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神舟通用公司主营业务主要包括神通关系型通用数据库、神通KSTORE海量数据管理系统、神通xCluster 集群件、神通商业智能套件等系列产品研发。基于产品组合,可形成支持交易处理、MPP数据库集群、数据分析与处理等解决方案,覆盖数据采集、存储、分析、挖掘和展示等数据处理环节,可满足多种应用场景需 求。公司客户主要覆盖政府、电信、能源、交通、网安、国防和军工等领域,率先实现国产数据库在电信行 业的大规模商用,国产化应用案例数量、应用规模、重要性等均位于国产数据库领域前列。

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神通数据库是神舟通用公司具有自主知识产权的大型通用关系型数据库产品,目前广泛应用于航天、 政府、军工、电信、电力等行业。针对服务行业安全等级的不同,神通数据库分为企业版和安全版, 产品拥有丰富的数据类型、多种索引类型、存储过程、触发器、内置函数、视图、Package、行级锁、 完整性约束、多种隔离级别、在线备份、事务处理等通用特性,支持全文检索、层次查询、结果集缓存 、并行数据迁移、双机热备、水平分区、并行查询和数据库集群等增强型功能,支持SQL通用数据库查询 语言,提供标准的ODBC、JDBC、OLEDB/ADO和.Net Provider等数据访问接口,具有丰富的图形界面管 理工具,同时支持运行时诊断信息和故障堆栈转储等功能,可简单有效地对系统进行运行维护管理。

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01
提供数据类型、函数、包、数据字典、各种接口等出色的ORACLE兼容性,可以快速实现将应用从 ORACLE迁移神通数据库
02
国内领先的高性能事务处理能力,系统具备高伸缩性,在中高端服务器上TPCC性能与ORACLE相当
03
多种高效存储(水平分区等)和数据处理技术(如状态缓存、并行查询)提升性能
04
集成数据加密存储等多项关键安全特性,具有更高安全等级
05
具备多种高可靠性方案,可基于共享磁盘和日志传输机制构建双机高可用方案、同时支持基于 binlog的同步/异步复制技术
06
高可用读写分离集群,提供多副本、分布式一致性、故障自动切换、动态成员变更、支持异步复制 远程灾备、备机可读、读写分离等功能
07
MVCC多版本并发控制,采用页面级多版本和回滚段技术,undo日志和redo日志分开存储,保障读写不冲突
08
高可维护性,可在运行时记录诊断信息,为数据库性能调优和故障诊断提供要依据
09
支持多种操作系统/芯片平台一一各类LINUX(含国产操作系统)和AIX、HP-UX、Solaris"等主流UNIX操作系统;龙芯、飞腾、申威、兆芯等国产芯片
10
可根据大客户业务需求进行快速接口、数据类型支持等相关定制开发
icon神通xCluster集群件icon

神通xCluster集群件是一款基于现代云计算理念开发的,无共享大规模并行计算(SN-MPP)架 构的并行数据库分布式集群。可以和神通数据库、KSTORE形成完整的大数据并行处理解决方案, 对外提供统一的数据库服务。支持标准SQL语法及标准的JDBC、ECI(类OCI)、ODBC等数据访问接口。产品具备PB级的结构化数据处理能力,具有“高性能、高可用、高扩展、易用性”的特点, 还提供丰富的数据分布方案和高速的数据导入性能,同时具有高效的查询处理能力。功能完善,性 能稳定,配置简单灵活,已经在电信、网安、审计等行业得到了广泛应用,可靠稳定地支撑了各类 海量数据分析业务。

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高性能
根据业务类型提供对海量数据的多种数据分布方案,并在此基础上提供强大的并行计算能力,满足业务的高效查询性能需求,轻松应对PB级海量数据的存储和处理,相比于传统数据库,可以达到10倍到100倍的性能提升
高可用
提供基于双机热备的数据安全方案,根据客户需要对数据在多个节点进行同步复制,避免系统出现单点故障,保障业务系统7X24在线不间断运行
高扩展
当集群的负载增加可能超出其承受能力时,可以通过添加节点数据库来提升集群性能,扩展过称中服务不中断,集群的性能随着节点数的增加呈线性增长
易用性
神通xCluster管理多个分布式的数据库节点,并对外提供统一的数据库服务,便利 如同使用单节点数据库
整体性能
针对业务分布和增长的不均衡现象提供了负载均衡机制,可有效的利用系统的资源,提高集群 的整体性能
相关定制开发
可根据大客户业务需求进行相关定制开发,提供完整的集群解决方案
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神通KSTORE是神舟通用公司拥有自主知识产权的海量数据管理系统,具有海量数据高压缩存储 管理、精确查询毫秒级响应、海量数据并行分析处理等能力,在国内海量数据管理领域中居于领 先水平。支持标准的SQL语句、提供标准的ACI(类OCI)、JDBC、ODBC、和.NET PROVIDER等数 据访问接口。性能优异的数据装载接口,单节点装载性能达数百GB/小时;根据数据特点进行行列 混合压缩存储,可定义压缩级别;智能辅助索引、HASH索引技术提升了查询性能。适用于以数据 装载为主要数据来源、对减少海量数据存储成本有要求,同时以大数据的分析查询为主的OLAP应用。为适应数据中心建设的需要,可以和xCluster集群件构建完整的Shared-Nothing MPP 大数 据分析集群解决方案。

icon行业解决方案icon
01
通过独有的智能压缩专利技术,可以实现近期热点变更数据不压缩、中期数据低级别压缩、长期历史数据高级别压缩的多级压缩配置模式,在实际的应用环境中最高可以达到50:1的压缩比, 电信详单类型应用可以达到15:1,电信账单类应用可以达到10:1以上的压缩比
02
通过专利压缩技术和专利索引技术,达到系统查询性能大幅度提升的目的,做到真正意义上的 "容量降低、性能提升"
03
通过运用水平分区、并行查询技术,实现单KSTORE实例的SMP并行处理能力,同时可以结合神通xCluster集群件,实现多个神通KSTORE节点间的多机MPP并行查询处理
04
提供全套的移植解决方案,保证原有数据库系统尤其是Oracle数据库系统,向神通KSTORE进 行平滑移植
05
通过完善的数据日志和故障恢复机制以及灵活的自动备份等功能实现了系统的高可靠性保障
06
通过对数据访问、存储、传输以及权限管理等几个方面的安全增强来确保系统的高安全性
icon神通BIicon

神通BI是目前国内完全覆盖ETL、OLAP、数据挖掘、智能报表等商业智能核心功能,并提供网络数据采集、文本挖掘、全文检索的软件产品,力求为企业提供设计更科学、功能更完备、性能更卓越、操作更易用、管理部署更便捷、扩展性更强的一体化商业智能和商业洞察解决方案。神通BI主要由ETL组件K-Fusion、OLAP组件 K-Cuber、数据挖掘组件K-Miner、智能报表组件K-Front、网络数据采集组件T-Bees、文本分析组件T-Miner、 全文检索组件T-Search等7个部分组成,各自相互独立,又相辅相成,为用户提供结构化、文本数据的一体化 数据分析方案。

icon产品优势icon

神通B1是目前国内完整提供ETL、OLAP、数据挖掘、智能报表等核心组件的BI产品,在兼顾数据可视化的同时, 强调通过分析和挖掘等手段,为企业提供报表的定制和自动生成、多视角多粒度的数据分析、知识发现、异常检测 、预测预警等全方位的业务洞察手段;

神通BI是目前国内完整提供网络数据采集、文本挖掘、全文检索等整体文本数据分析解决方案的BI产品,和结构化数据分析形成互补,形成一体化解决方案;

神通BI的数据挖掘组件是目前业界算法最多、处理效率最高的、产品成熟度最高的数据挖掘和机器学习软件;

神通BI的文本挖掘组件是业界功能最为强大的、自主研发的文本挖掘和自然语言处理软件,具备强大的、高质量的词库,为高质量文本分析奠定坚实的基础; MPP+SMP的混合并行计算架构,使神通BI成为业内所有算法都实现了并行化的BI产品,从而使得神通BI可通过扩展硬件资源来不断提升执行性能和数据处理能力; 神通BI生成的报表、OLAP、挖掘等各种分析结果都可以Web服务的形式对外发布,供第三方系统按需灵活调用和整合;

核心组件都提供完备的API接口,用户或第三方系统可据此进行二次开发,满足个性化的商业智能需求。

icon神通BDC大数据中心解决方案icon

神通BDC 大数据中心解决方案采用MPP架构进行设计和实现,在数据存储层实现了行列混合压缩存储引擎。 神通BDC方案充分整合了神通xCluster集群件、神通(关系型)数据库、神通KSTORE海量存储系统、神通BI商业智能套件、神通非结构化分析套件,贯通数据管理的各个环节,为企业提供了一套完整的大数据管理和分析方案。神通BDC整体解决方案成功在某电信运营商获得国产数据库最大规模商用。

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神通BDC整体解决方案能够实现系统运行态的资源在线平滑扩展,系统扩展不再需要暂停业务,实现硬件资源的即插即用;

神通BDC整体解决方案具有高效的精确查询和统计查询计算能力,可以使用一套存储引擎满足两种类型应用的需求特征,已经在多个实际系统中进行使用,综合评测指标优于国外同类的数据库产品; ※整合数据挖掘工具,形成大数据挖掘能力,深度探索和发现隐藏在海量数据之中的模式、规律和关系,从低价值密度的数据萃取高价值密度的知识;

采用基于多副本策略的全双工高可用设计方案,可以满足主备机同时提供计算能力,并且实现系统的瞬时故障转移能力,在原有的主备机设计方案基础上对系统的高可用性进行了大幅度的提升;

已经打通从结构化和非结构化数据的存储、分析到挖掘的全系列产品线,是国内一家具备全系列解决方案 产品提供和设计能力的数据库厂商;

能够按照数据的近线和远线特征进行自动生命周期管理,降低系统运维成本;

采用行列混合压缩存储引擎,通过压缩机制降低系统存储采购成本,当前在实际项目中已经实现对电信详单类数据降低存储90%以上,互联网日志类数据降低75%以上存储采购成本的实际效果。

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