Execution Context
该功能负责协调大规模数据集的摄取、处理和管理，并在集中式存储环境中实现这些过程。它确保人工智能训练流程的高可用性和高性能，同时维护企业级机器学习操作所必需的数据完整性和安全协议。
该系统能够从企业内部的各种来源，摄取结构化和非结构化的数据流，并将它们整合到一个统一的存储层中。
自动化流程可以将原始数据转换为优化格式，从而适用于大规模模型训练和推理任务。
治理框架在整个数据湖生态系统中，强制执行访问控制、数据保留策略和质量检查。
Operating Checklist
为异构企业系统定义数据源连接方式和数据导入协议。
根据访问模式和成本优化需求，配置存储分层策略。
实施自动化转换工作流程，以规范化和清洗入库数据集。
建立监控仪表盘，以实时了解数据量、延迟以及系统健康状况。
Integration Surfaces
数据摄取网关
该系统能够处理来自关系数据库、文件系统以及物联网设备的批量和实时数据，并将数据导入到中央存储库。
存储编排引擎
管理分布式存储资源，以平衡负载、优化I/O性能，并在训练作业期间确保容错能力。
数据质量验证器
在数据进入训练流程之前，系统会执行自动化检查，以确保模式的一致性、完整性和准确性。
