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究竟都是谁在使用?OpenMLDB 落地案例大起底

本文整理自第四范式资深架构师、OpenMLDB PMC 卢冕在第四范式技术日「高效落地的AI开源生态」分论坛的主题分享——《开源机器学习数据库 OpenMLDB:提供线上线下一致的生产特征平台》。内容包括:

感恩 OpenMLDB 贡献者

OpenMLDB 发展历程

OpenMLDB 架构设计

0.6.0 最新版本讲解

落地案例分享

数据生态第三弹 | RocketMQ OpenMLDB Connector,实时数据到特征工程的高速传输

基于真实的企业业务场景,将线上实时数据更好更快地转化为 AI 可用特征是加速人工智能落地的有效路径之一。因此,OpenMLDB 积极打通数据生态上游,继面向实时消息队列 Pulsar、分布式流处理平台 Kafka 的两款 connector 发布后,OpenMLDB 和 RocketMQ 合作推出 RocketMQ OpenMLDB Connector,助力实时数据到特征工程的高速传输,加速人工智能工程化落地。
未来 OpenMLDB 社区也将推出面向 Flink 的 connector,为开发者提供丰富的实时数据生态,为各类应用场景赋予高效特征工程能力。

构建面向特征工程的数据生态 ——拥抱开源生态,OpenMLDB全面打通MLOps生态工具链

随着业务的发展,模型应用场景的增加,AI 工程化落地成为了不少企业面对的切实挑战。近几年,应对这个痛点的新概念——MLOps 逐渐成为了机器学习领域的热门话题。OpenMLDB 提供FeatureOps 全栈解决方案,积极打通 MLOps工具链,建立起一个标准化的模型开发、部署与运维流程,降低开发者落地 AI 的门槛,使得企业组织能够更好地利用机器学习的能力来促进业务增长。

精彩联动!OpenMLDB Pulsar Connector原理和实操

人工智能工程化落地的关键点之一,在于解决真实业务场景的实时批量预估和实时模型更新问题。更好更快的将线上实时数据转化为AI可用的特征,将加速AI应用落地的效率及效果。为此,OpenMLDB 和 Apache Pulsar 合作推出OpenMLDB Pulsar Connector,实现稳定的流式集成,为高效打通实时数据到特征工程提供一条值得期待的清晰路径。