AI 的异日是绽开的，互操作性是您在职何本事堆栈中保捏跳跃地位的通行证。

译自The Architect’s Guide to Interoperability in the AI Data Stack，作家 Brenna Buuck。

跟着东说念主工智能 (AI)和机器学习在百行万企的阻挡膨胀，数据架构师靠近着一个重要挑战：在日益碎屑化和私有的生态系统中确保互操作性。当代 AI 数据栈必须生动、老本效益高且面向异日，同期幸免令东说念主头疼的供应商锁定，这种锁定会澌灭改进并大幅增多预算。

互操作性为何弥留

在 AI 驱动的天下中，数据至关弥留——而且需要多数数据。您今天在数据存储、处理和分析方面作念出的禁受将平直影响您未来的敏捷性。为互操作性构建架构意味着禁受八成跨环境致密开动的用具，减少对任何单个供应商的依赖，并允许您的组织在职何给定时代禁受最好订价或功能集。

以下是一些互操作性应成为您AI 数据栈中的重要原则的原因。

1. 幸免供应商锁定

私有系统当先可能看起来很便捷，但它们可能会形成一个不菲的陷坑。互操作系统允许您解放移动数据，而不会被锁定在一个生态系统中或支付隆盛的退出用度。这种生动性确保您不错期骗阻挡发展的最好本事。

2. 老本优化

使用互操作系统，您不错解放地货比三家。需要更多计议智力？您不会被绑定到特定提供商的订价模子。您不错把柄需要切换到更实惠的选项。互操作性使您八成为 AI 栈的每个组件作念出最具老本效益的禁受。

3. 为您的架构作念好异日准备

跟着 AI 和机器学惯用具的快速发展，互操作性确保您的架构八成允洽。不管是采用最新的查询引擎依然集成新的机器学习框架，互操作系统王人能使您的组织在今天和异日作念好 AI 准备。

4. 最大戒指地提升用具兼容性

互操作系统旨在跨不同的环境、用具和平台开动，从而竣事平滑的数据流并减少对复杂移动的需求。这加速了本质和改进的速率，因为您不会坑害时代让用具协同责任。

互操作 AI 数据栈的重要本事

竣事互操作性是对于在软件栈中作念出计策性决议。以下是一些促进这种生动性的基本用具。

1. 绽开式表格步地

绽开式表格步地，如Apache Iceberg、Apache Hudi和Delta Lake，相沿时代旅行、格局演变和分区等高等数据处治功能。这些步地旨在竣事最大兼容性，因此您不错在多样用具中使用它们，包括 Dremio、Apache Spark 或 Presto 等 SQL 引擎。Iceberg 的绽开结构确保跟着新用具和数据库的出现，您不错将它们整合进来，而无需再行架构通盘系统。

2. 高性能 S3 兼容对象存储

不管您是在腹地、群众云依然角落开动责任负载，AWSS3 兼容对象存储王人提供了当代 AI 责任负载所需的生动性。手脚一种高性能、可膨胀的选项，不错在职何地点部署，S3 兼容性允许组织幸免云供应商锁定，同期确保从任何位置或应用本领拜访数据。

3. Apache X-Table：多步地解放

Apache X-Table是一个旨在竣事绽开式表格步地生动性的表情。它允许您在 Iceberg、Delta Lake 和 Hudi 等绽开式表格步地之间切换。这种解放确保跟着表格步地的演变或提供新功能，您的架构仍然不错允洽，而无需进行重要重构或移动责任。

4. 查询引擎：无需移动即可查询

互操作性也膨胀到查询引擎。Clickhouse、Dremio和Trino是很好的例子，它们允许您查询来自多个开端的数据，而无需移动数据。这些用具允许用户流畅到多样开端，从云数据仓库（如Snowflake）到传统数据库，如 MySQL、PostgreSQL和MicrosoftSQL Server。借助当代查询引擎，您不错在数据驻留的任何地点开动复杂查询，从而幸免代价隆盛且耗时的移动。

5. 目次，生动性和性能

像 Polaris 和 Tabular 这么的数据目次提供高性能功能，况且具有当代数据架构所需的生动性。这些用具旨在与绽开式表格步地通盘使用，使用户八成高效地处治和查询大型数据集，而不会受到供应商特定戒指的管制。这有助于确保您的 AI 模子不错及时拜访它们所需的数据，不管数据存储在那边。

互操作性当前

构建互操作性不单是是为了幸免供应商锁定；它是在构建一个弹性、生动且经济高效的 AI 数据堆栈。通过禁受优先议论绽开尺度的用具，您不错确保您的组织八成跟着新本事的出现而发展和允洽，而不会受到传统决议的戒指。不管您是采用高性能的 S3 兼容存储、绽开式表格步地依然查询引擎，AI 的异日王人是绽开的——而互操作性是您保捏跳跃地位的通行证。