У грудні 2024 року стратегія корпоративних даних визначається поєднанням генеративного ШІ, архітектури Data Lakehouse та критичних вимог до кіберстійкості. Згідно з NIST AI 600-1 (Artificial Intelligence Risk Management Framework), розробка ШІ-рішень вимагає суворого управління ризиками, що безпосередньо впливає на вибір архітектури даних.
Інтеграція ШІ та RAG
Системи Retrieval-Augmented Generation (RAG) виступають містком між LLM та корпоративними архівами. Наприклад, велике виробниче підприємство впроваджує RAG для пошуку в технічній документації. Коли інженер надсилає запит, система використовує векторний індекс для знаходження релевантних розділів інструкції. Проте, якщо архітектура не забезпечує актуальність індексів через Data Observability, модель може надати застарілі дані про технічне обслуговування, що створює ризик аварії.
Tradeoffs у Lakehouse
Архітектура Lakehouse (наприклад, на базі Apache Iceberg) пропонує компроміс між гнучкістю Data Lake та структурованістю Data Warehouse. Головний trade-off — вартість зберігання метаданих і виконання compaction проти швидкості аналітичних запитів. У 2024 році ефективність FinOps стала критичною: без контролю за кількістю snapshot у Iceberg, витрати на хмарне сховище можуть суттєво зрости, не додаючи бізнесової цінності.
Відновлення та стійкість
Кіберстійкість у 2024 році вимагає розділення фізичного бекапу та логічних snapshot у Lakehouse. У разі кібератаки, відновлення лише табличних snapshot може бути недостатнім, якщо порушено метадані каталогу. Підприємствам слід забезпечувати незалежну інфраструктуру відновлення, що відповідає принципам керування даними, описаним у NIST AI 600-1, для гарантування цілісності та безпеки під час будь-якого аварійного сценарію.
Автор матеріалу