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构建OpenLake大数据AI-湖仓一体-技术解决方案-阿里云

构建OpenLake大数据AI-湖仓一体-技术解决方案-阿里云 大模型产品解决方案权益定价云市场伙伴服务了解阿里云查看 “” 全部搜索结果AI 助理文档备案控制台 解决方案输入关键词查找暂无数据解决方案首页OpenLake 与 AI 一体化解决方案暂无数据解决方案首页OpenLake 与 AI 一体化解决方案

本方案是基于开放可控数据湖仓构建的大数据/搜索/ AI 一体化解决方案。通过元数据管理平台 DLF 管理结构化和半/非结构化数据,提供湖仓数据表和文件的安全访问及 IO 加速。支持多引擎对接和平权协同计算,通过 DataWorks 统一开发,并保障大规模任务调度。

适用客户不同部门或业务线基于统一的数据视图开展分析海量业务数据进行实时流式处理、离线分析和建模基于海量数据开发AI应用,以提升业务运营效率立即部署数据管理挑战日益提升

面对数据管理复杂性、数据孤岛、能力受限和数据湖碎片化等诸多挑战,传统数据仓库迫切需要创新的数据管理和技术方案以实现突破。

数据管理难度提升

数据管理面临数据量爆炸式增长、多模态数据的复杂性、多工种协同治理需求等挑战。

数据孤岛问题凸显

数据孤岛问题导致数据分散、难以统一管理和共享。

传统数仓能力受限

传统数据仓库在处理小文件、ACID 事务、读写性能、实时流处理等方面存在局限。

数据湖使用割裂

数据湖的割裂使用导致存储冗余、管理困难、工具不统一和读写效率低下。

OpenLake 大数据& AI 一体化解决方案

阿里云 OpenLake 解决方案建立在开放可控的 OpenLake 湖仓之上,提供大数据搜索与 AI 一体化服务。基于 OSS 的公共湖仓,结合元数据管理平台 DLF,支持结构化、半结构化及非结构化数据的管理,确保数据表和文件的安全访问,并具备增删改查与 IO 加速能力。该方案支持大数据、搜索和 AI 多引擎对接,实现引擎平权协同计算。通过 DataWorks 一体化 IDE 或 Notebook,用户可统一进行多引擎 SQL 或 Python 开发,享受多任务可视化调度与大规模并发执行的保障。客户可以便捷构建 OpenLake 湖仓表,跨不同计算引擎进行数据操作,并通过构建多模态索引,实现搜索和 RAG 能力的数据透出。在同一开发环境中,用户可结合 AI 特征工程、模型训练和在线预测,全面提升数据处理和分析效率。

总体架构包括:1、统一元服务和存储(Meta Service):数据湖构建(Data Lake Formation)提供了全托管的统一元数据服务,包括元数据管理、权限管理和引擎对接等能力,支持全托管/半托管 OSS 湖存储、Paimon 等多种湖表格式,以及图片/视频和 AI 模型等文件的统一存储。2、平权的多计算引擎(Multi-Engine):跨数据、搜索和 AI 领域的数据共享,同时加速原生数据的读写速度,并保障数据的一致性,多引擎共同提供了各种数据实时/离线分析和处理的能力。3、一体化开发平台(IDE/Notebook):提供了一个集成开发环境,该环境融合了大数据、搜索和AI的数据开发和处理能力,并实现了数据和 AI 资产的统一管理。

部署时长:15 分钟预估费用:3800 元(针对首次体验的企业客户提供了免费试用)相关云产品数据湖构建大数据开发治理平台 DataWorks实时计算 Flink版开源大数据平台 E-MapReduce实时数仓 Hologres云原生大数据计算服务 MaxCompute智能开放搜索 OpenSearch人工智能平台 PAI立即部署为什么选择 OpenLake 大数据& AI 一体化解决方案

OpenLake 整合了多种数据源,消除数据孤岛,提高数据一致性和利用率,实现一体化数据管理,同时提供多引擎融合计算和一站式开发体验,加速数据处理和洞察,是涵盖大数据、搜索、AI 一体化的解决方案。

一体化数据管理

整合了多种数据源,统一管理结构化、半结构化及非结构化数据,消除数据孤岛现象,强化数据一致性和利用率,加速洞察决策进程。

多引擎融合计算

对接大数据、搜索和 AI 等引擎,多引擎平权协同计算,支持多任务可视化调度和大规模并发任务调度保障。

一站式开发体验

通过 DataWorks 一站式开发多引擎 SQL 或 Python,结合 AI 特征工程与模型训练预测,加速从数据到洞察的转化过程。

大数据/搜索/ AI 一体化

通过统一的数据存储、元数据管理和开发平台,提供一整套大数据/搜索/ AI 一体化的解决方案,实现完整的业务串联,提升业务效果。

技术方案的广泛应用场景数据共享与统一管理

数据湖打破了数据孤岛,使得来自不同业务系统的数据可以方便地被集成和共享。不同部门和业务线可基于统一的数据视图开展分析工作,提升了数据的价值和影响力。

Lakehouse

Lakehouse 架构将数据湖和数据仓库的优点结合,提供了廉价、灵活、可管理和统一的数据平台,有助于企业实现数字化转型和数据驱动决策。

RAG 和多模态检索

在 RAG 和多模态检索应用中,OpenLake 整合了大量的结构化与非结构化数据,确保生成模型能够获取实时、准确的知识支持,从而生成更具针对性的回答。这种高效的信息检索大大增强了用户交互体验。

文本分析和 LLM 训练

OpenLake 允许用户深入挖掘数据背后的洞察,支持多种分析方法,如主题建模等。这些功能能够帮助企业识别市场趋势与用户需求,从而制定更加精准的策略。同时支持大规模高效的模型训练和微调,大大降低了使用门槛。

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