数据编排

数据编排是指在不同系统、管道和环境之间自动协调、转换和传输数据。它有助于确保数据得到收集、标准化和治理，并可靠地交付给分析工具、应用和AI工作负载。

什么是数据编排？

数据编排负责管理整个数据生命周期，涵盖从数据摄取和转换，到在数据湖、数据仓库、运营系统和AI管道中的激活与交付。它通过自动化工作流取代人工交接和孤立的脚本，确保数据在分布式环境中始终准确、及时且格式一致。

数据编排、数据集成与ETL的区别

数据集成将多个来源的数据整合在一起，但通常侧重于连接性。ETL工具提取、转换数据并将其加载到目标系统中，通常采用批处理模式。

数据编排协调所有数据工作流，包括批处理、流式处理、多云、分析和AI工作流，确保它们按正确顺序运行，并具备质量保障、治理和监控机制。

现代数据栈依赖数据编排

随着组织不断拓展多云部署、实时分析和AI驱动的应用，数据量和数据处理速度已超出人工流程的处理能力。数据编排可确保管道持续向下游系统交付高质量且经过治理的数据，以供处理。

AI编排以数据编排为基础

数据编排是数据管理的基础，涵盖数据工作流、数据收集、数据清理以及可用数据的迁移。AI编排将数据编排扩展至整个机器学习（ML）生命周期，包括协调特征流水线（专为预测而构建）、模型训练（资源调度和数据集管理）、模型部署、监控模型漂移和准确率，以及用于重新训练或调优的反馈循环。

数据编排为何重要？

数据编排可为企业带来多项优势：

1. 提高数据可靠性和质量：对不同来源的数据进行标准化，实施治理策略，并确保数据以一致的方式交付至分析和AI系统。
2. 加速数据和AI管道：自动执行工作流排序和错误处理，减少人工工程工作量。
3. 支持实时洞察：原生支持流式和事件驱动型工作流，助力快速决策。
4. 加强治理与合规：利用元数据进行跟踪（来源、修改和进度）、记录数据血缘（审计跟踪）以及实施访问控制（强制执行），帮助团队满足监管和安全要求。
5. 随多云和混合环境灵活扩展：跨分布式架构编排数据，无需采用传统且脆弱的点对点旧系统集成。

数据编排如何运作？

数据编排通常分为四个阶段：

1. 摄取和收集数据：连接数据库、SaaS系统、日志、API、IoT设备和流式处理平台。

2. 转换并标准化数据：对数据执行架构验证、清理、规范化、扩充和质量检查。

3. 激活并交付数据：将处理后的数据路由至数据湖、数据仓库、BI工具、运营系统以及AI/ML管道。

4. 监控工作流、排查问题并进行优化：跟踪性能、数据血缘、数据新鲜度和管道运行状况。

数据编排系统的关键组件包括：

• 用于管道排序的工作流引擎
• 连接器和集成框架
• 元数据管理和血缘追踪
• 质量检查和策略执行
• 可观测性和日志记录
• 错误处理和重试

F5如何处理数据编排？

F5通过强化数据和AI管道所依赖的底层流量、API及可观测性基础架构，帮助组织安全、可靠且规模化地运行经过编排的数据和AI管道。

安全且受治理的数据交付：AI数据管道依赖API、服务和分布式存储系统。F5通过内联检查、API治理、基于角色的访问控制（RBAC）和加密流量管理来保护这些路径，确保敏感数据在混合云和多云环境中安全传输。

经过优化的高性能连接：数据编排通常跨越多个网络、云和应用。F5 Application Delivery and Security Platform (ADSP)提供高带宽路由、负载均衡和性能优化，以尽可能降低延迟并防止管道出现瓶颈。

AI治理与模型感知型保护：F5 AI Guardrails通过监控应用与AI模型之间的请求、响应和数据流，实时实施策略控制。它可防止数据泄露、阻止不安全流量，并确保仅允许合规的交互。

数据和AI管道的统一可见性：F5 AI Assistant提供跨环境可观测性，通过分析日志、沿袭关系、遥测和策略数据，识别分布式管道中的瓶颈和性能问题。

实施数据编排的优势

数据编排可带来显著的运营和战略优势：

• 效率：自动执行重复的手动数据工程任务，例如数据摄取、转换和管道调度，从而减少工作量，让团队能够专注于分析和开发等其他工作。
• 速度：确保数据在各系统间持续流动，支持实时分析和高速管道，并让业务和AI工作负载更快获取关键洞察。
• 可靠性：强制实施架构一致性、质量检查和自动重试逻辑，从而减少影响分析和模型性能的数据错误、管道问题及下游中断。
• 可扩展性：提供统一的编排层，可在混合云和多云环境中协调数百乃至数千条管道。随着数据量和数据处理速度不断增长，编排可确保可预测的管道性能。

企业数据编排用例

企业将数据编排应用于广泛的运营和分析工作流：

• 实时分析和仪表板：协调来自应用、IoT传感器和交易的流式数据，提供即时洞察
• 客户与个性化平台：汇总来自CRM、网站交互、支持系统和营销工具的数据，提供统一的客户档案数据。
• 欺诈检测和风险评分：将事件日志、交易、用户行为和第三方数据同步到近实时检测模型中。
• 供应链可视性与优化：编排来自物流系统、库存数据库和物联网设备的数据，用于预测和路线优化。
• AI/ML特征流水线：在ML工作流中构建、验证特征数据，并将其传输到训练和推理环境。
• 监管报告：自动完成符合合规要求的数据准备工作，用于审计、财务报告及其他行业监管报送。

数据编排在数据治理中的作用

数据编排通过将控制措施直接嵌入数据生命周期来加强治理：

• 沿袭关系：跟踪数据从源系统开始、经过所有转换步骤的完整路径，为审计、调试和调查模型结果提供必要的可见性。
• 访问控制：在整个管道中实施权限、RBAC和最小权限规则，确保用户和系统仅与其获授权访问的数据交互。
• 审计跟踪：详细记录数据移动、转换、审批和策略，明确责任归属，并支持合规认证。
• 支持隐私法规：自动执行数据掩码、令牌化、个人身份信息（PII）删除请求（例如GDPR）和保留策略等检查。编排可确保所有管道和系统以一致的方式处理敏感数据。

AI编排的定义与范围

AI编排涵盖对机器学习和AI系统开发、部署及维护所涉及全部要素的监督、管理和自动化。它通过处理特征流水线、训练流程、模型打包、部署、监控和改进，将数据编排扩展至整个AI生命周期。

AI编排涵盖混合云和多云环境中的机器学习运维（MLOps）工作流、模型治理、运营可观测性、基础设施就绪情况和策略执行。

AI编排系统的关键组件

AI编排系统对机器学习生命周期的各个阶段进行标准化和自动化：

• 数据和特征流水线：准备、验证数据特征并将其交付至训练和推理环境（确保数据优质且为最新数据）。
• 训练编排：调度训练作业、配置计算资源（GPU/CPU）、管理分布式训练环境调度，并跟踪模型训练。
• 模型部署：自动执行模型打包、版本管理、测试发布、部署和路由，为实时推理提供支持。
• 监控和性能分析：跟踪模型漂移、准确性、延迟、资源使用情况和输入数据变化，确保生产环境的可靠性。
• 反馈循环：捕获预测结果、实际结果、用户交互和模型遥测数据，以支持重新训练、调优和持续学习。

实施AI编排的主要优势

AI编排可简化并增强企业AI运营：

• 可重复的AI交付：标准化工作流可减少临时脚本和手动流程，使AI开发与部署保持一致且可预测，并避免人为错误。
• 受治理的AI运营：提供模型沿袭、审批、数据使用和版本管理的可见性，确保以负责任且合规的方式开展AI活动。
• 可靠且可用于生产环境的管道：确保模型以稳定的性能和适当的延迟运行，并通过自动化监控防止故障。
• 更快的迭代周期：简化再训练、验证和部署流程，加快创新，并缩短AI功能的价值实现时间。
• 可扩展的多模型运维：协调不同云、边缘位置和计算环境中的工作负载，为AI产品组合提供支持。

AI编排平台与通用工作流自动化的对比

AI编排平台专为机器学习和生成式AI而构建；它们能够理解模型生命周期要求，提供针对模型的监控，支持分布式训练，并落实AI安全与合规要求。

通常包括以下功能：

• 特征存储集成
• 模型沿袭关系和版本控制
• GPU和加速器调度
• 漂移检测和自动重新训练
• 策略和治理控制
• 推理流量管理

另一方面，通用工作流自动化涵盖传统工作流引擎（例如业务流程管理系统、调度程序等）。这些引擎可自动执行业务流程，但不具备机器学习能力，无法跟踪训练、监控模型漂移、管理GPU基础设施，也无法实施模型专属治理。

AI编排在企业中的用例及其对数字化转型的影响

企业利用AI编排，将AI项目从概念验证阶段扩展到规模化应用：

• 跨业务部门自动部署模型：支持一致地推广采用欺诈检测模型、定价引擎或需求预测模型的解决方案。
• 实时个性化与推荐：管理数据摄取、训练更新和推理端点，以规模化提供个性化体验。
• 预测性维护和物联网分析：管理流式数据和推理管道，以检测异常、预测故障并优化性能。
• 对话式AI和生成式应用：编排数据库、检索管道、提示词治理和模型服务，为客户运营提供支持。
• 企业AI转型：AI编排为可重复、合规且受治理的AI工作流奠定基础，使组织能够在各项业务流程中实现AI运营化，而不只是将其用于孤立的系统。

AI编排中的治理与合规

AI编排将治理机制直接嵌入模型运营，确保企业AI保持安全、可问责且合规。

• 数据跟踪：监控数据集、特征、转换过程和数据源，防止未经授权的使用，并确保审计可追溯。
• 模型跟踪：记录模型版本、训练数据、配置、性能、审批和部署历史，确保透明度并满足监管合规要求。
• 跟踪决策：记录推理输出、解释和决策，以便全面审查模型影响、偏差和公平性。
• 策略和访问控制：应用基于角色的权限、数据掩码和API治理，确保只有获得授权的系统和用户才能与模型或敏感数据交互。
• 法规合规准备：通过确保整个AI生命周期的可审计性和可追溯性，支持遵守以AI为重点的法规（例如《欧盟人工智能法案》（EU AI Act）、美国国家标准与技术研究院《人工智能风险管理框架》（NIST AI RMF）或行业特定法规）。

数据编排｜常见问题

什么是数据编排？它如何逐步运作？

数据编排可自动完成数据在分布式系统之间的移动、转换和交付。通常包括以下4个步骤：

1. 从数据库、SaaS应用、日志、流式传输服务和API中摄取并收集数据。
2. 使用验证、规范化、扩充和格式化规则转换并标准化数据。
3. 激活数据并将其交付至数据仓库、数据湖、应用程序、分析平台和机器学习系统。
4. 通过跟踪数据新鲜度、质量、血缘和运行状况，监控并优化管道。

数据编排与数据集成和ETL工具有何不同？

数据集成用于连接系统；ETL工具负责提取、转换和加载数据，通常采用批处理方式。数据编排则跨批处理、流处理、云和AI环境管理这些工作流，并通过适当的治理、质量检查和监控，确保管道可靠运行。

数据编排系统的关键组件有哪些？

典型的编排平台包括：

• 用于调度和依赖项管理的工作流引擎
• 用于数据摄取的连接器和集成框架
• 用于跟踪数据的元数据和数据血缘解决方案
• 质量验证和策略执行
• 流水线性能的可观测性和日志记录
• 错误处理和重试逻辑

数据编排能为企业带来哪些主要优势，适用于哪些用例？

主要优势包括提高效率、更快获得洞察、提升可靠性，以及在混合环境中实现可扩展性。应用场景包括实时仪表板、客户系统、欺诈检测、供应链分析、监管报告，以及AI/ML训练管道。

什么是AI编排？它与数据编排和MLOps有何关系？

AI编排通过协调将数据转化为模型并将模型投入生产的各个组件，管理机器学习的整个生命周期，包括数据准备、训练、部署、监控和改进。它与MLOps协同工作，以增强治理、自动化和生命周期跟踪。

常见的数据和AI编排工具及平台有哪些？

常见的数据编排工具包括Apache Airflow、Dagster、Prefect和云原生调度器。AI编排平台包括MLflow、Kubeflow、Vertex AI Pipelines、SageMaker Pipelines、Databricks Workflows以及专用MLOps解决方案。大多数企业会组合使用这些工具和平台，以适配其数据技术栈、云服务提供商和/或模型策略。

实施AI编排面临哪些主要挑战？团队应如何应对？

挑战包括数据碎片化、训练不一致、缺乏数据血缘可见性、手动部署、模型漂移和偏差，以及合规问题。团队可以通过采用标准化流水线、实施数据血缘和可观测性工具、自动化部署、执行治理策略，并在整个生命周期内持续监控来应对这些挑战。

数据和AI编排如何支持治理与合规？

通过跟踪数据沿袭、访问控制、数据转换、审计跟踪以及模型数据使用情况的验证，将治理融入工作流。在AI编排中，这包括跟踪模型版本、数据、决策和性能，以支持透明度和合规性。

对于刚开始接触数据和AI编排的企业，应从何处着手？

组织应先从少数影响较大的管道入手，例如关键特征管道或分析工作流，然后逐步扩展。尽早建立集中的元数据、数据血缘和质量控制机制，有助于降低复杂性。团队还应评估与其云战略相契合的编排工具，并为数据和AI工作负载采用可扩展的治理框架。

F5如何提供帮助

随着企业扩展实时分析、部署更大规模的模型并采用多云环境，数据和AI编排对于现代战略至关重要，可确保管道可靠且自动化。它能够保障数据正确流动、输入数据质量以及AI行为的一致性。成功离不开强大的基础设施，包括数据网络、安全和交付技术。如果缺乏弹性的流量处理能力、安全的端点和可见性，即使是先进的平台也难以应对高负载。

编排离不开坚实的基础。弹性流量管理支持数据和模型服务灵活扩展。API安全可确保治理并保护敏感数据。统一可观测性提供跨环境洞察，涵盖性能、漂移、错误和行为，帮助团队更有信心地运行管道。

企业应思考：管道在负载下是否可靠？治理是否一致？能否跨云追踪问题？网络、安全和交付团队是否与数据和AI保持协调？如果答案是“否”或“不确定”，建议重新审视编排和基础设施，将二者视为一个统一系统。

了解详情，请访问f5.com。