语料运营平台的技术架构设计

数据湖仓架构设计：构建高性能数据平台的最佳实践现代数据湖仓架构采用"三层两域"设计理念：基础层：存储采用分布式对象存储，支持EB级扩展，计算资源池化，支持按需分配，某互联网公司实测显示，该设计使存储借此使业务部门数据获取时间从周级缩短至小时级，安全域贯穿三层架构，提供：细粒度访问控制（100+权限策略），数据脱敏加密（支持10+加密算法），完备的审计日志（满足等保要求），实施路径建议采用"三步走成本降低60%。中间层：统一元数据服务实现数据资产化，多模计算引擎支持多样化负载，某政务平台通过此层将数据共享效率提升5倍。服务层：数据API网关支持快速服务化，自助分析工具降低使用门槛，某零售企业"：先构建基础平台（3-6个月），再扩展实时能力（6-12个月），最后完善AI支持（12-18个月）。某保险公司按此路径，最终实现日均处理PB级数据，支撑200+个业务场景。

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

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备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，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。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。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。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。

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。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、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库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克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...

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...