2024 AI数据管道变革：非结构化数据集成引领浪潮
2024年，数据存储技术将失去发展动力，因为孤岛式数据模式不再适用。对于企业而言，一大挑战在于如何将分布式非结构化数据集融入其AI战略，同时实现传统企业解决方案无法达到的性能和规模。关键在于设计一个高效的数据管道，充分利用所有可用的计算能力，并确保数据适用于云模型，例如Databricks和Snowflake等。此外，2024年将更加重视高性能的本地读/写访问，以便在全局数据环境中实时调用数据。以下是关于2024年的趋势预测
数据编排成为主导
随着AI的快速发展，企业正逐渐摆脱“存储与复制”的传统模式，转而寻求数据编排领域的创新。尽管当前已有强大的工具能够分析数据并提炼出有价值的洞察，但传统的文件存储基础设施已无法满足这些需求。与仅通过文件复制来管理存储孤岛和分布式环境的传统解决方案不同，数据编排为企业提供了一种全新的方式来整合不同孤岛和位置的数据，并将其统一到一个命名空间中。它能够在数据最具价值的时候和地点自动进行数据的放置，从而更方便地进行分析和获取洞察。对于IT企业而言，灵活运用所有类型的数据——无论是结构化、半结构化还是非结构化——进行迭代是至关重要的。数据编排模型让企业能够充分利用消除数据复制到新文件和存储库的优势，将大型数据环境的推理时间从数周缩短至数小时。
拥抱元数据价值，实现数据管理自动化
2024年，数据团队将更加依赖于丰富且可操作的元数据来挖掘数据的价值。随着非结构化数据的持续增长，商业价值不断提升，IT企业在管理涉及多种存储类型、位置和云的数字资产时，将面临越来越高的操作复杂性。在混合环境中跨越孤岛进行数据操作可能是一个手动且风险较高的过程，而不同存储类型之间的不兼容性使得这一过程更加困难。元数据具有解决这些问题的潜力，而机器生成的元数据和数据编排在获取数据洞察方面发挥着至关重要的作用。
克服数据引力“法则”，为混合云工作流提供强大动能
通过数据编排来维持数据的流动性，企业将能够更充分地挖掘其数据的价值。尽管许多平台能够处理结构化数据的编排并将其应用于数据分析应用和数据科学家中，还有一些平台擅长编排半结构化数据，但迄今为止，由于对数据引力概念的限制，非结构化数据的编排一直被认为是极度困难的。然而，现在通过数据编排系统，我们可以克服数据引力的限制，一个全新的数据洞察宇宙将被打开。科技行业将从中受益，围绕数据展开一系列新的高效法则。
成功解决数据孤岛难题
在2024年，企业将更广泛地采用并行全局文件系统，以真正实现数字化转型。传统上，文件系统被嵌套在专有存储层中，常常将其与企业的数据一同锁定在存储供应商的平台上。当企业尝试将数据从一个供应商的存储类型迁移到另一个供应商的存储类型，或者迁移到不同的位置或云时，都需要创建文件系统元数据和实际文件本质的新副本。文件副本的激增以及启动跨孤岛的复制管理所需的复杂性中断了用户访问，这是阻碍IT现代化和整合的一个关键问题。在单一数据中心的孤岛内，文件系统陷入了传统的供应商存储平台的范式，变得不太便利。然而，随着越来越多的企业迁移到云上，这个问题变得更加复杂，特别是对于那些拥有大量非结构化数据的企业，将所有文件完全迁移到云中通常是一项困难的任务。与传统的解决方案不同，一个高性能的并行全局文件系统可以跨越所有存储类型、来自任何供应商，并在一个或多个位置和云之间进行更为有效的操作。
超越ETL局限，赋能数据科学家高效工作
企业正在构建统一的全局数据环境，涵盖所有桌面、数据中心和云数据。这些企业的数据科学家不再需要执行复杂的ETL流程，以确保数据在不同系统和格式之间具备质量、一致性和兼容性。为了消除ETL的需求，企业需要强大的系统来确保这些问题得到妥善解决。随着ETL需求的消除，数据科学家将能够将更多的时间和资源用于分析和建模，而不是数据准备。经过消除多个复杂步骤（提取、清理和加载数据）后，数据管道将变得更加稳定。
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