基于数据湖架构的时空大数据分析云平台
国产化替代全面开花星环科技用自研创新技术说话
国产化替代全面开花星环科技用自研创新技术说话“聚力攻坚基础软件，加速分布式数据库/混合事务分析处理数据库等产品研发推广。
”“十四五”规划明确，“强化基础组件供给，大力发展云计算/大数据/人工智能/区块链等平台软件开发框架”。
核心技术是国之重器，加速推进核心领域关键技术突破，完成核心网络中的软硬件国产替代是国家的一项长期战略。
5月26日，“向星力·未来数据技术峰会（FDTC）”在上海成功举办。
为了实现数量处理的智能化、多模态、平民化，星环科技推出众多创新产品，星环大数据基础平台TDH+星环数据云平台TDC、星环分布式交易型数据库KunDB、分析型数据库ArgoDB、分布式图数据库StellarDB、引擎 Scope、时序数据库TimeLyre、数据科学平台Sophon Base等完全满足信创要求，不但可以替换国外的商业和开源大数据平台、数据库等基础软件产品，而且拥有大量成功的应用案例，为用户创造新的价值。
1.星环TDH+TDC协同替换CDP，大数据基础平台更上一层楼星环科技自研的大数据基础平台TDH和星环数据云平台TDC联合，可以完美地替代CDH/HDP和CDP，提升功能、性能、稳定性、易用性、扩展性、可靠性、安全、国产生态支持等能力，提供多种模型支持能力，性能提升可以达到5到100倍，原厂专业服务能力更强。
新发布的星环THD9.3和TDC3.2以新一代湖仓集存储、多模型统一架构、综合性能提升、基于容器的资源管理技术、多租户等技术引领发展。
星环大数据基础平台TDH 9.3推出新一代湖仓集存储格式 Holodesk，一份数据满足数据湖的离线实时接入、数仓的复杂加工以及数据集市的分析需求，告别数据冗余。
新一代湖仓集统一存储 Holodesk在数集方面，支持基于Holodesk存储格式的集市分析，存储&计算双升级，分析性能大幅提升；在数仓方面，支持完整四种事务隔离级别，支持复杂批处理加工、数仓模型拉链表等，无需手工计算分桶数，自适应数据分布自动合并小文件；在数据湖方面，离线导入/实时写入，生态对接 Spark/Flink/Sqoop，时间旅行。
BAIDU AI CLOUD PRODUCT 产品手册说明书
CONTENTS 产品目录百度智能云介绍BAIDU AI CLOUD INTRODUCTION 02云基础云服务器BCC百度太行·弹性裸金属服务器 BBC云手机私有网络VPC（Virtual Private Cloud）对象存储容器引擎CCE关系型OLTP数据库RDS内容分发网络CDN边缘计算节点BEC超级链BaaSCLOUD SERVICES04人工智能人脸与人体识别OCR文字识别语音技术EasyDL零门槛AI开发平台BML 全功能AI开发平台虚拟现实技术VRARTIFICIAL INTELLIGENCE16百度智能云产品家族03BAIDU AI CLOUD PRODUCTS44INDUSTRY INTELLIGENCE APPLICATION行业智能应用企业风险监测及智能图谱数字员工IPA（智能流程自动化）工业视觉智能平台厂区安全巡检智能城管分析系统城市视觉智能工作站 36物联网边云融合物联网平台 IoT Stack 物联网核心套件 IoT Core智慧边缘 BIE时序时空数据库 TSDB时空数据管理平台 SDMP物可视 IoT Visualization度能-物联网能源服务度家-AIOT语音语义平台INTERNET OF THINGS 智能大数据数据湖管理与分析平台EDAP数据可视化 Sugar SMART BIG DATA24智能视频音视频处理MCP视频创作分发平台VideoWorks SMART VIDEO28安全主机安全HOSTEYE应用防火墙WAF流量审计IDS SAFETY3202数据计算M a p R e d u c e 流式计算搜索与分析E l a s t i c s e a r c h 数据仓库P a l o 数据开发数据湖管理与分析E a s y D A P 数据工厂P i n g o 相关解决方案数据仓库数据中台数据可视化日志分析数据应用企业图谱平台客群洞察舆情服务联合建模统计分析云数据可视化数据可视化S u g a r 数据集成日志服务消息服务 f o r K a f k a 智能大数据相关解决方案数据采集与标注人脸通行考勤平台内容审核方案消费者评论分析A I 同传智能招聘知识中台A I 中台人脸口罩O C R 文字识别通用场景文字识别卡证文字识别财务票据文字识别医疗票据文字识别汽车场景文字识别教育场景文字识别其他场景文字识别I O C R 自定义模板文字识别语言与知识语言处理基础技术语言处理应用技术知识理解文本审核智能对话定制平台智能文档分析平台智能创作增强现实3D 肢体关键点S D K 美颜滤镜S D K 短视频S D K 视频技术多模态媒资检索媒体内容分析媒体内容审核A I 硬件与平台G P U 服务器机器人平台度目视频分析盒子度目A I 镜头模组度目人脸应用套件度目人脸抓拍机人脸识别摄像机昆仑A I 加速卡语音技术短语音识别实时语音识别音频文件转写在线语音合成离线语音合成语音自训练平台图像技术图像识别图像审核图像搜索图像增强图像特效车辆分析人脸识别与人体识别人脸识别云服务人脸识别私有化人脸离线识别S D K 人脸实名认证人像特效人体分析数据采集与标注数据采集服务数据标注服务A I 开发平台全功能A I 开发平台B M L 零门槛A I 开发平台E a s y D L 人工智能 网络弹性公网I P 共享宽带私有网络V P C 服务网卡N A T 网关对等连接负载均衡智能云解析D N S 智能流量管理V P N 网关专线接入计算云服务器专属服务器弹性裸金属服务器G P U 云服务器F P G A 云服务器弹性伸缩应用引擎云通信简单消息服务云呼叫中心号码隐私保护服务管理运维云监控云顾问区块链与可信计算超级链B a a S 平台超级链可信计算相关解决方案存储分发解决方案备份归档解决方案智能运维平台专有云专有云A B C S t a c k 专有云存储A B C S t o r a g e 存储对象存储云磁盘文件存储存储网关C D N 与边缘服务内容分发网络C D N 动态加速海外C D N 边缘计算节点容器引擎服务容器实例函数计算云原生云原生微服务应用平台数据库关系型数据库云数据库R D S f o r M y S Q L 版云数据库R D S f o r S Q L S e r v e r 版云数据库R D S f o r P o s t g r e S Q L 版云数据库G a i a D B -X N o S Q L 数据库云数据库S C S f o r R e d i s 版云数据库T a b l e S t o r a g e 云数据库D o c D B f o r M o n g o D B 版时序时空数据库T S D B 消息列队f o r R a b b i t M Q 分析型数据库云数据库F u s i o n D B 数据库服务数据传输服务D T S 数据库专家服务D E S 数据库审计云基础智能视频行业智能应用视频分发加速内容分发网络C D N 音视频直播海外C D N 动态加速边缘计算节点视频平台音视频点播平台边缘视频监控E V S视频存储对象存储视频生产与处理移动直播S D K 短视频S D K 音视频处理智感超清转码视频理解媒体内容分析媒体内容审核直播内容审核多模态媒资检索视频互动实时音视频R T C 3D 肢体关键点S D K 美颜滤镜S D K 相关解决方案智能互联网视频智能媒体相关解决方案智慧城市智慧金融智能制造智能制造工业视觉智能平台度能-智能能源服务厂区安全巡检教育与培训百度智能云A B C 课程百度智能云A B C 人才认证智慧金融企业图谱平台金融智能获客平台度御大数据风控百鉴金融画像平台智能企业风险监测超级链B a a S 平台智慧城市公共安全监控分析系统机器智能行为分析系统城市视觉智能城管分析系统机器智能车辆分析系统城市视觉智能工作站区块链与可信计算超级链B a a S 平台超级链可信计算联合建模智能联络中心智能客服智能外呼相关解决方案智能客服营销云C o u d D S P C o u d S S P C o u d A D X 智能对话营销服务广告点击率评估专有云专有云A B C S t a c k 专有云存储A B C S t o r a g e 智能运维平台域名与网络域名服务云虚拟主机智营销建站主机商务安全主机智能门户域名服务智能云解析D N S 移动域名解析S S L 证书智能流量管理统计分析云短网址服务备案服务商标服务智能办公：文档服务 文本审核 爱速搭·应用搭建平台企业智能应用 开发者服务开发者平台效率云项目管理代码托管持续交付代码扫描函数计算A R 开放平台A P I 网关开发者公举问卷调研服务S D K 中心A P I 中心移动开发移动A P P 推送服务移动A P P 测试服务监控运维云监管云顾问云安全D D o S 防护服务应用防火墙W A F 安全检测服务主机安全流量审计分析业务安全营销活动防刷渠道推广防护账号安全保护相关解决方案等保合规云上安全身份管理身份管理服务物联网安全物联网安全套件密钥管理服务数据库审计S S L 证书数据安全与隐私保护物联网基础服务物联网核心套件物联网私有平台边云融合物联网平台I o T S t a c k 物联网数据管理与分析物联网可视化设计时序时空数据库T S D B 物联网专业平台度家-A I o T 语音语义平台度行-物联网车辆云度能-物联网能源服务物联网边云融合智能边缘云手机相关解决方案智能物联网物联网安全物联网安全套件物联网BAIDU AI CLOUD PRODUCTS 百度智能云产品家族04基于百度多年积累的技术和实践，百度智能云打造了AI-Native云计算架构及产品方案矩阵，为客户提供计算、网络、存储、数据库、CDN、云原生等全栈云计算服务能力，实现全维度能力输出。
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析
数据库、数据仓库、大数据平台、数据中台、数据湖对比分析一、概况层出不穷的新技术、新概念、新应用往往会对初学者造成很大的困扰，有时候很难理清楚它们之间的区别与联系。
本文将以数据研发相关领域为例，对比分析我们工作中高频出现的几个名词，主要包括以下几个方面：•数据▪什么是大数据▪数据分析与数据挖掘的区别是什么•数据库▪什么是数据库▪数据库中的分布式事务理论•数据仓库▪什么是数据仓库▪什么是数据集市▪数据库与数据仓库的区别是什么•大数据平台▪什么是大数据平台▪什么是大数据开发平台•数据中台▪什么是数据中台▪数据仓库与数据中台的区别与联系•数据湖▪什么是数据湖▪数据仓库与数据湖有什么区别与联系希望本文对你有所帮助，烦请读者诸君分享、点赞、转发。
二、数据什么是大数据？麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
我们再往深处思考一下，为什么会有大数据(大数据技术)？其实大数据就是在这个数据爆炸增长的时代，业务需求增长促进技术迭代，技术满足需求后又形成闭环促进业务持续增长，从而形成一个闭环。
数据分析与数据挖掘的区别是什么？数据分析可以分为广义的数据分析和狭义的数据分析。
广义的数据分析就包括狭义的数据分析和数据挖掘。
我们在工作中经常常说的数据分析指的是狭义的数据分析。
三、数据库据库什么是数据库？数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。
是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
一般而言，我们所说的数据库指的是数据库管理系统，并不单指一个数据库实例。
根据数据存储的方式不同，可以将数据库分为三类：分别为行存储、列存储、行列混合存储，其中行存储的数据库代表产品有Oracle、MySQL、PostgresSQL等；列存储的数据代表产品有Greenplum、HBASE、Teradata等；行列混合存储的数据库代表产品有TiDB，ADB for Mysql等。
智慧城市时空大数据管理系统设计与实现---以成都市为例
智慧城市时空大数据管理系统设计与实现 ---以成都市为例摘要：智慧城市是加快建设全面体现新发展理念城市、打造美丽宜居公园城市、提升城市综合竞争力的重要支撑。
时空大数据作为加快推进智慧城市建设，全面提升超大城市治理体系和治理能力现代化水平的重要基础，对时空数据多源汇聚、智能处理、深度融合、共享交换等方面提出了更高要求。
本文结合成都市时空信息云平台项目建设，探讨构建全市时空大数据管理系统框架、关键技术及系统成果。
实践证明，该系统能够为各级政府部门、社会企业和公众提供坚实的“时空底座”服务。
关键词：时空大数据；资源体系；数据管理时空大数据是时空信息、自然人文及社会信息的融合体，是重要的大数据之一[1-2]。
时空大数据的价值在于信息的分析、知识的生成、事件的预测与决策[3]。
通过时空大数据的治理融合、挖局分析可揭示区域发展规律，它是智慧城市开展城市治理应用不可或缺的重要基础信息支撑[4]。
目前，时空大数据应用逐渐朝智能化的高级形态发展，通过新一代信息技术的应用，将更加精准、实时、全面的反应城市发展变化规律，为智慧城市的规划、建设、管理和运营全过程、全方位决策提供强有力支撑[5]。
本文将以建设全面覆盖、多端融合、智慧联动的“时空底座”为目标，结合成都市时空信息云平台建设经验，提出了支撑各领域智慧应用的时空大数据管理系统建设模式。
1总体架构时空大数据管理系统作为时空信息云平台的核心支撑对象，通过对基础地理、政务、运营和感知等多源异构数据智能汇聚、多态存储、融合治理、深度挖掘等加工后，可向时空信息云平台前端（如门户）提供辅助决策分析的信息知识服务。
系统架构包括基础设施层、数据层、系统层、应用层四个层级，及制度保障、安全保障体系。
1.1基础设施层由核心机房和电子政务云平台两部分组成，分别对应敏感涉密空间数据和政务共享空间数据的存储和管理。
基于云计算架构,形成可按需服务的高性能计算环境、容器环境,满足时空大数据的重型运算需求。
智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲
智慧城市时空大数据与云平台建设技术大纲一、引言随着信息技术的不断发展和智能化时代的到来，智慧城市已成为时下城市发展的重要战略。
而构建智慧城市的关键在于对城市的时空大数据进行有效的管理与分析，以此为基础建设云平台。
本文将就智慧城市时空大数据与云平台建设的相关技术进行探讨，提出技术大纲。
二、智慧城市时空大数据技术1. 数据采集与存储技术智慧城市中，各类传感器和设备将大量产生数据，如交通流量、环境监测等。
为了实时获取这些数据，需要构建可靠的数据采集系统，并通过云端技术将数据存储在云平台上。
2. 数据预处理技术时空大数据需经过预处理，包括数据清洗、噪声剔除、数据融合等，以消除数据中的冗余和错误，提高数据质量和准确性。
3. 数据挖掘与分析技术智慧城市时空大数据中包含了各类有价值的信息，如城市交通拥堵、人口流动等。
通过数据挖掘与分析技术，可以发现隐藏在大数据中的规律和趋势，为智慧城市决策提供科学依据。
三、云平台建设技术1. 云计算技术云计算是支撑智慧城市建设的重要技术基础。
通过云计算技术，可以实现对海量数据的存储、处理和分析，提供较高的计算效率和可靠性。
2. 数据安全与隐私保护技术智慧城市时空大数据中涉及大量居民个人信息，保护数据安全和隐私成为云平台建设的重要任务。
通过加密、权限控制等技术手段，确保数据在传输和存储过程中的安全。
3. 可视化与用户界面技术云平台应提供用户友好的可视化界面，使城市管理者和居民能够直观地了解城市的运行情况和问题，并能进行智能化的决策。
四、智慧城市时空大数据与云平台建设技术应用案例1. 交通优化基于智慧城市时空大数据与云平台建设技术，可以实时监测交通流量和拥堵情况，通过智能控制信号灯和路由导航等手段，提高交通效率和减少拥堵。
2. 环境保护借助智慧城市时空大数据与云平台建设技术，可以收集和分析环境监测数据，实现对环境污染的实时监控和预警，并制定相应的环保措施。
3. 突发事件响应智慧城市时空大数据与云平台建设技术可用于突发事件的响应和控制，通过实时监测和数据分析，快速获取事件信息并采取相应的应对措施。
2023-时空大数据平台整体建设方案-1
时空大数据平台整体建设方案随着科技的不断发展，大数据已经成为了一个不可或缺的部分，其在各个领域中的作用也越发重要。
而时空大数据更是在生态保护、城市安全、农业发展等领域发挥着关键作用。
因此，如何建立一个完善的时空大数据平台，已经成为了各个领域的重要课题。
一、平台架构设计首先，要建立一个完善的时空大数据平台，需要进行平台架构的设计。
平台架构设计包括了数据采集、存储、处理、分析和可视化展示等环节。
应该根据各个环节的实际需要，设计相应的技术方案，并建立相应的系统架构。
二、数据采集数据采集是整个平台中最为关键的一环，它直接影响到数据的质量和准确性。
数据采集应该涵盖多种数据源，包括卫星遥感、传感器监测、社交媒体、公共交通等等。
需要建立专业的数据仓库，确保数据的实时采集、传输和归档。
三、数据存储数据存储方面需要建立一个可靠的集群式系统。
对于来自不同数据源的数据，应该分别存储于不同的数据仓库，再通过分布式系统进行相应的组装和整合。
应该采用高可用性的技术方案，定期备份数据，以避免一旦发生宕机或数据丢失的情况，数据可以迅速恢复。
四、数据处理数据处理是整个平台中必不可少的环节，涉及到数据的清洗、整合、归一化等多个方面。
应该采用分布式计算的方式，实现数据的实时处理，并依据功能需要执行相应的算法。
五、数据分析数据分析环节是利用已经处理过的数据进行实质性分析、挖掘和建模的过程。
其重要任务是解决复杂的问题，帮助用户更好地理解数据并支持决策。
这一环节需要采用机器学习等先进算法对数据进行建模处理，从而更好地满足用户需要。
六、可视化展示数据可视化是大数据平台中很重要的一环，其目的是通过可视化手段，将数据的关键信息呈现给用户。
应该采用先进的大数据可视化技术，展示出数据的特点、趋势以及关联。
其可以方便用户快速了解数据信息，发现问题和模式，并取得最佳决策。
综上所述，建立一个完善的时空大数据平台需要进行平台架构设计、数据采集、处理、分析和可视化展示等多个方面的工作。
大数据分析平台总体架构方案
大数据分析平台总体架构方案1.数据采集层：该层负责从各个数据源收集原始数据，并进行数据清洗和预处理。
数据源可以包括传感器设备、网站日志、社交媒体等。
在数据清洗和预处理过程中，可以对数据进行去噪、过滤、转换等操作，确保数据的质量和准确性。
2.数据存储层：该层负责存储清洗和预处理后的数据。
可以选择关系型数据库、非关系型数据库或分布式文件系统等存储技术来存储数据。
数据存储层需要保证数据的可靠性、高效性和可扩展性。
3.数据计算层：该层负责对存储在数据存储层的数据进行计算和分析。
可以使用批处理、流处理、图计算等技术来进行数据处理。
具体的计算和分析过程包括数据聚合、数据挖掘、机器学习等。
4.数据可视化层：该层负责将计算和分析的结果以可视化的形式展示给用户。
可以使用各种可视化工具和技术来实现数据可视化，如图表、报表、仪表盘等。
数据可视化层可以帮助用户更直观地理解和分析数据。
5.安全和管理层：该层负责保护数据的安全性和保密性，包括数据的加密、权限控制和访问控制等。
同时还可以对数据进行备份、灾难恢复和性能监控等管理操作，确保数据平台的稳定和可靠。
6.接口和集成层：该层负责与其他系统和应用进行接口和集成。
可以提供API接口和数据交换协议，使得其他系统和应用能够与大数据分析平台进行数据交互。
此外，还可以集成各种数据源和数据工具，方便用户的数据分析和处理。
以上是一个典型的大数据分析平台总体架构方案。
在实际应用中，可以根据具体的需求和场景进行调整和优化。
同时，还需要考虑性能、可靠性、可扩展性和成本等方面的因素来选择和设计相应的技术和架构。
基于湖仓一体构建数据中台架构
数据湖
数据仓库
数据湖、数据仓库与数据中台能否融合？
数据中台 数据仓库 数据湖
关注数据价值、数据业务、组织架构、效能等 Golden Data，解析后的高价值数据，提供存储、加工、分析能力
原始数据与格式，主要负责集中式数据存储
பைடு நூலகம்录
一、数据湖、数据仓库与数据中台 二、湖仓一体的架构介绍 三、湖仓一体上数据中台的探索与实践
• 数据来源于业务系统（TP） • 需要事务机制保证ACID • 需要保证TP和AP的一致性（数据、模 型，大量同步） • 适合模型简单，简单分析场景，以TP 模型解决AP的问题
Serving
高幵发、查询简单、快速，面向 在线应用（to C）
有银弹吒？
Transaction
随机读写、支持事务ACID、锁、面向DBA
Analytics
Hybrid Tr a n s a c t i o n / A n a l y t i c s
P ro c e s s i n g ( H TA P )
• 一个系统，两种查询场景（分 析、服务） • 无事务开销（锁、同步） • 行为数据、日志数据，比TP高数 量级，高吓吐写入 • 以数仓模型（抽象、复用、标准）解决数据服务的问题
• 支持实时写入、实时更新、写 入即可查
• Flink、Spark超高导入性能
计算存储分离
• 于原生架构，弹性扩缩容， 成本更低
• 兼容传统的Hadoop生态 • 统一存储至数据服务
丰富生态
• 兼容主流的大数据计算框架 • 兼容主流的大数据查询分析框
架
谁是开源界最适合构建HSAP的核心框架？
➢ Hudi: Hadoop Upserts Deletes and Incrementals ➢ 管理DFS/于上超大规模(上百PB)分析 数据 集
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基于数据湖架构的时空大数据分析云平台
数据存储选型
NAS
Standalone
Direct Access
Enterprise
Cloud NFS Http
Simple/
Object Store
Elasticity
CIFS
数据存储形态变化
数据来源多样
数据类型多样
数据海量异构
传统的数据存储和分析方法不再能满足大数据和人工智能场景下的业务需求，为了实现更高的敏捷性和灵活性，需要一种新的架构模式。
数据存储与分析发展阶段
1.0：基于关系型数据库的传统数据仓库
2.0：以Hadoop为基础的传统大数据分析（HDFS、MapReduce、YARN）
3.0：以数据湖为基础的支持异构技术融合的架构
什么是数据湖？
数据湖架构可以在一个集中式存储位置安全地存储、分类和分析所有数据，且数据可以按照原始格式存储而无需转换为预定义结构。
数据湖发展
2011年概念
2016年Amazon AWS & Microsoft Azure & Google Cloud 2018年阿里云华为云
地理信息领域对数据湖架构的已有应用OpenStreetMap(Amazon AWS)
Google Earth Engine(Google Cloud)
Esri ArcGIS(Windows Azure)
数据仓库与数据湖
GB vs PB
数据湖并非对数据仓库的替代，而是在应用场景上的相互补充。