汽车行业数据治理

汽车行业数据中台应用场景：汽车销售和市场研究：借助汽车行业数据中台，可以收集和分析市场销售数据、用户行为数据、竞争对手数据等，为汽车企业提供全面的市场洞察和决策支持，帮助企业制定销售策略、市场定位和产品发布计划。汽车生产和供应链管理：通过汽车行业数据中台，可以实时监控生产过程中的各项指标、车辆质量数据、供应商数据等，及时发现和解决问题，提高生产效率和产品质量，优化供应链管理，降低成本。汽车售后服务和客户关系管理：利用汽车行业数据中台，可以跟踪和分析车辆售后服务数据、客户反馈数据、保养记录等，为汽车厂商和售后服务提供商提供客户满意度评估、定制个性化服务、预测和预防故障等功能，提升客户忠诚度和体验。汽车智能驾驶和车联网：汽车行业数据中台可以整合并分析车辆传感器数据、地理位置数据、交通拥堵数据等，帮助汽车制造商和科技公司优化智能驾驶算法、增强车辆安全性能、构建车联网生态系统，推进自动驾驶和智能交通系统的发展。汽车保险和风险管理：通过汽车行业数据中台，可以收集分析车辆行驶数据、驾驶行为数据、事故记录等，为保险公司提供定价、风险评估和理赔服务，降低保险风险，提高理赔效率。汽车金融和车辆融资租赁

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近日，在中国通信标准化协会和中国信通院主办、大数据技术标准推进委员会承办的“2023可信数据库发展大会”上，星环科技同时获得了数据库应用创新实验室“搜索行业工作组副组长单位”、“汽车行业工作组副组长其作为国产分布式搜索引擎的优秀能力。在汽车行业，基于汽车行业多源异构的数据特点，星环科技探索多模统一架构的大数据平台支撑完整的数据库存储和计算需求，通过时序数据库、时空数据库、实时数仓赋能智能网联、AIoT等业务场景，以数字为驱动力，帮助汽车行业高效实现数字化研发、精准化营销、主动服务等领域的创新，以数据库应用创新为基础，实现“软件定义汽车”的技术变革。在电信行业，星环科技综合利用大数据、云计算行业工作组副组长单位”、“汽车行业工作组副组长单位”、“电信行业工作组共建单位”为契机，星环科技将继续发挥自身技术优势，积极参与行业共建，为行业繁荣发展持续贡献力量。单位”、“电信行业工作组共建单位”三大行业工作组证书。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。经过多年自主研发与技术创新，星环科技形成了大数据与云基础平台、分布式

近日，在中国通信标准化协会和中国信通院主办、大数据技术标准推进委员会承办的“2023可信数据库发展大会”上，星环科技同时获得了数据库应用创新实验室“搜索行业工作组副组长单位”、“汽车行业工作组副组长其作为国产分布式搜索引擎的优秀能力。在汽车行业，基于汽车行业多源异构的数据特点，星环科技探索多模统一架构的大数据平台支撑完整的数据库存储和计算需求，通过时序数据库、时空数据库、实时数仓赋能智能网联、AIoT等业务场景，以数字为驱动力，帮助汽车行业高效实现数字化研发、精准化营销、主动服务等领域的创新，以数据库应用创新为基础，实现“软件定义汽车”的技术变革。在电信行业，星环科技综合利用大数据、云计算行业工作组副组长单位”、“汽车行业工作组副组长单位”、“电信行业工作组共建单位”为契机，星环科技将继续发挥自身技术优势，积极参与行业共建，为行业繁荣发展持续贡献力量。单位”、“电信行业工作组共建单位”三大行业工作组证书。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。经过多年自主研发与技术创新，星环科技形成了大数据与云基础平台、分布式

近日，在中国通信标准化协会和中国信通院主办、大数据技术标准推进委员会承办的“2023可信数据库发展大会”上，星环科技同时获得了数据库应用创新实验室“搜索行业工作组副组长单位”、“汽车行业工作组副组长其作为国产分布式搜索引擎的优秀能力。在汽车行业，基于汽车行业多源异构的数据特点，星环科技探索多模统一架构的大数据平台支撑完整的数据库存储和计算需求，通过时序数据库、时空数据库、实时数仓赋能智能网联、AIoT等业务场景，以数字为驱动力，帮助汽车行业高效实现数字化研发、精准化营销、主动服务等领域的创新，以数据库应用创新为基础，实现“软件定义汽车”的技术变革。在电信行业，星环科技综合利用大数据、云计算行业工作组副组长单位”、“汽车行业工作组副组长单位”、“电信行业工作组共建单位”为契机，星环科技将继续发挥自身技术优势，积极参与行业共建，为行业繁荣发展持续贡献力量。单位”、“电信行业工作组共建单位”三大行业工作组证书。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。经过多年自主研发与技术创新，星环科技形成了大数据与云基础平台、分布式

生产力。星环科技通过TDH大数据平台和Sophon人工智能平台赋能泛亚汽车，打通车载数据的分析链路，降低机器学习、深度学习算法在汽车行业的使用门槛，以高性能的分布式架构大幅提升数据运算速度和系统性能，实现了以大数据和AI技术辅助汽车研发和创新。全过程的汽车开发服务。问题与需求1、各子系统闭门造车汽车研发的各个模块有相对独立的专业化软件，各个子系统闭门造车，独立进行日常的研发工作，系统烟囱化严重，造成了重复开发、资源浪费、数据分散、特征信息及模型无法积累等问题。2、单机架构软件存在计算瓶颈泛亚汽车目前使用Matlab、Python、R等单机架构的统计分析软件作为工具构建模型，仅支持小数据量的运算，且运行效率低下，数据时效性差。现存的设计智能驾驶等新兴应用场景，亟待使用机器学习、深度学习等技术快速挖掘海量数据的潜在价值，推动泛亚汽车智能驾驶快速发展。解决方案泛亚汽车人工智能平台分为资源存储层、框架与模型层、模型构建与管理层、应用层四层架构，底层通过TDH大数据平台存储传感器、设计、工艺等实时及离线数据，上层通过TranswarpSophon进行可视化的分布式统计分析和机器学习，终实现汽车设计参数优化、车辆&用户画像、驾驶员

革命，是将传统IT向云计算、大数据和人工智能转变，并在转型的过程中必须保障信息安全和数据可靠。此次“汽车数据化转型解决方案飞跃奖”是对星环科技在汽车行业工作的肯定。星环科技将不断从汽车行业的特性出发，努力为汽车企业数据化转型提供更大的助力。推进制造业的数字化转型发展，实现企业数字化快速转型。始终致力于为车企及制造业解决实际问题，并展开相关调查分析，从而给出有效的解决方案，全程跟进协助企业完成数字化转型。汽车行业的数字化转型是一次IT的在数据云上的智能汽车和智慧车企》的演讲，受到与会嘉宾的一致好评。星环科技作为国内首屈一指的基础软件供应商，曾服务于吉利、泛亚汽车等用户。星环科技与每一位客户都保持着长期稳定的合作关系，实现战略联盟，共同6月18日，由上海汽车工程学会主办的汽车CIO会议于上海香格里拉大酒店召开，星环科技受邀参会并荣获“汽车数字化转型解决方案飞跃奖”。星环科技资深架构师徐哲赢在会上分享了《跑

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。

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":...

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

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

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。...

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

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：

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"}...