当前位置:首页 > 报告详情

加速DATALAKE在流媒体&机器学习用例中的采用.pdf

上传人: 张** 编号:167613 2024-06-15 36页 2.36MB

word格式文档无特别注明外均可编辑修改,预览文件经过压缩,下载原文更清晰!
三个皮匠报告文库所有资源均是客户上传分享,仅供网友学习交流,未经上传用户书面授权,请勿作商用。
本文主要探讨了数据湖在流式数据处理和机器学习应用中的加速采用。文章提出了从数据仓库到数据湖的转型策略,并强调了自动化工具在加速这一过程中的作用。关键点包括: 1. 数据湖相较于传统数据仓库,在 Analytics/Reporting/Experimentation 以及 Data Science, Advanced ML, Real Time 应用中具有优势,如易于使用、全托管解决方案、强大的交互式查询性能等。 2. 数据湖的演进从 ML/DS 和实时用例开始,解耦了存储和计算,具有大量数据处理能力。 3. 采用数据湖面临挑战,如初期变革困难、中间过程混乱,但最终成果显著。目标是通过自动化工具减少新用例采用时间,提高效率。 4. 加速采用策略包括工具链:库存工具、Transaxle(SQL翻译)、组装工具(Airflow Dag生成)、检查工具(数据验证)。 5. AI在加速器策略中扮演重要角色,如自动生成GIT PR、优化SQL模式、支持对话式AI等。 6. 数据湖加速工具解决了从数据探索到管道分析的问题,并提高了数据湖采用的效率。 文章最后强调了在数据应用中,适应变化、定义正确的数据架构、早期识别和解决采用/迁移瓶颈的重要性,并指出AI解决方案在数据应用中具有巨大潜力。
如何实现数据仓库到数据湖的迁移?" 如何利用AI技术提高数据探索和模型开发效率?" 如何选择合适的数据湖工具进行数据管理和分析?"
客服
商务合作
小程序
服务号
折叠