DMS+X:GenAI 时代的一站式 Data+AI 平台

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
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Redis 开源版,标准版 2GB
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简介: 在AI技术快速发展的背景下,阿里云DMS + X平台应运而生,通过OneMeta和OneOps两大创新,提供统一元数据服务及一体化Data + AI开发环境。文章详细介绍了DMS + X在数据治理、开发提效及实际案例中的应用,助力企业在GenAI时代实现数字化转型。

在当今数字化浪潮中,人工智能正以前所未有的速度改变着企业的运营模式和市场竞争格局。随着 AI 技术的不断发展,企业对于数据管理和 AI 应用开发的需求日益增长。在这一背景下,阿里云数据库 DMS 产品专家彭聆然在深圳 Data+AI Workshop 分享中,详细介绍了 DMS + X——面向 GenAI 时代的一站式 Data + AI 平台,为企业提供了一种全新的解决方案。


一、从单点突破到一站式平台的转变


在过去一年中,AI 技术虽在众多企业实现落地,但多为单点、应用层面的突破。随着 AI 快速发展,其应用扩散速度远超预期,不再局限于单点场景,企业急需一站式平台满足数据库准备和 AI 应用开发需求,推动 Data + AI 平台升级转型。阿里云 DMS + X 平台应运而生,凭借 OneMeta 和 OneOps 两大创新,简化数据管理与 AI 开发。

OneMeta 统一跨云元数据服务,支持 40 多种数据源,无缝集成多云及自建数据源;OneOps 整合 Notebook 和 Copilot,提供一体化 Data + AI 开发环境,涵盖数据、机器学习模型及大型语言模型开发,实现 DMS + X 全生命周期管理。X 代表多种数据引擎,如云原生数据库 PolarDB、云数据库 RDS 等。阿里云借助 DMS + X,助力企业数据快速拥抱 AI,落地业务,创造价值。


二、数据治理与开发

基于上述两大创新,阿里云DMS为企业提供了三大类Data + AI 产品服务,助力企业在GenAI时代实现数字化转型。

(一)Data+AI 统一数据治理


在 AI 时代,企业面临的数据规模和复杂性不断攀升,传统的数据治理方法已难以满足需求。DMS提出了面向AI的数据治理理念,通过统一的元数据管理和精细的权限控制,帮助企业解决数据孤岛问题,提升数据质量和安全性。这不仅为AI应用的开发提供了可靠的数据基础,也为企业的整体数据管理带来了质的飞跃。

(二)一站式开发平台


阿里云DMS从数据的生产、准备、向量化存储到AI应用的开发,提供了一站式的数字化开发流程。通过Notebook交互式开发模式,结合底层的计算引擎(如Spark、GPU资源等),数据分析师和算法开发人员可以高效地进行数据处理和分析。同时,DMS还提供了智能代码生成、数据智能开发提效等工具,进一步提升了开发效率。

(三)数据智能开发提效


阿里云DMS支持企业快速开发和部署AI应用。通过集成开源的大模型工具链平台,企业可以在私域网络内一键部署模型,无需担心数据安全问题。同时,DMS还支持联网搜索功能,可以将外部热点信息引入,辅助AI应用的开发。此外,DMS还提供了智能评分、知识库管理等功能,帮助企业提升AI应用的性能和用户体验。

特别值得一提的是,数据管理DMS支持托管Dify,您可以在DMS实现Data+AI的深度集成开发。DMS提供了一站式解决方案,覆盖了从Notebook开发、数据处理、模型构建以及大模型应用开发的整个流程。其中,DMS采用Dify平台作为大模型应用开发的承载环境,助力企业智能化落地。


详情可点此了解:https://www.aliyun.com/activity/database/dms-dify


三、实际案例

某世界顶级运动品牌在数字化转型过程中,面临着数据管理和 AI 应用开发的双重挑战。该品牌最初将所有应用和服务部署在AWS上,但随着在中国市场的拓展,部分业务逐渐迁移到阿里云。然而企业并不希望将所有数据迁移到阿里云,也不愿意通过数据平台部门进行统一的数据管理。


于是阿里云DMS + X 为其提供了一个理想的解决方案,带来了显著的业务收益:


(一)多云架构统一管理

通过 DMS + X,该品牌实现了多云架构下的数据统一管理。无需将数据迁移到同一云平台,即可在 DMS + X 上统一管理AWS和阿里云上的数据。这种跨云数据管理方式,不仅减少了数据迁移的成本和风险,还提高了数据管理的灵活性和效率。

(二)领域驱动提升交付效率

DMS + X 支持领域驱动的开发模式,使得各个业务方可以独立管理和使用数据。每个业务团队可以根据自身需求,快速进行数据开发和应用构建。这种模式极大地提升了交付效率,缩短了项目周期,使得企业能够更快地响应市场变化。

(三)业务平滑切换

在业务迁移过程中,DMS + X 提供了平滑切换的能力。企业可以逐步将部分业务从 AWS 迁移到阿里云,而无需担心数据丢失或业务中断。DMS + X 的统一数据管理功能确保了数据的一致性和完整性,使得业务切换过程无缝衔接。

(四)实现多领域协同

DMS + X 促进了企业内部多领域的协同合作。各个业务团队可以将数据注册到统一的原数据平台,其他团队可以按需申请数据权限,快速进行数据查询和开发。这种数据共享机制,打破了部门之间的数据壁垒,实现了多领域的协同合作,进一步提升了企业的整体运营效率。

(五)Data + AI 一体化开发

DMS + X 提供了 Data + AI 一体化开发的环境,支持从数据准备到应用部署的全流程开发。企业可以利用 DMS + X 的 Notebook 开发模式,结合交互式开发和分布式计算的优势,快速搭建 AI 应用。这种一体化开发模式,不仅提高了开发效率,还降低了开发门槛,使得更多团队能够参与到 AI 应用的开发中。


四、结语

阿里云数据库 DMS 产品专家彭聆然强调,DMS + X 的目标是让企业能够在一个平台上完成从数据到 AI 应用的全流程开发。无论是数据开发还是应用部署,企业都可以在 DMS + X 上找到相应的工具和服务。未来,DMS + X 还将持续集成阿里云的生态能力,随着 AI 技术的不断发展,为企业提供更强大的支持。

相关实践学习
MySQL基础-学生管理系统数据库设计
本场景介绍如何使用DMS工具连接RDS,并使用DMS图形化工具创建数据库表。
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