语料运营平台的技术架构设计

数据仓库架构设计是一个复杂的过程，涉及到多个层面的考虑。以下是一些关键点和最佳实践：分层架构设计：数据仓库通常采用分层架构，包括操作数据层（ODS）、数据仓库明细层（DWD）、数据仓库汇总层（DWS建设涉及的关键技术和工具包括ETL工具、数据仓库平台、数据建模工具和商业智能工具。实践：明确业务需求和目标、合理的数据建模、选择合适的技术架构和工具、持续优化与维护是数据仓库建设的最佳实践。未来发展趋势：数据仓库的发展趋势包括实时数据处理与分析能力的提升、向云计算架构的转型、智能化的数据分析功能等。用户的效率。性能优化：数据仓库的架构需要优化查询性能，支持快速的数据检索和分析。这包括使用适当的索引、分区和数据压缩技术。数据质量：确保数据的准确性和完整性是数据仓库的重要原则。数据清洗和验证过程应在，因此必须确保数据的安全性。采取适当的安全措施和访问控制策略是必要的。灵活性：数据仓库的架构应具有灵活性，便于根据业务变化进行调整。灵活的架构能够支持快速的业务响应和数据分析需求。关键技术和工具：数据仓库保留历史数据，支持时间序列分析。数据的保留不仅能够追踪业务变化，还能帮助分析趋势和模式。面向用户的设计：数据仓库设计应考虑最终用户的需求，确保数据的可访问性和易用性。用户友好的界面和报表工具能提高业务

数据仓库的架构设计是构建高效、可扩展和易于管理的数据仓库系统的关键。以下是数据仓库架构的几个主要组成部分：数据源（DataSources）：数据仓库的数据来源，可以包括关系数据库、文件系统、云存储报告数据仓库中的数据。这些工具可以是BI工具、数据可视化工具、SQL客户端等。监控和优化：监控数据仓库的性能，并根据需要进行优化，以确保数据仓库的高效运行。备份和恢复：确保数据仓库的数据可以被备份和在需要时恢复。扩展性和灵活性：设计数据仓库架构时，需要考虑未来的扩展性和灵活性，以适应业务增长和变化。/ELT处理后的数据。数据仓库可以是基于关系数据库管理系统的，也可以是基于列式存储的分析型数据库数据模型：定义数据仓库中数据的组织方式，常见的模型包括星型模型和雪花模型。数据分层：将数据仓库分为多个层次，以提高管理效率和查询性能。常见的分层包括：操作数据存储（ODS）：存储最近的、详细的事务数据。数据公共层（CDM）：包含经过整合和轻度汇总的数据。数据应用层（ADS）：包含为特定应用或分析目的准备的数据。数据集成：将来自不同数据源的数据进行整合，解决数据冗余和不一致的问题。数据质量管理：确保数据的准确性、一致性和完整性。元数据管理：管理数据仓库中数据的元数据，包括数据的定义、来源、用途等信息

大数据架构设计：构建高效、可扩展的数据处理平台在当今数据爆炸的时代，企业每天都会产生海量的结构化与非结构化数据。如何有效存储、处理和分析这些数据，成为企业数字化转型的关键。大数据架构设计正是为解决不仅能满足合规要求，还能提高数据质量，确保分析结果的可靠性。大数据架构设计是一门平衡的艺术，需要在性能、成本、可扩展性和易用性之间找到平衡点。随着技术的不断演进，大数据架构也在持续创新，从开始的批处理法规日益严格，大数据架构必须内置完善的数据治理机制。这包括数据血缘追踪、访问权限控制、敏感数据脱敏等功能。架构设计需要考虑数据全生命周期的安全性，从传输加密到存储加密，再到细粒度的访问控制。良好的数据治理根据业务需求逐步扩展。为了实现这一点，架构设计需要遵循松耦合原则，各组件之间通过标准接口通信，避免过度依赖。同时，资源调度系统能够动态分配计算资源，提高集群利用率。数据治理与安全保障随着数据隐私架构发展到现在的流批一体、湖仓融合等新范式。对企业而言，选择适合自身业务特点和技术能力的大数据架构，是构建高效数据处理平台的关键一步。

数据中台架构设计是一个复杂的过程，涉及到多个层面和技术组件。以下是数据中台架构设计的关键要素和原则：功能定位：数据中台的功能定位是完成公司内部数据能力的抽象、共享和复用。它搭建于大数据平台及数据仓库确保数据质量、合规性和可信度的过程。在数据中台的架构设计中，应考虑数据治理的策略和实施机制。数据安全框架：确保数据中台具备安全和隐私保护措施，包括访问控制、数据加密、身份认证等。数据运营框架：对数据中台之上，将大数据平台和数据仓库所实现的功能以通用数据能力的形式提供给企业的所有部门。架构分层：数据中台通常采用分层架构，各层应用采用微服务化方式构建。主要分为工具平台层、数据资产层、数据应用层。数据存储的总体运营情况进行监控管理，包括硬件环境、软件环境，并确定监控指标，按需求提供运营日报，处理告警信息。设计原则：数据中台的设计原则包括面向未来、需求驱动、面向个体、面向协作、面向变化、容错能力、数据发展的趋势。自助式分析和可视化：提供用户界面和工具，使用户能够方便地进行数据分析、报表生成和可视化展示。云原生技术和微服务架构：利用云原生技术和微服务架构来实现数据中台的弹性扩展、高可用性和灵活性。迭代

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：基础设施即设计考量—为了有效解决各种实际技术难题，重新设计云平台的调度系统成为必须考虑和完成的工作。相比较原生的Kubernetes调度系统，需要从以下方面重新设计云平台的调度系统。支持本地存储并基于存储感知的云平台能够有效运行的关键技术。云平台的总体架构如上图所示，底层是Kubernetes服务。在其上层运行着自研的几个产品或服务，其中配置中心用于实时地收集和管理云平台内运行的所有服务的配置参数，支持运维的应用服务，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

设计一个能够支持数据安全技术落地的安全架构，同时辅助以行之有效的安全治理，保证数据中台的安全可靠运营。本篇，也是专栏的后一篇，将介绍安全数据平台的架构建设过程。—数据平台的安全风险分析—下图所示为典型的动态扫描和事后安全监测的结果，得到预发布接口的安全性评价；从而由管理者决定是否正式上线发布。以上措施，需要进行管理流程设计，以及测试、运维等团队的协作。—小结—本文介绍了数据平台的数据安全架构设计，对于台安全整体架构如上图所示，蓝色部分为数据中台的原有系统和能力，绿色部分为此次新建设的数据安全相关能力，包括数据安全运营平台和数据安全网关。其中数据安全运营平台主要包括资产层和安全能力层的打造，而数据技术架构和代码实现对数据安全的防护有足够的设计，如个人数据的脱敏保存、不使用有漏洞的第三方代码等。不同的安全管控策略对比安全管控等级事后可管理事中可控制事前可预测主要建设能力数据访问行为数据采集安全分析企业数据平台是大数据场景中需要数据汇聚、密集计算并对外公开数据的重要业务场所，由于数据服务的开放性，数据安全风险随着数据服务规模的增长而同步增长。为此，承担责任风险的数据平台运营者和数据责任人需要

步骤搭建大数据平台的关键步骤包括需求分析、数据架构设计、技术选型、平台搭建与部署、数据治理体系构建、开发与测试。这些步骤需要综合考虑数据架构、技术选型、系统设计及运营维护等多个方面。性能优化性能优化是大数据平台的搭建与运维是一个复杂的过程，涉及到多个方面，包括架构设计、技术选型、性能优化、安全保障等。大数据平台架构大数据平台架构通常分为五层：数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓库层和应用层大数据平台运维中的重要部分，包括数据存储优化、计算资源管理、查询优化、并行处理、数据预处理、使用高级分析工具和技术、监控与调优等。例如，选择合适的文件格式可以提高查询效率，资源调度和弹性伸缩可以确保。每一层都有其特定的功能和组件。例如，数据源层提供业务数据，数据采集层负责数据的采集和转换，大数据平台层负责数据的存储、处理和计算，数据仓库层进行数据的整合和分析，应用层则提供数据的可视化和应用。搭建任务高效分配和资源合理利用，而索引和缓存机制可以加快查询速度。安全保障大数据平台的安全建设需要考虑网络安全、身份认证、授权、审核和数据加密等多个方面。运维管理大数据运维包括对数据存储、处理、传输等方面

搭建企业内部大数据平台是一项系统性工程，需要从需求分析、架构设计、技术选型到实施部署等多个环节进行规划。以下是详细的步骤和建议：一、需求分析与目标设定明确业务需求：与业务部门沟通，了解数据需求和痛点，例如实时监控、用户画像、精准营销等。定义平台目标：确定平台需要支持的业务场景，如数据报表、实时推荐等。二、架构设计整体架构规划：设计分层架构，包括数据采集层、存储层、计算层、服务层和应用层。数据流、处理、存储和分析的全流程。系统测试：进行功能、性能和安全性测试，优化系统参数和代码。六、上线与运营维护上线应用：将平台投入实际业务应用，监控运行状态。持续优化：定期分析系统性能与用户反馈，动态调整架构和配置。七、实践以业务为中心：平台设计应从业务需求出发，避免技术堆叠。分步实施：遵循“从小到大、从简单到复杂”的策略。关注人才培养：投资于团队的技能提升，确保技术储备满足平台发展需求。向设计：明确数据从采集到分析的流转路径，确保数据质量和一致性。三、平台搭建与部署环境准备：部署分布式计算集群，配置网络、存储和计算资源。安装组件：逐步部署大数据生态系统中的各个组件。数据接入：通过采集

数据中台开发是将企业数据整合、处理、服务化的过程，涉及架构设计、技术选型、数据集成、代码研发等多个阶段，以实现数据的集中管理和服务，涉及多个阶段和步骤的复杂过程。以下是一些关键点和步骤：开发实施阶段，整合分散在各个业务系统中的数据。代码研发工作，根据设计方案编写和测试数据模型、数据处理算法、数据应用等相关代码。架构设计：数据中台的架构设计核心在于用全局统一的标准和规范实现数据赋能。需要考虑如何灵活：数据中台的开发实施阶段是将前期的规划和设计转化为实际运行的系统。主要任务包括搭建数据中台的平台环境，如硬件、网络、操作系统等基础设施的部署和配置。数据采集是核心任务之一，需要设计并实现ETL过程地支持数据能力的抽象，管理各种数据复用，确保它们都符合统一的数据规范和安全规则。技术选型：技术选型需要根据业务需求、数据规模、技术架构等因素综合考虑。常用的技术选型包括数据存储、计算引擎、数据集成/同步步骤，包括业务口径梳理、技术口径梳理、原型设计和评审、模型设计、数据开发、后端开发、前端开发、联调、测试、上线、迭代。数据治理：在数据中台实施过程中，加入数据治理的过程，包括基于业务大图设计公共层的

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...

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。...

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...

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...

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...

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...

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...

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。