异构系统间的数据治理
星环科技提供体系完善的整体数据治理解决方案,涵盖数据治理战略、组织制度机制、数据管理活动和技术工具落地四个方面,同时,还为企业提供数据管理成熟度评估(DCMM)指导,在数据战略,数据治理,数据标准、数据架构、数据安全,数据质量,数据应用,数据生存周期 八大项数据管理能力方面结合企业实际需求,帮助客户制定和实施精准有效的解决方案。
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多源异构数据治理
多源异构数据治理是指对来自不同来源、不同类型、不同结构的数据进行整合和管理的过程。这一过程涉及到数据的采集、清洗、整合、存储、分析等多个环节,目的是实现数据的互补与关联,增强信息的可用性和价值。数据治理核心技术:数据治理的七大核心技术包括数据梳理与建模、元数据管理、数据标准管理、主数据管理、数据质量管理、数据安全治理以及数据集成与共享。这些技术构成了企业数据治理体系的基石。多源异构数据融合:在多源异构数据融合中,关键技术负责将不同来源的多模态数据进行有效整合,完成数据互补与关联,实现信息增强。这通常涉及到大数据治理流程与多模态深度学习。数据中台与数据共享平台:数据中台的基本理念是打通“数据孤岛”和“数据烟囱”,构建数据共享的统一数据技术架构,让大数据“用起来”“统起来”。数据中台通过技术手段对多源异构数据进行采集、集成、存储与处理,同时统一数据标准,形成大数据资产层,为内部和外部提供高效服务。数据治理实践与挑战:在实际应用中,数据治理面临诸多挑战,如数据采集与整合的重要性、数据质量和标准化问题等。例如,亚马逊通过实施全面的大数据治理策略,从多个渠道收集用户行为数据,并将其整合到统一的

前言TranswarpContainerOperatingSystem(以下简称TCOS)是星环为大数据分析平台量身定做的容器云操作系统,是大数据、人工智能与云计算融合的关键性底层支持,可以为上层大数据业务容器化运行以及应用云端化提供关键保障。作为星环各产品线的统一底层容器操作系统,TCOS为星环上层PaaS云、大数据、AI应用的可用性护驾保航,对各类生产环境的适应日益成熟。容器技术以其高效的增加对异构GPU环境的支持,方便用户结合性能参数如内存、带宽等对不同GPU型号进行调度。新增K8S原生Node-Problem-Detector监控告警机制,能够对系统全面监控,保证服务正常有序的运行提供充足的支持,保证稳定的容器化本地存储、容器应用网络管理、镜像市场等服务。Windows操作系统支持TCOS2.0增加对WindowsServer2019的兼容,支持Windows+Linux异构目标节点;数据同步模块负责在两个节点之间迁移数据。6.监控告警优化TCOS2.0开始将支持通过Node-Problem-Detector服务对系统内核和自定义插件等进行监控,通过检测系统日志的方式上报

考虑数据物理位置、数据结构、操作接口和储存能力等问题,即可在同一平台上对同构或异构数据进行访问和分析。通过数据联邦和联邦计算集成数据联邦可以为企业的数据管理带来以下能力:1.数据源松耦合:使系统间处于、存储、治理、建模、分析、挖掘和服务等数据处理全生命周期的企业级管理能力。从应用层面的角度,数据联邦要打通异构数据源,实现系统性的数据共享、发布,从而支撑应用,为此开发平台应该提供元数据管理、数据资产列表治理:联邦后的数据构成数据治理的底座,对异构数据库或数据平台提供统一管理,形成统一的数据治理流程和规则。经过治理后,企业可以构建出完整的数据信息资产列表,如企业数据资源,或者完整的客户信息视图等,可对SQL查询引擎。星环自研的联邦计算平台可以联邦多个同构或异构的自治数据源,用户可以随意查询在联邦系统中任意位置的数据,而不必关心数据的存放位置、实际数据源系统的SQL语言种类或存储能力。其架构如下(TranswarpSQLBook):在线SQL开发工具SQLBook可结合联邦计算能力将SQL下发到异构数据平台,使用统一的语法访问异构数据源,简化数据加工。同时提供大数据集成,将Hadoop和NoSQL系统中的数据

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智慧校园:高校异构数据集成解决方案
信息系统、财务软件、图书馆管理系统、学生工作平台等往往由不同厂商在不同时期开发建设,采用各异的技术架构和数据标准。这种异构性导致系统间数据流通受阻,形成一个个孤立的信息岛屿。数据孤岛带来的直接后果是管理效率——分散存储的数据难以进行综合分析,无法为学校决策提供有力支持。异构数据集成的技术路径解决高校数据孤岛问题的核心在于实现异构系统间的数据集成。当前主流的技术方案包括以下几种:基于中间件的数据交换平台是一种智慧校园:高校异构数据集成解决方案数据孤岛:高校信息化建设的普遍困境在高等教育机构数字化转型过程中,一个普遍存在的难题是各类信息系统之间形成的"数据孤岛"现象。教务管理系统、科研管理平台、人事常见解决方案。该平台充当各系统间的"翻译官"和"交通警察",负责不同格式和协议之间的转换,以及数据路由和传输。它通常包含数据抽取、转换、加载(ETL)功能,能够将源系统的数据转换为目标系统可识别的格式低下。例如,当学生基本信息在教务系统更新后,图书馆系统、宿舍管理系统可能无法自动同步,需要人工重复录入。这不仅增加了行政人员的工作负担,还容易导致数据不一致。更深层次的影响是阻碍了数据价值的挖掘

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大数据治理
大数据治理是对企业内外部海量、多源、异构的数据进行全面管理和治理的过程,旨在提高数据质量、保障数据安全、实现数据价值最大化。大数据治理关键领域元数据管理:对大数据中的元数据进行采集、存储、整合和分析。大数据治理技术架构数据采集层:负责从各种数据源中采集数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据,如数据库、文件系统、日志文件、社交媒体等。数据存储层:采用分布式存储技术,对采集到的大数据进行存储,包括数据的来源、定义、结构、关系等信息,为数据治理提供基础支撑。数据质量管理:建立数据质量评估指标体系,对大数据的质量进行监控、评估和改进,确保数据的准确性、完整性、一致性等。数据安全管理:制定数据和管理。数据处理层:运用大数据处理技术,对存储的数据进行清洗、转换、分析和挖掘等处理。数据服务层:将处理后的数据以服务的形式提供给用户和应用,如数据查询服务、数据可视化服务、数据分析服务等。大数据治理实施流程评估现状:对企业的大数据现状进行全面评估,包括数据资产、数据质量、数据安全、数据管理流程等方面,找出存在的问题和差距。制定策略:根据评估结果,制定大数据治理的策略和规划,明确治理的目标、范围

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多源异构数据,多源异构数据是什么?
多源异构数据:指数据来自多个数据源并且数据的类型、特征不一致。这些数据可能具有不同的格式、交互方式、语义和粒度,甚至可能用不同的编码标准和数据模型。这种多源异构数据对数据集成、管理、分析和应用带来了很大的挑战。为了有效地利用这些数据,需要进行数据集成、数据清洗、数据转换和数据匹配等操作,以建立一种综合的数据模型和处理框架,从而实现数据的共享和应用。多源异构数据具有以下特点:数据类型不同:各个数据源间的数据语义可能不同,例如用不同的术语表示同一个概念,需要进行语义匹配和转换。数据粒度不同:不同数据源的数据粒度可能不同,例如一个数据源可能提供的是原始数据,而另一个数据源可能提供的是汇总或聚合后的数据,需要进行粒度匹配和转换。以上几点使得多源异构数据整合的过程常复杂,需要借助先进的数据处理技术和工具,例如数据集成、数据清洗、数据转换、数据建模、数据仓库等。同时,需要借助人工智能和机器学习等技术对数据进行分析和挖掘,提取有用的信息,并为决策和应用供支持。源的数据类型可能不同,例如文本、图、音频、视频等,需要采用不同的数据处理技术。数据格式不同:不同数据源的数据格式可能不同,例如XML、JSON、CSV等,需要将它们转换成一致的格式。数据义不同:数据

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异构资源管理
并满足不同应用和工作负载的需求。它可以提高集群的灵活性和可扩展性,同时降低成本。在未来的数据中心和云计算环境中,异构资源管理将成为重要的技术之一。异构资源管理的关键挑战之一是对不同CPU架构的管理和还需要解决资源共享和通信的问题。不同CPU架构之间可能存在通信和数据传输的障碍,需要设计合适的机制来实现跨架构的资源共享和通信。此外,异构资源管理还涉及到任务迁移和负载均衡的问题。当集群中的某些CPU异构资源管理指支持同一集群内采用多种不同CPU的混合架构。在同一集群中,可以同时使用不同的CPU类型或架构,以大化资源利用率。异构资源管理需要一个智能的调度器来决定如何分配和管理这些资源,以提高效率作出决策。另一个挑战是异构资源的效率和优化。不同的CPU架构之间可能存在不同的性能差,因此需要针对不同的架构进行性能调优和优化。同时,还需要考虑功耗和能耗等因素,以确保资源利用效率大化。异构资源管理资源空闲或负载较低时,调度器应该能够将任务迁移到这些资源上,以提高整体性能和资源利用率。异构资源管理需要一个智能的调度器和优化算法,能够有效地和调度不同CPU架构的资源,以实现集群的高效利用和灵活性。随着异构计算的发展,该技术将演越来越重要的角色。

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物流仓储行业搭建数据治理系统
物流仓储行业,如何搭建数据治理系统?数据治理系统:概念与价值(一)数据治理系统是什么在物流仓储行业,数据治理系统是一套全面且智能的管理体系,它如同企业的“数据大脑”,对海量的物流数据进行全方位的管控。从货物入库时的基本信息录入,包括货物名称、数量、批次、供应商等;到库内存储过程中的位置信息、库存状态监控;再到出库时的订单数据、配送信息等,数据治理系统都能进行精准采集、高效存储与深度分析。(二)搭建系统的必要性搭建数据治理系统对物流仓储企业而言,具有多方面的关键作用。在优化决策方面,企业管理者常常面临复杂的决策场景。数据治理系统通过对历史业务数据、市场调研报告、交通流量数据等多源信息的深度挖掘与分析,能够为管理者提供科学的决策依据。它可以模拟不同选址方案下的运营成本、配送效率等指标,帮助管理者做出最优选择。在提升运营效率上,数据治理系统的作用同样显著。通过实时监控库存数据,系统能够及时发现库存不足或积压的情况,并自动触发补货或促销提醒。成本控制也是企业关注的重点,数据治理系统在这方面也大显身手。通过对运输路线、车辆调度、仓储空间利用等数据的分析,企业可以优化物流资源配置,降低运营成本

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医疗数据治理
医疗数据治理是对医疗领域中产生的海量、多源、异构数据进行全面管理和优化的过程,以下是详细介绍:治理目标提升数据质量:确保医疗数据的准确性、完整性、一致性和时效性,为医疗决策提供可靠依据,如避免患者管理患者、医务人员、医疗机构等主数据,确保主数据的准确性和唯一性,如建立统一的患者主索引,避免患者重复建档。治理技术与工具数据集成技术:采用ETL工具和数据接口等技术,将不同医疗信息系统中的数据抽取,提高医疗资源的利用效率,方便患者就医。治理内容数据标准管理:制定统一的医疗数据标准,如病历书写规范、疾病编码标准、检验检查结果规范等,确保数据的一致性和可比性。数据质量管理:建立数据质量评估指标体系的安全,如采用数字证书进行用户身份认证。元数据管理工具:使用专业的元数据管理工具,对医疗元数据进行管理和维护。治理流程与保障措施治理流程:包括数据规划、数据采集、数据处理、数据存储、数据使用和数据销毁等环节,每个环节都有明确的操作规范和质量控制要求。组织保障:建立由医院管理层、信息部门、临床科室等多部门组成的数据治理委员会,明确各部门在数据治理中的职责和分工。制度保障:制定数据治理相关制度,如数据
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国产数据库有哪些?
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...

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数据中台建设
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...

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电力行业数字化转型服务商
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...

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数据安全实践案例
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...

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图数据库的应用场景
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...

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图计算平台代表厂商
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...

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省市级碳排放监测服务平台建设方案
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...

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企业级AI能力运营平台
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...

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数据中台推荐供应商
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、...

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什么是分布式时空数据库?
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。