星環(huán)科技大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺Transwarp Data Hub（TDH）從2013年開始發(fā)布2.0版本至今，每年都會發(fā)布一個大版本，經(jīng)過多次迭代和技術(shù)升級，到2021年TDH8.0發(fā)布，TDH已成為一個企業(yè)級大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺，基于其領(lǐng)先的多模型技術(shù)架構(gòu)，8種異構(gòu)存儲引擎支持10種數(shù)據(jù)模型，被廣泛應(yīng)用在離線數(shù)據(jù)批處理、高并發(fā)的在線數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖、實時數(shù)據(jù)處理等各類大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)場景。

此外，通過星環(huán)科技的不斷自主研發(fā)，TDH成為一款國產(chǎn)化自主可控的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平臺，可以替代Oracle、IBM DB2、Teradata等傳統(tǒng)主流數(shù)據(jù)庫在分析型場景中的應(yīng)用及替代Elastic Search在分布式搜索場景中的應(yīng)用，并在政府、金融、能源、制造業(yè)等十多個行業(yè)內(nèi)落地。同時TDH完成了與主流信創(chuàng)生態(tài)廠商的適配互認工作，滿足信創(chuàng)驗收要求，幫助企業(yè)打造更全面、更便捷、更智能、更安全地國產(chǎn)化數(shù)字底座，加速企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

近日，星環(huán)科技正式推出TDH9.0，基于多模型統(tǒng)一架構(gòu)對多模型處理能力進一步加強，新增文檔存儲引擎的同時實現(xiàn)了各模型引擎性能的數(shù)倍提升，統(tǒng)一大數(shù)據(jù)存儲底座提升5倍數(shù)據(jù)碎片承載能力，強化了存儲規(guī)模與可靠性，同時新增平臺智能運維模塊，完善的智能運維體系幫助用戶更輕松地運維大數(shù)據(jù)平臺。此外，基于容器安全網(wǎng)絡(luò)提升了數(shù)據(jù)訪問的安全性，結(jié)合自身基礎(chǔ)安全組件以及大數(shù)據(jù)開發(fā)工具，為用戶數(shù)據(jù)全生命周期提供安全防護。TDH9.0從整體上進一步提升了平臺綜合性能、可靠性、易用性以及安全性，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型構(gòu)建了統(tǒng)一、高性能、高可靠的新型數(shù)字底座。

多模型統(tǒng)一架構(gòu)

易開發(fā)、易運維、高性能

TDH9.0核心依然是統(tǒng)一架構(gòu)的多模型處理能力，基于多模型統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)提供統(tǒng)一的接口層，統(tǒng)一的計算引擎層，統(tǒng)一的分布式存儲管理層和統(tǒng)一的資源調(diào)度層。

統(tǒng)一接口層：基于統(tǒng)一的SQL編譯器Transwarp Quark可以實現(xiàn)統(tǒng)一接口處理不同的業(yè)務(wù)和不同數(shù)據(jù)模型，只需要簡單的SQL語句即可完成各種復合跨模型數(shù)據(jù)查詢，無需訪問不同接口即可操作不同的數(shù)據(jù)模型。對于場景切換、數(shù)據(jù)庫切換而造成接口、開發(fā)語言切換的問題就不存在了，開發(fā)和遷移成本大大降低。

統(tǒng)一計算引擎層：基于分布式計算引擎Transwarp Nucleon可以根據(jù)不同的存儲引擎自動匹配高性能算法，不僅可以支持批處理、流處理等不同類型計算任務(wù)，還支持不同模型數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)與關(guān)聯(lián)，方便用戶在一個SQL中使用不同模型的數(shù)據(jù)，降低開發(fā)難度，提升開發(fā)效率。

統(tǒng)一的分布式存儲管理系統(tǒng)：為不同存儲引擎提供公共的存儲管理服務(wù)，保障數(shù)據(jù)一致性，實現(xiàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理運維和高可用。當前TDH分布式數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)接入了9款存儲引擎，支持10種數(shù)據(jù)模型的存儲。用戶不需要為不同模型建立單獨的存儲系統(tǒng)，而是通過統(tǒng)一的存儲管理，降低了運維管理成本，也避免了數(shù)據(jù)孤島。同時分布式數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的插件特性，也方便后續(xù)業(yè)務(wù)的靈活擴展，可以根據(jù)需要接入其他存儲引擎，例如TDH9.0根據(jù)文檔處理的新需求，新接入了文檔存儲引擎DocStore。

統(tǒng)一的資源調(diào)度層：TCOS是星環(huán)科技自主研發(fā)的云原生操作系統(tǒng)，提供統(tǒng)一的資源調(diào)度框架，通過容器化編排，能夠統(tǒng)一調(diào)度計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)等各基礎(chǔ)資源。TCOS還支持靈活、按需的異構(gòu)硬件（X86，ARM混合部署）、異構(gòu)操作系統(tǒng)的水平擴展，支持單獨擴展計算或存儲資源的水平擴展，避免因業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)增長帶來的資源緊張而需進行繁瑣的擴容、遷移等工作。同時，也提供了相比虛擬機損耗更低的資源隔離能力，使不同租戶、不同應(yīng)用，資源隔離互不影響。

在開源大數(shù)據(jù)方案中，為了實現(xiàn)不同業(yè)務(wù)需求，通常需要部署多個不同的產(chǎn)品，比如為了做數(shù)倉需要Hive，為了做精確查詢需要Hbase，為了做搜索業(yè)務(wù)需要ES等等。這些不同的產(chǎn)品首先在接口標準就不一致，Hive使用HiveQL，ES使用Restful API，Spark雖然API和SQL都支持但是標準也和Hive、ES不一樣。用戶需要學習適配多個產(chǎn)品的不同接口，開發(fā)成本高。同樣的，這些產(chǎn)品也使用了各自獨立的計算引擎和存儲，數(shù)據(jù)存儲在各自的生態(tài)中難以互通，若需要把數(shù)據(jù)從一個產(chǎn)品導入到另一個產(chǎn)品中，需要通過文本離線導入導出，ETL流轉(zhuǎn)效率低，同時也難以保證數(shù)據(jù)的準確性、一致性和實效性。數(shù)據(jù)往往在離線流轉(zhuǎn)過程中，可能因為編碼或浮點數(shù)精度問題，導致數(shù)據(jù)不一致，最終影響業(yè)務(wù)準確性。各自獨立的計算引擎若部署在同一節(jié)點上，也可能會引起計算資源競爭問題。

相比之下，TDH多模型統(tǒng)一架構(gòu)，把多種數(shù)據(jù)模型的接口層、計算引擎層和分布式存儲管理統(tǒng)統(tǒng)抽象了出來，避免了多個接口標準不統(tǒng)一，避免了計算資源的搶占，避免了存儲不統(tǒng)一。一個SQL就可以實現(xiàn)不同數(shù)據(jù)模型的操作和查詢，模型轉(zhuǎn)化流轉(zhuǎn)以及跨模型關(guān)聯(lián)分析，解決了不同模型數(shù)據(jù)之間的組合使用問題。與開源傳統(tǒng)方案架構(gòu)相比，TDH統(tǒng)一架構(gòu)的多模型架構(gòu)具有復雜度低、開發(fā)成本低、運維成本低、數(shù)據(jù)處理效率高等優(yōu)點。

以一個具體的跨模型聯(lián)合分析應(yīng)用場景來介紹下多模型統(tǒng)一架構(gòu)的優(yōu)勢。例如，當需要研究30歲人群消費習慣和喜好時，可以將該人群消費的商品評價作為一個參考。那為了獲得該人群對某商品的評價數(shù)據(jù)，我們需要進行三次檢索，并需要使用到圖數(shù)據(jù)庫中的人群關(guān)系型數(shù)據(jù)，關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的人群消費記錄數(shù)據(jù)，以及搜索引擎中消費商品評價數(shù)據(jù)。

第一步，定位30歲的人群。首先連接到圖數(shù)據(jù)庫中，使用圖數(shù)據(jù)庫查詢語言Cyper，找出30歲人群一度關(guān)系的人群ID集合。

第二步，獲取該人群的消費記錄。拿到了30歲人群ID后，需要再連接到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，使用SQL查詢語言，用第一步獲取的人群ID作為過濾條件，獲取該人群消費商品ID，找出這些人群消費了哪些商品。

第三步，獲取包含特定關(guān)鍵詞的商品評價。用戶需要連到搜索引擎，編寫RESTful API請求，使用前兩步獲取的人群ID和消費商品ID，檢索商品評價。

為了完成這個業(yè)務(wù)，用戶需要搭建3個獨立的數(shù)據(jù)庫，并在應(yīng)用適配3種數(shù)據(jù)庫的連接方式和查詢語言，同時還要求開發(fā)人員同時了解這3種數(shù)據(jù)庫的開發(fā)技術(shù)，整個流程非常復雜，技術(shù)要求非常高。

此外，由于是3個獨立的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)和可能存在不一致，比如說消費記錄更新到了關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，但是相應(yīng)的評價沒有更新到搜索引擎中，導致分析語句的結(jié)果不準確。

而基于星環(huán)的多模型統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)，用戶只需用一句SQL就能同時訪問這3種存儲模型進行聯(lián)合分析，替代了之前3段代碼。一句SQL里，同時對圖數(shù)據(jù)人群關(guān)系表，關(guān)系型數(shù)據(jù)消費記錄表，全文數(shù)據(jù)商品評價表，3個表進行了跨模型關(guān)聯(lián)，一次操作完成了之前三次操作才能完成的業(yè)務(wù)，大大簡化了開發(fā)復雜度，簡化用戶操作。同時數(shù)據(jù)也仍保留在原存儲引擎中，也不用對數(shù)據(jù)進行導入導出或者轉(zhuǎn)換，不會存在數(shù)據(jù)不一致或數(shù)據(jù)冗余存儲的問題。

多模型能力升級

更多、更快、更強

TDH9.0在原多模型能力基礎(chǔ)上新增文檔數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)9種存儲引擎支持10種數(shù)據(jù)模型，同時對存儲引擎進行升級，提供更高的性能和更強的功能，幫助企業(yè)用戶滿足更多以及要求更高的業(yè)務(wù)場景。

關(guān)系型分析引擎Inceptor

關(guān)系型分析引擎Inceptor進一步提升了SQL兼容性，增強了SQL-2016標準支持度，改進了Hive語法兼容，幫助用戶更方便地做應(yīng)用遷移和對接；同時SQL編譯器也進行了表達式，遍歷算法，優(yōu)化，在復雜SQL場景，最高可提升10倍編譯性能。

此外，TDH 9.0兼容了分布式分析型數(shù)據(jù)庫ArgoDB，來更好地支撐關(guān)系型分析場景。在這次發(fā)布的ArgoDB5.0版本中，對計算引擎、存儲引擎、可靠性都做了重要升級，性能上相比于Inceptor提升了10倍數(shù)據(jù)掃描性能，10倍在線分析性能，實時數(shù)據(jù)入庫，更是支持每秒每節(jié)點，百萬的吞吐，大大增強了在關(guān)系型分析場景的性能。相比TDH Inceptor，ArgoDB不僅在數(shù)據(jù)倉庫、湖倉集一體、聯(lián)邦計算等老場景上具有更強的性能，同時還支持了實時數(shù)倉、高性能數(shù)據(jù)集市、AETP混合復雜、隱私計算等多個拓展場景。

圖數(shù)據(jù)庫StellarDB

圖數(shù)據(jù)庫StellarDB，圖數(shù)據(jù)庫可以用于知識圖譜、知識推理、社區(qū)劃分、子圖分析等應(yīng)用場景。StellarDB在TDH9.0迎來了4.0版本，除了易用性、安全性、開放性等全面升級以外，性能也獲得了大幅提升。批量導入性能是開源產(chǎn)品的2倍，查詢場景中六跳查詢是開源的50倍，算法實現(xiàn)上，常用的pagerank算法和強連通子圖算法性能都是開源的6倍。StellarDB通過功能的加強和性能的不斷提升，幫助幫助企業(yè)用戶更快、更高效地挖掘海量數(shù)據(jù)互聯(lián)價值。

搜索引擎Scope

Scope是一款兼容開源生態(tài)的搜索產(chǎn)品，支持TDH統(tǒng)一SQL查詢的同時，兼容ES生態(tài)，保障ES平滑遷移。相比開源產(chǎn)品，Scope基于Raft協(xié)議保障數(shù)據(jù)一致性，支持跨數(shù)據(jù)中心多活部署，可以構(gòu)建兩地三中心災(zāi)備方案，可靠性與容災(zāi)能力更強。日志存儲解決方案中，因為數(shù)據(jù)量龐大，企業(yè)用戶一般對搜索產(chǎn)品的存儲容量較為看重。Scope單實例存儲容量達到了100TB，是開源的5倍，同等規(guī)模下 Scope存儲密度更高，可以幫助企業(yè)用戶節(jié)約硬件成本，同時性能上，Scope相比開源也提升了30%分析性能和2倍檢索性能，能更高效的分析檢索海量日志數(shù)據(jù)。

時空數(shù)據(jù)庫Spacture

時空數(shù)據(jù)模型主要是以地理經(jīng)緯坐標與時間信息等數(shù)據(jù)為主，Spacture支持原生的時空數(shù)據(jù)類型和矢量數(shù)據(jù)，可以有效反映移動對象的運動過程。相比于開源時空數(shù)據(jù)庫，Spacture的天然分布式架構(gòu)，可以支撐橫向線性擴展，比開源具備更強的時空分析能力。同時Spacture也兼容國家行業(yè)標準，和開源商業(yè)主流GIS軟件，方便用戶遷移對接。

時序數(shù)據(jù)庫Timelyre

時序數(shù)據(jù)庫Timelyre在TDH9.0升級到了2.2版本。時序數(shù)據(jù)在制造業(yè)IoT設(shè)備等場景中經(jīng)常出現(xiàn)，用于監(jiān)控設(shè)備或環(huán)境的一些指標，如溫度、電量、工作狀態(tài)等。由于設(shè)備量龐大，指標數(shù)據(jù)生成頻繁，因此時序數(shù)據(jù)實時吞吐量龐大，歷史存儲需求容量較高。為了應(yīng)對這類場景，Timelyre針對時序數(shù)據(jù)特征，改進壓縮算法，進一步降低了20%～50%存儲空間占用，提升2倍寫入性能。同時相比于開源時序產(chǎn)品，Timelyre基于TDH多模型架構(gòu)下的分布式擴展能力，讓Timelyre具備了更多設(shè)備標簽存儲能力，以及基于TDH統(tǒng)一SQL分析能力，讓Timelyre具備了復雜關(guān)聯(lián)查詢能力。

鍵值數(shù)據(jù)庫KeyByte

Keybyte鍵值數(shù)據(jù)庫支持高性能分布式緩存和高性能分布式鎖兩種場景。

高性能緩存是內(nèi)存鍵值引擎較為常用的場景之一。開源鍵值存儲引擎基于集群主備的分布式方案，一致性和穩(wěn)定性都無法保障，容易影響線上業(yè)務(wù)的性能。

Keybyte鍵值數(shù)據(jù)庫基于單機KV內(nèi)存存儲引擎實現(xiàn)了分布式強一致性的KV存儲能力，同時還支持內(nèi)存用量限制和豐富的過期淘汰算法，保障了服務(wù)的可靠性和穩(wěn)定性。同時還兼容了TDH統(tǒng)一SQL引擎的復雜分析能力，應(yīng)用場景更豐富。

文檔數(shù)據(jù)庫DocStore

文檔數(shù)據(jù)庫DocStore是TDH9.0全新推出的存儲引擎，支持半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)XML/JSON、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)圖片/PDF/小文件的同時也支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲。

相比于其他存儲引擎，文檔數(shù)據(jù)庫DocStore更關(guān)注于文檔數(shù)據(jù)的高性能檢索。支持海量文檔數(shù)據(jù)的存儲的同時，檢索上通過支持多種索引技術(shù)來加速文檔數(shù)據(jù)的檢索性能，目前可以支撐百萬級高并發(fā)、毫秒級延遲的數(shù)據(jù)檢索能力。 統(tǒng)一大數(shù)據(jù)存儲底座升級大容量、高性能、穩(wěn)定可靠

TDH9.0對大數(shù)據(jù)存儲底座進行了重大升級，統(tǒng)一分布式數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)TDDMS和分布式文件系統(tǒng)TDFS提供更穩(wěn)定的小文件管理能力和訪問性能，提升了存儲可靠性，保障數(shù)據(jù)安全不丟失。基于星環(huán)分布式交易型數(shù)據(jù)庫KunDB提供元數(shù)據(jù)服務(wù)，提供更高性能、更加可靠的元數(shù)據(jù)處理服務(wù)。 星環(huán)科技分布式數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)TDDMS在TDH9.0升級到了2.0版本，在存儲上優(yōu)化了對數(shù)據(jù)碎片文件的處理能力，提升了5倍數(shù)據(jù)碎片的承載能力，在同等硬件和數(shù)據(jù)分布條件下，可以存儲管理5倍的表對象。同時TDDMS2.0改進了數(shù)據(jù)修復能力，可以更及時得自動完成數(shù)據(jù)故障遷移與副本修復，提升了數(shù)據(jù)安全性與服務(wù)可用性。

另一個較大的更新是TDDMS2.0支持了多模型數(shù)據(jù)自動同步的能力，不同存儲模型的數(shù)據(jù)可以基于統(tǒng)一的日志系統(tǒng)binlog，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在不同存儲模型間的自動轉(zhuǎn)換。例如，實時數(shù)據(jù)寫入到關(guān)系型分析引擎時，可以通過TDDMS同時自動同步一份副本到圖數(shù)據(jù)庫和時序數(shù)據(jù)庫中，方便用戶直接進行圖分析和時序分析，大大增強了業(yè)務(wù)實效性，降低了開發(fā)復雜度。 星環(huán)科技分布式文件系統(tǒng)TDFS主要負責兼容開源Hadoop生態(tài)體系的文件存儲能力。開源體系中，主要使用HDFS作為分布式文件存儲系統(tǒng)，但是開源HDFS在架構(gòu)上存在一定瓶頸。開源HDFS的需要將文件元數(shù)據(jù)存儲在NameNode節(jié)點內(nèi)存中，由于單節(jié)點內(nèi)存有上限，因此無法管理大集群海量文件，也無法處理大量小文件的存儲。

星環(huán)科技分布式文件系統(tǒng)TDFS基于開源HDFS架構(gòu)，在保留了存儲節(jié)點DataNode的架構(gòu)下，改寫了元數(shù)據(jù)存儲模塊，使用了星環(huán)自研的Name Manager和Block Manager作為替代。相較于HDFS，TDFS元數(shù)據(jù)基于Raft協(xié)議進行分布式一致性管理，兼容Hadoop生態(tài)的同時，容錯性更強，不存在單點瓶頸。由于解決了海量小文件管理問題，TDFS除了支持分布式文件系統(tǒng)以外，還支持對象存儲，支持文件存儲和對象存儲兩種模式并行運行。

在4節(jié)點測試環(huán)境中，TDFS支持10億以上文件數(shù)穩(wěn)定運行，遠超開源HDFS 5倍文件數(shù)管理能力，元數(shù)據(jù)QPS比開源快1.7倍，能支撐更高吞吐的業(yè)務(wù)場景。同時TDFS比開源HDFS重啟速度快16倍，在一些運維場景下能更快的恢復服務(wù)。 在TDH9.0中，元數(shù)據(jù)服務(wù)基于星環(huán)科技分布式交易型數(shù)據(jù)庫KunDB作為底層存儲，在元數(shù)據(jù)并發(fā)訪問場景下，相比于TxSQL，KunDB TPS最高提升3.6倍，QPS最高提升4.4倍。元數(shù)據(jù)服務(wù)的升級可以綜合提升TDH大數(shù)據(jù)平臺底座基礎(chǔ)，保障更強的一致性、更高的性能、更可靠的元數(shù)據(jù)存儲能力。 智能運維，安全無憂

運維方面，TDH一直致力于提升產(chǎn)品運維易用性，降低運維難度和成本。TDH9.0推出了智能運維模塊，結(jié)合了大數(shù)據(jù)技術(shù)特征與業(yè)務(wù)最佳實踐，通過對TDH平臺上大數(shù)據(jù)服務(wù)特征指標的收集，基于智能運維規(guī)則庫匹配判斷，提供集群改善運維建議，保障集群長期高效穩(wěn)定運行。

例如，在數(shù)倉數(shù)集場景下，一般需要對關(guān)系型數(shù)據(jù)進行分桶存儲，不合理的分桶會影響集群的穩(wěn)定性和處理性能，智能運維模塊可以通過收集集群中表的分桶大小來幫助用戶判斷當前的分桶是否合理，提前給出分桶改進建議，避免后續(xù)因分桶問題的進一步惡化導致集群不穩(wěn)定。類似的，智能運維模塊還會根據(jù)集群歷史存儲用量分析，提供預(yù)警式擴容計劃建議，通過分析集群計算資源使用率，提供資源配置優(yōu)化改進建議。

智能運維模塊包含100多個智能運維規(guī)則，開箱即可用，幫助用戶更輕松地運維大數(shù)據(jù)平臺。

數(shù)據(jù)安全是近期比較火熱的話題，也是用戶比較關(guān)注的問題。TDH9.0升級了網(wǎng)絡(luò)安全策略，使用了Overlay容器安全網(wǎng)絡(luò)。通過網(wǎng)絡(luò)虛擬化的方式，隔離物理網(wǎng)絡(luò)，用訪問權(quán)限控制的方式管理集群網(wǎng)絡(luò)和外部網(wǎng)絡(luò)的直接訪問，避免了未授權(quán)的外部訪問以及內(nèi)部數(shù)據(jù)的泄漏，降低了用戶管理難度，提高了集群網(wǎng)絡(luò)可用性、安全性和可靠性。

除了容器網(wǎng)絡(luò)隔離以外，TDH結(jié)合自身基礎(chǔ)安全組件以及大數(shù)據(jù)開發(fā)工具TDS，保障用戶在數(shù)據(jù)開發(fā)過程中，獲得全生命周期的數(shù)據(jù)安全防護，從數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲，到處理、流通、銷毀，每一步都提供了全面的數(shù)據(jù)安全技術(shù)保障，如加密、脫敏、權(quán)限、審計等功能一應(yīng)俱全，在完善的大數(shù)據(jù)平臺安全體系下，可以方便用戶建立起數(shù)據(jù)安全環(huán)境與操作流程，保障數(shù)據(jù)安全。

TDH社區(qū)版讓大數(shù)據(jù)分析觸手可及

星環(huán)科技一直致力于大數(shù)據(jù)技術(shù)的創(chuàng)新以及大數(shù)據(jù)技術(shù)人員的培養(yǎng)。TDH經(jīng)過9年的迭代，已經(jīng)取得了一定技術(shù)的積累和行業(yè)經(jīng)驗，此次星環(huán)科技新推出TDH社區(qū)版，為企業(yè)用戶、高校師生、科研機構(gòu)以及其他專業(yè)開發(fā)人員提供更輕量、更簡單、更易用的數(shù)據(jù)分析開發(fā)環(huán)境。社區(qū)版提供星環(huán)最具競爭力和最成熟的Inceptor組件、Waterdrop等自研開發(fā)工具以及Hadoop 3.0和星環(huán)科技的精選組件服務(wù)等，為用戶構(gòu)建批處理數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖等提供平臺支持。TDH社區(qū)版同時具有輕量資源即可高效部署，簡單易用，便捷運維，以及性能優(yōu)異等優(yōu)點。

為滿足多人群需求，TDH社區(qū)版分為訂閱版和免費版。其中訂閱版面向企業(yè)級用戶，無節(jié)點容量限制，可以提供更高級別的技術(shù)支持、業(yè)務(wù)規(guī)模支持和業(yè)務(wù)場景支持；免費版面向科研機構(gòu)、高校教師、開發(fā)者、個人愛好者，免費提供4節(jié)點、10TB容量支持，可進行百億級別的數(shù)據(jù)處理，應(yīng)用于學習、教學、科研等場景。

自誕生以來，TDH助力數(shù)千家企業(yè)打造了統(tǒng)一的、高性能大數(shù)據(jù)平臺，為企業(yè)建設(shè)數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)中臺等提供平臺支撐，為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型助力。星環(huán)科技將持續(xù)自主研發(fā)與技術(shù)創(chuàng)新，強化大數(shù)據(jù)平臺統(tǒng)一多模型處理能力、高性能、易用性、可靠性、和安全性，為核心基礎(chǔ)軟件國產(chǎn)化，為企業(yè)構(gòu)建數(shù)字底座，為大數(shù)據(jù)社區(qū)與人才培養(yǎng)提供領(lǐng)先的技術(shù)力量，發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)更大的價值。

審核編輯：彭菁