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一种数据模型包打天下时代终结,星环科技多模技术处理10种数据模型
发表时间:2022年10月10日 15:56 来源:新科技 责任编 辑:麒麟


随着数字经济和实体经济融合进展的加快,企业数字化转型中对数据的利用不断加深,需求不断扩大。

为了满足用户数据处理的不同需求,市场逐渐出现了如时序数据库、图数据库、时空数据库、键值数据库等各种数据库产品,改变了关系型数据库一统天下的局面。

不同的数据库技术及产品在面向不同业务场景逐渐细化分类,发挥长处,最终助力企业实现数字化目标。

但是,在实际应用中,如IoT应用中,不同设备采集的数据类型不同、数据标准不同,数据所栖身的数据库也不尽相同。如果分别采用不同的数据库来处理一种应用中的各种数据,从成本、效率等方面来看,都是不适宜的。

伴随着新冠疫情的发展,在数字经济时代,企业数字化转型的需求日益迫切。目前,企业用户的使用场景日趋复杂,处理多数据模型的需求日趋广泛。专家预言,一种数据库场景包打天下的时代已经结束了。

随着企业数字化的不断加入,众多企业迫切希望通过企业级的数据架构整合支持不同数据模型的产品,根据不同的场景选取不同的数据库产品,最后实现整个企业的数字化。

而星环科技(星环信息科技)所倡导的一个大数据平台支持多种数字模型,以一站式多模异构数据处理的能力,为用户提供“一站式”大数据技术服务,加速企业数字化,真正释放大数据带来的价值红利。

深耕大数据领域9年的星环科技,于2022年4月推出星环大数据基础平台TDH9.0,基于多模型统一架构对多模型处理能力,实现了各模型引擎性能的数倍提升,统一大数据存储底座提升5倍数据碎片承载能力,强化了存储规模与可靠性,同时新增平台智能运维模块,完善的智能运维体系帮助用户更轻松地运维大数据平台。

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在多模能力上,星环信息科技的TDH 9.0在原多模型能力基础上新增文档数据库,实现9种存储引擎支持10种数据模型,包括实时流计算引擎Slipstream、关系型分析引擎 Inceptor、宽表数据库Hyperbase、图数据库StellarDB、搜索引擎Scope、时空数据库Spacture、时序数据库TimeLyre、键值数据库KeyByte、事件存储库Event Store、数据科学平台Sophon Discover,以及一系列保障平台安全、稳定运行等企业级管理需求的子产品,满足用户多种数据处理需求。

在9种存储引擎中,关系型分析引擎Inceptor进一步提升了SQL兼容性,增强了SQL-2016标准支持度,改进了Hive语法兼容,帮助用户更方便地做应用迁移和对接。

搜索引擎Scope兼容开源生态的搜索产品,支持TDH统一SQL查询的同时,兼容ES生态,保障ES平滑迁移。相比开源产品,Scope基于Raft协议保障数据一致性,支持跨数据中心多活部署,可以构建两地三中心灾备方案,可靠性与容灾能力更强。

图数据库StellarDB,除了易用性、安全性、开放性等全面升级以外,性能也获得了大幅提升。StellarDB通过功能的加强和性能的不断提升,帮助帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联价值。

Spacture是一款用于管理空间地理、时空轨迹与遥感影像等数据的分布式时空数据库,兼容常见开源和商业GIS地理信息软件,提供高效的时空索引算法、空间拓扑几何算法和遥感影像存取能力,可广泛应用于有空间、时空、遥感等大数据存储、查询与分析需求的场景中。相比于开源时空数据库,Spacture的天然分布式架构,可以支撑横向线性扩展,具备更强的时空分析能力。

时序数据库TimeLyre是一款用于高速存储并快速处理带有时间特征数据的分布式时序数据库。 在TDH9.0中Timelyre升级到了2.2版本。相比于开源产品,Timelyre基于TDH多模型架构下的分布式扩展能力,让Timelyre具备了更多设备标签存储能力,以及基于TDH统一SQL分析能力,让Timelyre具备了复杂关联查询能力。

键值数据库KeyByte是一款支持实时插入和高并发检索的分布式键值数据库。Keybyte键值数据库基于单机KV内存存储引擎实现了分布式强一致性的KV存储能力,同时还支持内存用量限制和丰富的过期淘汰算法,保障了服务的可靠性和稳定性。同时还兼容了TDH统一SQL引擎的复杂分析能力,应用场景更丰富。

文档数据库DocStore是TDH9.0全新推出的存储引擎,支持半结构化数据XML/JSON、非结构化数据图片/PDF/小文件的同时也支持结构化数据存储。

相比于其他存储引擎,文档数据库DocStore更关注于文档数据的高性能检索,支持海量文档数据的存储的同时,检索上通过支持多种索引技术来加速文档数据的检索性能,目前可以支撑百万级高并发、毫秒级延迟的数据检索能力。

星环科技瞄准世界科技发展前沿和高端领域,勇闯技术“无人区”,着力突破大数据、云计算、AI等领域关键核心技术“卡脖子”问题,努力实现关键核心技术自主可控,推广大数据基础软件平台等产品,赋能传统产业转型升级。


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