原生AI应用开发平台的技术架构

云原生（CloudNative）是由MattStine在2013年提出的概念，其目标是为了解放开发和运维的工作，让应用能够更好的适合云架构。云原生是一种新的设计模式，它要求云原生应用具备可用性和，顾名思义，就是专门为在云平台上部署和运行而涉及的应用。采用云原生技术构造的应用，可以充分利用云平台来实现资源的按需分配和弹性伸缩；此外应用本身更加具备柔性，即在高并发压力下能够有效的缓解访问压力或者的应用服务，包括大数据、AI、数据库类，以及各种微服务。—调度系统架构—本文设计的云平台的调度系统的内部架构如下图所示，包含元信息模块、对外服务模块以及调度决策模块。当一个应用通过伸缩性，能够制动或部署、发布和管理，可以随处运行，并且能够通过CI/CD来提升研发、测试和发布的效率。本篇介绍云原生架构设计。—云原生技术介绍—云原生在技术部分上依赖于在传统云计算的3层概念：基础设施即一个重要过程就是应用开发模式的演进，或者说应用架构的演进。在过去的十几年中，互联网公司的应用架构大多经历了由单体式应用架构到更加灵活的分布式应用架构的转变。这其中的主要原因是因为互联网应用的业务简单

平台：技术民主化的推手AI开发平台通过提供标准化的开发工具和预训练模型，大幅降低了AI应用开发的门槛。开发者无需从零开始构建复杂的算法模型，而是可以基于平台提供的资源快速搭建AI应用。这种技术民主化的场景方面，AI开发平台已经渗透到各个领域。从智能客服到医疗影像分析，从金融风控到智能制造，AI开发平台正在推动传统行业的智能化转型。二、平台架构：技术创新的基石AI开发平台的核心架构包含数据管理、算法成为AI开发平台的重要趋势。通过图形化界面和模块化设计，非专业开发者也能快速构建AI应用，这将进一步扩大AI技术的应用范围。自动化机器学习（AutoML）技术的成熟，使得模型选择、参数调优等复杂任务。AI开发平台正在重塑技术创新和产业发展的格局。它不仅降低了技术门槛，还加速了AI应用的落地进程。随着技术的不断进步，AI开发平台将继续推动人工智能技术的普及和应用，为智能时代的到来奠定坚实基础。在这个充满机遇的新时代，掌握AI开发平台的使用能力，将成为个人和企业竞争力的重要组成部分。AI开发平台：开启智能未来的钥匙人工智能时代已经到来，AI技术正在重塑各行各业。在这个技术变革的浪潮中，AI开发平台扮演着关键角色，它不仅是技术创新的催化剂，更是推动产业升级的核心引擎。一、AI开发

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与部署更是如虎添翼。未来，MLOps将继续迭代更加丰富的功能，赋能企业AI更快、更好地落地。运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类

AI大模型应用开发是一个综合性的过程，涉及多个关键步骤和技术要点。1.明确应用场景和需求场景分析：深入研究目标行业和应用场景，例如医疗领域的辅助诊断、金融领域的风险评估、教育领域的个性化学习辅助等，如界面友好性、交互便捷性等。2.选择合适的大模型模型评估：根据应用需求，评估不同的AI大模型。考虑模型的性能指标，如在相关任务中的准确率、召回率等；模型的规模和复杂度是否适合部署环境；模型的预训练领域是否与应用场景匹配等。模型来源：可以选择开源的大模型，利用其公开的架构和参数进行微调。也可以使用商业公司提供的模型服务，或者自行训练一个新的大模型。3.数据准备数据收集：收集与应用场景相关的数据模型的性能。5.应用开发接口设计：设计应用程序接口（API），以便其他系统或软件能够方便地调用大模型的功能。API的设计应该遵循简单、稳定、安全的原则，并且要考虑到数据传输的效率和格式。前端开发：如果是面向用户的应用，需要开发用户界面（UI）。根据应用场景和用户体验需求，设计简洁、直观的界面，方便用户输入和获取信息。后端开发：搭建后端服务，处理业务逻辑和数据存储。后端需要与大模型进行交互，将用

云原生数据湖是一种将数据湖架构与云原生技术深度融合的创新数据架构和解决方案。架构特点存储与计算分离：基于云存储的弹性和可扩展性，实现存储与计算的解耦。数据存储在云对象存储等持久化存储中，而计算资源迁移和运行，提高了系统的可移植性和灵活性。微服务架构：采用微服务架构设计理念，将数据湖的功能划分为多个细粒度的微服务，如数据摄入、数据处理、元数据管理、数据查询等。每个微服务可以独立开发、部署和扩展，降低成本。高可用性：通过云原生的多副本存储、自动容错和故障转移等机制，确保数据湖的高可用性。即使部分节点出现故障，也能自动切换到其他可用节点，保证数据的连续性和业务的正常运行。敏捷开发与迭代：云原生数据湖支持敏捷开发和迭代，开发团队可以快速开发、测试和部署新的功能和应用，及时响应业务需求的变化。数据处理与分析多模式分析：支持批处理、流处理、交互式分析等多种数据处理和分析模式，满足不同业务场景的需求。数据则可以根据实际需求灵活分配和扩展，大大提高了资源的利用率和成本效益。容器化部署：利用容器技术，将数据湖的各个组件进行容器化封装，实现快速部署、弹性伸缩和高效管理。容器化使得数据湖能够在不同的云环境中轻松

变革引发了企业深思，越来越多的企业逐步将基础架构向云原生架构迁移，业务应用也以遵从云原生十二要素标准进行开发部署。技术交付理念的变革同时也加快了企业数字化和智能化转型的过程。云原生技术初期天然适合微服务架构，而随着整个云原生技术的快速发展和云原生基础架构的不断夯实，企业逐渐开始将传统大数据的分析型应用和计算型应用“搬上”云原生架构。至此，云原生基础架构作为企业内部的统一基础架构已成为必然趋势。然而统一云原生基础架构是大势所趋，但依然有很长的路要走。星环科技是云原生技术的早期实践者，为推动统一云原生基础架构进行了多方面探索，数据云平台产品TDC即是星环在统一云原生基础架构方面多年积累和实践的产物﹀﹀﹀Kubernetes原生调度器相比于大数据/AI生态调度器，Kubernetes原生调度器在微服务、无状态应用等领域具有得天独厚的优势，而在统一云原生基础架构背景下，Kubernetes原生调度，将云原生基础架构作为统一的基础架构也势必面临着基础平台整合后的兼容性问题，例如：传统大数据任务如何在云原生架构下进行编排和调度、大数据中所提倡的计算数据本地化如何在云原生架构下完美落地等。因此，虽然

标准化的AI能力运营服务。各类模型训练框架太多？SophonMLOps帮您统管SophonMLOps是星环科技基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署模型应用；可基于云原生基础架构，实现对模型应用的统一运维；平台还提供持续监控所有已上线的模型应用的功能，并评估模型预测性能，确保结果准确且稳定；同时为模型退出或迭代优化，提供重要参考。实施成效1.异构随着企业信息化的提升，AI模型也需要资产管理数据资产管理作为规划、控制、提供数据和信息资产的一组业务职能，其概念已经被大众所熟知。而随着企业对AI技术应用的日趋深入，在面对多样的AI应用场景下，企业内部会产生大量由各类算法框架训练生成的AI模型，对于模型开发和模型应用管理团队来说，如何管理这些AI模型，也是眼下亟待解决的问题。其实这些AI模型和企业数据一样，也是企业重要资产的一部分。对AI模型、算法进行有效的资产管理，有助于快速实现企业资源复用、降本增效的目标。为此，星环科技潜心研发了SophonMLOpsAI能力运营平台，致力于解决企业在机器学习模型开发及应用过程中遇到的痛点问题，提供

大模型应用开发平台是指那些专门设计用于构建、训练和部署大型深度学习模型的软件平台。这些平台提供了一系列的工具和服务，使得开发者能够更高效地开发和部署大模型应用。大规模数据处理能力：大模型应用开发平台能够处理和训练大规模数据集，这些模型通常参数量巨大，通过预训练和自监督学习等技术进行训练，能够处理复杂的任务并提升性能。多样化的应用场景：平台支持多种应用场景，如自然语言处理（包括机器翻译、语言理解、聊天机器人等）、视频配音、语音播报、标题生成等。简化的开发流程：平台提供低代码/无代码开发环境，允许开发者通过可视化的方式轻松定义Prompt、上下文和插件等，无需深入底层技术细节。模块化设计：采用模块化设计，每个模块都有清晰的功能和接口，开发者可以根据需求选择性地使用这些模块来构建自己的AI应用。数据集管理功能：提供强大的数据集管理功能，支持数据的导入、处理和版本控制，以便于模型训练和优化。可视化的Prompt编排：平台提供可视化工具，帮助开发者编排和管理Prompt，以提高模型的响应质量和准确性。应用运营工具：提供应用运营工具，帮助开发者监控应用性能，收集用户反馈，并进行必要的调整和优化

API等云原生技术构建。通过容器化封装大数据组件，实现组件的隔离和快速部署；采用微服务架构将大数据功能拆分为多个独立的服务，便于开发、维护和扩展；利用声明式API管理平台资源，提高自动化程度。高度弹性和可云原生大数据平台是一种将大数据技术与云原生理念深度融合的平台，它为企业提供了更高效、灵活和可扩展的数据处理和分析解决方案。概念与特点云原生理念融入大数据：云原生大数据平台基于容器、微服务和声明式快速部署：支持敏捷的开发模式，开发人员可以快速构建、测试和部署大数据应用。利用容器编排工具，可以轻松实现大数据应用的版本更新和回滚，缩短开发周期，加快业务创新。架构组成容器化的大数据组件：将传统的大数、金融交易数据等。通过流计算引擎，可以实时监控数据的变化，进行实时预警和决策。机器学习与人工智能：为机器学习和人工智能应用提供数据处理和模型训练的平台。可以方便地集成深度学习框架，加速模型开发和训练过程。扩展性：能够根据数据量的增长和业务负载的变化，自动地动态调整计算资源和存储资源。例如，在数据处理高峰时期，平台可以自动增加节点数量以加速处理过程；而在低谷时期，可以减少资源占用，节省成本。敏捷开发与

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...

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。

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...

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...

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...

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...

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...

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。...