引言：Palantir 还是比较复杂的，这次继续介绍 Palantir 的产品架构和有哪些模块

一、发展历程

Palantir的Ontology的发展历史，并非一蹴而就，它的发展与公司的本身的成长和其核心产品的演进紧密相连。

1. 早期萌芽与核心理念（2003年～2008年）
   ：Ontology这个时候是一个理念，将来自不同来源的、看似孤立的数据点连接起来，形成一个有意义的、可操作的整体视图；这个时期的主要产品是Palantir Gotham，主要服务于政府和情报部门。
2. Ontology的概念明确化与Foundry平台的推出（2016年～现在）
   ：随着Palantir将业务扩展到商业领域，推出了Palantir Foundry平台，在Foundry中，Ontology变得更加明确和核心，确立了 Object Types、Action Types、Logic。
3. 持续演进与AI的深度融合（2021年～现在）：
   随着AI的发展，Ontolgoy的价值凸显，它为AI模型提供了一个结构化、有上下文的知识基础，使得AI能够更深刻地理解业务逻辑，并做出更可靠的预测和建议。Palantir推出了Palantir AIP，也是构建在Foundry及其Ontology之上的。AIP并不独立存在，AIP融合在Foundry的各个功能模块之中。
   
   

二、Palantir 产品架构划分

Palantir 的产品架构可以从不同维度进行理解，但通常可以将其视为一个多层次、模块化的体系。以下是一种常见的理解方式，将 Palantir 的核心能力和产品组件分层：

1. 基础设施与部署层 (Infrastructure & Deployment Layer) - 以 Apollo 为核心代表
• Palantir Apollo:
   这是 Palantir 的持续交付和基础设施管理平台。它自动化了软件的安装、升级、监控和维护，确保了跨不同环境的一致性和弹性。Apollo 使得 Palantir 及其客户能够专注于上层应用的开发和数据分析，而无需过多关注底层基础设施的复杂性。它实现了“一次构建，随处部署”的理念。
• 底层服务网格 (Underlying Service Mesh):
   由 Apollo 强制执行的一组软件定义原则，确保平台内数百项服务的可用性、冗余和可扩展性。
• 核心功能：
   这一层关注的是 Palantir 整个软件栈（包括 Foundry、Gotham 以及客户基于它们构建的应用）如何在各种环境中（公有云、私有云、混合云、边缘设备，甚至离线环境）被可靠、安全、持续地部署、管理和更新。
• 关键组件/产品：
• 重要性：
   这是整个 Palantir 产品体系的基石，保证了其核心平台的稳定运行和灵活部署。
2. 数据整合与本体层 (Data Integration & Ontology Layer) - Foundry 和 Gotham 的基础能力
• 数据连接器 (Data Connectors):
   Palantir 平台内置了大量连接器，可以从各种数据库、文件系统、API、流数据源等获取数据。
• 数据管道与转换引擎 (Data Pipelines & Transformation Engines):
   工具用于清洗、转换、标准化和丰富数据，例如使用 Spark、Flink 或 Palantir 自研的引擎。
• 本体构建工具 (Ontology Building Tools):
   允许用户定义对象类型 (Object Types)、属性 (Properties)、链接类型 (Link Types) 和动作类型 (Action Types)，从而构建出能够反映业务逻辑的动态数据模型。
• 核心功能：
   负责连接、摄取、转换和整合来自客户各种异构数据源的数据。更重要的是，在这一层构建“本体 (Ontology)”，即现实世界实体（如人员、地点、事件、设备、概念等）及其相互关系的数字表示。本体为数据赋予了业务含义和上下文。
• 关键组件/产品：
• 重要性：
   这是将原始数据转化为可用资产的关键步骤，为上层分析和应用提供了统一、有意义的数据基础。
3. 数据分析与应用开发层 (Data Analysis & Application Development Layer) - 以 Foundry 和 Gotham 为核心平台
• Palantir Foundry:
   主要面向企业客户，提供一个开放的、可扩展的环境，用于构建数据驱动的运营应用。它包含：
• Palantir Gotham:
   主要面向政府和国防情报客户，专注于复杂情报数据的分析、调查和协作。它包含：
• 分析工具：
   可视化分析、代码工作簿 (支持 SQL, Python, R 等)、时间序列分析、地理空间分析等。
• 应用构建器 (Application Builders):
   低代码/无代码工具，用于快速创建面向最终用户的交互式应用和工作流 (例如 Workshop)。
• 模型集成与开发：
   支持导入、训练、部署和管理机器学习模型。
• 链接分析 (Link Analysis):
   发现实体间的隐藏关系。
• 地理空间可视化与分析 (Geospatial Visualization & Analysis):
   在地图上展现和分析数据。
• 时间轴分析 (Timeline Analysis):
   理解事件的发生顺序和发展。
• 协作工具 (Collaboration Tools):
   支持多用户共享和分析情报。
• 核心功能：
   在整合和理解数据的基础上，提供强大的分析工具、应用构建能力和人工智能集成，以解决具体业务问题，支持决策制定。
• 关键组件/产品：
• 重要性：
   这是 Palantir 平台价值实现的核心，用户通过这些工具和平台与数据交互，产生洞察，驱动行动。
4. 人工智能集成层 (Artificial Intelligence Platform - AIP Layer)
• AIP 逻辑 (AIP Logic):
   允许用户编排 LLM 和其他 AI 模型，将其连接到本体数据和操作。
• AIP 助手 (AIP Assist):
   在平台应用中嵌入 AI 助手，帮助用户通过自然语言与数据和系统交互。
• 安全与治理工具：
   确保 AI 的使用符合组织的安全策略和伦理准则，例如对 LLM 的输入输出进行控制和审计。
• 核心功能：
   将大型语言模型 (LLM) 和其他人工智能能力安全、负责任地集成到 Palantir 的核心平台（Foundry 和 Gotham）及其构建的应用中。AIP 旨在增强数据分析、决策制定和自动化流程的能力。
• 关键组件/产品：
• 重要性：
   这是 Palantir 架构中较新的但战略性的一层，旨在将最新的 AI 技术赋能给所有用户和应用场景，同时保持其一贯强调的安全和治理。
5. 安全与治理层 (Security & Governance Layer) - 贯穿所有层次
• 细粒度访问控制 (Granular Access Controls):
   基于角色、数据标记、目的等多维度控制数据和功能的访问权限。
• 数据血缘与溯源 (Data Lineage & Provenance):
   追踪数据的来源、转换过程和使用情况。
• 审计日志 (Audit Logging):
   记录所有用户活动和系统操作。
• 加密 (Encryption):
   数据在传输和存储时都进行加密。
• 合规性工具 (Compliance Tools):
   帮助满足特定行业或地区的法规要求。
• 核心功能：
   确保数据在整个生命周期中的安全性、隐私保护和合规性。这不是一个独立的层次，而是渗透到平台架构的每一个组件和操作中。
• 关键能力：
• 重要性：
   对于 Palantir 的核心客户（政府、金融、医疗等）来说，这是至关重要的能力。

总结来说，Palantir 的产品架构可以被看作是一个从底层基础设施管理 (Apollo)，到中间的数据整合与本体构建，再到上层的分析、应用开发 (Foundry, Gotham) 和 AI 集成 (AIP) 的完整体系，并且在所有层面都嵌入了强大的安全与治理能力。 这种分层但高度整合的架构使其能够处理端到端的数据价值链，从原始数据到最终决策和行动。

三、核心产品模块

• 数据连接与集成
• Pipeline Builder
• HyperAuto V2 V1
• 数据源连接器/JDBC
• 本体
• AIP Logic
• proposal（本体提案）
• Object Types
• Link Types
• Action Types（动作类型）
• function（函数）
• interface（接口）
• Ontology Manager（本体管理器）
• logic（逻辑）
• Object Explorer（对象浏览器）
• Object Monitors（对象监视器）
• Object View（对象视图）
• Vertex（顶点）
• process mining（流程挖掘）
• foundry rules（以前称为Taurus）借助Foundry Rules，用户可以创建规则并将这些规则应用于数据集、Objects和时间序列，以支持多种应用案例，如警报生成或数据分类。
• Map（地图应用）
• 分析
• Contour：提供了一个点击式用户界面，用于在大规模表格上执行数据分析
• Quiver：是一个分析和仪表盘套件，搜索和可视化 时间序列和Object数据，将分析搭建和发布到参数化的交互式仪表盘中
• Code Workbook（代码工作簿）：高级版notebook
• Code Workspaces：将 JupyterLab®、RStudio® Workbench 和 VS Code 第三方 IDE 引入 Palantir Foundry
• Notepad（记事本）：是一个面向对象的协作富文本编辑器。除了可以添加和格式化文本和图像等内容外，您还可以集成来自其他 Foundry 应用程序的微件，如 Contour、Quiver、Code Workbook 和 Object Explorer
• Fusion：Foundry 的电子表格应用程序，处于稳定状态，不再更新
• AIP Threads：是一款通用生产力工具，专为企业用户设计，利用大型语言模型（LLM）的力量帮助用户完成各种任务和临时分析。处于测试阶段
• 应用开发：
• workshop：使应用构建者能
  够为操作用户创建互动且高质量的应用程序
• slate：能够通过
  拖放界面构建具有自定义设计的动态和响应式应用
• 本体SDK React应用
• automate：自动化应用程序
  允许用户定义条件和效果。条件会被持续检查，当指定条件满足时，效果会自动执行
• carbon：可以为需要执行关键操作工作流的非技术用户提供专注的体验
• AIP Agent Studio
• 解决方案设计师
• 应用案例
• 模型
• 模型集成
• 模型开发
• 模型迁移
• 安全
• 组织、空间、项目、角色、权限
• 审批
• 检查点
• 密码
• 敏感数据扫描器
• 数据生命周期
• 安全审计
• 管理
• 账号认证
• control panel
• 资源管理
• Organization settings