AI中台需要什么

企业级 AI 数据平台完整架构Production 级。这个架构通常出现在互联网公司自动驾驶公司AI 公司大模型公司核心目标打通 数据 → 特征 → 训练 → 模型 → 推理 → 反馈 的完整闭环整个体系一般叫AI Data ML Platform一、企业级 AI 数据平台整体架构典型架构如下┌──────────────────────────┐ │ Data Sources │ │ DB / Logs / IoT / Files │ └─────────────┬────────────┘ │ Data Ingestion (CDC / Kafka / Streaming) │ ▼ ┌──────────────────┐ │ Data Lake │ │ Iceberg / Hudi │ └────────┬─────────┘ │ ┌────────────┴────────────┐ │ │ Batch Processing Stream Processing (Spark) (Flink) │ │ └────────────┬────────────┘ │ Feature Store (Feature Platform) ┌─────────────┴─────────────┐ │ │ Offline Feature Store Online Feature Store (Iceberg / Parquet) (Redis / KV) │ │ ▼ ▼ Model Training Online Inference (PyTorch / TensorFlow) (Real-time API) │ │ ▼ ▼ Model Registry Model Serving (MLFlow) (KServe / Triton) │ ▼ Experiment Tracking │ ▼ Monitoring / Feedback │ ▼ Data Loop这个体系通常包含10 大模块。二、数据接入层Data Ingestion负责统一采集企业数据。数据来源类型举例业务数据库MySQL日志clickstream设备数据IoT文件图片 / 视频第三方API常见技术Apache KafkaDebeziumSeaTunnel典型数据流MySQL → CDC → Kafka App Logs → Kafka IoT → MQTT → KafkaKafka 作为数据总线。三、数据湖 / 湖仓Data LakehouseAI 数据规模非常大需要统一存储。数据湖作用统一存储版本管理大规模训练数据常见方案Apache IcebergApache HudiDelta Lake存储S3 HDFS OSS数据格式Parquet ORC Avro JSON Image VideoAI 数据通常包括类型举例结构化用户行为文本文档图片自动驾驶视频监控音频语音识别四、数据处理层Data Processing数据平台需要提供1 离线计算主要用于训练数据生成特征计算数据清洗常见引擎Apache Spark典型 pipelineRaw Data ↓ Cleaning ↓ Aggregation ↓ Feature Generation ↓ Training Dataset2 实时计算用于实时特征实时推荐风控技术Apache Flink实时 pipelineKafka ↓ Flink ↓ Feature Store五、Feature Store特征平台AI平台核心组件。Feature Store解决特征复用 特征一致性 在线离线一致典型系统FeastHopsworksFeature Store结构Feature Store │ ┌───────────┴───────────┐ │ │ Offline Feature Online Feature (Iceberg) (Redis)例如feature含义user_click_7d7天点击user_buy_30d30天购买六、Dataset 管理训练数据管理AI训练需要管理训练数据 测试数据 验证数据需要支持功能说明数据版本dataset version数据切分train/test数据标签label工具DVC例如dataset_v1 dataset_v2 dataset_v3七、模型训练平台ML TrainingAI团队需要统一训练平台。训练框架PyTorchTensorFlow训练环境GPU Cluster Kubernetes Distributed Training例如Data Lake ↓ Training Dataset ↓ GPU Training ↓ Model Artifact八、模型管理Model Registry模型必须版本化。常见平台MLflow管理内容项目内容model versionv1训练数据dataset训练参数config评估指标accuracy九、模型服务Model Serving训练好的模型需要部署。常见平台KServeNVIDIA Triton Inference Server推理流程API Request ↓ Feature Store ↓ Model Inference ↓ Prediction Result例如推荐系统 风控 搜索排序十、向量数据库Vector DB在大模型 / RAG场景中非常重要。向量数据库用于embedding semantic search RAG常见系统MilvusWeaviatePineconeRAG pipelineDocument ↓ Embedding ↓ Vector DB ↓ Similarity Search ↓ LLM十一、数据治理Data Governance企业 AI 数据必须治理。核心能力元数据Apache Atlas权限Apache Ranger数据质量例如null ratio duplication schema change工具Great Expectations十二、AI 数据闭环非常重要真正成熟的平台一定有数据闭环。用户行为 ↓ 日志采集 ↓ 数据平台 ↓ 模型训练 ↓ 模型上线 ↓ 用户反馈 ↓ 数据回流例如推荐系统用户点击 ↓ 日志 ↓ 训练 ↓ 新模型 ↓ 推荐 ↓ 新点击这个叫AI FlywheelAI飞轮十三、企业级 AI 平台完整技术栈典型技术栈如下层技术数据采集Kafka / CDC数据湖Iceberg计算Spark / Flink特征平台Feast训练PyTorch模型管理MLflow模型服务KServe向量DBMilvus治理Atlas / Ranger十四、为什么大厂都在做 AI 数据平台因为 AI 项目最大问题不是模型而是数据获取难 数据质量差 特征重复 训练不可复现数据平台解决数据可发现 数据可治理 特征复用 模型可复现