推动人工智能和大数据增长的晦涩悖论
发布时间：2025年7月31日 来源：szf
快速阅读: 据《新堆栈》称，为提高数据处理效率，建议按需访问数据，避免高成本和长恢复时间。多团队需实时访问时，应安排在非高峰时段。系统应能快速调整资源，保持数据“热”状态，并与 Apache Spark 等平台无缝对接。
记者了解到，为了提高数据处理效率，避免传统方法导致的高昂成本和长时间的数据恢复问题，目前推荐采用按需访问数据的方式进行模型训练。对于多个团队需要频繁访问的数据集，例如数据科学团队和站点可靠性工程团队可能需要实时访问同一份日志数据，建议将模型训练安排在非高峰时段和周末。同时，解决方案应具备快速调整计算资源的能力，确保数据始终保持“热”状态，即高可用性，而非冷态或冻结状态，以保证高效的数据访问。此外，这些数据还应与模型训练平台，如 Apache Spark 生态系统，无缝对接。
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