震撼！打造数智融合时代的无敌神器：四合一大数据平台
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简化数据基础设施，推动数据智能发展
随着智能化技术的飞速发展，尤其是以生成式AI为代表的技术快速应用，推动了数据与智能的深化融合，给数据基础设施带来了新的变革和挑战。如何简化日益复杂的系统架构，提高数据处理效率，降低开发运维成本，促进数据开放共享和创新应用，成为企业关注的核心问题。
数据架构：湖仓集一体化
过去，企业在建设数据平台时通常使用传统的Hadoop湖+MPP仓的混合架构，逐渐有部分企业开始使用类似Hudi/Iceberg的湖仓技术。这两种技术架构都存在一些局限性，在线分析能力较弱，无法满足集市业务需求。因此企业往往需要再引入额外的分析查询引擎，用混合架构来满足湖仓集业务需求。
新发布的TDH9.4在资源隔离、端到端性能、统一运维管理等方面升级，帮助用户构建真一体化、高性能、易运维的湖仓集一体化平台。
数据处理：多模型一体化
过去，不同的数据模型往往需要独立的平台来处理，而这些不同的产品在接口标准上不一致，开发者和业务分析人员需要掌握不同的语言。同样，这些产品也使用了各自独立的计算引擎和存储，数据存储在各自生态中难以互通，在业务上如果涉及到跨模型的混合业务，需要把数据从一个平台导入到另一个平台中，ETL流转效率低，同时也难以保证数据的准确性、一致性和实效性。
TDH9.4在多模型能力进行了升级，向量存储引擎Hippo发布了2.0版本，单机存储容量提升20倍，结合分布式架构可支持百亿字的向量存储，检索性能提升10倍以上，并提供完整的企业级能力，帮助用户更安全、便捷地支撑大模型应用。
数据分析：实时与历史数据一体化
随着业务的快速发展以及企业内部决策的要求不断提高，用户对数据实时性的要求越来越迫切。实时数据处理架构Lambda和Kappa，在各自使用的场景都能解决一部分实时或近实时的用户需求，但是随着业务实时要求的提高，两种架构均存在一定的不足，主要体现在：
星环科技ArgoDB 6.1版本中推出了数据增量计算能力，提出了业务实时计算新范式。在实时处理数据架构上，解决了Lambda架构中的实时与历史数据的不融合问题;同时避免了Kappa架构中的流与流计算窗口不可控问题。从数据的加载到数据的加工，保障了数据业务端到端的实时性能，极大地提升了业务分析的时效性。
资源管理：多集群应用、资源和数据一体化
企业通常根据不同的业务系统构建多个不同的大数据集群，多个集群的运维管理给企业带来了很多困扰。不同的集群各自孤立，底层资源无法统一、无法均衡的调度和最大化利用，并且各个集群上的数据难以互通，当涉及跨集群数据调用时，需要在各个集群之间ETL，效率较低，也难以保证数据的准确性、一致性和实效性。当有新业务需要上线时，需要建设新的集群，进一步加剧上述问题。
TDC 5.0在多集群及应用统一纳管基础上，对跨集群资源均衡调度、自动弹性伸缩、数据共享等能力进一步升级，帮助用户构建一体化的大数据与智能平台，降低企业多集群运维管理成本，最大化资源利用率，加速业务上线与创新。
