持结构化、半结构化和非结构化数据的混合存储,满足企业多样化的数据存储需求。数据分析能力:支持多种数据分析方法,包括批量数据分析、交互式数据分析和流式数据分析等。这种多样化的分析能力使得企业可以根据业务需求选择最适合的分析方式。数据治理流程:通过整合数据仓库和数据数据治理流程,实现
。功能迭代升级:随着集团业务的发展和数据需求的变化,持续对数据的功能进行迭代升级,如增加新的数据来源、拓展数据分析功能等。建立团级别的数据是一项复杂且系统性的工程,以下是具体的步骤和要点:前期规划明确战略目标:结合集团的业务战略,确定数据的建设目标,如支持集团的战略决策、推动业务创新、提升运营效率等。进行需求的开发和数据共享。应用场景建设:针对集团的不同业务场景,如财务分析、市场预测、客户关系管理等,开发相应的数据分析应用和模型,为业务决策提供支持。运维与持续优化监控体系建立:建立全面的监控体系,对数据集群,利用云计算平台的弹性计算能力,根据业务需求自动扩展或收缩计算资源。网络架构搭建:构建高速、稳定的内部网络,确保集团各部门、子公司与数据之间的数据传输顺畅,同时保障网络安全,设置防火墙、VPN,释放存储资源。数据分析与应用工具与平台选型:选择适合集团业务需求的数据分析工具和平台。数据服务开发:构建数据服务接口,以API的形式为集团内的业务系统、数据分析团队提供数据查询、获取等服务,支持业务应用
星环科技实时一体化平台,打破了传统数据数据仓库的界限,一体化架构设计可同时满足数据数据仓库、用于交互式数据分析数据集市、实时数据处理(支持实时更新与查询)以及在线数据服务(满足高并发,不仅能够作为数据基础设施满足传统数据服务需求,还能作为AI基础设施的知识管理平台,满足AI模型对多模态知识的供给需求,加速了数据与AI的深度融合,推动企业数字化转型升级与数智化高速发展。一体优势亮点:架构简洁端到端性能10倍提升端到端秒级分析计算和存储成本低管理和运维成本低硬件资源成本低数据和系统安全性高自主研发,生态兼容低成本落地大模型访问需求)等场景,降低企业的数据管理成本,大幅提升数据的利用效率。创新的多模型统一处理技术支持关系型、宽表、时序、搜索、图、向量等11种模型数据统一存储管理,结合基于容器化技术的多租户、弹性调度等能力
实时一体:一体化构建AI×Data实现端到端秒级数据分析在此之前,用户使用CDH、Hbase、Hive、Clickhouse等多个开源产品来实现多业务场景,存在数据冗余、处理链路长、时效性差等,批处理性能提升1倍,在屏驾驶舱场景中,OLAP分析性能提升高达10倍。同时,星环科技实时一体平台的实时入库、秒级分析能力可以助力金融机构实现实时数据洞察,例如在实时风控场景,可以实现秒级延时问题,通过星环科技构建实时一体平台,可以基于一个平台同时支持传统数据应用、实时数据洞察和AI模型应用。迁移到星环实时一体平台后,在传统数据应用方面,整体性能大幅提升。例如在交易报表场景中,数据落地即分析,助力金融更快地识别风险和采取应对措施;在手机银行场景,每服务器可支持2000QPS的高并发在线数据服务;在CRM等场景,星环科技实时一体可支持HTAP的混合负载能力,避免数据搬迁带来的延时,助力金融机构实现更快的服务响应。此外,用户可以AI-ReadyDataplatform快速构建模型应用,例如基于星环科技数据分析助手无涯·问数,可以实现自然语言做数据分析,并且准确率
大数据平台的一体架构是一种新型的数据管理和分析架构,它融合了数据数据仓库的优势,以提供一个统一、灵活且高性能的数据存储和处理平台。以下是一体架构的一些关键特点和实践路径:融合数据数据管理功能。支持多种数据处理和分析方式:一体架构支持批处理、流处理、SQL查询、机器学习等多种数据处理和分析方式。可以使用大数据处理工具进行数据清洗、转换和特征提取,同时也支持传统的SQL分析工具进行复杂的数据分析和报表生成。事务一致性和ACID支持:一体架构引入了事务机制,使得数据更新过程能够保证一致性,从而确保了数据的实时分析准确性。它提供了对ACID事务的支持,确保了数据的一致性和能力:一体架构通过支持实时数据流处理和批处理,能够快速响应用户的查询请求,尤其适合于实时数据分析场景。此外,一体架构还能够自动构建索引和缓存,加速查询和数据检索的速度。多样化数据支持:一体过程中,一体架构经历了从摸索阶段、发展阶段到深化阶段的演变。在深化阶段,一体架构逐渐形成了“湖上建仓”与“外挂”两种实现方式,旨在实现数据的无缝打通和自由流动。技术演进:一体架构是大数据
大数据平台一体技术:开启数据管理新时代在大数据时代,数据量呈爆发式增长,数据类型也日益繁杂。企业在数据管理与分析过程中,面临着诸多挑战,传统的数据仓库和数据技术逐渐难以满足需求。在此背景下,结构化数据时存在局限。而数据则更侧重于存储各种原始数据,格式灵活,能适应多种数据源,但在数据分析的高效性和一致性方面有所欠缺。一体技术融合了数据仓库和数据的优势,它是一种新的数据管理架构,能够同时处理结构化、半结构化和非结构化数据,既具备数据对海量数据的存储能力,又拥有数据仓库强大的数据分析和处理能力,实现了数据的统一存储、管理与分析。(二)技术原理一体技术通过采用统一的元数据管理系统,对数据数据仓库中的数据进行统一编目和管理,使得不同类型的数据能够被清晰识别和访问。同时,运用先进的计算引擎,支持对中的数据进行实时或批量处理,满足企业多样化的数据分析需求。此外,还利用,如日志文件、图像、视频以及传统的结构化业务数据等,统一存储在中。在进行数据分析时,能够根据不同的业务需求,灵活选择合适的分析工具和算法,快速处理海量数据,大大提高了数据处理效率。例如,电商企业
什么是大数据分析大数据分析是对电子商务、移动设备、社交媒体和物联网(IoT)等各种来源产生的大量不同数据(或称大数据)进行检查的复杂过程。它涉及整合不同的数据源,将非结构化数据转化为结构化数据的原则总体上仍然适用,但大数据分析的规模和复杂性要求开发新的方法来存储和处理所涉及的PB级结构化和非结构化数据。对更快速度和更大存储容量的需求造成了技术真空,而新的存储方法(如数据仓库和数据、NoSQL等非关系型数据库)以及数据处理和数据管理技术和框架很快就填补了这一真空。大数据分析利用先进的分析技术来分析真正的大数据,其中包括结构化、半结构化和非结构化数据,这些数据来自不同来源,大小从TB,以及利用分散在整个网络上进行数据处理的专业工具和技术从数据中产生洞察力。现有的数字数据量正在快速增长,每两年翻一番。大数据分析是一种解决方案,它采用不同的方法来管理和分析所有这些数据源。虽然传统数据分析到ZB不等。大数据分析涉及的常见数据类型包括网络数据:客户级网络行为数据,如访问、页面浏览、搜索、购买等。文本数据:从文本源(包括电子邮件、新闻文章、Word文档等)生成的数据且使用广泛的非结构化
行业资讯
数字政府建设
近日,领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜,梳理出数字政府领域领先的技术供应商,评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商,成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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,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。在政府领域,星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑,归集业务数据,优化业务流程,治理出有价值的数据资源,进行专题分析沉淀数据资产,服务部门之间数据共享与业务协同,服务领导决策与政策制定,服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用,助力构建数字化政府,提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑,将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集,构建三级数据共享交换体系,保障数据安全,支撑“一网通办”等数据服务能力。此外,根据不...
利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心,为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比,PaaS模式采取集约化部署,能大大提高资源利用率;可为开发人员提供隔离的租户环境,灵活选择所需大数据与AI能力,进行探索分析和数据挖掘。技术中台:统一资源管控,灵活资源分配,快速资源申请与部署。数据中台:全量数据接入;面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台:基于人工智能、深度学习的算法模型,支撑业务分析、评估、与决策。业务中台:采用微服务架构,串联系统功能,打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据,基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测,支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用,实现行车调度精细化,促进轨道交通绿色低碳发展。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,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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座,星环科技助力政府、金融、能源、...
行业资讯
边缘计算平台
在边缘计算领域,星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台,支持标准的视频和物联网协议接入,低代码的业务流程构建,高性能的数据处理和分析,企业级的云-边数据、服务治理,以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值:降低长尾应用的实施人力,降低从数据到模型,模型到应用的构建成本;改变长尾应用的落地模式,从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括:边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识,我国也高度重视边缘计算的发展,积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...
星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用:广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台,实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态,实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务;PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成,为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑,未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台;SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用,并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用,跟水电比较像,比如区域监控中心一体化大数据应用...
数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件,是信息系统的基础、信息安全的基石,因此,数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键,自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早,在国内市场内占领了一定先机,企业经过信息化的长期积累和革新,基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品,必须对应用代码进行大量修改,各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造,这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持,降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展,在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代,除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力,首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言,尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示,“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此,这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好,但没有体系化的...
近年来,随着数字经济的蓬勃发展,数据跨境活动日益频繁,数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动,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、自由流动,国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》,9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度,然而企业在具体落地方面,还存在诸如数据分类分级;重要数据识别、存储、管理;数据安全监督;敏感数据防泄露等实际困难,国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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,构建明日数据世界。在数据安全与流通方面,星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业,星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案,为企业提供数据跨境一站式服务,助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例,针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据,但是没有资产地图;缺乏数据分类分级策略;缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护;需要敏感资产风险评...
随着科技和信息技术的快速发展,时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时,国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品,不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现,同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能,在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture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。产品优势原生空间:时空数据类型,针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准:提供丰富的分析函数,具备复杂分析挖掘能力。支持SQL:基于SQL完成空间分析和轨迹分析,降低产品使用门槛。兼容Po...
图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接,具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品,星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库,提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储,千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储;具备10+层的深度链路分析能力,提供丰富的图分析算法和深度图算法;支持标准图查询语言并兼容openCypher,并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势: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...
星环SophonP²C是企业级隐私计算平台,拥有多项性能及安全认证,平台支持不同场景的隐私计算需求,包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等,为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题,助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下,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,提供多种开箱即用的工具,方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作,可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构,为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势:支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术,覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景,支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署,并支持实体部署、容器部署、...
企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素,包括以下几点:数据集规模:如果需要处理大规模的图形数据,应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求:不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同,应根据实际需求选择。性能和可扩展性:不同的图数据库性能和可扩展性有所不同,应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度:选择使用支持程度好的图数据库,可以得到更好的技术支持。维护和成本:选择维护成本低、方便使用的图数据库,能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时,应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年,自主研发了分布式图数据库StellarDB,兼容openCypher查询语言,提供海量图数据的存储和分析能力,支持原生图存储结构,支持万亿边PB级数据存储。同时,StellarDB具备毫秒级点边查询能力,10+层的深度链路分析能力,提供近40种的图分析算法,具备数据2D和3D展示能力。StellarDB在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级,同时在易用...