安防数据湖

安全数据湖是一种专门用于存储和管理安全相关数据的特殊数据湖架构。它将来自各种安全数据源的海量异构数据，如网络日志、系统日志、安全设备告警、应用程序日志等，以原始或近原始的形式集中存储在一个可扩展的，以及外部的威胁情报源、社交媒体等，为全面了解安全态势提供多维度数据支持。功能与作用安全数据整合：将分散在不同系统中的安全数据整合到一个统一的数据湖中，打破数据孤岛，方便安全分析师进行全面的关联分析和深度挖掘，提高安全事件的检测和响应能力。实时威胁检测：利用先进的流计算技术和机器学习算法，对实时流入的数据湖的安全数据进行实时分析，快速识别潜在的安全威胁和异常行为，如恶意攻击、数据泄露等，及时发出数据处理和分析工具。成本效益：相比于传统的安全数据存储和分析方案，安全数据湖可以利用开源技术和云计算资源，降低硬件投资和运维成本，同时提高安全分析的效率和效果。应用场景企业安全运营中心：作为企业安全运营中心的核心数据平台，安全数据湖为安全分析师提供了全面的安全数据视图，支持实时监控、事件分析、应急响应等安全运营工作。安全情报分析：通过整合内部和外部的安全情报数据，安全数据湖可以帮助安全研究人员进行

设备，可以收集大量的数据，并进行实时分析和决策。这样可以实现实时监控，提高产品质量和生产率。智能安防：在智能安防领域，边缘计算平台可以实现实时监控和智能报警。例如，通过安装传感器和摄像头等设备在重要监控城市管理中，利用边缘计算技术提高监测精度及对于城市数据的深度分析，可以使得城市管理更加有针对性，提高城市安全和公共服务的质量。智能校园：在智能校园，边缘计算平台可以实现对于校园网络的优化和智能安防等功能。边缘计算平台在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、城市治理等云边一体场景中有广泛的应用。智能制造：在工业制造业，边缘计算平台可用来优化生产线效率。通过将传感器设备连接到边缘随着互联网技术日新月异的发展，边缘计算不断成为各个领域的热门技术。边缘计算作为云计算的完善和升级，可以将计算和数据存储功能从中央云端移至离用户或数据发源地更近的地方，从而实现更快的响应和更高的安全性、传感器和摄像头等设备实现工地周边的监控，以及工人的实时跟踪和数据共享，提高工程部署的便利性和效率。智能交通：在智能交通中，边缘计算平台可以实现城市交通管理和公共交通服务的优化。通过安装传感器、摄像头等设备

异常行为识别与监控，利用策略推荐技术，下发安全处置策略，实现资产安全风险预警以及应急响应。企业级数据安全策略中心，实现精细敏感数据访问控制数据安全策略中心是数据安全防护的全局策略中心，支持多维度的访问控制策略，提供基于分类分级的访问策略，行列访问控制策略，防精准查询、阻断策略等，实现精细的敏感数据访问控制。同时，数据安全策略中心提供策略地图模块，帮助安全实施人员掌握当前所有数据资产的策略配置情况，获取策略防护统计信息，并可通过策略检索定位特定资产的安全防护策略现状。其中策略巡检模块用于及时洞察资产的安全防护策略现状和潜在风险，通过巡检任务识别敏感数据资产是否配置了策略，配置的策略是否合理。同时，为了帮助安全实施人员调整策略有据可依，支持智能策略推荐，基于企业对敏感资产防护的规范和标准，推荐相应的防护策略，由人工确认后下发生效。数据安全策略中心通过多维度访问控制、策略地图、策略巡检和智能策略推荐，实现对敏感资产的精细防控和策略的合规评估，解决事前策略配置不合理的问题。星环科技数据安全管理平台Defensor4.5版本引入了以数据资产为中心的数据安全运营体系，通过智能化大模型技术，帮助企业快速、精准地识别核心重要资产；建设全局的数据安全策略中心，通过多维度访问控制

行为，如欺诈交易、洗钱等，提高金融风险防控能力。同时，在金融市场行情分析中，实时数据湖可以实时收集和分析股票、期货等市场数据，为投资者提供实时的市场行情和投资建议。物联网领域：实时数据湖可以实时采集和实时数据湖是一种能够实时处理和分析海量实时数据的新型数据架构。实时数据湖在传统数据湖的基础上，重点强调对实时数据的支持，能够实时采集、存储、处理和分析来自各种数据源的数据流，如物联网设备数据、社交媒体数据、金融交易数据等，为企业提供即时的数据分析和决策支持。关键技术实时数据采集：使用消息队列系统，能够高效地收集来自不同数据源的实时数据，并将其传输到数据湖中。这些消息队列具有高吞吐量、低延迟和可扩展性等特点，确保数据的实时采集和传输。实时存储技术：采用分布式存储系统，能够存储海量的实时数据，并提供高可用性和容错性。同时，为了满足实时数据的快速查询需求，一些实时数据湖还会使用内存数据库作为缓存层。实时处理框架：实时处理框架是实时数据湖的核心技术之一。它们能够对实时数据进行实时处理和分析，如实时数据清洗、实时数据聚合、实时机器学习等。实时查询引擎：为了满足用户对实时数据的查询需求，实时数据湖

确保湖仓一体架构的数据安全是一个复杂而多维的任务，涉及多个层面的策略和措施。‌身份和访问管理：对访问用户进行授权和认证，以确保湖仓数据按需访问的安全性。可以阻止恶意访问，并通过基于风险的访问控制威胁。利用安全信息和事件管理工具，收集和分析来自不同来源的安全日志和事件，以识别异常行为和潜在的安全事件。‌合规性‌：确保湖仓一体架构符合相关的数据保护和隐私法规要求。通过合规性评估和审计，确保架构的。通过数据屏蔽实现数据加密但保持其可读性，并在需要时将屏蔽解除，以静态数据屏蔽和动态数据屏蔽方法为主。‌网络隔离与防火墙‌：使用虚拟网络、防火墙、虚拟专用网络等技术，保障湖仓一体外部网络和内部各层级之间数据合法性和合规性。星环科技湖仓一体解决方案星环科技湖仓一体平台依托多模型数据管理平台，打破传统Hadoop+MPP混合架构,提供统一资源管理、统一存储管理、统一计算引擎和统一数据操作四层统一架构，真正实现湖仓技术架构统一。贯穿这四层架构，星环科技湖仓一体平台还提供全生命周期的数据管控能力，可以实现多模态数据以及元数据的统一管控，同时支持统一的多租户管理，可确保在湖仓一体平台上的租户从资源层、数据层、应用层等都能实现完整隔离。

的风险防控能力。反欺诈检测：利用智能数据湖中的多源数据，包括客户交易数据、行为数据、设备数据等，通过构建反欺诈模型，实时监测和分析交易行为的异常情况，及时发现和阻止欺诈行为，保护银行和客户的利益。智能数据湖是在传统数据湖的基础上，融合了人工智能、机器学习等智能化技术，具备更强大的数据处理、分析和洞察能力的一种数据架构和平台。关键技术及特点自动化元数据管理：利用机器学习算法自动识别和提取数据的、转换和加载，支持多种异构数据源的集成，提高数据入湖的效率和准确性。智能数据质量管理：运用数据质量评估算法，对数据湖中的数据进行实时监控和评估，自动发现数据中的异常和质量问题，如缺失值、重复值、异常优势提高数据价值挖掘效率：智能数据湖能够自动对海量数据进行分析和挖掘，快速发现有价值的信息，减少人工分析的时间和工作量，提高数据的价值挖掘效率。提升决策的科学性和准确性：通过提供更全面、深入的数据分析和洞察，智能数据湖能够为银行的决策提供更科学、准确的依据，帮助银行更好地把握市场趋势，制定合理的业务策略。优化数据管理流程：自动化和智能化的元数据管理、数据集成和数据质量管理等功能，能够优化银行的

合适的技术栈，包括存储系统、计算框架、数据治理工具等。架构设计：设计数据湖的架构，包括数据存储、处理、分析和安全等各个层面。数据源识别：确定数据来源，包括内部数据和外部数据，以及数据的类型和格式。数据数据湖建设是一个涉及规划、技术选型、实施和管理的复杂过程。以下是数据湖建设的关键步骤和考虑因素：需求分析：明确数据湖的目标和用途，包括支持的业务场景、数据源、数据类型和预期的数据量。技术选型：选择一致性，包括数据校验和清洗。数据访问和分析：提供数据访问接口，支持数据科学家和分析师进行数据探索和分析。性能优化：根据数据访问模式和查询性能，优化数据存储和计算资源。成本管理：评估和管理数据湖的总拥有成本，包括硬件、软件、人力和能源消耗。监控和维护：实施数据湖的监控和维护策略，确保系统的稳定性和可靠性。用户培训和文化建设：对用户进行数据湖使用和最佳实践的培训，建立数据驱动的文化。扩展性和灵活性：确保数据湖架构的可扩展性和灵活性，以适应未来的变化和增长。云服务集成：考虑将数据湖部署在云上，利用云服务提供的数据湖解决方案和服务。

异常行为识别与监控，利用策略推荐技术，下发安全处置策略，实现资产安全风险预警以及应急响应。基于数据资产链路的全生命周期防护，实现资产安全精准防控在传统业务系统中，数据血缘记录存在不完整或缺失等问题，难以描绘数据资产的完整流转链路，导致无法及时定位、追溯和处置风险事件，数据资产安全难控难防。为了解决这一问题，Defensor从数据库、安全网关、工具等基础组件获取日志，并结合血缘、相似度、数据身份、安全评分模型等技术刻画了数据资产全生命周期的安全防护现状，不仅记录了数据的流向，还详细记录了数据变更内容、操作人以及链路上每个节点的安全防护现状。基于智能分析引擎，可以对收集到的日志进行深入分析，识别策略，如访问阻断、权限降级、访问频率限制、数据动态脱敏和数据水印等多种措施，并调动各个安全组件高效执行处置策略，实现安全事件的快速响应和处理，形成整体的风险监测和数据防护能力，实现数据全生命周期全面的风险管控。星环科技数据安全管理平台Defensor4.5版本引入了以数据资产为中心的数据安全运营体系，通过智能化大模型技术，帮助企业快速、精准地识别核心重要资产；建设全局的数据安全策略中心，通过多维度访问控制

随着人工智能技术的飞速发展，机器学习已被广泛应用于诸多领域，如医疗保健、金、教育、自动化、交通、航空航天、安防等等，机器学习已经成为各个领域中的重要应用技术之一。机器学习的应用场景医疗保健：机器学习路径，以避免与其他系统发生冲突。安防：机器学习可以帮助监视和控制系统进行自动识别和响应异常情况。例如，在视频监控中使用机器学习技术自动识别人的面部特征，预测并通知安全团队。可用于预测疾病发展、诊断和治疗决策，以及为医疗保健提供个性的治疗方式。例如，可以通过机器学习技术对病人的大量数据进行分析，找到病人的特点和趋势，提醒医生采取相应的治措施。金融：机器学习可以用于风险管理习方法对学生的数据进行分析，可以找到学生的特点和趋，为学生提供更加贴近他们学习需要的教育资源。自动化：机器学习可以用于自动化生产、流程优化、机器人控制等。例如，机器人和自动化系统可以使用机器学习技术来自动识别和分类零件，并搜索决策的优路径，以提高生产效率和质量。交通：机器学习可以用于智能交通管理系统，帮助人们更加高效地驾驶。通过收集车辆运行数据、视频监控数据和气象数据等，可以对交通拥堵和事故等进行

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。

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、...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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...