数据湖生态解决方案_易华录

本产品面向基础/行业大模型数据湖场景，实现从数据收集、预处理到模型培训、推理应用的人工智能全过程海量数据管理。可实现多协议无损交换，简化数据收集流程；通过近存计算实现近数据预处理，减少数据移动，提高预处理效率30 %。

到目前为止，我们已经分析了三个具体的场景，包括模型训练和推理。可以看出，在引入数据湖存储加速层后，这些场景的具体问题已经逐一解决。

当我们稍微扩展数据系统中数据流入、处理和流出的具体手段时，我们会发现大模型所依赖的数据需要与如此广泛的生态频繁交互。基于原始本地存储或自建的小型商业存储无法充分利用这些生态优势。因此，数据湖存储已成为这里的首选。

另一个意想不到的挑战是引入Spark作为大数据处理框架。它很快得到了广泛的认可，因为它支持数据转换、流量处理和SQL。然而，它并没有与现有的数据湖环境友好共存，因此通常需要额外的特殊计算集群来运行Spark。

对象存储 BOS 周边生态为云原生数据湖提供了一个完整的解决方案，解决了大量数据的存储和流量以及大型模型各环节之间的连接问题。

融合服务门户

易华录原创的数据湖商业模式，有效解决了城市数据集中收集、存储和分析的基本需求，解决了数据时代数据应用的成本、效率、安全性和架构问题。易华录凭借自身的技术能力和行业领先的生态合作伙伴能力资源，可以为数据湖所在地政府和企业提供一流的基础设施服务和数据资产服务。结合对数据资产化服务的分析，易华录开辟了数据元素“收、存、治、用、易”全生命周期服务的闭环业务，客户可以享受一站式服务。

就Hadoop而言，它是最受欢迎的数据湖之一。通过使用开源软件实现存储库并在通用硬件上运行，可以以非常低的成本在系统中存储大量数据。可开放的数据格式可以持久化，实现数据消费的民主化，并通过自动复制提供高可用性的支持。默认处理框架有能力从故障中恢复。这无疑是一个重要的变化，与传统的分析环境有显著的不同。传统的数据分析环境通常意味着供应商无法锁定和处理大规模数据。

首先，从过程的角度来看，训练输出的模型直接写入统一的数据湖存储。此时，加速层可以通过对象存储的事件通知机制，立即感知和预先将模型文件的元数据和数据加载到接近推理服务的缓存中。当启动模型部署时，可以直接从缓存中读取数据。

北京易华录信息技术有限公司是智能交通管理系统领域的顶级企业，为城市创造优质的物理计算基础环境和云计算、大数据、人工智能服务能力，依托数据湖基础设施，为政府、企业、个人提供大数据基础设施运营服务、数据应用运营服务和数据资产化服务；以蓝光存储技术为核心技术，发展成为面向企业端的数据存储产品。易华录的主要产品包括数字经济基础设施业务、光电磁超级智能存储系统、超级存储云产品、数据中心业务等。易华录的主要产品包括数字经济基础设施业务、光电磁超级智能存储系统、超级存储云产品、数据中心业务等。数据湖生态解决方案由我公司独家提供。依托多年为政府部门提供的智能城市着陆经验和全国300多个城市的服务网络和营销渠道，发展数据湖生态。