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面向AI数据中心的存储系统数据湖架构与数据治理方案.docx
资料介绍
面向AI数据中心的存储系统数据湖架构与数据治理方案
——从数据采集到数据消费的存储管理一体化方案
引言
AI数据中心的数据呈现多样性、海量化和高速增长的特征，传统的数据仓库架构已无法满足AI训练和推理对数据存储、管理和分析的需求。数据湖架构通过存储原始格式的数据，支持多种数据类型和分析工具，为AI训练提供灵活的数据访问。数据治理通过管理数据的质量、安全和合规，确保数据在AI训练中的可用性和可靠性。本文系统分析面向AI数据中心的存储系统数据湖架构与数据治理方案。
数据湖架构
数据湖的基本原理
数据湖存储原始格式的数据，支持多种数据类型：
1. 数据存储：数据以原始格式存储在分布式文件系统或对象存储中，无需预先定义数据结构。
2. 数据类型：支持结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，包括文本、图像、音频和视频。
3. 数据处理：在数据读取时进行模式定义，支持多种数据处理引擎，如Spark、Presto和Flink。
数据湖的组成
数据湖的核心组件：
1. 存储层：分布式文件系统或对象存储，如HDFS、S3或MinIO，提供高可靠性和高可扩展性的数据存储。
2. 元数据层：数据目录服务，管理数据的元数据，包括数据的位置、格式和Schema。
3. 计算层：数据处理引擎，执行数据的读取、转换和分析操作。
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