从数据困境到AI就绪型数据网格_22页_796kb

从数据混乱到AI准备的数据网格总结

核心内容

本文档探讨了电信行业在向AI驱动的自主网络演进过程中面临的数据管理挑战，并提出了一种未来-proof的数据管理参考架构，旨在实现数据统一、联邦化、安全性和AI就绪。该架构不仅应对数据碎片化问题，还支持多代理系统、实时数据处理和语义互操作性，以确保数据能够被智能系统高效、安全地使用。

主要观点

数据管理的演变

• 传统数据架构已无法满足当前数据量和复杂性的需求。
• 现代数据管理系统需要具备弹性扩展、分布式处理和语义建模能力。
• 数据必须被统一、联邦化、安全地集成并准备用于AI。

数据统一与联邦

• 联合系统解决数据孤岛问题，实现跨领域数据互通。
• 需要一个统一的数据目录，以支持数据发现和访问。
• 数据治理需在本地孤岛和全局网格层面同时实现。
• 数据必须在安全、合规、透明的前提下流动和使用。

数据准备用于AI

• AI需要高质量、实时、上下文感知的数据。
• 特征工程和语义模型是AI就绪数据的重要组成部分。
• 数据应具备可追溯性和可信任性，并支持持续学习和改进。
• 自动化数据准备循环和与MLOps平台的集成是关键。

数据集成与管道效率

• 集成应是智能、自适应、自主的，以支持多源、多格式数据。
• 需要语义感知连接器和AI增强的可组合管道。
• 数据集成支持边缘到云的架构，实现数据的本地处理与云端分析。
• 未来数据集成应是政策驱动和语义丰富的，实现数据的去中心化治理。

数据管道效率

• 数据管道需具备可观测性，包括日志、指标和追踪。
• 遥测数据用于监控和优化数据处理流程。
• 自动化管道管理可提升效率，支持实时决策和智能代理操作。

数据治理与安全

• 数据治理需贯穿数据生命周期，包括摄取、存储、处理、共享和分析。
• 数据安全需与数据同步传播，并具备动态、语义化、嵌入式的特性。
• 需要隐私意识的数据去标识化，以防止数据泄露和违规。
• 访问控制应基于角色、属性和策略，并支持跨系统一致性。

数据产品与价值

• 数据产品是可操作、可追溯、可货币化的数据集。
• 数据产品需支持AI模型训练与推理，并具备数据质量报告。
• 数据市场为数据产品提供曝光、交易和管理功能，促进数据的商业化利用。

关键信息

• 数据统一与联邦是实现AI原生网络的关键，允许数据在多个来源之间流动和使用。
• 语义互操作性和知识图谱支持跨领域数据推理和智能代理操作。
• AI驱动的自动化在数据准备和治理中扮演重要角色，使数据和AI系统共同演进。
• 数据安全必须是动态和嵌入式的，支持实时隐私保护和合规性。
• 数据管道需具备可观测性和自动化能力，以应对高并发和低延迟需求。
• 数据产品是实现数据货币化和价值创造的重要手段，需结合数据市场和数据目录进行管理。

参考架构

• 数据管理架构分为数据源、数据摄取、数据精炼和治理、数据消费支持四个核心领域。
• 数据源包括网络、客户、IT和分析数据。
• 数据摄取需支持批量和流数据，并具备隐私和安全处理能力。
• 数据精炼与治理包括数据目录、血缘追踪、数据质量、主数据管理等关键组件。
• 数据消费支持涉及数据访问、虚拟化、AI工具、数据市场等，确保数据的可发现性、可用性和安全性。

标准化活动

• 参考架构基于3GPP、O-RAN和Apache等标准构建。
• 扩展和新特性将提交给相关标准化机构，以促进行业对齐和技术协调。

结论

• 数据是AI、自动化和分析的关键基础，必须具备多领域、可扩展和自主性。
• 一个强健的数据基础是数字化转型成功的核心。
• 本文档提出了一种AI原生、安全、可扩展的数据管理架构，为通信服务提供商（CSP）的未来网络和运营提供指导。

作者

• Bo Åström：系统和服务架构专家，拥有70多项专利。
• Bulent Gecer：数据管理和事件分析专家，拥有工程物理硕士学位。
• Anna-Karin Ronborg：AI和数据战略推动者，负责组合管理和执行。
• Michael Buismann：数据管理、CEM和AI专家，拥有25年以上电信经验。
• Søren Marklund：数据驱动服务转型顾问，拥有丰富客户和行业经验。
• James Dehoyar：网络管理产品组合架构师，专注于O-RAN和可观察性数据。
• Neeraj Joshi：高级产品管理领导者，专注电信数据管理与跨域集成。
• Richie Dalton：产品管理专家，负责网络自动化与数据管理。
• Adam Bergqvist：研究专家，专注于云计算和数据基础设施。