基于 WuTongDB 构建可信 AI 数据底座的技术解决方案

引言

这二年的人工智能 (AI) 技术飞速发展，正在深刻改变各行各业，其应用范围从自动化决策、个性化推荐、各种Agent、各种图像、视频的自动化生成，甚至到复杂的科学、医学等行业的深度应用，展现出巨大的潜力。然而，AI 系统在带来机遇的同时，也伴随着潜在的风险，例如算法偏见、缺乏透明度、数据滥用等问题，这些都对 AI 系统的可信度提出了严峻挑战。构建可信 AI 已成为全球共识，其核心在于确保 AI 系统在整个生命周期中合法、合乎道德且技术稳健，这在国内尤其重要与看中。

数据是 AI 的基石，AI 模型的性能、公平性和可靠性在很大程度上取决于训练和应用数据的质量、管理和治理水平。因此，构建一个坚实、可靠且符合可信原则的数据底座，对于发展和部署负责任的 AI 系统至关重要。这一数据底座不仅需要高效处理和存储海量数据，更要融入数据治理、安全保障、隐私保护、透明可追溯等机制。

梧桐数据库 (WuTongDB) 作为一款由中国移动自主研发的云原生分布式分析型数据库，凭借其在数据处理性能、可扩展性、以及对本土化生态的适应性方面的特点，为构建可信 AI 数据底座提供了一种具有潜力的选择。本方案在深入可信 AI 数据底座的核心需求，结合 WuTongDB 的架构特性与功能，探讨如何基于 WuTongDB 构建一套满足可信 AI 要求的数据底座技术解决方案，并展望其未来的发展方向。报告将涵盖数据治理、数据质量、数据安全、数据血缘、MLOps 集成以及透明度与可解释性等关键方面。

可信 AI 数据底座的核心要素

构建可信 AI 数据底座，意味着数据基础设施本身及其承载的数据管理实践，必须全面支持 AI 系统的可信目标。综合业界权威机构的指导原则，一个可信 AI 数据底座应具备以下核心要素：

健全的数据治理与问责机制

• 数据治理是确保数据在其整个生命周期内得到妥善管理和负责任使用的基础。它涉及明确的数据所有权、职责分配、策略制定（如数据访问、使用、保留策略）和合规性监控。对于 AI 数据底座而言，这意味着需要建立清晰的流程，规定谁可以访问数据、如何使用数据进行模型训练与评估、以及如何处理和存储 AI产生的数据（如模型参数、预测结果）。问责机制则确保在 AI 系统出现问题或造成不良影响时，能够追溯责任并采取纠正措施。数据底座需要提供充分的审计和日志功能，以支持这种问责。

高标准的数据质量与完整性

• AI 模型的性能高度依赖于输入数据的质量。低质量的数据，如不准确、不完整、不一致或含有偏见的数据，可能导致 AI 模型产生错误的结论或歧视性的结果。因此，数据底座必须具备强大的数据质量管理能力，包括数据校验、清洗、去重、异常检测和持续监控机制。确保数据的完整性，即数据在存储、传输和处理过程中不被意外或恶意篡改，同样至关重要。

严格的数据安全与隐私保护

• AI 系统通常需要处理大量数据，其中可能包含个人身份信息 (PII) 或其他敏感数据。数据底座必须提供强大的安全保障，防止未经授权的访问、数据泄露和恶意攻击。这包括数据加密（静态和动态）、访问控制、身份认证、安全审计等功能。隐私保护是可信 AI 的核心原则之一，数据底座应支持隐私增强技术 (PETs)，如差分隐私、同态加密、联邦学习等，或至少能与这些技术有效集成，以在数据使用过程中最大限度地保护个人隐私。

透明的数据血缘与可追溯性

• 为了理解和信任 AI 系统的决策过程，了解其所用数据的来源、转换过程和依赖关系至关重要。数据血缘提供了这种端到端的可见性，追踪数据从产生到消费的全过程。一个可信的 AI 数据底座应能记录和展示清晰的数据血缘，包括原始数据来源、数据清洗和转换步骤、特征工程过程以及这些数据如何被用于训练特定的 AI 模型版本。这种可追溯性对于问题排查、影响分析、合规审计以及提升 AI 系统的可解释性都不可或缺。

敏捷的 AI/ML 生命周期支持

• AI 模型的开发和部署是一个迭代的过程，涉及数据准备、模型训练、评估、部署和持续监控。数据底座需要与 MLOps (机器学习运维) 工具链紧密集成，以支持整个 AI/ML 生命周期的敏捷高效运作。这包括支持数据版本控制、特征存储、模型版本管理、以及监控数据漂移和模型衰减等能力。通过自动化和标准化数据相关的流程，可以加速模型迭代，提高模型质量，并确保部署的可靠性。

促进公平性与偏见缓解

• AI 系统可能因训练数据中存在的历史偏见或算法设计缺陷而产生不公平或歧视性的结果。数据底座在促进 AI 公平性方面扮演着关键角色。它需要支持对数据进行分析以识别潜在偏见，提供工具和方法来缓解这些偏见（如通过数据增强、重采样或算法调整），并能够存储和管理与公平性评估相关的元数据和指标。确保数据收集和标注过程的多样性和包容性也是数据层面缓解偏见的重要环节。

增强的可解释性与透明度

• “黑箱”AI 模型因其决策过程难以理解而备受诟病。提升 AI 系统的可解释性 (Explainable AI, XAI) 是建立信任的关键。数据底座可以通过存储和管理 XAI 方法产生的解释信息（如特征重要性、SHAP 值、LIME 解释等）来支持可解释性。此外，全面的元数据管理和 AI 资产目录服务能够提升整个 AI 系统的透明度，帮助用户理解数据、模型和实验之间的关系。

这些核心要素共同构成了可信 AI 数据底座的基石，为开发和部署负责任的、以人为本的 AI 系统提供了坚实的数据支撑。

WuTongDB：架构、特性与潜力分析

梧桐数据库 (WuTongDB) 是中国移动信息技术中心打造的一款分布式 OLAP 数据库。它在设计上充分考虑了大数据时代对数据处理能力、可扩展性和可靠性的高要求，并在多个方面展现出其作为可信 AI 数据底座核心组件的潜力。

核心架构

• WuTongDB 采用了先进的存算分离架构，这一设计使得计算资源和存储资源可以独立扩展，提高了资源利用率和系统弹性。其架构主要包括接入层、服务层、计算层、存储层和基础设施层。
• Master 节点与 Segment 节点: 系统由 Master 节点和多个 Segment 节点组成。Master 节点负责SQL解析、查询优化、生成执行计划，并通过 Dispatcher 将任务分发到 Segment 节点。Segment 节点则负责执行具体的计算任务和数据存取。WuTongDB 支持多活 Master 节点和负载均衡，以提升高可用性和并发连接数。
• 元数据管理: 元数据存储基于分布式、多副本、高可用架构。元数据描述了数据结构（如表、列、数据类型、约束）、帮助进行数据管理、优化查询并支持数据集成。

数据管理与存储特性

• 多种存储引擎支持: WuTongDB 支持可插拔的存储机制，包括其自研的 HTAP 分布式存储 Magma、HDFS 以及 S3 等对象存储

  这种灵活性使其能够适应不同的数据存储需求和场景。

  • Magma 存储引擎: Magma 是为解决 HDFS 在数据更新和删除方面的不足而开发的分布式存储引擎，它直接操作本地文件系统，支持对表数据的更新和删除操作，并通过 Raft 协议实现数据复制以保证高可用，采用多版本并发控制 (MVCC) 实现事务性。Magma 支持结构化表数据、主键和非主键索引，采用行列混合存储格式以优化 OLAP 查询性能。
  • HDFS 与 S3 支持: WuTongDB 可以与 HDFS 和 S3 等主流大数据存储系统集成，支持对存储在这些系统中的数据进行读写操作，例如通过外部表的形式访问 S3 上的 TEXT, CSV, ORC 等格式的数据。

• 湖仓融合能力: 通过对多种异构存储的关联查询能力，WuTongDB 可以帮助企业构建湖仓一体的数据平台，打破数据孤岛，实现数据在不同存储系统间的透明访问和联合分析。

查询处理与优化

• 向量化计算引擎: WuTongDB 实现了向量化计算引擎，利用 SIMD指令并行处理数据，相比传统 MPP 数据库，其数据处理性能可提升5到10倍。这对于需要快速分析海量数据的 AI 应用场景至关重要。
• 基于代价的优化器 (CBO): WuTongDB 采用了 CBO 技术。CBO 通过分析查询的代价（如 I/O、CPU 消耗），并结合数据库的统计信息（如表行数、列基数等），为查询生成最优的执行计划，从而显著提高查询效率。定期更新统计信息是保证 CBO 性能的关键。
• SQL 兼容性: WuTongDB 兼容 SQL 标准及 Oracle/MySQL 的常用函数，并提供 JDBC/ODBC/PSQL 等多种接入方式，方便现有应用迁移和各类 BI 及 ETL 工具的集成。

安全特性

• WuTongDB 提供了一系列安全机制来保障数据安全 ：
  • 加密算法: 支持 MD5、SHA、SM4 等多种加密算法。
  • 数据加密: 提供透明数据加密和列级加密/解密功能。
  • 访问控制: 支持用户和 IP 黑白名单配置。
  • 认证机制: 支持多 HDFS 集群的 Kerberos 认证、LDAP 认证。
  • 权限管理: 支持 Ranger 权限控制。
• 这些安全特性为构建符合合规要求的数据环境提供了基础保障。

可扩展性与高可用性

• 弹性伸缩: 基于云基础设施部署和动态资源申请能力，结合存算分离架构，WuTongDB 的计算和存储层均可独立按需弹性伸缩 Master 节点和计算节点的无状态设计支持分层扩展。
• 高并发: 通过多活 Master 节点设计和元数据独立存储，Master 节点可以无状态灵活扩展，结合计算节点的扩展，集群可支持上万并发连接。
• 高可用: 存算分离架构使得在集群扩容或节点故障时，数据与计算资源解耦，保障业务高可用。元数据和 Magma 存储均采用多副本机制确保数据可靠性。

国产化与生态兼容

• WuTongDB 是中国移动自主研发的产品，通过了信创测试，具备安全可控的特性。它支持国产操作系统和服务器，并兼容主流厂商的云生态。这对于在关键领域构建自主可控的 AI 数据底座具有重要意义。

基于 WuTongDB 构建可信 AI 数据底座的技术方案

基于 WuTongDB 的现有能力和可信 AI 数据底座的核心要素，本节将详细探讨如何利用 WuTongDB 构建一个全面的技术解决方案，以支撑可信 AI 的发展。这套方案不仅关注 WuTongDB 的直接应用，也探讨了必要的扩展和集成策略。

数据治理体系构建

• 基于 WuTongDB 的数据资产管理与元数据驱动治理

  • WuTongDB 的元数据管理功能为数据治理提供了基础。元数据描述了数据的结构、类型、约束等信息，是理解和管理数据资产的前提。为了支持 AI 场景，需要扩展元数据的范围，不仅包括物理层面的表、列信息，还应涵盖逻辑层面和 AI 特有的元数据，例如：
    • 数据集元数据: 来源、采集时间、标注信息、质量评估、偏见分析结果。
    • 特征元数据: 定义、计算逻辑、版本、业务含义、与原始数据的关联。
    • 模型元数据: 算法类型、超参数、训练数据集版本、性能指标、部署状态。
    • 实验元数据: 实验目的、配置、代码版本、运行环境、结果。
  • 通过在 WuTongDB 中设计专门的元数据表或集成专业的元数据管理工具 (如 Alation)，可以构建一个统一的 AI 资产目录。这个目录能够清晰地展示各类 AI 资产及其相互关系，为数据发现、理解、使用和审计提供支持。元数据驱动的治理意味着治理策略（如访问控制、保留策略）可以基于元数据标签自动或半自动地应用，提高治理效率和一致性。例如，可以根据数据的敏感性元数据自动应用加密或脱敏策略。
  • 建立清晰的数据所有权和管理责任制是数据治理成功的关键。WuTongDB 的权限管理机制可以与这些角色和责任相对应，确保数据资产在明确的授权下被访问和使用。

• 策略定义、执行与审计

  • 数据治理策略需要明确定义，例如数据访问权限、数据质量标准、数据保留期限、隐私保护规则等。WuTongDB 的安全特性，如基于角色的访问控制 (RBAC)（通过 Ranger 集成）、加密等，为策略执行提供了技术手段。

  • 对于 AI 特定的治理需求，例如模型公平性审计、可解释性要求，需要在数据底座层面预留接口和存储空间。例如，可以规定特定类型的模型在部署前必须提交公平性评估报告，并将报告和相关指标存入 WuTongDB 的元数据或专门的治理数据库中。

  • WuTongDB 的审计日志功能对于追踪数据访问和操作至关重要。虽然现有资料未详细说明 WuTongDB 自身的审计日志能力，但通用的数据库审计实践包括记录用户登录、DDL/DML 操作等。为满足可信 AI 的要求，审计日志应尽可能详尽，记录操作时间、用户、IP 地址、操作对象、操作类型和结果。这些日志应定期审查，以发现潜在的违规行为或安全风险。如果 WuTongDB 自身的审计功能不足，可以集成专业的数据库审计工具。

  • 下图展示了一个简化的数据治理流程，其中 WuTongDB 作为核心数据存储和元数据管理平台：

    

数据质量保障体系

• **WuTongDB 中的数据探查、清洗与校验机制 **
  • 高质量数据是可信 AI 的前提。WuTongDB 的 SQL 兼容性和分析能力可以用于数据探查，例如计算列的统计分布、识别缺失值、检测异常值等。通过编写 SQL 脚本或利用集成的 ETL 工具，可以在数据加载到 WuTongDB 或在库内进行数据清洗，例如：
    • 处理缺失值: 使用均值、中位数、众数填充，或基于模型预测填充。
    • 纠正错误值: 根据预定义的规则或参照主数据进行修正。
    • 去除重复值: 基于唯一标识符或相似度比较进行去重。
  • 数据校验规则（如数据类型、取值范围、格式约束）可以在数据加载前、加载过程中或加载后，通过 WuTongDB 的约束机制（如检查约束，尽管 Magma 表对列约束支持有限，但主键支持是有的）或外部校验程序实施。
  • 中国移动在其数据治理实践中也强调数据质量的六性：完整性、及时性、准确性、有效性、一致性、唯一性，这些原则应贯穿于基于 WuTongDB 的数据质量管理流程中。
• 持续数据质量监控与告警
  • 数据质量不是一次性的工作，而是需要持续监控的过程。可以在 WuTongDB 中定期运行数据质量检查脚本，将结果（如质量评分、问题数量）存储在专门的监控表中。通过对比历史数据，可以发现数据质量的变化趋势。
  • 当数据质量指标低于预设阈值时，应触发告警机制，通知数据管理员或数据治理团队及时处理。例如，如果某个关键特征的缺失值比例突然升高，或者新批次数据的分布与历史数据显著不同（可能预示数据漂移），都应触发告警。
  • WuTongDB 的高并发处理能力和对实时数据处理的支持 3，使其能够承载近实时的数据质量监控任务，这对于及时发现和响应数据质量问题至关重要。

多层次数据安全与隐私保护

• **WuTongDB 的原生安全特性应用 **
  • WuTongDB 提供了一系列基础安全功能，是构建可信数据底座安全防线的第一层 ：
    • 身份认证: 支持 Kerberos、LDAP 等认证方式，确保只有授权用户可以访问数据库。
    • 权限控制: 通过与 Ranger 等权限管理系统集成，可以实现细粒度的访问控制，限制用户对特定数据对象（库、表、列）的操作权限。
    • 数据加密: 支持对存储数据进行透明加密（TDE）和列级加密，保护静态数据的机密性。虽然未明确提及传输中加密，但这是标准安全实践，应通过 SSL/TLS 等协议保障。
    • 安全审计: 记录数据库活动，用于事后追溯和合规检查。
  • 这些原生安全特性需要根据最小权限原则进行细致配置，确保数据在各个环节都得到适当保护。
• 集成隐私增强技术
  • 对于涉及敏感个人信息的 AI 应用，仅靠传统的安全措施可能不足以满足隐私保护要求。隐私增强技术 (PETs) 旨在最大限度地减少数据暴露风险，同时保留数据效用。虽然 WuTongDB 本身可能不直接提供所有 PETs 功能，但其开放的架构和对多种数据格式的支持，使其可以与外部 PETs 工具或库集成。
  • 数据脱敏与匿名化: 在数据进入 WuTongDB 或在库内进行预处理时，可以应用数据脱敏技术（如屏蔽、泛化、扰动）来去除或模糊化 。
  • 差分隐私: 可以在数据采集阶段或在对 WuTongDB 中的数据进行查询分析时，引入差分隐私机制，通过添加噪声来保护个体信息不被泄露，同时保证统计分析结果的可用性。
  • 同态加密与安全多方计算: 对于需要在加密数据上进行计算的场景（例如，多方联合训练模型而无需共享原始数据），WuTongDB 可以作为加密数据的存储库。计算过程则由专门的同态加密库或安全多方计算平台完成，WuTongDB 负责数据的安全输入和输出。联邦学习是另一种重要的 PET，它允许在不移动数据的情况下训练模型，WuTongDB 可以管理本地节点的数据。
  • 实现这些集成需要仔细设计数据流和接口，确保 PETs 的有效性和整个系统的性能。
• 符合性与合规性保障
  • 可信 AI 数据底座必须满足相关的法律法规要求，如 GDPR、CCPA 以及中国的《个人信息保护法》、《数据安全法》等。WuTongDB 的安全特性和审计能力，结合完善的数据治理策略和 PETs 的应用，有助于满足这些合规要求。
  • 例如，数据血缘追踪可以帮助证明数据的合法来源和处理过程；数据加密和访问控制是数据安全合规的基本要求；数据主体权利响应（如访问权、删除权）则需要数据底座能够快速定位和管理相关数据。
  • WuTongDB 通过了信创测试，表明其在国产化和自主可控方面的努力，这对于满足特定行业的合规要求也具有积极意义。

端到端数据血缘追踪

• WuTongDB 在数据血缘构建中的角色

  • 数据血缘对于理解数据如何流动、转换以及对 AI 模型产生影响至关重要。WuTongDB 作为核心数据存储和处理平台，是构建数据血缘的关键节点。
  • 元数据是基础: WuTongDB 的元数据记录了表、列的定义和结构。通过解析 SQL 查询日志（如果 WuTongDB 提供详细的查询日志，或者通过集成 Query Log Ingestion (QLI) 类似的机制），可以分析数据转换逻辑，从而构建表级血缘和列级血缘 。
  • ETL/ELT 过程: 当数据通过 ETL/ELT 工具加载到 WuTongDB 或在 WuTongDB 内部进行转换时，这些工具通常会记录转换的元数据。将这些元数据与 WuTongDB 的元数据相结合，可以更完整地描绘数据血缘。
  • 虽然 WuTongDB 本身可能没有提供开箱即用的完整数据血缘可视化和管理工具，但它存储了构建血缘所需的大部分原始信息。

• 集成专业数据血缘工具

  • 为了实现全面的、跨系统的数据血缘追踪，并提供友好的可视化界面和分析功能，通常需要集成专业的数据血缘工具（如 Alation, Erwin, IBM Watsonx.data Intelligence, Metaplane）。
  • 这些工具可以通过连接器从 WuTongDB 中提取元数据和查询日志，解析数据处理逻辑，并结合来自其他系统（如数据湖、BI 工具、AI 平台）的信息，构建端到端的数据血缘图谱。
  • 这种集成方案能够将 WuTongDB 无缝融入企业整体的数据治理和 AI 治理生态中。

• AI 模型训练与推理的血缘扩展

  • 对于可信 AI，数据血缘不仅要追踪到数据准备阶段，还需要扩展到 AI 模型的训练和推理过程。这意味着需要记录：

    • 哪个版本的模型是用哪个版本的数据集训练的？
    • 训练过程中使用了哪些特征和超参数？
    • 模型的预测结果是基于哪些输入数据产生的？

  • 这些信息可以存储在 WuTongDB 的元数据扩展表或专门的 MLOps 数据库中，并与数据血缘图谱关联起来。例如，当一个模型被重新训练时，其对应的训练数据集版本、代码版本和性能指标都应被记录，并链接到该模型版本。

  • 下图展示了一个包含 AI 模型训练的数据血缘示例：

    

AI/ML 生命周期的数据管理 (MLOps 集成)

• **基于 WuTongDB 的数据版本控制策略 **
  • 数据版本控制对于 AI 项目的复现性、调试和协作至关重要。AI 实验和模型迭代会产生大量的数据集和模型版本，手动跟踪这些版本极易出错，导致实验难以复现。
  • WuTongDB 本身可能不直接提供类似 Git 的细粒度数据版本控制功能。虽然数据库快照可以用于某种程度的版本管理，但在复杂的 AI 项目中，这种方式难以扩展且不够灵活。
  • 一个更现实和高效的策略是将 WuTongDB 与专门的数据版本控制工具（如 DVC, lakeFS ）集成。DVC 等工具通过将数据的元数据（指向实际数据存储位置的指针和校验和）纳入 Git 等版本控制系统进行管理，而实际的数据文件则可以存储在如 S3、HDFS 等后端存储中。鉴于 WuTongDB 支持 HDFS 和 S3 作为其存储层的一部分或外部存储，它可以作为 DVC 等工具的存储后端。
  • 在这种集成方案中，数据集的特定版本可以通过 DVC 进行管理，DVC 会记录数据集的元数据和存储在 WuTongDB（或其支持的 HDFS/S3）中的数据文件的关联。当需要回溯到某个数据版本时，DVC 可以根据元数据从 WuTongDB 中检出对应的数据。这种方式结合了版本控制工具的灵活性和 WuTongDB 的数据存储与管理能力。
  • 此外，也可以通过在 WuTongDB 内部采用命名约定、时间戳、分区或专门的版本号字段，并结合详细的元数据记录，来实现一种逻辑层面的数据版本管理。但这种方式的管理复杂度和维护成本较高，尤其是在团队协作和自动化流程中。
• 特征存储集成方案
  • 特征存储是 MLOps 工具链中的一个重要组件，用于集中管理、存储、发现、共享和版本化机器学习特征。一个典型的特征存储包含离线存储和在线存储两部分。
  • WuTongDB 的能力使其有潜力在特征存储架构中扮演重要角色：
    • 离线特征存储: WuTongDB 强大的 OLAP 分析能力和对海量数据的处理能力，使其适合作为离线特征的计算和存储平台。批量的特征工程任务可以在 WuTongDB 中执行，生成的特征可以存储在其表中。
    • 在线特征存储: WuTongDB 自研的 Magma 存储引擎具备 HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing) 特性，支持快速的读写、更新、删除以及索引。这些特性使得 Magma 理论上可以作为在线特征存储的后端，为实时模型推理提供低延迟的特征检索服务。
  • 将 WuTongDB 集成到特征存储解决方案中，需要设计好特征的定义、计算、版本化、存储格式以及与在线/离线环境的同步机制。例如，特征可以在 WuTongDB 中进行批量计算和存储（离线），然后定期同步到基于 Magma 的在线存储中，供模型实时调用。
• 数据漂移与模型衰减监控
  • 模型部署到生产环境后，其性能可能会随着时间的推移而下降，这通常是由于数据漂移（生产数据的分布与训练数据不再一致）或概念漂移（输入数据与目标变量之间的关系发生变化）导致的。
  • WuTongDB 可以用于存储和分析生产环境中的输入数据和模型的预测结果。通过定期计算生产数据的统计特征（如均值、方差、分位数、类别分布等），并将其与训练数据的相应特征进行比较，可以检测数据漂移。
  • 同样，通过持续监控模型的关键性能指标（如准确率、召回率、F1 分数、AUC 等），可以发现模型衰减的迹象。
  • WuTongDB 的分析查询能力可以支持这些监控指标的计算。当检测到显著的数据漂移或模型性能下降时，系统应能触发告警，并可能启动模型的重新验证、再训练或回滚到早期稳定版本的流程。WuTongDB 的高并发写入能力也有助于实时或近实时地收集监控数据。

提升透明度与可解释性

• WuTongDB 在支持可解释性 AI (XAI) 方法中的作用
  • 可解释性是可信 AI 的核心要求之一，旨在使 AI 模型的决策过程对人类用户透明和可理解 1。多种 XAI 技术（如 SHAP, LIME）被用于解释模型的预测结果，例如，识别哪些输入特征对特定预测贡献最大。
  • WuTongDB 可以作为存储这些解释性数据的仓库。例如，对于每个模型预测，可以将其对应的 SHAP 值、特征重要性分数或其他解释性输出存储在 WuTongDB 的表中。这些数据随后可以通过 WuTongDB 的查询接口被可视化工具或分析应用调用，以向用户展示模型的决策依据。
  • 存储这些解释数据不仅有助于理解单个预测，还可以用于分析模型的整体行为模式，识别潜在的偏见或模型在特定数据子集上的表现差异。
• 面向 AI 资产理解的元数据与目录服务
  • AI 资产的元数据远比传统数据元数据复杂，它不仅包括数据的物理结构，还涉及数据的语义、质量、血缘，以及模型、代码、实验、环境等多个维度。构建一个有效的 AI 资产目录对于提升 AI 系统的透明度和可理解性至关重要。
  • WuTongDB 的基础元数据管理功能主要描述表、列等物理结构。为了支持 AI 的透明度和可解释性，需要大幅扩展元数据的范围和深度，使其能够捕获 AI 生命周期中各个阶段的关键信息。这包括数据集的详细描述（如 Detectron2 中的 DatasetCatalog 和 MetadataCatalog 概念）、特征的定义和衍生逻辑、模型的版本和参数、实验的配置和结果等。
  • 一个全面的 AI 资产目录服务（可以基于 WuTongDB 的扩展元数据表构建，或通过集成 Alation 等专业目录工具实现）能够将这些分散的元数据整合起来，提供统一的视图。用户可以通过这个目录搜索、发现和理解不同的 AI 资产（数据集、特征、模型等）及其之间的复杂关系，例如，某个模型是用哪些数据集训练的，这些数据集又源自何处，模型的性能如何，当前部署在哪个环境等。
  • 这种透明度有助于团队协作、知识共享、复现实验、审计 AI 系统，并最终增强对 AI 系统的信任。如果仅依赖 WuTongDB 自身的基础元数据能力，可能难以满足这种复杂的需求，因此与外部专业工具的集成或对 WuTongDB 元数据系统进行深度定制开发将是必要的。

实施路径图与最佳实践

成功构建基于 WuTongDB 的可信 AI 数据底座，需要一个清晰的实施路径图和一系列最佳实践作为指导。

分阶段实施方法

• 考虑到构建可信 AI 数据底座的复杂性，建议采用分阶段、迭代的实施方法。这种方法有助于控制风险、在早期阶段交付价值，并根据实际反馈进行调整和优化。一个可能的阶段划分如下：
  • 阶段一：基础平台搭建与核心数据集成
    • 部署 WuTongDB 集群，根据业务需求规划存储（如选择 Magma、HDFS 或 S3 组合）和计算资源。
    • 建立核心数据源到 WuTongDB 的数据集成通道，实现关键业务数据的汇聚。
    • 初步配置 WuTongDB 的安全设置，如用户认证和基本访问控制。
  • 阶段二：基础数据治理与安全框架完善
    • 定义初步的数据治理策略，明确数据所有权和责任。
    • 利用 WuTongDB 的元数据功能，开始构建核心数据资产的目录。
    • 完善数据安全措施，包括数据加密（静态和动态）、细粒度访问控制 (如集成 Ranger)。
    • 建立基本的数据库审计机制。
  • 阶段三：数据质量管理与初步血缘审计
    • 实施数据质量探查和校验规则，建立数据清洗流程。
    • 开始进行持续的数据质量监控和报告。
    • 尝试构建关键数据路径的表级数据血缘，记录主要的数据转换过程。
  • 阶段四：MLOps 工具链集成与 AI 数据管理
    • 集成数据版本控制工具 (如 DVC)，将 WuTongDB 作为其存储后端之一，管理 AI 实验所用的数据集版本。
    • 探索构建特征存储，利用 WuTongDB (特别是 Magma) 存储和管理共享特征。
    • 建立模型训练和推理数据的管理流程。
  • 阶段五：高级可信特性增强与全面治理
    • 根据需要集成隐私增强技术 (PETs)。
    • 扩展数据血缘至列级和 AI 模型全生命周期，并集成专业血缘管理工具。
    • 完善 AI 资产目录，支持更丰富的 AI 元数据管理。
    • 建立支持可解释性 AI (XAI) 的数据存储和访问机制。
    • 实现全面的 AI 治理审计和合规性报告。
• 每个阶段都应设定明确的目标和可衡量的成果，并在阶段结束后进行评估和调整。

部署与运维的关键考量

• 硬件选型与网络规划: 根据预期的并发量、数据量和查询复杂度，合理选择服务器配置（CPU、内存、磁盘、网络带宽）。WuTongDB 支持多种部署模式，如存算一体、存算分离、湖仓融合，应根据具体场景选择合适的部署架构。网络规划需保证 Master 节点、Segment 节点以及存储节点之间的高速、低延迟连接。
• 集群规模与配置: 合理规划 Master 节点和 Segment 节点的数量。Segment 数量影响并行处理能力。在 Citus（与 HAWQ 有渊源）等分布式数据库的实践中，分片数量 (shard_count) 的选择对性能有影响，通常建议是工作节点数量的倍数。虽然 WuTongDB 的具体配置细节未提供，但类似的分布式数据库最佳实践值得参考。
• 数据加载与分布: 高效的数据加载是保证分析时效性的前提。对于分布式数据库，数据的分布策略对查询性能至关重要。应根据查询模式选择合适的分布键，以减少跨节点数据传输。在加载数据后，执行 VACUUM ANALYZE (或 WuTongDB 中的类似命令) 更新统计信息，以帮助 CBO 生成更优的执行计划。
• 备份与恢复: 制定完善的数据备份和恢复策略，确保在发生故障时能够快速恢复数据，保障业务连续性。
• 性能监控与调优: 建立全面的性能监控体系，监控集群的各项关键指标（CPU、内存、I/O、网络、查询响应时间、并发数等）。定期进行性能分析和调优，例如优化慢查询、调整集群配置参数等。
• 故障排除与高可用: WuTongDB 的多活 Master、存算分离等设计为高可用提供了基础。应建立完善的故障检测和切换机制，确保在节点故障时服务能够自动恢复或快速切换。

技能与团队建设

• 成功实施和运维基于 WuTongDB 的可信 AI 数据底座，需要一个具备多样化技能的跨职能团队。关键角色和技能包括：
  • 数据工程师: 负责数据集成、ETL/ELT 开发、数据管道建设和维护，熟悉 WuTongDB 的数据加载和管理。
  • 数据库管理员 (DBA): 负责 WuTongDB 集群的部署、配置、性能调优、备份恢复、安全管理和日常运维。
  • AI/ML 工程师: 负责 AI 模型的设计、训练、评估和部署，理解 MLOps 流程，并与数据工程师协作管理 AI 生命周期中的数据。
  • 数据治理专员/数据管家: 负责制定和执行数据治理政策，管理元数据和数据质量，推动数据血缘和合规性工作。
  • 安全专家: 负责数据安全策略的制定和实施，监控安全风险，确保符合隐私保护和合规要求。
  • 数据分析师/科学家: 利用数据底座进行数据分析和洞察挖掘，为业务决策和模型开发提供支持。
• 团队成员需要具备良好的沟通和协作能力。此外，持续的培训和技能提升对于跟上技术发展和应对新出现的挑战也至关重要。例如，团队需要了解可信 AI 的原则、隐私增强技术、以及最新的 MLOps 工具和实践。

谈谈以后的发展

WuTongDB 在可信 AI 数据底座构建中的优势与待发展领域

• 优势总结:
  • 坚实的架构基础: WuTongDB 的存算分离架构、多活 Master 节点设计，为其提供了良好的可扩展性、高可用性和资源利用效率，能够承载 AI 应用对大规模数据处理和高并发访问的需求。
  • 高效的数据处理能力: 其向量化计算引擎和基于代价的优化器 (CBO) 能够显著提升复杂分析查询的性能，这对于 AI 模型训练中的数据预处理、特征工程以及结果分析至关重要。
  • 灵活的数据存储与管理: 对 Magma、HDFS、S3 等多种存储引擎的支持，以及湖仓融合能力，使得 WuTongDB 能够灵活适应不同的数据存储和管理场景，打破数据孤岛。Magma 存储引擎对事务和更新的支持，也为构建在线特征存储等场景提供了可能。
  • 基础安全保障: WuTongDB 提供了包括加密、认证、授权在内的多项安全特性，为构建安全合规的数据环境奠定了基础。
  • 国产化与自主可控: 作为一款通过信创测试的国产数据库，WuTongDB 在保障供应链安全和满足特定行业自主可控要求方面具有独特优势。
• 待发展领域:
  • 原生高级 AI 治理特性: 虽然 WuTongDB 提供了元数据管理和审计的基础，但在原生支持更细粒度的 AI 数据血缘追踪（如列级血缘、模型训练血缘）、自动化 AI 元数据发现与管理、以及内置高级隐私增强技术 (PETs) 等方面，可能仍有提升空间。目前，这些高级功能更多地依赖于与第三方专业工具的集成。
  • 深度 MLOps 集成: 为了更好地支持敏捷的 AI/ML 生命周期，WuTongDB 需要与主流 MLOps 平台和工具（如数据版本控制工具、特征存储框架、模型管理平台）实现更紧密和原生的集成。这包括提供更便捷的 API 接口、优化数据交互性能等。
  • 智能化数据管理能力: 未来的数据底座应具备更强的智能化能力，例如基于 AI 的数据质量自动检测与修复、智能化的数据分布与索引优化、自动化的合规风险识别等。WuTongDB 在这方面可以探索更多的可能性。
  • 生态系统完善: 持续构建和完善围绕 WuTongDB 的工具生态、社区支持和合作伙伴体系，对于其广泛应用和持续发展至关重要。

数据底座的未来演进路径

• 随着 AI 技术的不断演进和应用场景的持续深化，可信 AI 数据底座也将面临新的需求和挑战，其未来演进可能呈现以下趋势：
  • 更深度的自动化与智能化: 数据治理、数据质量管理、安全合规等将更加依赖自动化和智能化技术。例如，利用 AI 自动发现和分类敏感数据、自动生成数据质量规则、智能预测和防范安全风险等。AI 驱动的自动化 (AIDA) 将在数据基础建设中扮演更重要的角色。
  • 统一化与融合化: 数据湖、数据仓库、流处理平台、以及 AI/ML 平台之间的界限将进一步模糊，趋向于构建统一的、融合的数据分析与智能平台。WuTongDB 的湖仓融合能力顺应了这一趋势。
  • 对新兴 AI 范式的支持: 随着生成式 AI、大语言模型 (LLM) 等新兴 AI 技术的兴起，数据底座需要适应其独特的数据需求，例如对海量非结构化数据的高效管理、向量数据库的集成、以及对模型训练和微调数据的特殊处理。
  • 增强的隐私计算能力: 随着数据隐私法规的日益严格和用户隐私意识的提高，数据底座将需要更全面、更易用的隐私计算能力，使得数据在“可用不可见”的前提下发挥价值。
  • 可持续性与绿色计算: 数据中心和大规模计算的能耗问题日益受到关注。未来的数据底座需要在保证性能的同时，更加注重能源效率和可持续性发展，例如通过优化算法、改进硬件、采用绿色能源等方式降低碳足迹。中国移动已在推动绿色节能方面有所行动。

中国移动正大力推进“AI+”行动，致力于构建开放共享的数据服务体系和泛在融合的算力网络。WuTongDB 作为其数据战略的重要组成部分，有望在这一进程中持续演进，通过不断的技术创新和生态合作，为构建更加智能、可信、高效的 AI 数据底座贡献力量，从而更好地支撑数字经济的发展和新质生产力的涌现。

用最简短的一句话总结：基于 WuTongDB 构建可信 AI 数据底座是一个系统工程，需要充分发挥其现有优势，并通过合理的规划、分阶段实施以及与生态伙伴的紧密合作，弥补潜在的不足。通过持续的技术创新和实践优化，WuTongDB 有潜力成为支撑中国可信 AI 发展的重要数据基础设施。