你是一個程序員，如果最近面試的時候，面試官問你，怎么在AI時代下設計一個數據平臺，你會怎么回答？

不要懷疑，他只是想在你答不出來的時候，將他在騰訊全球數字生態大會上，聽到的 Data Platform 數據平臺解決方案，再講一遍給你聽而已。

我來搶答一下。

構建數據湖

數據平臺，最重要的是數據。AI時代下，視頻，文本，音樂等一系列文件數據，都需要在一個統一的存儲池上存儲和處理，這個地方就是對象存儲COS。

對象存儲可以提供海量結構化、非結構化、半結構化數據的統一存儲，構成了龐大的數據存儲中心，這就是所謂的數據湖。

使用數據萬象處理數據

有了數據湖之后，我們需要對數據進行批量處理與管理，這部分能力在Data Platform上叫數據萬象。

它包含Data Engine和MetaInsight雙引擎。

Data Engine提供圖片極智壓縮、圖片數字水印，視頻邊轉邊播等工作流批量處理能力。

處理完成后，在AI大模型能力的加持下，MetaInsight提取文件特征，生成多維云端索引，實現文搜圖，圖搜圖等一系列跨模態分析能力。

數據加速器 GooseFS

數據加速器 GooseFS 能夠大幅提升數據訪問性能，加速從存到用的最后一公里。

當業務需要從海量數據中通過計算任務提取有效信息，訓練模型的時候，使用 GooseFS 可以更高效地訪問到目標數據。GooseFS 可以通過將數據調度到本地計算節點，大大提升數據讀寫能力，大大縮短大數據任務和模型訓練時間，效率拉滿！

使用日志服務監控數據平臺

怎么監控數據平臺的運行過程呢？自然是通過日志啦，使用日志服務CLS可以集中采集、監控平臺日志。

CLS還可以使用SQL對日志進行統計分析，比如COS文件訪問分布、模型訓練成功率、任務執行耗時變化等等。最妙的是CLS還可以通過混元大模型智能生成SQL語句，各種統計分析So Easy！

以上只是 Data Platform 數據平臺解決方案的一小部分能力。