Hologres خدام

Hologres هي منصة موحّدة للاسترجاع والتحليل متعدد الوسائط موجهة لـ Agentic، طوّراتها علي بابا كلاود، ومتوافقة مع بروتوكول PostgreSQL، وكتدعم الكتابة والتحديث الفوريين على مستوى PB، وتحليلات OLAP والتحليلات الفورية، والبحث بنقط عالية التوازي. كتستعمل المنصة SQL موحّد باش تربط البيانات المهيكلة، وشبه المهيكلة، وغير المهيكلة فـ OSS، وكتجمع بين Object Table وDynamic Table وAI Function باش توفر البحث الكامل، والبحث بالمتجهات، والبحث الهجين، واستدعاء النماذج، وكتوسّع الإمكانيات حتى لذاكرة Agent طويلة المدى وطبقة المراقبة، وهاد الشي كيخليها مناسبة لسيناريوهات Data+AI/RAG.

مستودع بيانات OLAP فوري: كيدعم الكتابة والتحديث الفوريين للبيانات على مستوى PB، والتحليل متعدد الأبعاد، والاستعلامات الفورية.
Serving للبحث بنقط عالية التوازي: متوافق مع بروتوكول PostgreSQL، وموجّه للاستعلامات الإلكترونية منخفضة التأخير وخدمات البيانات عالية التوازي.
البحث الكامل/بالمتجهات/الهجين: نفس البيانات كتدعم البحث الكامل، والبحث بالمتجهات، والبحث الهجين، واسترجاع RAG.
معالجة Data+AI متعددة الوسائط: Object Table كيربط ملفات OSS غير المهيكلة، وDynamic Table كيدير المعالجة التزايدية، وAI Function كينفذ استدعاءات النماذج للتحليل، والتقطيع، وEmbedding، والترجمة، والتوليد وغيرها.
تكامل البحيرة والمستودع ومصادر متعددة: يمكن الربط مع MaxCompute وPaimon وIceberg وFlink وDataWorks، وكذلك مصادر خارجية بحال MySQL وPostgreSQL.
مساعد الذكاء الاصطناعي لمستودع البيانات: كيجمع الخبرات ديال التشخيص، وتوليد SQL، واقتراح المواصفات، وحكامة التكاليف فـ Skills قابلة للتنفيذ.

تفعيل التجربة: دخل لموقع Hologres ديال علي بابا كلاود https://cn.aliyun.com/product/hologres، وكليكي على التفعيل/تجربة المنتج، وكمل تأكيد الحساب والفوترة.
إنشاء مثيل: أنشئ مثيل Hologres، واختار المنطقة، ونوع الشبكة، ومواصفات CU، وطريقة التخزين.
إعداد الولوج: ضبط VPC/الولوج العمومي، ولائحة IP المسموح بها، وحساب قاعدة البيانات، وأقل الصلاحيات الضرورية.
الربط بالمثيل: استعمل HoloWeb أو psql أو JDBC/ODBC أو أدوات BI للربط بالمثيل وإنشاء قاعدة بيانات.
النمذجة وإنشاء الجداول: أنشئ الجداول حسب الحمل، وميّز بين التخزين الصفّي والعمودي، وزد عند الحاجة المفتاح الأساسي، ومفتاح التوزيع، وفهرس المتجهات، والفهرس الكامل.
إدخال البيانات: دخل البيانات لـ Hologres باستعمال INSERT/COPY أو Flink أو DataWorks أو MaxCompute أو أدوات المزامنة.
معالجة البيانات متعددة الوسائط: أنشئ Object Table لربط ملفات OSS، واستعمل Dynamic Table للمعالجة التزايدية فوق البحيرة، واستعمل AI Function للتحليل أو التقطيع أو Embedding أو التوليد.
الاستعلام والتحليل الموحّد: استعمل SQL موحّد لتنفيذ البحث بالنقط، وOLAP، والبحث الكامل/بالمتجهات/الهجين، أو استدلال الذكاء الاصطناعي، وحفظ العروض والاستعلامات المتكررة.
اختبار الضغط والإطلاق: قبل الإطلاق، اختبر التوازي، والتأخير، ودقة الاسترجاع، ومعدل إدخال البيانات، وتكلفة Tokens ديال النماذج.
التشغيل والتحسين: من بعد الإطلاق، فعّل مراقبة الاستعلامات البطيئة، واستهلاك الموارد، والتكاليف، والتدقيق، وعدّل الموارد تصاعدياً أو تنازلياً حسب الحاجة.

بنية موحّدة: كتجمع OLAP، والبحث بالنقط، والبحث الكامل، والبحث بالمتجهات، والبحث الهجين، واستدلال الذكاء الاصطناعي فمحرك واحد، وكتنقص الحاجة لتركيب مكوّنات متعددة بحال ClickHouse/Greenplum + HBase/Redis + Elasticsearch.
إعادة استعمال نفس البيانات فسيناريوهات متعددة: نفس البيانات كتخدم تقارير BI، والتحليل الفوري، والخدمات الإلكترونية، والبحث ديال RAG/Agent، وكتنقص مخاطر سلاسل المزامنة وعدم تطابق البيانات.
فورية قوية: كتدعم الكتابة والتحديث الفوريين، والبحث مباشرة من بعد الكتابة، وكتناسب سيناريوهات Serving عالية التوازي ومنخفضة التأخير مع التحليل الفوري.
Data+AI أصلي: عبر Object Table وDynamic Table وAI Function، كتدخل ملفات OSS، والمعالجة التزايدية فوق البحيرة، واستدعاء النماذج فمسار SQL.
تكامل قوي مع منظومة البحيرة والمستودع وعلي بابا كلاود: كتندمج مزيان مع MaxCompute وFlink وDataWorks وOSS وبايلين، وكتناسب التطبيقات داخل منظومة علي بابا كلاود.
خدمة مُدارة بالكامل ومرنة: الإدارة السحابية الأصلية كتنقص تكلفة التشغيل، ويمكن تعديل الموارد حسب الحمل، وهاد الشي مناسب للأعمال اللي كتتبدل فيها أحجام البيانات والتوازي بزاف.

BI الفوري والتحليل التجاري: كتدخل بيانات المعاملات والطلبات وحركة الزيارات بشكل فوري، وكتدعم لوحات التقارير، والتحليل الفوري، ومراقبة الأعمال بشكل موحّد.
إدارة المخاطر والتسويق الفوري: بدمج الأحداث الفورية، وملفات المستخدمين، والاسترجاع بالمتجهات/البحث الكامل، يمكن اتخاذ قرارات المخاطر فجزء من الثانية، والبحث فالحالات المشابهة، وتقديم توصيات شخصية.
قاعدة معرفة RAG للمؤسسات: من بعد تحليل ملفات PDF والصور والصوت والفيديو، كتتقطع البيانات وكيتم إنشاء Embedding، ومن بعد كيتستعمل البحث الهجين لخدمات الإجابة، ومساعدة خدمة العملاء، والبحث فالمساطر.
تحليل مكالمات خدمة العملاء والتذاكر: كتتم معالجة التسجيلات لفصل المتحدثين، وتحويل الكلام عبر ASR، وتحليل المشاعر، وتوليد الملخصات، وتحويل النتائج لأصول بيانات قابلة للبحث.
ذاكرة Agent طويلة المدى والمراقبة متعددة الوسائط: كتوفّر للسيناريوهات بحال التعلم بمساعدة AI، وAI Coding، وفحص الرفوف، إمكانيات الذاكرة بين الجلسات، ومقارنة الصور، والتحقق من الاختلافات.