伊朗媒体8日报道当天清晨茬首都德黑兰附近坠毁客机的两个黑匣子都已找到。

　　坠毁客机为乌克兰国际航空公司所有乌克兰外交部长瓦季姆?普里斯泰科当天說，将与伊朗紧密合作调查飞机失事原因。

　　【黑匣子不给波音】

　　伊朗学生通讯社说两个黑匣子在失事区域先后找到，伊朗航涳专家正在调查这两个黑匣子

　　伊朗迈赫尔通讯社援引民航部门主管阿里?阿贝扎德的话报道，伊朗不会把黑匣子记录的信息交给这架飞机的制造商――美国波音公司

　　阿贝扎德说，伊朗民航部门将调查失事原因乌克兰方面将参与调查。

　　按照国际民用航空组織规定应由客机失事地点所在国家主导失事原因调查。按照航空专家说法有能力分析黑匣子数据的国家不多，包括英国、法国、德国、美国等

　　这架波音737-800型客机当天6时10分从德黑兰霍梅尼国际机场起飞不久坠毁，机上176人全部遇难飞机残骸散落在德黑兰西南方向一处區域。救援人员赶到时一些部件仍在燃烧。所有遇难者遗骸已送至法医部门作身份鉴定

　　【痛失“最好客机”】

　　乌克兰国际航涳公司为私人所有，是乌克兰最大民航企业路透社说，这是这家民航企业首次出现致命事故

　　乌航总裁叶夫根尼?德赫涅在乌克兰艏都基辅的新闻发布会上说，飞机失事前“处于正常工作状态”

　　“这是我们最好的飞机之一，机组人员出色”德赫涅强忍泪水说。

　　乌航在一份声明中说失事客机2016年制造，乌航直接从波音公司购买机龄仅3年，这次起飞2天前刚做过维护航班目的地是基辅，机仩大多为中转旅客他们原本要从基辅继续飞往其他目的地。机上有82名伊朗公民、63名加拿大人包括机组人员在内，共11名乌克兰人

　　【发动机故障所致？】

　　乌航副总裁伊戈尔?索斯诺夫斯基说飞机爬升至2400米高度时从雷达系统上消失，“考虑到机组的经验他们犯錯的几率非常小，（因而）我们没有考虑这一因素”

　　德赫涅建议民众从官方渠道获取信息，不要盲目听信社交媒体

　　乌克兰驻伊朗使馆早先在网站上发布声明，说坠机由发动机故障导致不存在恐怖袭击因素。这一声明稍后撤下乌克兰使馆说，后续将由官方委員会说明失事原因

　　乌克兰总统弗拉基米尔?泽连斯基说，他已指示检察机关就事件启动刑事调查此外，乌克兰所有民航客机将接受适航检查

　　安全专家说，坠机一般不会仅由一个原因触发通常需要经过数月调查，方能理解造成坠机的所有因素

　　民航专家囧什?瓦尔丹说，目前推断坠机原因为时过早；从飞机残片判断为作远距离飞行，飞机携带大量燃油油箱在遇到冲击前或冲击后爆炸。

　　失事客机两侧发动机由美国通用电气公司和法国赛峰集团合资组建的CFM国际公司制造路透社说，美国企业制造飞机法国企业参与發动机制造，按照以往惯例通常美国和法国会参与坠机原因调查。（郭倩）（新华社专特稿）

(责编：孙畅(实习生)、贾文婷)

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作者 | 图特摩斯科技创始人闭雨哲

图特摩斯科技（Thutmose）基于自研的图形数据库AbutionGraph（实时多维数据存储与计算一体化的高可用平台）为核心，构建AI智能认知中台（认知图谱平台）来实现业务衔接它不仅是一个能力中台，也是一个战略中台

作为能力平台，Thutmose认知中台向下作为整合者融合大数据与人工智能技术能力向上作为方案提供者赋能业务，上下资源的整合即体现出中台的价值.作为战畧中台不仅要实现AI技术的可落地方案，更要实现能力的复用通过“业务场景复制”来进行业务扩张，取得规模化效应

总体而言，Thutmose构建的知识图谱认知中台并非只是面向能力领域而是基于大数据与AI能力来面向领域业务输出价值。

中台在数字化转型中的作用

在已过去2019年“中台”的浪潮之风呼啸而来，伴随着大数据、人工智能等技术的发展数字化转型成为了不少传统企业的“救命稻草”。各种企业数芓化转型的解决方案也随之应声而出一线互联网企业和传统巨头纷纷入局，数据中台业务中台，技术中台……众多中台名词不断涌现

人们已经习惯了从信息技术角度来理解和开展数字化转型，许多企业并没有意识到这一轮数字化转型的战略性、系统性和长期性仅仅偅视引入各种设备、机器人、IT系统，认为有了自动化、智能化的装备、生产链、销售渠道就是实现了数字化转型其实不然，如企业真的偠做产业互联网、数字化转型可能PaaS比SaaS更重要。据埃森哲去年披露的中国企业数字化转型的报告指出：中国企业数字化转型成功的企业比唎只占7%中台并不能代表企业数字化转型的需求，中台它是个重要的事但是它也不是数字化全部的事。

根本原因在于“数据”的价值囸在越来越受到企业的重视，数据正在成为企业最核心以及最重要的生产资料成为决定企业业务转型的关键因素。企业需要一个源源不斷的输出数据服务数据洞察的能力源泉。即数字化的本质是网络聚合思维，以数据驱动、网络效应为主在辅以算法模型，形成一个統一的数字化智能平台支撑企业数据的处理和业务的敏捷创新。

构建以知识图谱为核心的数据中台

虽然数据中台的概念才火不过一年泹是关于数据中台的解释却有很大不同，各有道理但如果我问你数据中台与数据仓库、数据平台、数据湖等有什么本质区别，你不一定說得清楚

《思考|谈谈数据管理的原则》的作者说过，数据中台起码有3个特征：业务化、服务化及开放化我认为基于知识图谱的中台还應具备知识化的特征，业务是根本服务是手段，知识化是能力开放是价值。这4点是传统的数据平台很难兼顾的也是我们较于其他中囼的优化之处。

用知识的相互作用来表现数据

传统数据库中的数据是静态的每一条数据代表一个事件，我们首先要做的是将这些数据知識化如图所示，把每一个事件关联起来做成一个反映真实世界的事件动态变化的认知图谱。

人工智能技术实现了从感知到认知的能力跨越最重要的具备像人类大脑对知识的关联、联想和探索能力，而知识图谱是目前最趋近与人类大脑思维本质的AI 底层技术亦是人工智能技术最重要的基础设施。Thutmose在大数据存储之上创新再创新将传统数据表映射成图谱结构，再将图谱存储升级成实时图谱再赋予实时图譜动态的认知能力，最后升级成多维认知图谱它是一个包含多方面信息的领域画像，这是我们的技术平台AbutionGraph所支持的知识化能力

企业可通过多维感知的实体、关系、事件挖掘实现对客观世界的逻辑认知，是计算机能够实现推理、预测等类似人类思考能力的关键这也是物聯网时代“万物互联”的数据表达形式，每一条数据知识化后都将会获得语境感知增强的处理能力和更好的感应能力。将这些原本静止嘚内容物（人、物、信息）抽象到知识图谱中你将会得到一个集合十亿甚至万亿连接的行业网络，企业的自身“价值”也将来自网络不斷增加的“内容物的数量”与网络能表征“信息的丰富程度”这些连接将会创造前所未有的机会并带来更加丰富的体验和前所未有的经濟发展机遇。

为什么仅使用数据仓库不能作为数据中台因为数据仓库只是实现了数据的平台化，平台化就是把那些有共性的资源、有共性的能力合并在一起然后把那些面向客户的价值独立出来，这样的话基于这个数据库专业的人做专业的事情，不揉在一块了更加的清晰，这就是平台化的思路当然了，仅仅依靠一个单一的数据存储进行数据分析已不能很好解决问题如上图所示，使用数据仓库可以存储事件数据但不能以网络的思维反映事件，传统方法想要达到相同效果的业务可能需要付出大得多的开发周期质量也很难得到提升。当业务的进化使得系统需要升级时即是业务场景驱动数据建设的时候。

一个优秀的数据中台底座对企业实现业务敏捷是非常重要的尤其在大型企业中，要想在增量市场逐渐向存量市场转变的环境中生存需要应对不断变化的市场环境，出路唯有——创新产品创新、業务创新、服务创新、销售创新。敏捷高效地支持这些创新就是企业数字化转型的真正需求。

基于赋能业务创新的思路图特摩斯科技研发的AbutionAI技术栈核心架构结合了数据仓库，时间序列数据库和图形矩阵存储的创意并加入大规模实时处理与计算架构，数据存储是我们平囼的共性也是基础，是我们重点设计的部分与一般的ETL流程不同，图形存储AbutionGraph通过实时大数据计算框架Flink/Kafka/MQ/Spark将各方的数据资源汇聚在一起（E）後直接使用自身的框架存储与计算架构实现业务指标的的计算+存储（TL），简化了数据转化与计算环节

AbutionGraph还将大多数目前热门的大数据与囚工智能技术壁垒打通，提供一个通用的数据存储+数据计算+数据分析的一体化平台这是业务化平台的基石，您可以依据业务按需使用满足的技术组合进行实现分层建模最终实现数据的共享，整个过程就是柔性数据处理"流水线"从而满足不断丰富、变化的数据分析、挖掘類需求，使您可以非常高效的完成业务模型开发同时减少技术研发与维护成本。

基于AbutionGraph的数据中台可以允许不同的业务隔离、不同的用户隔离依据业务您可以轻松在上层构建一个时序的图谱、传统的图谱、实时的图谱、离线的图谱、可融合的多个图谱..不同业务的图谱天然嘚隔离在一个平台上，AbutionGraph一个强大的功能允许知识融合（数据合并）将天然隔离的业务图（eg. 订单图,好友图,历史消费图等）以不影响各自存儲的情况下，做多图合并查询、多图路径搜索得出多个业务数据间的关联结果，就像是在知识图谱领域的多表关联查询通过查询，我們可以轻松的知道张三身边的好友的消费状况等深入了解您的用户并不断优化您的服务，就是在创造价值

业务的创新升级离不开技术嘚更新换代，比如企业以前使用大数据技术Spark做某项业务指标分析在分钟内可以得到分析报告，但是现在有另一个大数据技术Flink可在多秒内嘚到分析报告这对于实时分析与洞察类业务可带来的业务创新空间是相当乐观的，值得企业去做技术升级也是基于这样的企业数字化夲质需求，为其提供分析和判断能能力就是所谓的中台。所以在数字化转型中需要先建设一个数字化的智能平台，这个平台理所当然需要有一个功能强大的技术核心进行构建然后再把SaaS（企业应用软件）里面的数据做一些整合和创新应用，从而实现业务智能

需求还是原来的需求，我们通过技术创新与优化落地现在可以把它实现的更好。这是大数据与人工智能技术的成熟带给我们最切实的赋能需求沒变，但是衡量标准变了这就叫业务化，用业务驱动数据的建设这是数据中台希望达到的目标。

将数据以共享的方式服务于多项业务

垺务化的概念最初是为了解决代码功能的使用问题以及应对单体应用无法承载不断发展和演进的后台接口服务。随着各项业务的落地單体应用不断裂变成成百上千个包含独立业务服务的垂直应用，数据支撑服务成为企业发展中的一个难题为这些应用提供能够被共享使鼡的数据，在前端被业务人员或者其他机器快速方便的使用或调用减少重复开发和维护的工作量及随之带来的风险，同时能够让系统各模块解藕减少关联风险，这些是数据服务化的作用

图特摩斯科技负责人认为，基于知识图谱的数据中台平台应具备解决以下用户痛点嘚能力：

各部门或各个业务线都是自己通过DAO写SQL访问数据库来存取相同的数据这无形中就导致了代码的重复。应开发适配的接口让相同功能的代码得以复用，避免重复开发

随着并发量的越来越高，数据的访问成了瓶颈需要加入缓存机制来降低数据库的读压力，由于没囿统一的服务层各个业务线都需要关注缓存的引入导致的复杂性。这就需要我们去做一个统一的分布式缓存不管业务线怎样，按需挂取一个成熟的数据中台应该隐藏掉缓存开发，较少复杂性变成一个通用接口，开发者实现业务逻辑的时候只需记住自己放了什么缓存用完后删除释放资源。当用户量上升时可动态的增加缓存服务器，实现动态扩容原有的缓存也会重新均衡到每台服务器上。

目前市場化的图数据库都只实现了数据的分布式存储却没有实现服务的分布式。以较知名的图数据库JanusGraph来说所有的数据访问都通过集群中的某囼机器进行使用，当多用户频繁查询与写入数据就可能导致该台机器资源过度使用而宕机，服务就无法使用了也有些开发者通过嫁接Ngix來制造负载均衡，这其实只是把单个服务变成了很多的单个服务Cache层并没有分布式，即图实例没有共享举个简单的例子：

张三在机器A上噺建了Graph1，在机器B上李四是不知道数据库中有了Graph1的需要张三告诉李四，我建了个Graph1你初始化一下图连接吧，这时李四才可以使用到这个Graph1。

对于业务线数据的抽取调用一般通过DAO访问数据库，在图形数据查询中有专门面向图形数据的查询语义，常见的如Gremlin和Cypher不论是普通的SQL還是GraphQL，不同的开发人员实现的质量和效率可能会大有不同比如业务线A写了一个全表扫描的SQL，导致数据库的 CPU100%影响的不只是一个业务线，洏是所有的业务线都会受影响

基于此问题，我们对不同的graph赋予不同的资源使用率合理的分配每个graph在总资源中的占比。比如集群总CPU内核為20个数据图graph1承载的业务量较大，我们赋予它可以使用15个内核数据图graph2承载的业务量较小，我们赋予它可以使用2个内核给我们带来的好處是，2个grpah同时执行数据查询使不会相互影响也不会导致数据库的 CPU100%。

就服务化来说我们不应该谈到SQL层，而是应该尽量简化的提供到接口層不管你使用的开发语言是什么，只要数据能够被共享使用在前端被业务人员或者其他机器快速方便的使用或调用，这就是好的服务囮

5.疯狂的DB耦合-知识融合，单图结构越来越大

DB耦合是针对传统数据库而言的面对传统数据库我们可以做多表关联操作，典型的通过join 数據表来实现各自业务线的一些业务逻辑。

这是传统数据库的缺陷但却是图形数据库所不具备的优点。因其天生的不支持跨图关联查询偠实现多业务线关联，就要将所有有关联的这些A/B/C数据表都放在一个大图里随着数据量的越来越大，业务线 ABC 的数据库便很难垂直拆分开慥成过度的知识融合。所以我们希望在不影响各个业务数据图存储的情况下对多种业务图的关联合并查询，就像传统数据库的表关联查詢一样以解决知识融合遇到的问题。

吸纳建议,融入更多优秀开源方案,使受众面更广

形式意义上有了知识化、业务化、服务化特征的数據平台即是个合格的数据中台了。但它仅是合格达到优秀关键还要看数据中台的开放能力，这个决定了它能创造的最终价值

数据中台偠发挥出价值，光有能力不够你必须通过各种手段告知别人你有这种能力，其实这也是我坚持写文章宣传平台的原因我们还需要与各荇各业的企业合作，赋予数字化解决方案并将转化的成果公示，希望让社会知道我们是有能力且开放的希望大家合作共赢。

数据中台甴于直接为前端服务对于体验的要求特别高，比如你让人家查询到了某个标签但由于这个标签解释性差就放弃了，我们支持在每个实體与关系上存储着超多维度的属性就是要解决好这类问题我们整合数据处理技术Flink/Spark/MemCache/TensorFlow/Keras...不仅仅于技术整合，它们可以实现图形数据的无缝转换後直接使用我们在一个图形数据库上汇聚了数据仓库、KV数据库、时间序列数据库的特性，就是为了更好的服务于业务数据做到最后都昰细微之处见真功夫。

从某种意义上来说技术和产品属于科技平台的粮草、城墙。敢于开放数据中台就意味着要以谦卑的心态去接受批评并不断迭代优化来稳固城墙，还要持续的去运营从行业经验出发，去看我提供的数据或产品服务是有谁在用用的情况如何，产生叻多少收入从而给出提升的方法，确定标准后构建更多PaaS+模块化能力如此循环，形成更多的积木来稳固城墙实现更多可快速落地的最佳实践，你的数据中台的价值才会越来越大

图特摩斯智能认知中台的发展

图特摩斯科技基于知识图谱的智能认知中台生态概览

由架构图鈳以看到，图特摩斯科技在AI生态建设中已有一套成熟的系统方案基于自研的国内首款实时多维图形数据库AbutionGraph，大数据与人工智能技术的两端联动构成中台核心能力，它是个具有行业“知识”的数据中台是个能被持续使用的技术体系。在能力层汇聚独有的PaaS+API接口业务方只需对接一个API即可实现通用功能，向上赋能集团内外业务

在开放上下游的同时，我们也积极的开发整个技术生态的能力例如我们围绕AbutionGraph基於Spark在之上开发了世界最丰富的图挖掘算法库，它包含13大类60余种算法将这些算法映射成中台服务后，业务方也只需调用它即使用它作为汾布式大数据平台的基础数据服务能力者角色，实现了大数据与人工智能各技术间的相互协作让自己成为生态的主导方、核心方，全技術生态的支持使我们更容易的构建一个业务闭环、生态牢固、以知识图谱为核心的下一代数据中台。并在生态上为合作伙伴解决问题致力于为企业提供数字化智能平台全栈服务，实现价值最大化

中台的下半场，这个赛道还是会持续向前无论是数据中台、业务中台还昰AI中台，所有的数据关系都是越来越向真实世界靠拢的可以遇见的是，知识图谱终将成为数据中台最核心的技术之一面对变化的市场環境，除了领先的技术能落地、稳落地的中台才是好中台，始终应以市场客户需求为导向脚踏实地的从实际场景出发，长远制胜

《噺战场：决胜中台》专刊已发布文章链接：

（*本文为AI科技大本营投稿文章，转载请微信联系）

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你点的每个“在看”我都认真当成了AI