你是一個程序員，如果最近面試的時候，面試官問你，怎么在AI時代下設計一個數(shù)據(jù)平臺，你會怎么回答？

不要懷疑，他只是想在你答不出來的時候，將他在騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會上，聽到的 Data Platform 數(shù)據(jù)平臺解決方案，再講一遍給你聽而已。

我來搶答一下。

構建數(shù)據(jù)湖

數(shù)據(jù)平臺，最重要的是數(shù)據(jù)。AI時代下，視頻，文本，音樂等一系列文件數(shù)據(jù)，都需要在一個統(tǒng)一的存儲池上存儲和處理，這個地方就是對象存儲COS。

對象存儲可以提供海量結構化、非結構化、半結構化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲，構成了龐大的數(shù)據(jù)存儲中心，這就是所謂的數(shù)據(jù)湖。

使用數(shù)據(jù)萬象處理數(shù)據(jù)

有了數(shù)據(jù)湖之后，我們需要對數(shù)據(jù)進行批量處理與管理，這部分能力在Data Platform上叫數(shù)據(jù)萬象。

它包含Data Engine和MetaInsight雙引擎。

Data Engine提供圖片極智壓縮、圖片數(shù)字水印，視頻邊轉邊播等工作流批量處理能力。

處理完成后，在AI大模型能力的加持下，MetaInsight提取文件特征，生成多維云端索引，實現(xiàn)文搜圖，圖搜圖等一系列跨模態(tài)分析能力。

數(shù)據(jù)加速器 GooseFS

數(shù)據(jù)加速器 GooseFS 能夠大幅提升數(shù)據(jù)訪問性能，加速從存到用的最后一公里。

當業(yè)務需要從海量數(shù)據(jù)中通過計算任務提取有效信息，訓練模型的時候，使用 GooseFS 可以更高效地訪問到目標數(shù)據(jù)。GooseFS 可以通過將數(shù)據(jù)調度到本地計算節(jié)點，大大提升數(shù)據(jù)讀寫能力，大大縮短大數(shù)據(jù)任務和模型訓練時間，效率拉滿！

使用日志服務監(jiān)控數(shù)據(jù)平臺

怎么監(jiān)控數(shù)據(jù)平臺的運行過程呢？自然是通過日志啦，使用日志服務CLS可以集中采集、監(jiān)控平臺日志。

CLS還可以使用SQL對日志進行統(tǒng)計分析，比如COS文件訪問分布、模型訓練成功率、任務執(zhí)行耗時變化等等。最妙的是CLS還可以通過混元大模型智能生成SQL語句，各種統(tǒng)計分析So Easy！

以上只是 Data Platform 數(shù)據(jù)平臺解決方案的一小部分能力。