大数据架构如何支持人工智能模型的部署和监控？

大数据架构通过Hadoop和Spark等分布式系统管理海量数据集。它们对人工智能至关重要，因为模型开发需要大量训练和验证数据，这些数据通常存储在各种来源中。这些可扩展的基础设施提供了在人工智能生命周期每个阶段处理、存储和提供所需海量数据的基础环境。 核心组件包括存储层（如数据湖、对象存储）、处理引擎（Spark、Flink）和编排工具（Kafka、Airflow）。支持人工智能的关键特性包括海量可扩展性、用于数据准备/模型训练的分布式计算能力以及容错性。该基础设施支持特征工程的数据管道、TensorFlow/PyTorch等分布式训练框架、模型部署平台以及对可重复性和版本控制至关重要的集中式数据/元数据管理。 实际上，数据被摄入S3或HDFS等存储中。分布式计算对其进行预处理并处理模型训练。部署利用编排（如Kubernetes集群）将模型作为可扩展微服务提供。监控需要通过Prometheus/Grafana等与大数据系统集成的工具跟踪指标（性能、漂移），实现警报和自动化再训练工作流。这通过可扩展、可靠的人工智能运营和持续的模型改进带来业务价值。