实时计算的发展历史只有十几年，它与基于数据库的计算模型有本质区别，实时计算是固定的计算任务加上流动的数据，而数据库大多是固定的数据和流动的计算任务，因此实时计算平台对数据抽象、延时性、容错性、数据语义等的要求与数据库明显不同，面向实时计算的数据架构也就发展起来。Transwarp Slipstream是一款通用的实时计算引擎，使用事件驱动和批处理统一的模型，在保证毫秒级别延迟的同时，帮助用户更高效

图数据库（Graph Database）是一种以“图结构”为核心的数据管理系统，通节点（Node）、关系（Edge）和属性（Property）来表示和存储数据，重点描述数据之间的关联关系。原生图数据库的遍历速度与整个图的数据量无关，仅与搜索路径的长度成正比。例如，一个查询“找出Alice的朋友喜欢但Alice从未购买过的电子产品”，在图数据库中会被转换为一个从“Alice”节点出发，沿着“朋友”边

平台通过打通并优化语料接入与开发、提示工程、大模型训练、知识抽取与融合、模型管理、应用与智能体构建、应用部署、运维监控以及业务效果对齐提升的全链路流程，为企业提供了一站式解决方案。LLMOps（Large Language Model Operations，大语言模型运维） 是指围绕大语言模型（LLM）在数据准备、模型训练、部署、监控和持续优化等全生命周期中的一整套管理和运维方法论与实践体系。2.

此外，设计上Delta Lake并不提供主键，因此高并发的update/delete不如Hudi，也不提供类似Iceberg的元数据级别的查询优化，因此查询性能上可能不如Iceberg，但是Delta Lake强调的是结合Spark形成的流批一体的数据架构以及对机器学习类应用的原生API级别的支持，可适用的业务场景有很好的普遍性。在我们的设计中，快照不需要持久化，无需增加大量的物理存储，而是一个轻

ArgoDB 在兼容主流 SQL 标准的基础上，扩展支持 OLAP 语法和存储过程，兼容 MySQL、Oracle 等多种数据库方言，并与国内外主流数据库和工具高度兼容，为用户提供全面的数据库开发支持，具备高扩展、高性能、高安全、高可用、高兼容、易运维等特性，已助力政府、金融、医疗、交通等多个行业用户实现自主创新升级。在互联网、金融、电信、制造、政务等行业，分布式数据库常被用于承载核心业务数据、分

传统的企业数据湖大多是基于Hadoop或云存储来建设，为数据科学和机器学习任务提供半结构化和非结构化的数据能力。企业的BI和业务分析等需要数据的加工过程有严格的一致性保障，在分析过程中有优秀的SQL性能，而开源Hadoop或云存储并不具备这些能力，因此企业需要建设独立的数据仓库系统来支撑这类业务，从而就有了“数据湖+数据仓库”的混合架构。混合架构带来了更高的建设成本、管理成本和业务开发成本。

本文介绍了星环科技 Astro 资产打标 Agent 如何通过智能标签推荐、标签体系管理、推荐理由生成和一键推送 TDS 等能力，解决企业数据资产打标效率低、字段难理解、标签不统一、治理成果难落地等问题。该 Agent 支持元数据控件选择、文件上传、自然语言输入三种方式，可在单表 30 秒内完成打标，帮助企业提升数据检索、资产目录建设和数据治理效率。

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某城商行与星环科技合作重构大数据平台，以应对CDH架构在资源调配、性能优化等方面的瓶颈问题。新平台采用TDH和Scope统一架构，实现了PB级数据平滑迁移，计算性能提升33%，搜索效率指数级增长，资源利用率提升100%。该方案不仅保障了业务连续性，还兼容国产化生态，为银行数字化转型提供了高效稳定的数据支撑。

图数据库（Graph Database）是一种以“图结构”为核心的数据管理系统，通节点（Node）、关系（Edge）和属性（Property）来表示和存储数据，重点描述数据之间的关联关系。原生图数据库的遍历速度与整个图的数据量无关，仅与搜索路径的长度成正比。例如，一个查询“找出Alice的朋友喜欢但Alice从未购买过的电子产品”，在图数据库中会被转换为一个从“Alice”节点出发，沿着“朋友”边