在现代数据湖架构中，语义层发挥着至关重要的作用，它为数据添加了有意义的上下文，否则这些上下文将会丢失。这一层充当了现代数据湖处理层（数据仓库和查询引擎）中原始、未整理的数据与利用这些数据的工具和应用程序之间的桥梁。这项服务对于人工智能尤其有用，因为这些关系和模式对于训练准确的模型至关重要。强大的语义层确保数据干净且经过整理，随时可以用于模型训练。如果需要进一步的特征工程，语义层可以为特征存储提供数据，以便在其中共享工程特征。

问题在于，要使通用的语义层真正扎根，整个组织都需要发展到使用其语义 - 工具链中的每个工具都需要与该语义层紧密耦合。如果只有少数数据源使用语义层，那么您又回到了原点，需要另一个工具来进行管理。因此，选择合适的工具至关重要。这篇博文提供了对旨在用于或与现代数据湖配合良好的工具的高级概述。

语义层的作用

语义层通过提供数据视图来增强现代数据湖，其中许多复杂性已被抽象化。此层中数据产品的关键功能包括

• 元数据管理：此功能对数据资产进行编目，跟踪其来源、格式、使用情况以及随时间的变化。在人工智能领域，元数据管理对于理解数据血缘至关重要——这是训练和改进机器学习模型的关键因素。准确的元数据确保人工智能系统获得可靠的数据，从而促进更好的预测和洞察。
• 数据治理和安全：语义层是执行数据访问策略和保护敏感信息的地方。这些功能对于维护符合现代数据保护法规至关重要。在人工智能的背景下，强大的治理和安全对于管理人工智能应用程序的伦理影响和防止未经授权访问人工智能模型至关重要。合成数据方面的最新创新也在数据治理方面取得了进步，它使数据共享成为可能，而不会危及敏感信息。
• 质量和一致性：此功能确保整个组织的数据一致且高质量，这对于可靠的人工智能操作至关重要。人工智能系统需要高质量的数据来避免“垃圾进，垃圾出”的困境，其中不良的输入数据会导致有缺陷的输出。通过减少冗余和增强数据可靠性，语义层支持更准确、更有效的人工智能分析。

此层中的一些产品专门从事一项特定功能，而另一些产品则声称提供一套工具来解决多个问题。需要指出的是，虽然对象存储可以支持各种数据，但通常语义层中的产品只能对结构化数据进行操作。

语义层应用示例

1. Amundsen：Lyft 开发的开源数据发现和元数据引擎。Amundsen 有助于索引数据集、管理元数据以及提供用于跨现代数据湖发现数据的搜索界面。它与 Delta Lake 和 Apache Iceberg 等开放式表格格式集成。
2. DataHub：用于发现、自动化和操作数据资产的开源元数据平台。DataHub 支持元数据收集和搜索功能，并与开放式表格格式集成，以提供对数据血缘和使用情况的可见性。
3. DBT（数据构建工具）：一种数据转换工具，允许数据分析师和工程师更有效地转换其仓库中的数据。它可以与开放式表格格式一起使用，并确保数据转换得到记录和版本控制。
4. Apache Atlas：一套可扩展且可扩展的核心基础治理服务，使企业能够在开放式表格格式数据仓库中有效且高效地满足其合规性要求。Atlas 提供元数据管理和治理功能。
5. Collibra：一个用于数据治理、编目和数据质量管理的数据智能云平台。Collibra 与开放式表格格式集成，并帮助管理数据策略、跟踪数据血缘，以及确保数据质量和合规性。

与其他工具良好配合

无论您为语义层选择哪个工具，为了使其成功，都需要在整个组织的数据生态系统中进行全面集成。通过采用统一的数据策略，组织可以提高其语义层的有效性，确保所有数据源都为一个连贯且治理良好的数据环境做出贡献。

成功集成的部分要求工具链中的所有工具都在云运营模型下设计。这意味着，无论您的工具位于何处，私有云、公有云还是边缘，它都具有可扩展性、高性能，并且专为现代工作负载而构建。此工具链的一个很好的基础部分是使用高性能、Kubernetes 原生对象存储（如 MinIO）构建的现代数据湖。

湖泊中的上下文

语义层是现代数据湖架构的重要组成部分。它不仅简化了数据管理，还增强了数据的安全、质量和可用性；这是成功实施人工智能的关键特征。通过此架构，组织可以确保其现代数据湖不仅仅是信息的存储库，而是推动业务增长和创新的宝贵资产。如果您有任何疑问或想让我们了解您的架构，请发送邮件至hello@min.io或通过我们的Slack频道告知我们。