OpenMLDB：AI工程化落地的数据基石

"4-3+OpenMLDB：为AI工程化落地高效供给正确数据.pdf" 在AI工程化的过程中，正确且高效的数据供给是至关重要的。本资料由第四范式（北京）技术有限公司的系统架构师、OpenMLDB负责人卢冕在2021年10月30日的演讲中提出，主要探讨了AI工程化落地时所面临的数据供给挑战以及OpenMLDB如何解决这些问题。 1.AI工程化落地的数据供给挑战 随着技术的演进，数据的规模和处理速度都有了显著提升，从最初的百G级别到现在的数百PB级别，数据处理响应时间也从秒级降至毫秒级。然而，AI项目中大约95%的时间精力都花在了数据处理上，而非AI模型本身。这表明，尽管数据的获取和分析能力增强，但正确、高效的AI数据供给仍是一个重大挑战。特别是实时特征抽取和离线特征抽取的一致性问题，是AI工程化落地过程中的一大痛点。数据科学家与工程化团队之间的协作，需要确保线下开发的模型在上线服务后，数据处理能保持一致，以实现线上线下的一致性校验。 2.OpenMLDB：高效供给正确数据 OpenMLDB应运而生，旨在解决上述挑战。作为一个数据库系统，OpenMLDB专注于在线事务处理（OLTP）和在线分析处理（OLAP）的融合，提供实时特征工程和事务处理功能，确保数据一致性。它支持复杂计算，能够快速处理大规模数据，并且能够在离线训练和在线服务之间提供无缝衔接，确保线上线下数据的一致性。OpenMLDB的设计理念和特性使其成为AI工程化的理想选择，它能够有效减少数据科学家和工程团队在数据处理上的负担，提高AI项目的实施效率。 3.拥抱开源、面向社区 OpenMLDB不仅是一个强大的数据库解决方案，而且是一个开放源代码的项目，这意味着它积极接纳社区的贡献和反馈，不断优化和完善。通过开源，OpenMLDB可以吸引更多的开发者和用户，共同推动AI工程化的进步，加速技术创新和应用落地。 总结起来，OpenMLDB是针对AI工程化落地中数据供给问题的一种创新解决方案，通过提供实时特征工程、线上线下一致性保证以及开源社区的支持，它有助于简化AI项目的实施过程，提高数据处理效率，从而促进AI技术的广泛应用。