人工智能、机器学习、量子计算，这些曾经只存在于科幻作品中的技术如今正在塑造智能创新的新时代，其发展速度超出了任何人的想象。
数据是这些数字化转型引擎的生命线。为了以最佳和高效的方式运行，支持它们的GPU需要以近乎不可能的速度大规模移动海量数据。随着GPU和AI算法的广泛应用，数据质量以及有效训练AI和机器学习模型的能力正迅速成为竞争差异化的关键因素。
如果听起来令人望而却步，那确实如此。许多企业正陷入困境，无法为其GPU提供足够的高质量数据，以使其能够高效运行并发挥全部潜力。在没有数据处理的情况下，GPU将处于闲置状态，消耗大量能源，排放不必要的碳，而AI业务和研究项目则陷入停滞。
其中一个关键原因是，之前主导企业技术堆栈的传统数据架构和数据管理方法是在云和AI时代出现之前构思和建立的。随着计算加速和一种新型的性能密集型工作负载的出现，几十年来我们一直依赖的方法正在迅速退化。
最近由S&P Global Market Intelligence进行的一项全球调查涵盖了1500多名AI从业者和决策者，发现数据管理是AI项目中最常被提及的技术障碍，甚至超过了数据安全和计算性能的挑战。这凸显了许多企业仍在使用不适用于AI革命的传统数据架构的事实。需要一种新的方法。
数据平台已经成为一种有效的工具，帮助企业适应我们由AI驱动的数字世界，使数据更容易流向需要它的资源，如GPU。
数据平台的关键差异
数据平台与传统的数据管理和存储方法在两个关键方面存在显著不同：
首先，它们支持创建动态数据管道，实现在分布式数据环境中的无缝数据移动；
其次，它们促进数据流动性。
数据流动性将云基础设施的效率和可扩展性直接融入数据中，作为传统存储技术的无忧替代方案，而这些技术往往导致数据隔离、延迟和性能瓶颈等问题。
与将数据和元数据聚合成大型、静态的数据集并限制在存储隔间内的方式不同，数据流动性将信息分解成无数小碎片。然后，这些碎片可以高效地分布在计算核心和存储资源之间，促进数据无限制地流向需要的精确资源。这使其成为一种简单易用的基础设施工具，从而使数据管理员摆脱了移动和存储数据的机械工作，可以专注于更多关注价值创造的战略任务。
要理解为什么这些元素对支持现代数据架构至关重要，我们首先需要回顾一下我们如何走到今天这一步。
数据基础设施的演进
在21世纪初，计算虚拟化通过将单个服务器划分为多个相互完全隔离的操作系统（或虚拟机），从根本上改变了信息技术。这显著提高了计算利用率，实现了诸多IT效率的提升，同时降低了相关的能源消耗和成本。
近来，随着一系列颠覆性技术的融合，包括容器、NVMe和开放式网络（如今能够以每秒数百GB的速度传输数据），以及云服务使用量的稳步增长，这迫使企业不得不重新审视其传统的数据基础设施。
快进到2023年，生成式AI迅速崭露头角。传统的数据架构和数据存储方法已经无法满足AI工作负载的规模、速度和数据流需求，因此迫切需要构建一种面向未来的新型数据框架。数据平台方法变得尤为关键。
多层次方法助力数据平台成功
尽管数据平台提供了强大的基础，有助于解决可扩展性、性能和数据可访问性等问题，但它们可能引发其它问题。在巨大的数据池中找到合适的数据可能具有挑战性，因此需要系统的演进，通过改进环境信息、结构和标签来提高数据检索效率。
同样，由于数据平台将数据集中在单一平台上，安全性和隐私性变得越来越重要，需要先进的保护和威胁检测。最后，数据处理可能消耗大量能源，因此提高数据平台的效率和可持续性的措施不能简单添加，而必须从一开始就有目的地构建并慎重考虑。
克服这些挑战对于在数据驱动决策时代充分发挥数据平台的潜力至关重要。在数据环境中应对数据爆炸，同时培养效率、安全性和可持续性，需要采用多层次的策略。这种方法应该融合技术创新、强大的安全实践和对环境责任的承诺。
在这次对企业数据堆栈演进和数据平台崛起的探讨中，我仅仅是触及了表面。决定从传统架构迁移到数据平台架构只是克服AI项目中的数据管理挑战的第一步。其它关键的考虑因素包括选择构建还是采购数据平台，以及如何从传统数据架构进行跨越，这是我计划在接下来的文章中进行探讨的。
