能源大数据平台应用场景

。星环科技TDC为中化集团大数据平台提供一站式的大数据解决方案，能够充分整合和管理企业各个系统全生命周期数据，快速挖掘数据背后的价值，落地丰富的数据应用场景，形成数据驱动的闭环迭代生态，赋能业务，综合隔离，为各农商行提供了一整套大数据基础平台和大数据应用解决方案，切实有效的提高了农商行大数据应用和分析能力。星环科技TDC为其提供强大的存储计算能力，加速农村金融机构数字化转型进程。在能源行业中，以中化性价比的实现，加速了各行各业的数字化转型。实际上，在星环科技的推动下，数据云已经被成功应用于多个行业。在政府行业，通过数据云可以帮助省级、市级大数据中心建设统一的数据共享交换平台，打通各部门信息系统平台提供大数据支撑管理子系统，为汇集政务数据提供大数据存储和计算能力支撑，支持多个应用系统运行、用于数据存储和查询；数据范围包括49家市级委办局、16区县、四大库等各类数据。数据共享交换平台接入更多市政部门系统数据，一网通办平台可以做更多业务查询和处理。在银行行业，随着大数据技术的不断发展，各银行也开始投身到大数据应用实践中，而大数据平台是支撑银行业大数据应用的基础。为适应互联网时代银行业务和

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。凭借优异的产品性能和出色的落地表现，StellarDB获得了多家行业权威机构认可，在大数据产业峰会上，中国信通院重磅发布了2022大数据十大关键词，星环科技作为图计算平台国内代表厂商入选信通院“图计算平台”关键词图谱。此前也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。同时在全球著名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

大语言模型的应用场景非常广泛，以下是一些主要的领域：自然语言处理(NLP)：大语言模型在自然语言处理领域有广泛的应用，如文本分类、情感分析、机器翻译等。计算机视觉(CV)：大语言模型可以应用于计算机，预测其可能感兴趣的内容，并为其提供个性化的推荐。金融领域：大语言模型在金融领域也有着广泛的应用，如投资策略、风险评估、财务报告分析等。除了上述提到的应用场景，大语言模型还可以应用于其他领域，如医疗“敏捷可持续迭代“的人工智能应用。为了帮助企业用户基于大模型构建未来应用，星环科技推出了SophonLLMOps，帮助企业构建自己的行业大模型。除此之外，星环科技在行业首先推出了两大行业大模型：服务于金融行业的星环金融大模型无涯，以及大数据分析大模型SoLar“求索”。、法律等。星环科技大模型训练工具，帮助企业打造自己的专属大模型星环科技在行业内首先提出行业大模型应用创新场景，推出相应的工具，帮助企业构建自有的行业大模型，通过大模型基础设施，形成具备“新型人机交互”且视觉任务，如图像和视频分类、目标检测、图像生成等。语音识别：大语言模型可以用于语音识别，将语音转化为文字，以及语音合成，将文字转化为语音。推荐系统：大语言模型可以用于推荐系统，根据用户的历史行为和偏好

数据要素的应用场景非常广泛，涉及多个行业和领域。以下是一些具体的应用场景：智能制造：在汽车制造企业中，数据要素被用来提升智能制造水平。通过融合设计、仿真、实验验证数据，培育数据驱动型产品研发新模式通行效率。应急管理：数据要素在应急管理中应用，通过对多元数据的分析，建立具有安全态势感知能力的数字城市和数字乡村，强化社会风险研判和预警能力。气象服务：数据要素在气象服务中应用，通过打通车企、第三方平台，提升企业创新能力。智慧农业：智慧农业通过融合气象、土壤、农事作业、病虫害等数据，实现精准种植、精准养殖，提高农业生产效率。商贸流通：电商平台利用数据要素提升商贸流通效率，通过融合客流数据、消费行为识别，优化信贷业务管理和保险产品设计。科技创新：数据要素在科技创新领域应用广泛，包括数字广告、图像识别、语言识别、数字信贷、无人驾驶、人脸识别、机器翻译、医学图像处理等。医疗健康：在医疗行业，数据要素、运输企业等主体间的数据壁垒，促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用，提高智能汽车的创新服务水平和主动安全防控能力。智慧城市：数据要素在智慧城市建设中应用，通过数据的高效

提供个性化、精准的内容推荐和社交体验，增加用户黏性和平台活跃度。大数据的应用场景不仅限于以上几个领域，还包括教育、农业、制造业等各个行业。大数据可以应用到各个领域的场景，通过对海量数据的收集、存储、处理和分析，帮助企业和组织进行决策、优化业务流程、高效率和创造价值。以下是一些常见的大数据应用场景：金融行业：大数据在金融领域可以用于风险零售行业的应用主要体现在销售预测、供应链优化、市场推广和客户关系管理方面。通过分析大数据，可以更准确地预测产品需求量，及时调整库存，提高供应链的灵活性和效率；通过对消费者行为和偏好的分析，可以制定更有；通过对货物运输过程中的温度、湿度等物流信息的监测和预警，可以保障货物的安全和质量。能源行业：大数据在能源行业可以帮助提高能源利用效率、减少能源消耗。通过对能源使用数据和设备运行数据的分析，可以发现能源浪费的问题，优化能源供，提高能源的利用效率；同时可以对能源市场进行预测和分析，提供决策支持。城市管理：大数据在城市管理领域可以帮助城规划、交通拥堵缓解、环境保护等方面。通过城市居民的人口、交通、环境

等方面。在能源大数据平台的实际应用中，其主要应用场景包括以下几个方面：能源生产与供应：通过对能源生产过程中的数据进行采集和分析，可以实现对生产状况的实时监测和预测。而对于能源供应方面，通过对能源需求的能源大数据平台综合应用大数据技术、人工智能技术以及其他相关技术，通过收集、整合、分析和应用各种能源领域的数据，为能源行业的决策制定、效率提升和可持续发展提供有力的支持。能源大数据平台的基本架构包括数据采集、数据存储、数据处理、数据分析和数据应用等模块。数据采集：主要负责采集不同形式和来源的能源数据，包括传感器、计量表、监控设备等；数据存储：主要负责存储采集的原始数据和处理后的数据；数据处理：主要通过数据清洗、预处理、融合和优化等方式，将原始数据转化为可用的数据；数据分析：主要采用机器学习、数据挖掘等技术，对数据进行深入分析，提取有价值的信息；数据应用：将数据分析结果应用于决策制定、效率提升分析和预测，可以实现能源供需计划的制定和优化。源储存与输送：通过对能源储存与输送过程中的数据进行采集和分析，可以实现能源储存与输送设施的实时监测和管理，并优化储存和输送流程，提升储存和输送效率。能源消费

运行效率等。4.应用场景能源资源的探索与开发：利用大数据分析对能源资源的分布、质量、生产成本等进行分析，提高资源开发的效率和成功率。能源生产与运输：利用大数据分析对能源生产设备的运行状况、生产效率能源大数据分析平台是一种利用先进的信息技术，对能源领域中各类数据进行采集、存储、管理、分析和应用的综合性平台。以下是一些常见的能源大数据分析平台及其特点：1.数据来源与采集能源大数据平台的数据来源各类设备的运行状态数据，如设备温度、压力、振动等参数，通过传感器实时采集。2.平台架构与功能能源大数据平台通常包括以下几个层次：基础设施层：由服务器、存储设备、网络设备等硬件资源构成，为平台运行提供基础深度分析，挖掘数据中蕴含的有价值信息，如能源消耗模式、设备故障预测等。应用层：面向不同用户群体，提供多样化的应用服务，涵盖能源监测、能源管理、能源预测等功能，为用户决策提供支持。3.关键技术大数据技术、能源运输路线等进行分析，提高能源生产和运输的安全性和效率。能源市场和价格预测：利用大数据分析对能源市场的供需关系、价格波动等进行分析，为能源市场和价格预测提供有价值的信息和决策支持。能源消费和节能：利用

能源大数据平台是一种利用先进的信息技术，对能源领域中各类数据进行采集、存储、管理、分析和应用的综合性平台。数据来源与采集能源生产数据：来自煤炭、石油、天然气等传统能源生产企业，以及太阳能、风能、水能技术：通过数据可视化技术，将分析结果以直观的图表、地图等形式展示出来，方便用户理解和决策。应用场景能源企业：帮助能源生产企业优化生产流程，提高能源生产效率，降低生产成本。同时，为能源销售企业提供市场分析、能源管理、能源预测等功能，为用户决策提供支持。关键技术物联网技术：通过在能源设备上安装传感器，实现设备与平台的互联互通，实时采集设备数据，为能源管理和监控提供数据支持。大数据技术：具备处理海量、多源能源价格、能源交易等方面的数据，反映能源市场的供需关系和价格波动情况。能源设备数据：能源生产、传输、分配和使用过程中各类设备的运行状态数据，如设备温度、压力、振动等参数，通过传感器实时采集。平台架构与功能基础设施层：由服务器、存储设备、网络设备等硬件资源构成，为平台运行提供基础支撑。采用云计算技术，可根据需求灵活调配资源，确保系统的稳定性和可靠性。数据管理层：负责对采集到的海量能源数据进行存储、整合和

数据湖作为一种集中存储海量、多源、异构数据的存储库，具有广泛的应用场景，以下是一些主要的应用场景：数据分析与洞察商业智能与报表：企业可以将来自不同业务系统的数据汇聚到数据湖中，如销售数据、客户数据进行复杂的数据清洗和转换。通过交互式查询、数据挖掘等手段，发现数据中的潜在模式、趋势和关联关系，为进一步的深入分析和建模提供基础。人工智能与机器学习模型训练：数据湖能够提供丰富的、大规模的、多维度的数据，为机器学习和深度学习模型的训练提供充足的素材。数据科学家可以从数据湖中获取各种类型的数据，如文本、图像、音频等，进行特征提取和模型训练，用于图像识别、语音识别、自然语言处理等各种人工智能应用。预测设备数据采集与监控：在物联网和工业互联网环境中，大量的设备会产生海量的实时数据，如传感器数据、设备运行状态数据等。数据湖可以作为这些数据的集中存储和处理平台，实现对设备数据的实时采集、存储和监控，通过个性化推荐算法，为用户提供精准的内容推荐，如电影、电视剧、音乐、新闻等，提高用户的体验和粘性。用户行为分析：分析用户在媒体平台上的行为数据，了解用户的需求和偏好，为内容创作和运营提供决策支持。例如，根据用户对不同类型内容的反馈，调整内容制作方向，优化节目编排等。

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：

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

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

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

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•...

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":...

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"}...

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...

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。...