边缘计算和隐私计算

自身的实时处理和响应，降低了数据传输的时延，提系统的实时性，避免了延迟带来的不良体验。数据隐私更安全：边缘计算技术将数据的处理和存储放在本地设备上，减少了数据传输的次数，降低了数据泄露的风险。节省带宽具体需求进行不同的配置和部署，适用于各种不同的场景和行业。边缘计算技术已成为物联网和5G时代的重要技术之一，其优势在于提升系统的实时性和可靠性，降低数据传输时延，保障数据隐私和节省网络资源。随着物联网什么是边缘计算技术？边缘计算是一种新计算模式，将计算资源和数据存储更靠近终端设备和用户，从而实现对数据的快速处理和响应。这种计算模型可以将数据处理和存储推向网络边缘，使得数据更快、更安全地传输，同时也可以减轻云计算中心的负担。边缘计算技术主要用于物联网、工业自动化、车联网等领域，可以提高应用的实时性、安全性和稳定性，实现更好的用户体验。简单来说，边缘计算是将从终端采集到的数据直接在靠近数据产生的本地网络设备或网络中进行分析，无需再将数据传输到云端数据处理中心。边缘计算技术的核心是将处理数据的任务从云端移动到网络边缘的设备上，通过设备本身的计算和存储能力，处理和分析设备产生的数据。不同于传统的

边缘计算（EdgeComputing）是一种将计算和存储能力推向离数据源更近的地方的分布式计算模型。相比于传统的云算模式，边缘计算更加接近用户和数据，有助于提高响应速度，减少网络延迟，保护数据隐私等、更好的数据隐私保护和更高的效率。星环边缘计算平台-Sophon在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算。边缘计算的应用场景以下是边缘计算的一些应用场景：自动驾驶：自动驾驶车辆需要实时处理和分析传感器数据，做决策。边缘计算通过将计算和机器学习算法部署在车辆上，可以将数据实时处理和决策推向车辆的边缘，避免了大量的数据传输和云计算的延迟。物联网（IoT）：物联网设备通常需要使用边缘计算来处理和响应传感器数据。例如，智能家居中的温度传感器可以通过边缘设备检测温度变化，并控制空调温度，而不需要将数据发送到云端进行处理。工业自动化：边缘计算可用于处理生产线上大量的传感器数据，实时监测设备状态并优化生产过程。边缘设备可以处理设备维护和故障检测，减少停机时间和生产成本。智能城市：边缘计算可以用于城市交通

。数据隐私和安全性：边缘计算能够将数据在本地进行处理，并且关键数据不需传输到云端处理，从而避免安全隐患和泄露风险。自组织性：边缘计算的设备具有自组织能力，并且具有很强的可扩展性和灵活性，可以根据应用和设备边缘计算的特点包括以下几个方面：低延迟：边缘计算可以将计算和存储资源放置在离终端设备更近的地方，从而在处理数据时可以减少数据传输的时间，降低延迟，提高响应速度和质量。实时性：边缘计算可以立即对数据信息进行处理和分析，得到实时性强的结果和反馈，满足近实时、实时和超实时应用的需求。网络优化：边缘计算可以通过智能的算法和技术，实现对网络负载的优化，改善网络的稳定性和可靠性，缓解网络拥塞和传输的瓶颈的变化和需求进行自适应和自动部署。节能和成本效益：边缘计算可以避免将大量数据传输到云端处理，从而降低了能源和成本投入，提高能源和成本效益。星环边缘计算平台-Sophon星环一站式边缘计算平台Sophon可提供全面的设备连接和强大的边缘智能计算解决方案交付能力，解决了物与物、物与人、物与模型、物与云的连接问题，实现了从万物“互”联到万物“智”联的突破。通过对设备接入数据的分析和挖掘，同时深度结合CV

资源尽可能地靠近使用者或数据来源，从而降低网络延迟、提高系统可靠性和安全性，增强数字化转型和智能化的支持能力。边缘计算在人工智能、物联网、工业互联网、智慧城市等领得到广泛应用，成为推动企业和社会数字化转的重要技术手段。边缘计算可以被看作是云计算的延伸，它将云计算场景中的服务器资源、网络宽带、数据中心等集中存放的方式改为将这些资源分布在靠近数据来源的边缘节点上，从而提供更加近乎实时的响应速度和更高的可靠性。边缘节点可以是智能终端、传感器、路由器、交换机、网关、蜂窝塔等设备，也可以是基站、服务器等集中式设备。边缘计算平台可以提供异构计算能力，可以支持各种操作系统和计算框架，可以支持多种开发语言和应用模型。边缘计算的主要特点是本地化和分布式，它体现了就近体验、本地响应、分布式计算、低延迟、高带宽、安全可靠等特点，与云算的集中化、虚拟化、规模化、弹性化等特点形成了对比。边缘计算是结合端侧信息化和云端信息化优势的产物，可以弥补云计算的局限性，为企业和个人提供更加精准、智能、便、安全的数字化服务，可以更好地满足数据增长、业务场景多样化、使用需求个性化、网络拓扑复杂化等挑战。边缘计算的应用场景主要

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星环科技将继续深耕边缘计算领域，推进边缘计算在行业领域应用部署，助力企业转型升级，推动中国数字经济行稳致远。、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架应对用户对不同数据的不同生命周期管理需求；边缘自治能力：平台能够保证断网情况下边缘端的独立运行，不影响实时数据处理，直至网络恢复再与云端进行数据续传和同步；云边协同能力：平台能够实现云端对大量边缘端的统一管理，实现云边数据协同、状态协同、控制协同，极大降低了边缘端的管理以及运维成本。与常见的边缘计算平台产品相比，Sophon创新性地实现了部署模型的业务评估，来指导用户进行云端模型可持续训练，以供迭代

其他边缘设备来处理和存储数据，从而减少了数据在传输过程中的延迟和网络拥塞问题。边缘计算的目的是提数据处理效率、降低传输成本，同时增强数据的安全性和隐私保护。边缘计算可应用于许多领域，包括物联网、智能边缘计算是一种分散计算资源的计算模型，边缘计算将数据处理和存储功能从传统的集中式数据中心移至接近数据源或用户的边缘设备或边缘节点上进行处理。边缘计算利用处于网络架构的边缘位置的智能终端、边缘服务器和交通、智能城市、业自动化等。边缘计算产品星环边缘计算平台-Sophon在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的

什么是边缘计算？边缘计算是一种分散计算、存储、网络和应用程序服务的分布式计算模式，将数据处理和应用服务靠近数据源，如传感器、摄像头、物联网设备等边缘设备或边缘节点，以便更快地响应数据请求并降低数据传输成本。边缘计算使用户能够更好地处理设备生成的大量数据，实时并且更加可靠，并在低延迟和更高安全性的同时提供新的服务和新的业务模型。边缘计算可以在边缘设备上运行应用程序，同时也可以通过云服务实现协同计算。它是与云计算相对应，它把计算、网络、存储分配到离终端设备更近的地方，数据更多地存储在终端设备本地，能够很好地解决大数据中心和云服务带来的高延迟、网络拥塞等问题，提高服务的响应速度和质量。星环边缘计算平台-Sophon星环一站式边缘计算平台产品Sophon可提供全面的设备连接和强大的边缘智能计算解决方案交付能力，解决了物与物、物与人、物与模型、物与云的连接问题，实现了从万物“互”联到万物“智”联的突破。通过对设备接入数据的分析和挖掘，同时深度结合CV模型，Sophon在工业互联网和计算机视觉等领域快速落地新场景，带来高效、智能、便捷的用户体验，助力建设更加全面的数字化基础设施，推动行业实现数字化、智能化转型。

索引是数据库中某些数据的冗余副本，目的是使查询性能更优。作为代价，数据库需要额外存储空间和较慢写入速度，因此决定哪些字段需要索引是一项重要且不易的任务。（新）StellarDB5.0.1版本不再对旧版本使用的manipulatecreate_index和manipulatedelete_index语法进行支持，在新版本中统一使用createindex和dropindex进行索引的创建和删除新增索引CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR(LabelName)ON[f1,f2,...];CREATEINDEX[IFNOTEXISTS]FOR[LabelName]ON[f1,f2,...];不支持对TIME_SERIES类型的属性创建索引默认情况下,对同一个Label的某个属性多次创建索引会报错;但如果带有IFNOTEXISTS,则不会抛出任何错误包裹点边LabelName的括号不同，注意区分示例1.在点labelperson的属性name和age上建立索引CREATEINDEXIFNOTEXISTSFOR(person)ON[name,age];示例2.在边labelask...

StellarDB支持用户添加自定义函数，添加后可在cypher语句中使用。自定义函数实现自定义函数通过java/scala语言开发，可继承实现两种基类，编译成jar包，通过指定命令加载到StellarDB。需要实现的基类为如下两种，可自行选择继承合适的基类：继承UDF基类继承GenericUDF基类。继承UDF基类该类实现简单，功能较为单一。支持Quark的基本类型、数组和Map。适合实现简单的逻辑。继承org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类继承UDF类必须实现evaluate方法且返回值类型不能为void，支持定义多个evaluate方法不同参数列表用于处理不同类型数据。@Description(name="my_plus",value="my_plus()-ifstring,doconcat;ifinteger,doplus",extended="Example:\n>selectmy_plus('a','b');\n>ab\n>selectmy_plus(3,5);\n>8")/***实现UDF函数，若字符串执行拼接，in...

快速上手本章节将引导您快速熟悉StellarDB，并为您初步介绍如何通过KGExplorer和beeline客户端操作StellarDB。其中，"StellarDB初探"一节通过构建一张人物关系图，从零介绍如何在StellarDB进行基本操作；"StellarDB进阶"一节为您提供了内置于StellarDB的《哈利·波特》人物关系图，帮助您进一步探索StellarDB。StellarDB初探使用KGExplorer构建图从Manager页面进入KGExplorer页面。若KGExplorer开启了单点登录，会自动跳转Federation登录页面，按如图方式登录：KGExplorer用戶开启方法以及详细使用说明请查看章节《KGExplorer使用文档》。点击登录后进入KGExplorer主页面。我们首先需要构建图名为"hello_world"的图。在主页面右上角点击创建图按钮开始图谱schema的构建。按照引导填写图基本信息后点击确定进入构建页面。在画布中，我们为"hello_world"图创建Boy和Girl两种类型的点，两种类型的点均包含name、salary、age、single四...

通过beeline或JDBC时，设置参数configquery.langcypher;将查询语言切换为TEoC模式。根据使用场景选择查询模式（默认为immediate模式）immediate模式通常用于并发及短查询场景，查询结果和中间结果通常不超过百万。通过configcrux.execution.modeimmediate;切换。analysis模式通常用于分析场景，创建图、插入数据以及图算法相关的语句必须在该模式下进行。通过configcrux.execution.modeanalysis;切换。

StellarDB5.0.1版本对图算法场景进行了大规模改进和提升，内置算法性能得到较大提升。在语法方面，StellarDB5.0.1的内置图算法对于返回的节点，会直接以节点类型返回。因此可以直接使用uid(vertex)访问节点的uid，而不再需要node_rk_to_uid函数进行uid的转换。可以参考PageRank等函数。另外，对于图算法返回的节点，我们也可以灵活的访问其其他属性作为返回值。图计算简介StellarDB的图计算使用TEoC语句调用相应图算法。算法的输入数据为图的点、边数据。当前版本中图计算支持结果返回、结果导出和结果写回。在使用图算法时，使用configcrux.execution.modeanalysis;语句切换到分析模式下使用图算法语句。图数据视图StellarDB支持创建一个可被持久化的视图，用于加速图算法执行过程。创建视图创建视图的语法如下所示：createquerytemporarygraphviewGRAPH_VIEW_NAMEas(v)[e]withGRAPH_ALGO(@GRAPH_VIEW_NAME,VIEW_STORE_PATH,CONFI...

3.1在TDH平台安装StellarDB3.2StellarDB安装校验3.3StellarDB低版本升级至StellarDB5.0.1

本章节的示例语句均可在示例图my_graph中执行，执行前请先创建示例图my_graph，建图语句如下:creategraphmy_graphwithschema(:Boy{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})(:Girl{namestring,salarydouble,ageint,singleboolean,birthdaylocaldatetime,reservelong,ratedecimal(38,10),hobbysarray<string>,geoPointgeo<double>})[:Friend{sinceint}][:Likes{sinceint}]graphproperties:{`graph.shard.number`:3,`graph.replication.number`:...

为什么引入动态图模型？在实际应用过程中很容易可以发现，图数据在很多图数据的应用场景中并不是静态不变的，而是动态演进的，这些场景中包括例如金融反欺诈场景中金融交易网络随着时间的推进而发生的交易变化、交易社群变化等；又比如社交网络中新增用户、用户关注或者取消关注、更改账户信息等。将图数据变化的历史记录下来，不仅可以用于历史数据规律的总结，还可以利用动态图数据进行动态图神经网络相关技术的研究，从而进一步挖掘数据中潜在的数据价值和更加灵活高效的业务场景，譬如预测某一个时刻某一事件是否会发生。动态图模型的动态变化图数据的动态变化主要分为两类，一类是节点或边的属性的值的变化；另一类变化是子图（结构）的变化，如新增/删除点边。这两种图数据的动态变化可以单独发生，也可以同时发生。从图数据的属性变化角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型可以记录图中节点或者边属性的所有历史版本（而非新数据覆盖旧数据）。在实际数据开发使用中，还可以结合诸如柱状图、趋势图等对历史数据进行可视化，更加直观、更加适合业务使用。从图数据的子图（结构）的角度来看，StellarDB5.0.1动态图模型还可以返回不同时间子图...

声明简介声明是指为特定数据类型的变量分配一定的存储空间，并命名该变量以便引用它；必须先声明变量，然后才能引用它；对声明的变量可以进行赋值操作来改变它的值；声明的变量其作用域是Session级别的。变量声明使用decl关键字声明一个变量必须为变量指定名称和类型，且名称不能与已有的变量名相同。声明但未赋值的变量的默认值为null。变量名声明对大小写敏感。变量声明的语句遵循如下格式:DECL[<variable_name>:<variable_type>];使用方法示例如下表所示：语句说明declx:int;声明一个类型为int的变量xdecls:string;声明一个类型为string的变量sdecll:long;声明一个类型为long的变量ldeclb:boolean;声明一个类型为boolean的变量bdecld:double;声明一个类型为double的变量ddecltime:localdatetime;声明一个类型为localdatetime的变量timedecld1:decimal;声明一个类型为decimal的变量d1decllist1:list[int...

类型表达式类型例子十进制型整数10,-213十进制小数1.25,3.604E-14,-2.31十进制型长整数199345843592l,-12381543923L任意精度的有符号十进制数123bd,123.31BD八进制整数(0开头)084,-096字符串"星环",'信息科技'布尔类型true,false,TRUE,FALSE数组类型[1，2，3],["星环","信息科技"],[decimal(10.2,3,1),decimal(100.2,3,2)],[localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627"),localdatetime("2021-11-18T03:50:12.113")]时间类型localdatetime("2021-01-18T09:50:12.627")Decimal类型decimal(10.2,3,1)地理空间类型point(20.5,30.5),point(-20.5,-30.5)时序类型{localdatetime("2023-01-01T15:16:17")::"nice"},{localdatetime("1997-01-01...