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拓尔思入选《2022爱分析· 信创厂商全景报告》
发布日期:2022-11-18    来源:拓尔思    分享到:

近日,国内领先的数字化市场研究与咨询机构爱分析正式发布《2022爱分析·信创厂商全景报告》。拓尔思信息技术股份有限公司凭借完全自研的TRS海贝搜索引擎数据库(以下简称海贝数据库),入选本次报告信创数据库细分领域代表厂商。

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在本次研究中,爱分析按照IT架构,自下而上将信创市场划分为:基础硬件、基础软件、上层应用软件三类基本市场,以及技术支撑层、运维、信创云、云桌面、安全等衍生市场,绘制成信创市场全景地图。爱分析综合考虑企业关注度、行业落地进展等因素,选取数据库、操作系统、中间件等9个特定市场进行重点分析,遴选出在信创市场中具备成熟解决方案和落地能力的入选厂商,为企业数字化转型规划与厂商选型提供参考。

—  海贝数据库  —

100%自研,安全可控,成熟稳定


海贝数据库支持SSD、HDD、HDFS混合存储,引入了多副本、列存储和内存索引等机制,适用于数字、文本、地理位置、结构化数据、非结构化数据等所有数据类型。海贝数据库致力于为大数据应用提供高效的数据存储、全文检索、分析统计等数据管理服务。爱分析评估认为,海贝数据库在信创资质、产品兼容性、技术性能、完善的产品生态矩阵以及服务能力五方面具备显著优势。


1

全方位的信创布局

助力企业实现数据库核心技术自主可控

首先,拓尔思积极布局信创产业生态,目前已成为信创工委会成员单位之一,并深度参与到现阶段信创非关系型数据库标准的设立。


其次,在产品方面,拓尔思海贝数据库是国内少有的从底层分词算法到全文搜索引擎,以及上层系统全面自主研发的国产搜索引擎数据库。海贝数据库核心代码自主率高达100%,能够帮助企业摆脱对ElasticSearch、Solr等数据库的技术依赖,实现核心技术全面自主可控。


同时,海贝数据库也已通过工信部、北京市软件测评中心等官方机构产品测试,进一步保障了产品的安全性。


2

高度灵活的产品兼容性

加速企业构筑全栈可控的数据应用体系

一方面,拓尔思海贝数据库,目前已与国产芯片(龙芯、海光、飞腾、鲲鹏等)、国产操作系统(中标麒麟、统信UOS等)、中间件等基础软硬件实现全面兼容适配,可支持在不同国产IT环境中使用;


另一方面,作为可大幅优化传统数据库体系搜索能力的“工具”之一,海贝数据库也与达梦、人大金仓、神州通用、南大通用等主流国产数据库完成互认,可为企业搭建完整的信创数据库体系提供支撑;


此外,海贝数据库还支持与主流的Hadoop、Spark等大数据体系无缝对接,进一步优化企业整体数据应用能力。


3

成熟稳定的数据库技术性能

高度满足企业搜索引擎数据库使用要求

在数据存储方面,海贝数据库具备弹性拓展、混合存储等数据库核心能力。支持SSD、非SSD、HDFS等多种文件系统统一管理,以及PB级海量数据的全量存储,有效满足企业数据的高效访问和海量存储需求。


在数据检索方面,基于成熟的数据索引系统以及拓尔思特有的“高效倒排索引”技术,海贝数据库具备包括全文索引、图片索引、地图索引、IP索引以及二进制索引在内的多种数据索引和检索能力;同时,结合深度学习引擎和自然语言处理技术,使企业能够实现图像相似性检索及语义化检索,大幅提升企业数据检索的准确性和效率。


在安全可靠性方面,海贝数据库具备数据多分片、多副本等能力,结合IP黑白名单、逻辑隔离、物理隔离、数据加密存储等权限管理机制,能够帮助企业有效解决数据访问和存储的涉密问题,进一步保障企业数据库使用的安全性。


例如,“信用中国”网站利用海贝数据库所具备的高效全文索引系统、混合存储以及完善的权限管理机制等能力,使其数据存储及检索效率大幅提升,单集群日检索量突破10亿,且高并发场景应对能力得到显著提升。


4

完善的大数据产品生态

显著提升企业整体数据应用水平

针对企业进阶的数据应用能力提升需求,拓尔思可根据企业具体情况,输出以海贝数据库为核心的完整大数据解决方案,包含数据采集(TRS InfoRadar)、数据加工(TRS Search Adapter、DL-CKM)、数据存储、数据分析(TRS水晶球)、数据展现等多款产品。拓尔思通过帮助企业搭建完善的大数据体系,促进企业整体数据应用水平持续提升。


5

优质的全流程服务能力

大幅减少企业运维压力

基于自身丰富的企业服务经验积累,拓尔思可为企业提供从前期规划咨询、中期部署迁移到后期运维培训的全流程服务。同时,公司设立了专门客服团队,为企业提供7x24小时不间断的客服服务,有效应对突发运维需求,大幅减轻企业数据库运维运营压力。


多年来,海贝数据库已广泛应用于公安大数据、政府大数据、知识产权大数据以及媒体大数据等众多细分领域,服务于公安部、新华社、市场监督管理局、海关总署、专利局、商标局等一系列用户。

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