边缘计算智能平台

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、数据治理能力持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、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。

智能矿山边缘计算平台是一种利用边缘计算技术、云计算技术物联网技术和人工智能技术等多种技术手段，对矿山生产中的各种设备、传感器和数据进行实监测、分析和决策，从而提高矿山生产的效率和安全性的计算平台。该矿山生产中的各种安全隐患，通过智能化监测和预警系统，实现对矿山生产过程中的安全隐患的预警和预防。智能矿山边缘计算平台可以在生产过程中对生产数据进行实时分析和决策，大幅度提升矿山生产的效率、安全性和可靠性。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分析和挖掘，运用人工智能技术对数据进行预测和决策，为矿山提供优化方案和决策支持。边缘计算处理：在矿山现场进行边缘计算处理，对矿山设备和传感器数据快速处理和分析，提高数据处理效率和实时性。安全监测：针对平台可以实现以下功能：实时数据采集：通过物联网技术对矿山生产中各种设备和传感器数据进行采集和监测，实时统计各类数据指标，并且将采集的数据实时传输到云端。大数据分析：通过云计算技术对采集到的大数据进行

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、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。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

大模型和AI的自主学习能力可以增强边缘计算的相关计算能力。人工智能和边缘计算结合为边缘智能的概念，意味着AI能够为边缘计算提供解决问题的技术和方案，而边缘计算为AI提供释放潜力的平台。在终端产品中，边缘智能利用广泛的边缘资源为AI应用程序提供支持，如自动驾驶、智能家居、智慧城市等场景下，更多的数据由边缘网络设备创建。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、服务治理终端的设备，传输的时候也更加安全，数据的处理也更加即时；第三，其优点是分散的节点相比云计算故障所产生的影响更小，还解决了设备散热也就是能耗的问题。人工智能和边缘计算相结合，可以产生更大的效能。持续发展的边缘计算是一种分散式的运算方式，将程序、数据和资料的运算从网络的中心节点移动到逻辑上的边缘节点进行处理。这种运算方式的目的是降低运算中心整体的运算压力和负担。通过将大型且繁杂的数据拆分和切割成更小

星环边缘计算平台Sophon作为星环面向计算机视觉和物联网应用方向的感知智能平台，能够让用户通过低代码交互操作的方式，快速搭建智能化场景方案，从而实现AI模型的快速落地，缩短AI项目实施部署周期数据，Sophon提供从采集、处理、存储、同步、到终过期的数据全生命周期管理服务，用户还可以通过配置云边同步策略实现边缘端数据的实时或定时上传Sophon边缘计算平台优势：更全面的数据治理能力：依托星环等20+的标准设备协议的接入，同时提供设备接入SDK使得用户能够快速对接私有协议。更安全的边缘计算能力：从数据通信安全、模型文件安全、业务代码安全等不同维度，保障了业务在边缘侧能够稳定且安全的运行。同时，Sophon全项通过信通院ECReady测试，平台边缘计算的服务能力得到权威认证。的底层数据库能力，能够提供从“边缘”到“云”完整数据治理能力，灵活且可靠地完成云边数据协同。更流畅的一键部署能力：与Sophon平台管理深度集成，能够快速将平台训练出的模型部署，并应用于业务现场的边缘，同时解决多模态源数据的集成和结构化治理等问题。Sophon能提供什么？边缘自治与云边协同Sophon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；同时

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包括物联网、智慧城市、车联网、5G通信、人工智能、工业互联网等领域。在物联网领域，边缘节点可以采集传感器数据、进行边缘计算处理、传输数据到云平台或其他边缘节点，从而为智能家居、智慧城市、智能交通、智能、智慧界建设的重要支撑力量。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边缘计算指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供近端服务。边缘计算（EdgeComputing）是一种新的计算模式，边缘计算的目的是将计、存储、网络等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

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

Sophon是星环科技推出的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、边缘自治能力、云边协同能力七大能力处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、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。智能制造方面，星环科技联合行业专家和合作伙伴，形成“平台、经验、应用”三轮驱动的服务模式，为化工、钢铁、冶金、设备制造、风电、光伏、发电等多个领域用户，提供包括数字孪生、仪表数据管理受到了诸多认可：荣获中国信通院“边缘计算融合创新奖”；参编中国信通院《“边缘计算+”技术白皮书》；通过了中国信息通信研究院“ECReady”边缘服务测试；作为典型产品入选IDC《中国边缘云研究报告》；支撑

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...

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...

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...

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...

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...

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...

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`:...

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...

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

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。