国产大数据一体机

硬件的设计目标是提供效、可扩展、稳定的计算和存储能力，以支持大规模数据的分析和处理。星环软硬一体机产品星环国产ARM大数据一体机TxData系列采用国产ARM处理器，面向通用的企业级市场大数据一体机硬件指一种专为大量数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。大数据一体机硬件的主要特点是集成了大数据处理所需的软件硬件资源。通常包括高性能的计算节点、存储节点、网络节点等。大数据一体机TranswarpTxDataARMAppliance(简称TxData)采用国产ARM处理器，面向通用的企业级市场，通过软硬件一体化装置实现计算，存储、网络、虚拟化和应用融合的紧密集成的大数据平台。支持在物理机集群，可以即时处理大型的关键业务应用，批处理速度是开源Hadoop的10-100倍，是MPP的5-10倍，可以对从GB到PB级的数据量实现复杂的查询和分析。星环x86超融合大数据一体机TxData系列采用复杂的查询和分析。星环智能识别一体机TxIRA系列实现计算、存储、网络、虚拟化和应用融合的紧密集成的边缘计算平台TranswarpIntelligentRecognitionAppliance(简称

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硬件的设计目标是提供效、可扩展、稳定的计算和存储能力，以支持大规模数据的分析和处理。星环软硬一体机产品星环国产ARM大数据一体机TxData系列采用国产ARM处理器，面向通用的企业级市场大数据一体机硬件指一种专为大量数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。大数据一体机硬件的主要特点是集成了大数据处理所需的软件硬件资源。通常包括高性能的计算节点、存储节点、网络节点等。大数据一体机TranswarpTxDataARMAppliance(简称TxData)采用国产ARM处理器，面向通用的企业级市场，通过软硬件一体化装置实现计算，存储、网络、虚拟化和应用融合的紧密集成的大数据平台。支持在物理机集群，可以即时处理大型的关键业务应用，批处理速度是开源Hadoop的10-100倍，是MPP的5-10倍，可以对从GB到PB级的数据量实现复杂的查询和分析。星环x86超融合大数据一体机TxData系列采用复杂的查询和分析。星环智能识别一体机TxIRA系列实现计算、存储、网络、虚拟化和应用融合的紧密集成的边缘计算平台TranswarpIntelligentRecognitionAppliance(简称

。TxData实施方便，可以即时处理大型的关键业务应用，数据处理速度通常提升数倍甚至更多。TranswarpTxDataARMAppliance-国产ARM大数据一体机TranswarpTxDatax86Appliance-x86超融合大数据一体机TranswarpTxDatax86Appliance（简称TxData）是通过软硬件一体化装置实现计算、存储、网络TranswarpTxDataARMAppliance（简称TxData）采用国产ARM处理器，面向通用的企业级市场，通过软硬件一体化装置实现计算、存储、网络、虚拟化和应用融合的紧密集成的大数据平台。TxData可将您所有的数据处理负载性能倍，是MPP的5-10倍，可以对从GB到PB级的数据量实现复杂的查询和分析。TranswarpIntelligentRecognitionAppliance-星环智能识别一体机、虚拟化和应用融合的紧密集成的大数据平台。TxData支持在物理集群中以极小的系统开销创建多个TDH大数据集群，提供大数据集群的动态伸缩和故障恢复能力。TxData进行了独特的工程优化，使得Txdata

大数据一体机是一种集成了硬件、软件和服务的整体解决方案，旨在提供高效、稳定的大数据存储、处理和分析能力。它具有以下主要功能：高性能：通过优化的硬件配置和软件架构，提供高性能的数据处理能力，满足数据身份验证、授权、审计和数据加密，确保数据的安全性和合规性。简化运维：提供简单的单命令安装、更新和打补丁工具，简化日常运维操作，降低运维成本。应用大数据一体机已广泛应用于多个行业，包括但不限于：金融：用于预测和患者管理。市场情况市场规模增长：大数据一体机市场规模在近年来实现了快速增长。技术不断创新：大数据一体机在技术方面不断创新，采用开放式架构，方便用户进行定制化的功能扩展和集成，实现更加灵活和可扩展的数据处理平台。此外，大数据一体机还更多地与人工智能技术结合，提供更智能化的数据处理和分析功能。行业应用广泛：大数据一体机已广泛应用于金融、电信、公安、工商、交通、卫生、企业等各个行业，为业务决策提供了有力支持。竞争格局：大数据一体机市场的竞争格局较为激烈，主要厂商包括国际知名企业和本土企业。未来发展趋势智能化：大数据一体机将集成更多AI算法，实现数据的自动分析、模型训练和异常检测，提高数据洞察力

大数据一体机是一种集成了硬件、软件和服务的整体解决方案，旨在提供高效、稳定的大数据存储、处理和分析能力。它具有以下主要功能：高性能：通过优化的硬件配置和软件架构，提供高性能的数据处理能力，满足数据身份验证、授权、审计和数据加密，确保数据的安全性和合规性。简化运维：提供简单的单命令安装、更新和打补丁工具，简化日常运维操作，降低运维成本。应用大数据一体机已广泛应用于多个行业，包括但不限于：金融：用于预测和患者管理。市场情况市场规模增长：大数据一体机市场规模在近年来实现了快速增长。技术不断创新：大数据一体机在技术方面不断创新，采用开放式架构，方便用户进行定制化的功能扩展和集成，实现更加灵活和可扩展的数据处理平台。此外，大数据一体机还更多地与人工智能技术结合，提供更智能化的数据处理和分析功能。行业应用广泛：大数据一体机已广泛应用于金融、电信、公安、工商、交通、卫生、企业等各个行业，为业务决策提供了有力支持。竞争格局：大数据一体机市场的竞争格局较为激烈，主要厂商包括国际知名企业和本土企业。未来发展趋势智能化：大数据一体机将集成更多AI算法，实现数据的自动分析、模型训练和异常检测，提高数据洞察力

和使用。星环软硬一体机产品星环国产ARM大数据一体机TxData系列采用国产ARM处理器，面向通用的企业级市场TranswarpTxDataARMAppliance(简称TxData)采用国产ARM大数据一体机是一种集成了大数据处理能力的硬件设备，包括了服务器、存储设备、网络设备等各种组件，可集中管理和处理大量的数据。大数据一体机具备高可靠性、高性和易部署等特点，适用于企业级和政府级大数据处理场景。可以方便地进行数据存储、数据挖掘、数据分、数据可视化和复杂数据处理等操作。大数据一体机的主要优点是提供了一站式的大数据解决方案，不需要企业或者机构在不同的硬件和软件上进行集成和部署，支持快速部署，是MPP的5-10倍，可以对从GB到PB级的数据量实现复杂的查询和分析。星环x86超融合大数据一体机TxData系列采用Intel®Xeon处理器，面向通用的企业级市场处理器，面向通用的企业级市场，通过软硬件一体化装置实现计算，存储、网络、虚拟化和应用融合的紧密集成的大数据平台。支持在物理机集群中以很小的系统开销创建多个TDH大数据集群，提供大数据集群的动态伸缩和故障

国产AI大模型一体机：让智能计算触手可及在人工智能技术飞速发展的今天，一个名为"AI大模型一体机"的新事物正在悄然改变着我们获取智能计算能力的方式。这种将强大AI模型与硬件设备融为一体的创新产品，正场景来说，这些特点尤为重要。国产AI大模型一体机的技术实现主要依靠几个关键组成部分。在硬件方面，采用高性能处理器和加速芯片，如GPU、TPU等，为模型运行提供强大算力支持。在软件层面，集成经过优化的国产大模型，这些模型通常针对中文语境和国内应用场景进行了专门训练。此外，还包括模型压缩技术，使庞大的模型能够在有限的硬件资源上有效运行，以及配套的推理框架和管理系统。目前，国产AI大模型一体机已经在多个以其独特的优势，为各行各业提供着前所未有的便捷智能服务。AI大模型一体机，顾名思义，是将训练好的大型人工智能模型与专用计算硬件集成在一起的设备。与传统的云计算服务不同，它不需要依赖网络连接，所有计算都在本地完成。这种设计带来了一系列显著优势：数据无需外传，从根本上保障了隐私安全；响应速度更快，没有了网络延迟的困扰；使用成本也更可控，不需要持续支付云服务费用。对于许多对数据敏感、对实时性要求高的应用

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"}...

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...

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。

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。...

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":...

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

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

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

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：