数据访问 什么是数据访问？
什么是数据访问？
数据访问就好比 AI，使模型能够通过有效的数据检索、处理和利用来学习、优化并提供精准的洞见。
- 为什么 AI 需要直接访问数据？
- 为什么数据访问对 AI 团队来说很复杂？
- 为什么 AI 需要访问混合数据源？
- 什么是数据访问网关？
- HPE 和数据访问
为什么 AI 需要直接访问数据？
AI 需要直接访问多样化数据源的原因如下：
- 学习基础：AI 模型依赖数据进行学习。缺乏相关的高质量数据将导致模型无法生成准确且有用的洞见。
- 模型性能：数据的质量和数量直接影响 AI 模型性能。通常而言，数据越多，结果越精准。
- 决策支持：AI 系统基于数据做出合适的决策，例如产品推荐、疾病诊断或自动驾驶。
- 推动创新：种类丰富的数据集能够推动创新，催生新的 AI 应用。
为什么数据访问对 AI 团队来说很复杂？
以下几个因素会显著影响 AI 系统的效率、准确性和可靠性。具体包括：
- 不同的数据源可能使用不同的格式和结构（结构化与非结构化），这增加了数据集成与处理的复杂性。
- AI 系统通常需要利用敏感数据，这些数据需要按照严格的隐私和安全标准进行保护。
- 庞大的数据规模可能会给数据清理、处理和分析带来挑战。
- 某些 AI 系统和应用需要实时数据访问，而在分布式环境中，延迟和网络因素会影响数据的即时性。
为什么 AI 需要访问混合数据源？
混合数据源提供了 AI 在当今动态化业务环境中高效、可扩展地运行所需的基础数据层。
- AI 需要各种类型的数据来进行训练和推理。混合环境提供了灵活的资源调配能力，能够高效地运行多样化工作负载。
- AI 经常处理敏感数据。混合环境为维护数据治理和隐私标准提供了框架。
- 很多组织在本地系统中存储了海量数据。混合环境使组织能够整合现有系统中的数据来实施 AI 计划。
- 通过访问丰富多样的数据类型，混合数据环境可以使 AI 模型提供切合实际的洞见。
什么是数据访问网关？
数据访问网关作为一款软件或硬件组件，可以为不同地点和不同格式的存储数据提供安全且受控的访问点。作为数据源和最终用户或应用之间的中介，它可以跨越多种环境，实现安全的数据访问、处理和共享。
数据访问网关可用于访问本地数据中心、公有云、私有云、SaaS 应用中存储的数据。它们通常用于数据分布在多个位置的混合和多云环境。
数据访问网关通常提供一系列功能，包括数据加密、身份验证和授权、数据转化和筛选以及数据缓存。它们可用于为内部用户、外部合作伙伴和第三方应用提供安全且受控的数据访问。
数据访问网关的一些常见用例包括：
- 从公有云或远程位置安全访问本地数据。
- 能够实时传输和处理分布式环境中的数据。
- 提供安全访问 SaaS 应用和 API 的途径。
- 支持在合作伙伴和客户之间安全共享数据。
对于在不同地点以不同格式存储的数据，数据访问网关是确保数据以安全、受控方式访问的重要组件。它可以帮助组织以可扩展的灵活方式访问和利用数据资产。
HPE 和数据访问
HPE 提供了一系列数据访问解决方案，包括：
- HPE Ezmeral Data Fabric：该解决方案采用混合湖仓一体，让企业能够一目了然地查看并直接访问本地、主机托管设施、云、HPE GreenLake 和边缘位置中的各类数据，使得诸多数据访问难题迎刃而解。
- HPE Ezmeral Unified Analytics 是通过单个统一解决方案提供传统数据仓库、数据湖和机器学习功能的综合性平台，支持从批处理到实时分析的各类数据工作负载，并提供灵活的可扩展架构。
- HPE Data Access Gateway：作为一款软件解决方案，可为存储在多种来源的数据提供安全且受控的访问，包括本地数据中心、公有云和 SaaS 应用。它可以为多种来源的数据提供统一访问点，帮助组织管理并保护其数据资产。
- HPE Services：HPE 还提供多种咨询和专业服务，以帮助组织管理其数据访问需求。这些服务包括数据架构设计、数据迁移和数据管理。
HPE 提供了一系列数据访问解决方案，包括数据管理平台、容器化、机器学习运营、数据管道自动化、数据访问网关，以及咨询和专业服务。这些解决方案旨在帮助组织切实管理其数据资产，并从数据中获得洞见。
