人工智能（AI）和机器学习（ML）重要性的日益提升将如何影响数据湖架构？

人工智能/机器学习（AI/ML）日益增长的重要性从根本上影响着数据湖架构，要求更高的数据敏捷性、质量和处理能力。数据湖作为海量、多样数据集（结构化、半结构化、非结构化）的主要存储库，对训练复杂的机器学习模型至关重要。这就需要优先考虑轻松摄入、灵活的模式处理（读时模式）和强大的元数据管理的架构，以便高效发现、理解和准备相关的训练数据，支持探索性数据科学和迭代式模型开发。 核心架构转变包括增强用于谱系和特征发现的元数据目录、改进数据质量和治理框架以确保可信人工智能，以及优化计算层。支持多样化工作负载（用于训练的批处理、用于实时推理的流处理）变得至关重要。存储和计算分离允许独立扩展。架构朝着数据湖仓（lakehouse）范式发展，结合了数据湖的灵活性与事务能力（ACID合规性）以及高效机器学习特征工程和模型服务所需的性能优化（缓存、索引），促进机器学习运维（MLOps）集成。 为适应人工智能/机器学习，数据湖实施需要用于特征存储和数据谱系的高级元数据管理、用于偏差检测和合规性的强大治理，以及针对复杂转换的性能调优。实施步骤包括：集成全面的元数据工具、建立数据质量管道、采用特征存储、启用可扩展计算引擎（Spark、Dask）、支持推理的实时摄入，以及实施机器学习运维实践。这通过加速模型开发周期、更好的数据带来更高的模型准确性、可扩展的人工智能部署，以及从以前无法使用的原始数据中解锁见解来交付业务价值。