AI 的数据瓶颈越来越严重 – 这里有一种新的解决方法

快速阅读: 据《黑客 Noon》称，满足多样化数据迁移需求，支持实时流式与批量导入，简化非结构化数据转换，确保端到端数据质量，助力高效数据管理。

满足不断增长的数据迁移需求：用户需求持续扩展，包括从各种向量数据库、传统搜索引擎（如**Elasticsearch**和**Solr**）、关系型数据库、数据仓库、文档数据库，甚至**S3**和数据湖中迁移数据。

支持实时流式数据处理和离线批量导入功能：随着向量数据库功能的不断扩展，用户需要支持实时流式数据处理和离线批量导入功能。

简化非结构化数据转换过程：与传统ETL不同，转换非结构化数据需要AI模型的强大支持。迁移服务结合**Zilliz云管道**，可以将非结构化数据转换为嵌入向量并完成数据标注任务，显著降低数据清洗成本和操作难度。

确保端到端数据质量：在数据集成和同步过程中，数据丢失和不一致性问题很常见。迁移服务通过强大的监控和告警机制应对可能影响数据质量的潜在问题。

(以上内容均由Ai生成)