物联数据中台软件

物联数据中台是指在物联网（IoT）环境下，集中管理和处理来自各类设备和传感器生成的数据的技术架构。它为企业提供一个共享的数据服务平台，能够将分散的物联网数据整合、分析和转化为有价值的信息。以下是物联数据中台的一些关键特点和功能：数据采集与整合：物联数据中台能够从各种物联网设备、传感器和系统中实时采集数据，并将其整合到一个统一的平台上。通过标准化的数据接口和协议，确保不同来源的数据能够无缝对接制定科学的决策。实时数据处理：物联数据中台需要具备实时数据处理能力，以便快速响应物联网设备产生的数据。通过实时数据处理，企业可以实现对设备状态的即时监控和响应，从而提高运营效率和设备利用率。跨平台兼容性：物联数据中台需要具备跨平台兼容性，以便能够接入不同类型的物联网设备和系统。开放的接口和灵活的架构使其能够轻松接入各种物联网设备和系统，提供统一的数据管理和分析服务。设备管理：提供海量设备的接入和管理能力，支撑设备数据采集上云和云端下发命令给设备进行远程控制，帮助智慧应用快速构筑物联网解决方案。规则引擎与数据转发：物联数据中台通常包括规则引擎，允许用户定义数据处理规则，实现数据的自动化处理和转发

物联数据中台是指在物联网（IoT）环境下，集中管理和处理来自各类设备和传感器生成的数据的技术架构。它为企业提供一个共享的数据服务平台，能够将分散的物联网数据整合、分析和转化为有价值的信息。以下是物联数据中台的一些关键特点和功能：数据采集与整合：物联数据中台能够从各种物联网设备、传感器和系统中实时采集数据，并将其整合到一个统一的平台上。通过标准化的数据接口和协议，确保不同来源的数据能够无缝对接制定科学的决策。实时数据处理：物联数据中台需要具备实时数据处理能力，以便快速响应物联网设备产生的数据。通过实时数据处理，企业可以实现对设备状态的即时监控和响应，从而提高运营效率和设备利用率。跨平台兼容性：物联数据中台需要具备跨平台兼容性，以便能够接入不同类型的物联网设备和系统。开放的接口和灵活的架构使其能够轻松接入各种物联网设备和系统，提供统一的数据管理和分析服务。设备管理：提供海量设备的接入和管理能力，支撑设备数据采集上云和云端下发命令给设备进行远程控制，帮助智慧应用快速构筑物联网解决方案。规则引擎与数据转发：物联数据中台通常包括规则引擎，允许用户定义数据处理规则，实现数据的自动化处理和转发

物联数据中台是指在物联网（IoT）环境下，集中管理和处理来自各类设备和传感器生成的数据的技术架构。它为企业提供一个共享的数据服务平台，能够将分散的物联网数据整合、分析和转化为有价值的信息。以下是物联数据中台的一些关键特点和功能：数据采集与整合：物联数据中台能够从各种物联网设备、传感器和系统中实时采集数据，并将其整合到一个统一的平台上。通过标准化的数据接口和协议，确保不同来源的数据能够无缝对接制定科学的决策。实时数据处理：物联数据中台需要具备实时数据处理能力，以便快速响应物联网设备产生的数据。通过实时数据处理，企业可以实现对设备状态的即时监控和响应，从而提高运营效率和设备利用率。跨平台兼容性：物联数据中台需要具备跨平台兼容性，以便能够接入不同类型的物联网设备和系统。开放的接口和灵活的架构使其能够轻松接入各种物联网设备和系统，提供统一的数据管理和分析服务。设备管理：提供海量设备的接入和管理能力，支撑设备数据采集上云和云端下发命令给设备进行远程控制，帮助智慧应用快速构筑物联网解决方案。规则引擎与数据转发：物联数据中台通常包括规则引擎，允许用户定义数据处理规则，实现数据的自动化处理和转发

物联数据中台是指在物联网（IoT）环境下，集中管理和处理来自各类设备和传感器生成的数据的技术架构。它为企业提供一个共享的数据服务平台，能够将分散的物联网数据整合、分析和转化为有价值的信息。以下是物联数据中台的一些关键特点和功能：数据采集与整合：物联数据中台能够从各种物联网设备、传感器和系统中实时采集数据，并将其整合到一个统一的平台上。通过标准化的数据接口和协议，确保不同来源的数据能够无缝对接制定科学的决策。实时数据处理：物联数据中台需要具备实时数据处理能力，以便快速响应物联网设备产生的数据。通过实时数据处理，企业可以实现对设备状态的即时监控和响应，从而提高运营效率和设备利用率。跨平台兼容性：物联数据中台需要具备跨平台兼容性，以便能够接入不同类型的物联网设备和系统。开放的接口和灵活的架构使其能够轻松接入各种物联网设备和系统，提供统一的数据管理和分析服务。设备管理：提供海量设备的接入和管理能力，支撑设备数据采集上云和云端下发命令给设备进行远程控制，帮助智慧应用快速构筑物联网解决方案。规则引擎与数据转发：物联数据中台通常包括规则引擎，允许用户定义数据处理规则，实现数据的自动化处理和转发

物联数据中台是指在物联网（IoT）环境下，集中管理和处理来自各类设备和传感器生成的数据的技术架构。它为企业提供一个共享的数据服务平台，能够将分散的物联网数据整合、分析和转化为有价值的信息。以下是物联数据中台的一些关键特点和功能：数据采集与整合：物联数据中台能够从各种物联网设备、传感器和系统中实时采集数据，并将其整合到一个统一的平台上。通过标准化的数据接口和协议，确保不同来源的数据能够无缝对接制定科学的决策。实时数据处理：物联数据中台需要具备实时数据处理能力，以便快速响应物联网设备产生的数据。通过实时数据处理，企业可以实现对设备状态的即时监控和响应，从而提高运营效率和设备利用率。跨平台兼容性：物联数据中台需要具备跨平台兼容性，以便能够接入不同类型的物联网设备和系统。开放的接口和灵活的架构使其能够轻松接入各种物联网设备和系统，提供统一的数据管理和分析服务。设备管理：提供海量设备的接入和管理能力，支撑设备数据采集上云和云端下发命令给设备进行远程控制，帮助智慧应用快速构筑物联网解决方案。规则引擎与数据转发：物联数据中台通常包括规则引擎，允许用户定义数据处理规则，实现数据的自动化处理和转发

物联数据中台是指在物联网（IoT）环境下，集中管理和处理来自各类设备和传感器生成的数据的技术架构。它为企业提供一个共享的数据服务平台，能够将分散的物联网数据整合、分析和转化为有价值的信息。以下是物联数据中台的一些关键特点和功能：数据采集与整合：物联数据中台能够从各种物联网设备、传感器和系统中实时采集数据，并将其整合到一个统一的平台上。通过标准化的数据接口和协议，确保不同来源的数据能够无缝对接制定科学的决策。实时数据处理：物联数据中台需要具备实时数据处理能力，以便快速响应物联网设备产生的数据。通过实时数据处理，企业可以实现对设备状态的即时监控和响应，从而提高运营效率和设备利用率。跨平台兼容性：物联数据中台需要具备跨平台兼容性，以便能够接入不同类型的物联网设备和系统。开放的接口和灵活的架构使其能够轻松接入各种物联网设备和系统，提供统一的数据管理和分析服务。设备管理：提供海量设备的接入和管理能力，支撑设备数据采集上云和云端下发命令给设备进行远程控制，帮助智慧应用快速构筑物联网解决方案。规则引擎与数据转发：物联数据中台通常包括规则引擎，允许用户定义数据处理规则，实现数据的自动化处理和转发

的问题。应用案例：物联网大数据平台在智能交通系统、智能家居系统、智能制造等多个领域有广泛应用。例如，在智能交通系统中，通过分析实时交通数据，系统可以提前发现道路拥堵的迹象，并引导车辆选择最佳路径，有效缓解交通压力。物联网大数据平台是专门设计用于处理和分析由物联网设备产生的大量数据的系统。这些平台能够实现数据的实时收集、存储、分析和可视化，帮助企业和组织优化业务流程、提高效率、降低成本，并推动创新。实时数据分析：物联网大数据平台能够实现对IoT设备数据的即时处理、分析和解释，提供可行的洞察并促进信息决策。预测性分析：预测性IoT分析不仅预测未来事件，还提供实现业务目标的最佳步骤指导。这种分析形式整合了描述性、诊断性和预测性分析的洞察，推荐优化操作的行动。边缘计算：边缘分析在网络边缘处理数据，显著降低延迟并改善响应时间，通过消除发送数据到中央服务器的需求。这对于需要大量数据的IoT应用至关重要，如工业IoT和汽车系统。认知分析：认知IoT数据分析利用认知计算和AI分析来自IoT设备的大量数据，揭示模式和洞察，促进更智能的决策制定和自动化。成本降低与决策改善：通过利用IoT分析，可以识别新的机会来简化

的问题。应用案例：物联网大数据平台在智能交通系统、智能家居系统、智能制造等多个领域有广泛应用。例如，在智能交通系统中，通过分析实时交通数据，系统可以提前发现道路拥堵的迹象，并引导车辆选择最佳路径，有效缓解交通压力。物联网大数据平台是专门设计用于处理和分析由物联网设备产生的大量数据的系统。这些平台能够实现数据的实时收集、存储、分析和可视化，帮助企业和组织优化业务流程、提高效率、降低成本，并推动创新。实时数据分析：物联网大数据平台能够实现对IoT设备数据的即时处理、分析和解释，提供可行的洞察并促进信息决策。预测性分析：预测性IoT分析不仅预测未来事件，还提供实现业务目标的最佳步骤指导。这种分析形式整合了描述性、诊断性和预测性分析的洞察，推荐优化操作的行动。边缘计算：边缘分析在网络边缘处理数据，显著降低延迟并改善响应时间，通过消除发送数据到中央服务器的需求。这对于需要大量数据的IoT应用至关重要，如工业IoT和汽车系统。认知分析：认知IoT数据分析利用认知计算和AI分析来自IoT设备的大量数据，揭示模式和洞察，促进更智能的决策制定和自动化。成本降低与决策改善：通过利用IoT分析，可以识别新的机会来简化

的问题。应用案例：物联网大数据平台在智能交通系统、智能家居系统、智能制造等多个领域有广泛应用。例如，在智能交通系统中，通过分析实时交通数据，系统可以提前发现道路拥堵的迹象，并引导车辆选择最佳路径，有效缓解交通压力。物联网大数据平台是专门设计用于处理和分析由物联网设备产生的大量数据的系统。这些平台能够实现数据的实时收集、存储、分析和可视化，帮助企业和组织优化业务流程、提高效率、降低成本，并推动创新。实时数据分析：物联网大数据平台能够实现对IoT设备数据的即时处理、分析和解释，提供可行的洞察并促进信息决策。预测性分析：预测性IoT分析不仅预测未来事件，还提供实现业务目标的最佳步骤指导。这种分析形式整合了描述性、诊断性和预测性分析的洞察，推荐优化操作的行动。边缘计算：边缘分析在网络边缘处理数据，显著降低延迟并改善响应时间，通过消除发送数据到中央服务器的需求。这对于需要大量数据的IoT应用至关重要，如工业IoT和汽车系统。认知分析：认知IoT数据分析利用认知计算和AI分析来自IoT设备的大量数据，揭示模式和洞察，促进更智能的决策制定和自动化。成本降低与决策改善：通过利用IoT分析，可以识别新的机会来简化

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。

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•...

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。...

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

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":...

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...

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

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：

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